1. Introduzione
Il Deep Learning è una disciplina dell’Intelligenza Artificiale (IA) che si è sviluppata sulla base delle reti neurali artificiali. Questo campo mira a creare algoritmi e modelli che possano simulare il funzionamento del cervello umano. Così facendo, consentono alle macchine di apprendere da dati complessi e di eseguire compiti che in passato erano riservati esclusivamente alla capacità umana di elaborazione e comprensione.
Il cuore del Deep Learning sono le reti neurali artificiali, ispirate al modo in cui funzionano le reti neurali biologiche nel cervello umano. Una rete neurale è composta da uno o più strati di neuroni artificiali, chiamati nodi o unità, interconnessi tra loro. Ogni nodo elabora le informazioni che riceve e trasmette il risultato agli altri nodi con cui è connesso. Questo processo di elaborazione delle informazioni attraverso la rete è chiamato “forward pass”.
2. Architettura delle reti neurali
La prima definizione di “rete neurale” risale alla seconda metà del XX secolo, ma solo di recente questo termine è stato associato all’Intelligenza Artificiale. In particolare, l’architettura delle reti neurali è fondamentale per il successo del Deep Learning. Le reti neurali possono aiutare i computer a prendere decisioni intelligenti con un’assistenza umana limitata. Ogni strato della rete neurale può essere composto da diversi nodi e può imparare a modellare i rapporti tra dati input e output non lineari e complessi, rendendo possibile l’elaborazione di informazioni più sofisticate.
Numerose architetture sono state studiate negli ultimi anni, e le più importanti sono:
- Reti neurali ricorrenti o RNN (Recurrent Neural Network): utilizzano dati sequenziali o dati di serie temporali per attività come ad esempio la traduzione linguistica o il riconoscimento vocale. Sono integrati in applicazioni popolari come Siri, la ricerca vocale e Google Translate;
- Reti neurali a breve e lungo termineo LSTM (Long Short Term Memory): sono speciali reti neurali ricorrenti progettate per affrontare problemi difficili che richiedono l’uso di dati sia passati che attuali;
- Reti neurali convoluzionali o CNN (Convolutional Neural Network): sono più spesso utilizzate per le attività di classificazione poichè sfruttano i principi dell’algebra lineare per identificare i modelli all’interno di un’immagine;
- Reti DBN (Deep Belief Network): sono un tipo di algoritmo di apprendimento profondo in grado di apprendere modelli complessi dai dati.
3. Allenamento delle reti neurali
L’allenamento delle reti neurali è il processo attraverso cui la rete impara dai dati di addestramento forniti. L’intero ciclo si può suddividere in diverse fasi:
- Inizializzazione dei pesi
Nella prima fase, i pesi e i valori dei neuroni della rete neurale vengono impostati casualmente. Il “peso della rete neurale” o semplicemente “peso” è un parametro fondamentale. Una rete neurale è composta da un gran numero di neuroni interconnessi, e ogni connessione tra i neuroni ha un peso associato. Durante il processo di allenamento, i pesi vengono regolati in modo che la rete possa apprendere dai dati di addestramento e compiere correttamente il compito assegnato.
- Fase di Forward Propagation
Durante la Forward Propagation (propagazione in avanti), i dati di input vengono passati attraverso la rete neurale strato per strato per ottenere un’output finale. L’input iniziale può rappresentare un’immagine, un testo, un suono o qualsiasi tipo di dato che la rete deve elaborare. L’output finale può essere una previsione numerica, una probabilità, una classificazione o un altro tipo di risultato in base al compito che è stato dato alla rete neurale.
- Calcolo dell'errore
Il calcolo dell’errore (o funzione di perdita) è un passaggio molto importante nell’allenamento delle reti neurali. In questa fase viene misurata la discrepanza tra le previsioni fatte dalla rete neurale e i dati di addestramento. L’obiettivo è valutare quanto bene la rete neurale sta svolgendo il compito per cui è stata addestrata. L’errore viene calcolato confrontando l’output fornito dalla rete con i valori desiderati.
- Backpropagation
La backpropagation (o “backprop”), è una tecnica per calcolare i gradienti della funzione di perdita rispetto ai pesi della rete neurale. Questi gradienti verrenno poi usati per aggiornare i pesi durante il processo di ottimizzazione. Più semplicemente, in questa fase la rete neurale capisce quali parti hanno causato gli errori maggiori per essere migliorate.
- Aggiornamento dei pesi
Anche questa fase è molto importante. Dopo aver calcolato i gradienti della funzione di perdita rispetto ai pesi durante la backpropagation, l’aggiornamento dei pesi permette di regolare i parametri della rete in modo da ridurre progressivamente l’errore complessivo della rete.
- Ripetizione
Nella fase di ripetizione (o iterazione) viene eseguito più volte l’intero processo descritto precedentemente. Dopo ogni ciclo, la rete neurale ha sfruttato le informazioni nei dati di addestramento per apportare piccole modifiche ai pesi per ridurre sempre di più l’errore.
4. Applicazioni del Deep Learning
5. Sfide e limitazioni del Deep Learning
Nonostante i successi del Deep Learning, ci sono ancora alcune sfide e limitazioni da affrontare. Innanzitutto, uno dei principali problemi riguarda il fatto che esso necessita di grandi quantità di dati di addestramento e potenza di calcolo per ottenere modelli accurati e generalizzabili. Ciò può rendere difficile o costoso l’addestramento di modelli su grandi dataset. In secondo luogo, bisogna fare i conti con un problema piuttosto comune chiamato “Overfitting“, che si verifica quando un modello è stato addestrato su un set di dati troppo specifico e non riesce a generalizzare quando gli vengono forniti nuovi dati.
Altri due problemi riguardanti il Deep Learning sono il Bias e la Fairness. Il Bias si verifica quando il modello è stato addestrato su un set di dati che non rappresenta adeguatamente la popolazione di cui si vuole fare una previsione. Perciò, i risultati saranno inappropriati per alcune categorie di persone. La Fairness è la capacità del modello di fornire previsioni equilibrate per tutti i gruppi di persone. Bias e Fairness possono manifestarsi nei confronti di diverse minoranze, con specifiche caratteristiche di genere, religione, razza o ideologia, senza che l’IA possa impedirlo. Questo deriva dalla mancanza di una definizione universale di ciò che è corretto (fairness): vengono infatti proposte diverse definizioni a seconda dei diversi contesti politici, religiosi e sociali.
Ma non è finita qui: un’altra questione importante è l’Interpretabilità dei Modelli. Questo termine si riferisce alla capacità di comprendere le ragioni per cui il modello ha fornito una determinata previsione. Infatti, la spiegabilità delle decisioni prese dalle reti neurali è un tema di grande interesse, specialmente in ambiti come la salute e la sicurezza, dove è essenziale comprendere il motivo di determinate predizioni.
6. Il futuro del Deep Learning
Il Deep Learning è una tecnologia relativamente nuova e il suo futuro sembra molto promettente. Le ricerche in questo campo si concentrano su diverse direzioni per migliorare ulteriormente le prestazioni e l’efficienza dei modelli. Uno dei possibili sviluppi futuri è l’integrazione del Deep Learning con i sistemi biologici. Ciò potrebbe portare a una maggiore comprensione della biologia umana, aprendo così nuove strade in campo medico.
Inoltre, il Deep Learning potrebbe essere utilizzato per la creazione di algoritmi di apprendimento automatico in grado di apprendere continuamente e adattarsi alle nuove situazioni. Questi algoritmi potrebbero avere applicazioni in ambienti dinamici come i veicoli autonomi e i robot che interagiscono con l’ambiente circostante. Non bisogna dimenticare il fatto che il Deep Learning potrà essere usato per la creazione di modelli che possono lavorare con dati non strutturati, come il suono e le immagini. Ciò aprirebbe la strada a nuove applicazioni nel campo della sicurezza e della sorveglianza.
7. Conclusioni
In conclusione, il Deep Learning è una tecnologia rivoluzionaria che sta trasformando il modo in cui risolviamo problemi complessi. Con i continui progressi nella ricerca e nello sviluppo di algoritmi sempre più avanzati, le potenzialità del Deep Learning sono destinate a crescere ancora di più nei prossimi anni. Questa nuova tecnologia ha il potenziale per portare a importanti sviluppi tecnologici in una vasta gamma di campi e settori, e il suo futuro sembra promettente!
