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L'implementazione del deep learning (come il riconoscimento delle immagini, tra gli altri) comporta la creazione di neuroni artificiali collegati tra loro. Quando parliamo di apprendimento profondo, ci riferiamo a un gran numero di neuroni collegati.
Funzionano allo stesso modo dei neuroni umani: scambiano un'immensa quantità di informazioni e forniscono la risposta appropriata, l'apprendimento profondo non è una nuova tecnologia. In effetti, già negli anni '50, una rete neurale fu modellata per capire come funziona il cervello. 20 anni dopo, viene implementato un algoritmo di apprendimento. Tuttavia, non è stato fino al 2012 che la rete neurale è stata finalmente adottata per risolvere i problemi. Lo sviluppo di questa rete è reso possibile, tra l'altro, grazie ai Big Data. Più dati sono disponibili, più velocemente la macchina è in grado di apprendere e fornire buoni risultati. D'altro canto, il miglioramento delle infrastrutture di intelligenza artificiale ha anche contribuito al progresso del deep learning, grazie a GPU più veloci. Naturalmente, l'accumulo di conoscenze nel cervello umano ha aiutato a stabilire la rete neurale artificiale e quindi nel Deep Learning.
Concretamente, a cosa serve il deep learning?
La tecnologia deeo learning viene utilizzata principalmente nell'elaborazione di immagini e suoni. In realtà, è l'apprendimento profondo che viene utilizzato per il riconoscimento facciale sul social network Facebook. Può essere trovato anche nell'applicazione Face ID su iPhone, così come su Skype: in questo caso, ti consente di tradurre una conversazione parlata. Tuttavia, possono essere previste altre applicazioni, come il riconoscimento del testo, allo scopo di tradurlo o produrre contenuti simili, diagnosi mediche, robotica, ecc. Gli usi del deep learning sono enormi: non è più necessario indicare alla macchina le "caratteristiche" da identificare, poiché è in grado di apprendere, grazie alle risorse di base.
In ogni caso, per ottenere buone risposte con le reti neurali, queste devono essere addestrate. Immagina di voler identificare attraverso foto di apprendimento profondo dove appare un cubo. Inviamo quindi al computer migliaia di immagini in cui un cubo viene identificato, in tutti i colori e preso da diverse angolazioni, con altri soggetti che non sono cubi. Le foto in cui compaiono i cubi vengono identificate manualmente, la macchina confronta le sue risposte con quelle degli umani, per imparare dai suoi errori o, al contrario, registrare un successo.
L'apprendimento profondo comporta la ripetizione dell'esercizio, al fine di ottenere risposte corrette al 100%. Questo metodo di apprendimento è chiamato "apprendimento supervisionato". È anche possibile impostare l'apprendimento senza supervisione, che consiste nel lasciare che la macchina apprenda da sola, senza darle istruzioni specifiche. È quindi in grado di identificare i soggetti rilevanti in una foto, dopo diverse serie di esercizi.
Pensi di creare una soluzione di apprendimento profondo per la tua azienda? In questo caso, è essenziale scegliere infrastrutture adeguate. Quali sono le loro caratteristiche? A quale host rivolgersi?
Come puoi vedere, la macchina ha bisogno di una quantità astronomica di dati per allenarsi e ottenere risultati soddisfacenti. Implica anche un'enorme potenza di calcolo. Inoltre, è essenziale scegliere un server adatto, in grado di supportare qualsiasi attività.
L'host IKOULA offre due gamme di server dedicati di fascia alta, adatti per il deep learning e l'apprendimento automatico, in generale:
Grazie a tali infrastrutture dedicate, è possibile creare una rete neurale autonoma, al fine di realizzare i tuoi progetti su larga scala.
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