Il Deep Learning è una tecnica di Machine Learning che si basa sull’utilizzo di reti neurali profonde.
Una rete neurale profonda (in inglese Deep Neural Network, DNN) è un modello di apprendimento automatico basato sulla struttura del cervello umano, in cui diverse unità di elaborazione (chiamate “neuroni”) agiscono in sinergia per risolvere problemi complessi.
Una rete neurale è composta da molti strati di neuroni che lavorano insieme per riconoscere pattern, fare previsioni o prendere decisioni.
Ogni neurone del cervello umano è responsabile nel ricevere e trasmettere segnali dalle altre cellule attraverso le sinapsi.
Nel Deep Learning ogni neurone artificiale riceve un certo numero di input dai dati di ingresso, e produce un output in base a una funzione di attivazione.
Gli strati di neuroni artificiali lavorano insieme per risolvere problemi complessi, come il riconoscimento delle immagini o il Natural Language Processing.
Le reti neurali profonde sono in grado di apprendere direttamente dai dati, senza la necessità di essere programmate esplicitamente per eseguire specifiche funzioni.
I sistemi di Deep Learning richiedono grandi quantità di dati per funzionare correttamente, e hanno bisogno di potenti calcolatori per essere addestrati.
Tuttavia, con l’aumento della disponibilità di informazioni e della potenza di calcolo, il Deep Learning sta diventando sempre più accessibile, e sta aprendo la strada a nuove possibilità per l’Intelligenza Artificiale.
Deep Learning: applicazioni
Già oggi molti sistemi sfruttano il Deep Learning per offrire servizi di qualità.
In questo articolo voglio condividere con te alcuni esempi che ti faranno capire quali sono i risultati che si possono raggiungere applicando questa tecnologia.
Riconoscimento delle immagini
I sistemi di Deep Learning possono essere utilizzati per riconoscere gli oggetti presenti in un’immagine o in un video.
Ecco qui alcuni esempi:
- Riconoscimento dei volti: sono utilizzati per riconoscere le facce delle persone in un’immagine o in un video. Ad esempio, un sistema di Deep Learning potrebbe essere addestrato per riconoscere i volti di persone famose, o per identificare gli individui presenti in una foto di gruppo.
- Classificazione delle immagini: sono utilizzati per classificare le immagini in base al loro contenuto. Ad esempio, un sistema di Deep Learning potrebbe essere addestrato per distinguere le immagini di animali da quelle di paesaggi, o per riconoscere gli oggetti presenti in un’immagine.
- Rilevamento delle anomalie: sono utilizzati per rilevare anomalie o irregolarità in un’immagine, come la presenza di difetti in un prodotto, o di tumori in una radiografia.
- Analisi delle immagini satellitari: sono utilizzati per analizzare le immagini satellitari e estrarre informazioni utili, come la presenza di edifici o infrastrutture in un’area.
- Riconoscimento dei caratteri: sono utilizzati per riconoscere i caratteri scritti a mano o stampati in un’immagine, ad esempio per estrarre il testo da una foto di un documento o di una pagina di un libro.
Tra gli strumenti che possiamo utilizzare oggi troviamo Google Foto, il servizio di archiviazione e gestione delle foto di Google, che utilizza il Deep Learning per riconoscere gli oggetti presenti in un’immagine, e per classificare le foto in base al loro contenuto.
Se carichi una foto di un gatto su Google Foto, il sistema sarà in grado di riconoscere che c’è un gatto in quell’immagine, e di etichettare quindi la foto come “gatto”.
In questo modo è più facile trovare le foto che stai cercando in base al loro contenuto.
Facebook utilizza il Deep Learning per riconoscere le facce delle persone presenti in un’immagine e per suggerire di taggarle.
Gli utenti possono perciò condividere facilmente le foto con i loro amici e familiari senza doverle etichettare manualmente.
Tesla utilizza il Deep Learning per il riconoscimento delle immagini nei sistemi di guida autonoma delle sue auto.
I sensori dell’auto catturano foto dell’ambiente circostante e le inviano a un sistema di Deep Learning, che le analizza per riconoscere elementi come segnali stradali, pedoni e altre auto.
In questo modo il sistema può prendere decisioni sulla guida in modo autonomo.
Amazon Go, catena di negozi senza cassa, utilizza il Deep Learning per il riconoscimento dei prodotti.
Quando entri in un negozio Amazon Go, il sistema riconosce gli oggetti che prendi dallo scaffale e li aggiunge automaticamente al tuo carrello virtuale.
Quando esci dal negozio il tuo conto viene addebitato automaticamente, senza che sia necessario passare alla cassa.
Traduzione automatica
La traduzione automatica è una tecnologia che permette di tradurre testi da una lingua all’altra senza intervenire manualmente.
I sistemi di Deep Learning sono particolarmente efficaci per la traduzione automatica, poiché sono in grado di apprendere direttamente dai dati, e migliorare le loro prestazioni man mano che ricevono più input.
Per addestrare un sistema di Deep Learning per la traduzione automatica è necessario fornirgli un gran numero di esempi di traduzioni di testi da una lingua all’altra, noti come “coppie di lingua”.
Ad esempio, se si vuole addestrare un sistema di Deep Learning per tradurre dall’inglese all’italiano, si dovranno fornire un gran numero di frasi o paragrafi scritti in inglese con la loro traduzione in italiano.
Una volta che il sistema è stato addestrato con un sufficiente numero di coppie di lingua, sarà in grado di tradurre testi da una lingua all’altra in modo automatico.
La traduzione automatica basata su sistemi di Deep Learning può essere utilizzata in molti contesti, come il supporto alle attività di traduzione professionale, o la traduzione di documenti o di conversazioni in tempo reale.
I sistemi di Deep Learning possono tradurre testi scritti o parlati, e supportare un gran numero di lingue.
Possiamo già aver avuto a che fare con tools di traduzione automatica come Google Traduttore, servizio che utilizza il Deep Learning per tradurre testi da una lingua all’altra.
Il sistema è in grado di tradurre testi scritti o parlati in un gran numero di lingue, e di supportare diverse modalità di traduzione.
Microsoft Translator è un servizio di traduzione automatica sviluppato da Microsoft, che utilizza il Deep Learning per tradurre i testi.
Anche questo sistema supporta diverse modalità di traduzione, come quella di testi scritti, parlati, e di conversazioni in tempo reale.
DeepL è un servizio di traduzione automatica sviluppato da DeepL GmbH che utilizza il Deep Learning per tradurre testi da una lingua all’altra.
Il sistema supporta diverse modalità di traduzione, come la traduzione di testi scritti e parlati, e viene spesso utilizzato per tradurre testi tecnici o scientifici.
Systran invece è una società che sviluppa software di traduzione automatica per il mercato enterprise.
I suoi sistemi utilizzano il Deep Learning per tradurre i testi, e vengono utilizzati da aziende di diversi settori, come turismo, commercio e bancario.
Riconoscimento vocale
Il riconoscimento vocale è una tecnologia che permette di riconoscere i suoni e le parole pronunciate da una persona e di trasformarle in testo.
Per addestrare un sistema di Deep Learning per il riconoscimento vocale è necessario fornirgli un gran numero di esempi di parlato, noti come “vocali”.
Ad esempio, se si vuole addestrare un sistema di Deep Learning per riconoscere il parlato inglese, si dovranno fornire un gran numero di registrazioni di persone che parlano inglese.
Una volta che il sistema è stato addestrato con un sufficiente numero di vocali, sarà in grado di riconoscere i suoni e le parole pronunciate da una persona e di trasformarle in testo.
Tra i servizi che possiamo utilizzare troviamo Google Voice, servizio di trascrizione del parlato sviluppato da Google che utilizza il Deep Learning per il riconoscimento vocale.
Gli utenti possono utilizzare Google Voice per trascrivere registrazioni del parlato, come interviste o riunioni, o per ottenere una trascrizione di una conversazione telefonica.
Google Voice utilizza il Deep Learning per comprendere le registrazioni e produrre una trascrizione accurata del testo.
Otter.ai è un servizio di trascrizione del parlato sviluppato da AISense che utilizza il Deep Learning per il riconoscimento vocale.
Gli utenti possono utilizzare Otter.ai per trascrivere registrazioni video, come conferenze o lezioni, o per ottenere una trascrizione di una conversazione in tempo reale.
Otter.ai utilizza il Deep Learning per comprendere e produrre la registrazione in una trascrizione accurata del testo.
Verbit, Trint e IBM Watson Speech to Text sono servizi di trascrizione del parlato che utilizzano il Deep Learning per il riconoscimento vocale.
Gli utenti possono utilizzare questi strumenti per trascrivere registrazioni, come conferenze o lezioni, o per ottenere una trascrizione di una conversazione in tempo reale.
Predizione del traffico
La predizione del traffico è una tecnologia che permette di prevedere il flusso di veicoli su strade e autostrade, in modo da aiutare a pianificare percorsi alternativi in caso di ingorghi o incidenti.
Per addestrare un sistema di Deep Learning per la predizione del traffico, è necessario fornirgli un gran numero di dati, come la velocità media dei veicoli, il numero di mezzi che passano su una determinata strada in un determinato periodo di tempo, e il livello di congestione dei percorsi.
Ad esempio, si potrebbero fornire al sistema dati sul traffico raccolti da sensori posizionati su strade e autostrade, o da applicazioni per il navigatore GPS.
Una volta che il sistema è stato addestrato con un sufficiente numero di dati sulla circolazione, sarà in grado di prevedere il traffico su strade e autostrade in modo accurato.
Google Maps è un servizio di navigazione sviluppato da Google che utilizza il Deep Learning per la predizione del traffico.
Gli utenti possono utilizzarlo per pianificare percorsi in automobile o a piedi, e per conoscere il tempo stimato per arrivare a destinazione.
Google Maps utilizza il Deep Learning per prevedere il traffico su strade e autostrade, e per suggerire percorsi alternativi in caso di ingorghi o incidenti.
Tra gli altri servizi che tramite il Deep Learning hanno sviluppato strumenti di predizione del traffico e supporto alla navigazione troviamo: Waze applicazione gratuita di navigazione stradale per dispositivi mobili basata sul concetto di crowdsourcing sviluppata dalla start-up israeliana Waze Mobile, Here WeGo servizio di mappatura e navigazione web gestito da HERE Technologies e originariamente sviluppato da Nokia, e INRIX, società privata con sede negli Stati Uniti, che fornisce dati basati sulla posizione e analisi software-as-a-service, come condizioni del traffico in tempo reale e storiche.
Diagnosi medica
La diagnosi medica è il processo attraverso il quale i medici individuano le patologie che affliggono i loro pazienti e determinano il trattamento più adeguato.
I sistemi di Deep Learning possono essere utilizzati per aiutare i medici a diagnosticare malattie in una fase precoce.
Per addestrare un sistema di Deep Learning per la diagnosi è necessario fornirgli un gran numero di dati medici, come immagini radiografiche o risultati di esami del sangue associati a determinate patologie.
Ad esempio, si potrebbero fornire al sistema immagini radiografiche di pazienti con cancro al polmone e immagini radiografiche di pazienti senza cancro al polmone, in modo che il sistema possa imparare a riconoscere i segni del cancro.
Una volta che il sistema è stato addestrato con un sufficiente numero di dati medici, sarà in grado di diagnosticare le patologie in modo accurato.
La diagnosi medica basata su sistemi di Deep Learning può essere utilizzata in molti contesti, come la diagnosi del cancro o delle malattie cardiovascolari, ecc.
Tra le soluzioni già presenti sul mercato troviamo Enlitic, azienda che sviluppa sistemi di Intelligenza Artificiale per la diagnosi del cancro tramite l’analisi di immagini radiografiche, aiutando i medici ad identificare i segni della malattia in una fase precoce.
IDx-DR è un sistema di intelligenza artificiale per la diagnosi del diabete basato sul Deep Learning e sviluppato da IDx Technologies.
Analizza le immagini della retina del paziente, e aiuta i medici a diagnosticare il diabete di tipo 2 in una fase precoce.
IDx-DR è il primo sistema di Intelligenza Artificiale per la diagnosi del diabete di tipo 2 ad essere approvato dalla FDA.
Freenome è un’azienda che sviluppa sistemi di Intelligenza Artificiale per la diagnosi del cancro basati su Deep Learning.
Offre una piattaforma di Intelligenza Artificiale per la diagnosi del cancro al pancreas che analizza i risultati di esami del sangue e aiuta i medici a identificare i segni del cancro in una fase precoce.
Zebra Medical Vision è un’altra azienda che sviluppa software di diagnostica medica basato sull’apprendimento automatico.
Il loro software utilizza il Deep Learning per analizzare immagini come radiografie, tomografie e ecografie, per identificare patologie come l’osteoporosi, l’aterosclerosi e le fratture da compressione vertebrale.
PathAI è una piattaforma di apprendimento automatico che utilizza il Deep Learning per analizzare le immagini di istologia e aiutare i patologi a effettuare diagnosi più accurate.
Deep Learning: limiti e svantaggi
Come ogni tecnologia, anche il Deep Learning ha i suoi limiti e le sue criticità.
Qui di seguito ti voglio elencare quali difficoltà si possono incontrare nello sviluppo di un sistema di intelligenza artificiale basato su Deep Learning e reti neurali.
- Richiede un gran numero di dati
Il Deep Learning funziona bene quando ha accesso a una grande mole di dati di addestramento. A volte può essere difficile ottenere informazioni di qualità per addestrare i sistemi, soprattutto in campi come la diagnosi medica (dove i dati sono sensibili, e proteggere la privacy dei pazienti è fondamentale). - Troppo complesso per alcune applicazioni
Il Deep Learning usa reti neurali molto complesse, che possono essere difficili da comprendere e gestire per alcune applicazioni. Inoltre, a volte i sistemi possono diventare troppo complicati da utilizzare. - Potrebbe non essere in grado di spiegare le sue decisioni
Uno dei limiti del Deep Learning è che non è sempre facile capire in che modo prende le decisioni. I sistemi possono essere troppo complessi da interpretare da parte dell’uomo. Ciò può diventare un problema in campi come la diagnosi medica, dove è importante comprendere il motivo per cui un sistema ha fatto una certa diagnosi.
- Potrebbe essere soggetto a bias
I sistemi di Deep Learning sono addestrati sui dati che gli vengono forniti, e quindi – se questi presentano dei bias – potrebbero essere soggetti ad errori. Ad esempio, un sistema di Deep Learning che viene addestrato su dati medici che rappresentano in modo non equo le diverse etnie potrebbe fare diagnosi errate per alcune etnie. È importante quindi fare attenzione ai bias presenti nei dati di addestramento, per evitare che si riflettano sui risultati.
- Potrebbe essere costoso
L’addestramento dei sistemi di Deep Learning può essere costoso, soprattutto se servono tanti dati e una potente infrastruttura. Inoltre, una volta addestrato, il sistema potrebbe richiedere molta potenza di elaborazione per funzionare in modo efficiente, il che può comportare alti costi.
Conclusioni
Come abbiamo visto, il Deep Learning è già utilizzato da molti servizi che usiamo quotidianamente, e ha un potenziale ancora tutto da scoprire.
Ma non possiamo integrarlo nei nostri sistemi senza conoscerne i rischi e le controindicazioni.
Come ho già spiegato molte volte, le tecnologie sono solo lo strumento che ci permette di raggiungere gli obiettivi.
Occorre avere ben chiaro tutto il processo che un sistema di Intelligenza Artificiale ci richiede di svolgere.
Solo con un percorso ben strutturato e organizzato possiamo ottenere dall’analisi dei dati reali vantaggi.
Noi di Karon possiamo aiutarti a creare un progetto di Intelligenza Artificiale che sfrutti al massimo la tecnologia, e consenta agli esseri umani di svolgere un lavoro di qualità.
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Ecco come si svolgerà:
- Analizzeremo il problema
Per comprendere meglio cosa possiamo fare per te dobbiamo capire qual è il problema della tua organizzazione.
- Comprenderemo quanto ti manca
Per capire se hai tutte le informazioni necessarie per raggiungere l’obiettivo dobbiamo sapere quanto la tua azienda è digitalizzata, quante informazioni hai, e a che livello tecnologico ti trovi.
- Studieremo le basi del progetto
Stabiliremo insieme le basi del progetto. Non devi preoccuparti di avere già tutto chiaro o pensare di avere tutte le informazioni necessarie, saremo noi a porti le giuste domande per mettere a fuoco i passi da compiere!
Prima si condividono gli obiettivi e i dati, prima si ottengono risultati mai visti!
Non aspettare ancora
