Almeno 7 esempi di deep learning

La necessità di creare dei software capaci di migliorare le attività quotidiane ha reso sempre più interessante il tema dell’Intelligenza Artificiale, del Deep Learning e ovviamente del Machine Learning. Nelle prossime righe analizzeremo gli esempi applicabili di un sistema basato sul Deep Learning, cioè il ramo più interessante del Machine Learning.

Deep Learning: cos’è

Affinché si possano comprendere al meglio gli esempi che andremo a elencare è molto importante definire il termine Deep Learning. Tradotto come Apprendimento approfondito, questo termine identifica uno stato avanzato del Machine Learning.

In informatica viene a definirsi come quell’insieme di tecniche che utilizzano reti neurali artificiali organizzate in diversi strati. Gli strati a loro volta, singolarmente, calcolano i valori utili per quello successivo inducendo il sistema a elaborare le informazioni in modo completo e analitico.

Fornendo al sistema un numero di dati sufficiente, questo potrà risolvere problemi e svolgere azioni proprio come un umano, senza però avere la necessità di un pre-processamento dei dati, come nei processi di Machine Learning.

Si può, quindi, sintetizzare che il Deep Learning rappresenta quelle tecniche capaci di apprendere sfruttando le reti neurali artificiali i dati, convertendoli poi in una forma di apprendimento che permette di risolvere problemi autonomamente.

Nel caso in cui si utilizzassero le tecniche di Deep Learning per problemi decisionali sequenziali, si parlerebbe di Reinforcement Learning.

Esempi di Deep Learning

La definizione, sebbene possa dare un’idea delle potenzialità di questa tecnica, non è esplicativa quanto degli esempi pratici. Cerchiamo di analizzare gli ambiti più interessanti in cui il Deep Learning può essere utile concretamente.

Esperienza del cliente

Le aziende più importanti usufruiscono di servizi con Deep Learning per migliorare l’esperienza del cliente sul proprio eCommerce. Il sistema apprende in modo automatico le informazioni di interazione del cliente e le memorizza per offrire una soluzione ottimale alle sue esigenze.

Miglioramento delle traduzioni

Moltissime piattaforme online mettono a disposizione dei sistemi per la traduzione istantanea. Benché questi possano essere sufficienti presentano sempre degli errori banali, questi ultimi eliminati con l’apprendimento e miglioramento delle reti neurali artificiali utilizzate dal Deep Learning.

Riconoscimento delle immagini

Le aziende vicine al mondo della grafica, necessitano di un sistema di Deep Learning che possa catalogare, e in alcuni casi trascrivere, le fotografie archiviate. La gestione delle cartelle, in base a colori e forme, permette di velocizzare le operazioni di produzione aziendale. Usualmente tale meccanica viene ad aggiungersi al Computer Vision, tecnica complementare dedicata al riconoscimento facciale.

Guida autonoma

Non è una coincidenza che, le grandi aziende internazionali volte al miglioramento della sicurezza su strada e alla guida autonoma, stiano già utilizzando un sistema di Deep Learning. Il veicolo munito di sistema intelligente può riconoscere i segnali stradali e rilevare i pedoni che sono su strada, limitando al minimo i possibili incidenti.

Sicurezza informatica

La Cybersecurity è un tema molto importante in un’epoca dove la rete internet è essenziale. Le tecniche di Deep Learning permettono di monitorare e fronteggiare le minacce informatiche, evitando costi per tecnici IT e perdita dei dati sensibili.

Sicurezza personale

Sempre più infrastrutture necessitano di impianti di videosorveglianza utili per la sicurezza dei magazzini e delle aree di interesse. Il Deep Learning consente, con il riconoscimento facciale, la videosorveglianza e altre implementazioni utili per migliorare la sicurezza personale.

Diagnosi medica

Il rilevamento di sostanze specifiche, siano queste utili per l’organismo o deleterie, possono essere di grande aiuto in ambito medico. Oltre all’utilizzo di sistemi chirurgici atti alle operazioni vere e proprie, è nella valutazione dei dati in modo intelligente che il Deep Learning può offrire un contributo eccellente.

Conclusioni

Nei prossimi anni le tecniche di Deep Learning saranno ancora più utili alle attività di valutazione, monitoraggio e di marketing per aziende e privati.