Cos’è il deep learning?

deep learning

I computer moderni sono in grado di riconoscere un viso in una foto, così come gli smartphone di ultima generazione inseriscono autonomamente gli oggetti che stanno fotografando in una specifica categoria. Oggi tutto questo è normale, ma fino a qualche anno fa era impensabile. A cosa dobbiamo tutto questo? Al deep learning, una sottocategoria dell’Intelligenza Artificiale e più nello specifico del machine learning. Se vuoi sapere come applicare le funzionalità del deep learning alla tua attività contatta noi di Humable, sapremo trovare la soluzione adatta per migliorare le prestazioni della tua azienda, riducendo i costi di gestione ed i tempi di implementazione.

Come funziona il deep learning?

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Qual è il significato di deep learning? Letteralmente può essere tradotto con “apprendimento approfondito” ed infatti indica l’apprendimento dei dati non forniti dall’uomo, ma appresi tramite sofisticati algoritmi di calcolo statistico. Questi algoritmi hanno uno scopo principale: comprendere il funzionamento del cervello umano, così da sviluppare quasi un pensiero autonomo ed imitare i comportamenti umani.

Sono stati fatti notevoli passi avanti nel settore hardware, ottimizzando le prestazioni del calcolatore ed “allenandolo” a gestire ed elaborare una mole di dati molto ampia. Il tempo di addestramento si è notevolmente ridotto grazie all’introduzione delle GPUs nel deep learning, cioè nuove unità che partecipano alla raccolta ed all’elaborazione di dati.

Il deep learning non solo raccoglie i dati, ma lo fa in modo gerarchico, così da poterli rielaborare ed utilizzarli su diversi livelli. In questo modo le macchine riescono a classificare sia i dati in entrata che quelli in uscita, utilizzando solo quelli necessari per la risoluzione di un problema. Le macchine agiscono come gli esseri umani, apprendendo funzionalità complesse, ma in un lasso di tempo decisamente più ridotto.

Cosa sono le reti neurali artificiali del deep learning?

Per capire cos’è il deep learning bisogna analizzare il concetto di reti neurali artificiali, che in un certo senso imitano il cervello biologico umano, che invece funziona tramite le reti neurali biologiche.

Il sistema nervoso umano è composto da oltre 100.000 neuroni interconnessi tra di loro che classificano e selezionano i dati più rilevanti per arrivare ad una conclusione e prendere una decisione. I neuroni umani forniscono al deep learning i dati necessari sui quali basarsi tramite le reti neurali artificiali.

Per rendere più chiaro il discorso facciamo un esempio. Un bambino di pochi mesi, che vede la mamma sorridere, sorride a sua volta. Perché lo fa? Non gliel’ha insegnato nessuno, ma col tempo ha imparato a riconoscere il sorriso della mamma e tende quindi a riprodurlo senza una vera e propria logica. In tale processo subentra quindi l’esperienza che guida l’apprendimento ed offre al cervello i dati necessari per comprendere. Allo stesso modo un bambino, crescendo, imparerà a distinguere il tono della voce della mamma che può avere varie inflessioni: arrabbiato, imperativo, dolce ecc. In base al tono della voce, il bambino agisce di conseguenza.

Ebbene nei processi di deep learning succede esattamente la stessa cosa. Il programmatore ha solo il compito di inserire i dati nella macchina, che li rielabora così da acquisire esperienza nel tempo e fornire le giuste risposte anche quando si ritrova davanti dati nuovi. La macchina non viene programmata, ma addestrata così da poter espandere la sua conoscenza e fornire prestazioni in continuo miglioramento col passar del tempo.

Esempi di utilizzo di deep learning

L’apprendimento automatico dei computer in questi ultimi anni ha fatto passi da giganti, tanto da trovare applicazione in diversi settori ed avvicinarsi sempre di più alle prestazioni umane come il riconoscimento facciale, linguistico e vocale.

Il deep learning viene applicato nelle auto senza conducente; nei droni per la consegna di pacchi o per l’assistenza nelle situazioni di emergenza (trasporto di sangue e cibo nelle zone alluvionate o terremotate); nel riconoscimento facciale; nel riconoscimento delle immagini per individuare tumori e malattie nei raggi X; nella traduzione simultanea; nella classificazione degli oggetti all’interno di una fotografia; nella generazione automatica di un testo ecc.

Tra i tanti campi di applicazione del deep learning c’è il riconoscimento e la sintesi vocale e linguistica per chatbot e robot di servizio. Noi di Humable siamo in grado di implementare questo servizio, adattandolo alle necessità di ogni azienda, soprattutto nei processi di customer care e customer support.

Cosa fa il chatbot? Fornisce risposte intelligenti ai clienti in modo preciso ed in tempo reale. È perfettamente in grado di estrarre le informazioni ed elaborarle per fornire la risposta più adeguata in base alla domanda del cliente. Se non fosse capace di risolvere un problema particolarmente complesso, girerà la domanda all’operatore ed imparerà dalle sue risposte.

Noi di Humable siamo in grado di integrare il chatbot con qualsiasi canale digitale: sito web, app, Telegram o Messenger.

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