Apprendimento Profondo contro Reti Neurali

Esistono molti concetti e tecniche diversi che compongono i campi dell’intelligenza artificiale (AI) e dell’apprendimento automatico (ML). Due di questi concetti sono l’apprendimento profondo e le reti neurali.

Definiamo correttamente ciascuno di essi prima di addentrarci ulteriormente:

• Apprendimento Profondo: Un subset dell’apprendimento automatico, l’apprendimento profondo elimina alcune delle operazioni di pre-elaborazione dei dati che sono solitamente coinvolte con l’ML. Gli algoritmi di apprendimento profondo possono elaborare dati non strutturati e, in sintesi, è un modo per automatizzare l’analisi predittiva.

• Reti Neurali: Le reti neurali sono anch’esse un subset dell’apprendimento automatico e sono fondamentali per gli algoritmi di apprendimento profondo. Ispirate al cervello umano, sono composte da vari strati che si affidano ai dati di training per migliorare la loro accuratezza nel tempo.

Cosa è l’Apprendimento Profondo?

L’apprendimento profondo tenta di emulare il cervello umano abilitando i sistemi a raggruppare i dati e fare previsioni incredibilmente accurate. È un subset dell’apprendimento automatico che addestra un computer a eseguire compiti simili a quelli umani, come il riconoscimento vocale o l’identificazione di immagini. Attraverso l’apprendimento profondo, i sistemi possono migliorare le loro capacità di classificare, riconoscere, rilevare e descrivere utilizzando i dati.

L’apprendimento profondo svolge un ruolo importante in molte delle tecnologie di oggi, come Alexa e Siri. Coinvolge l’addestramento di un computer attraverso algoritmi profondi per imparare autonomamente riconoscendo modelli utilizzando strati di elaborazione.

A differenza dell’apprendimento automatico classico, che solitamente sfrutta dati strutturati e etichettati per fare previsioni, l’apprendimento profondo può utilizzare dati non strutturati. Ciò significa che molte delle operazioni di pre-elaborazione dei dati solitamente coinvolte con l’apprendimento automatico sono eliminate. Gli algoritmi di apprendimento profondo inglobano ed elaborano questi dati, che possono includere cose come testi e immagini, e automatizzano l’estrazione delle caratteristiche. Tutto ciò significa che l’apprendimento profondo si affida meno agli esseri umani rispetto ad altri metodi.

Gli algoritmi di apprendimento profondo utilizzano anche i processi di discesa del gradiente e di propagazione all’indietro per diventare più precisi. Ciò consente loro di fare previsioni basate su nuovi dati che non hanno mai incontrato.

I modelli di apprendimento profondo possono eseguire diversi tipi di metodi di apprendimento. Ad esempio, possono subire un apprendimento non supervisionato, che non richiede set di dati etichettati. Questa tecnica di apprendimento consente ai modelli di rilevare modelli nei dati e di raggrupparli in base a determinate caratteristiche, tutto senza l’aiuto della supervisione umana.

Cosa sono le Reti Neurali?

Le reti neurali compongono il processo di apprendimento automatico e sono ciò che consente ai programmi informatici di riconoscere modelli e risolvere problemi nei campi dell’AI, dell’apprendimento automatico e dell’apprendimento profondo.

Spesso chiamate reti neurali artificiali (ANN), le reti neurali sono fondamentali per gli algoritmi di apprendimento profondo. Ispirate al cervello umano, la loro struttura emula i neuroni biologici.

Le reti neurali hanno strati di nodi che contengono uno strato di input, uno o più strati nascosti e uno strato di output. Ogni neurone artificiale, o nodo, si connette a un altro. Le reti neurali si affidano ai dati di training per imparare e migliorare le loro previsioni nel tempo, ed è ciò che consente loro di essere utilizzate per una varietà di applicazioni.

È anche importante notare che esistono diversi tipi di reti neurali:

• Reti Neurali Artificiali (ANN): Uno dei tipi più comuni di reti di apprendimento profondo, le ANN sono reti computazionali biologicamente ispirate composte da tre o più strati. Vengono utilizzate per risolvere una vasta gamma di problemi che coinvolgono il riconoscimento vocale, la traduzione di testi e molto altro.

• Reti Neurali Convoluzionali (CNN): Un altro tipo di reti di apprendimento profondo sono le CNN, che sono particolarmente utili per i compiti di visione artificiale e riconoscimento di immagini. Superiori ad altre reti neurali, le CNN sono incredibilmente efficienti con input di immagini, segnali audio o vocali. Si affidano a tre tipi principali di strati: lo strato convoluzionale, lo strato di pooling e lo strato completamente connesso (FC).

• Reti Neurali Ricorrenti (RNN): Un altro tipo principale di reti di apprendimento profondo sono le RNN, che utilizzano dati sequenziali o dati di serie temporali per risolvere problemi relativi alla traduzione del linguaggio e all’elaborazione del linguaggio naturale (NLP).

Differenze Chiave tra Apprendimento Profondo e Reti Neurali

Nonostante l’apprendimento profondo incorpori reti neurali all’interno della sua architettura, c’è una netta differenza tra i due.

Oltre ad essere definiti in modo diverso, c’è anche una grande differenza nelle loro strutture.

Alcuni dei principali componenti di una rete neurale includono:

• Neuroni: Una funzione matematica progettata per simulare il funzionamento di un neurone biologico. Calcola la media pesata dell’input dei dati e trasmette le informazioni attraverso una funzione non lineare.

• Connessioni e Pesi: Le connessioni collegano un neurone in uno strato a un altro neurone nello stesso strato o in uno strato diverso. Un valore di peso è collegato a ogni connessione e rappresenta la forza della connessione tra le unità.

• Funzione di Propagazione: Le reti neurali consistono in due funzioni di propagazione. La prima è la propagazione in avanti, che fornisce il “valore previsto”. La seconda è la propagazione all’indietro, che fornisce il “valore di errore”.

• Velocità di Apprendimento: La velocità di apprendimento di una rete neurale determina quanto rapidamente o lentamente i valori di peso del modello verranno aggiornati.

Alcuni dei principali componenti di un modello di apprendimento profondo includono:

• Scheda Madre: I modelli di apprendimento profondo sono alimentati dal chipset della scheda madre.

• Processori: I modelli di apprendimento profondo richiedono GPU in base al numero di core e al costo del processore.

• RAM: Gli algoritmi di apprendimento profondo richiedono un uso intensivo della CPU e un’area di stadio, e richiedono enormi quantità di RAM.

• Alimentatore: A causa delle elevate richieste di memoria, è importante per i modelli di apprendimento profondo impiegare un alimentatore grande che possa gestire le funzioni complesse.

Altre differenze chiave tra reti neurali e apprendimento profondo includono il tempo necessario per addestrare la rete. Le reti neurali richiedono meno tempo rispetto ai modelli di apprendimento profondo per addestrare la rete. I modelli di apprendimento profondo sono anche più precisi delle reti neurali e mostrano prestazioni più elevate.

I concetti di apprendimento profondo e reti neurali sono fondamentali per le tecnologie di intelligenza artificiale di oggi. Aiutano ad automatizzare compiti intellettuali che un tempo venivano eseguiti dagli esseri umani. E nel mondo digitale di oggi, l’AI viene utilizzata da aziende di tutte le dimensioni e per tutti i tipi di compiti, che vengono eseguiti molto più efficientemente di quanto gli esseri umani potrebbero fare da soli.