Con il termine deep learning vengono descritte tutte quelle tecniche e quegli studi volti a far emulare l’apprendimento umano alle macchine. È una parte del più ampio machine learning e usa reti neurali artificiali con molti strati per analizzare dati complessi. Nato dalla ricerca sull’intelligenza artificiale, è diventato fondamentale in molti campi grazie alla sua capacità di gestire e analizzare grandi quantità di dati non organizzati. È alla base di molte tecnologie moderne come il riconoscimento vocale, la visione artificiale e la traduzione automatica. Vediamo, in parole semplici, di cosa si tratta e come funziona.
Indice
Cosa sono le reti neurali artificiali
Le reti neurali artificiali sono il cuore del deep learning. Si tratta di software che imitano il funzionamento del cervello umano. Sono composte da strati di neuroni artificiali. Ognuno riceve le informazioni, le elabora e produce un risultato. Tutti insieme lavorano per creare un modello capace di prendere decisioni basate sui dati di input.
Tra le reti neurali più usate nel deep learning ci sono le Cnn, le Rnn e le Dnn:
- le Convolutional neural networks sono ideali per lavorare con le immagini e usano filtri per riconoscere pattern nei dati visivi;
- le Recurrent neural networks sono perfette per dati sequenziali e archivi, come testi e serie temporali, perché ricordano le informazioni precedenti;
- le Deep neural networks hanno molti strati e sono utilizzate per risolvere problemi complessi in vari campi.
Esistono anche architetture avanzate che espandono ulteriormente la capacità del deep learning.
Che differenza c’è con il Machine Learning
Nel machine learning tradizionale si usano algoritmi strutturati con alberi di decisioni e con i k-nearest neighbors, che richiedono una preparazione manuale dei dati. I decision trees suddividono i dati in sottogruppi per prendere decisioni, mentre i k-nearest neighbors classificano un nuovo dato confrontandolo con i dati più vicini nel set di addestramento.
Il deep learning, invece, è capace di imparare autonomamente le caratteristiche dei dati grezzi, grazie alla profondità delle sue reti. Questo metodo richiede molta potenza di calcolo, ma è particolarmente efficace per compiti complessi come il riconoscimento di immagini e la comprensione del linguaggio naturale.
Come vengono addestrate le reti
Addestrare l’intelligenza artificiale significa insegnare a una rete neurale a fare previsioni corrette basandosi su dati di esempio. Per intenderci è come insegnare a un bambino a riconoscere gli animali attraverso le immagini, mostrandogli foto di cani e gatti e spiegandogli di cosa si tratta.
Il piccolo potrebbe fare molti errori inizialmente, ma con il tempo e l’esperienza imparerà a distinguere correttamente le due specie e fare nuove associazioni in base a ciò che ha imparato.
Nel deep learning, questo processo di apprendimento si chiama addestramento e avviene regolando i pesi dei neuroni nella rete in base agli errori che commettono. Questo processo di regolazione continua finché la rete non diventa abbastanza accurata nelle sue previsioni e il rischio di commettere errori diminuisce.
A volte può imparare troppo bene i dettagli specifici dei dati di esempio, senza generalizzare bene i nuovi dati. Per evitare questi rischi si utilizzano tecniche come il dropout, che spegne casualmente alcuni neuroni per rendere la rete più robusta, e la batch normalization, mettendo mano ai dati stessi.
Deep learning nell’economia e nella finanza
L’intelligenza artificiale spaventa legislatori e analisti per l’impatto negativo che potrebbe avere sull’economia e sui posti di lavoro. In realtà il deep learning offre già numerosi vantaggi e applicazioni pratiche in campo finanziario:
- analisi predittiva dei mercati finanziari, con l’identificazione di tendenze e modelli che possono suggerire movimenti futuri dei prezzi;
- riconoscimento di pattern e anomalie nei dati, utili per identificare frodi e comportamenti sospetti;
- automazione delle pratiche di trading;
- creazione di robot advisor per consulenze finanziarie;
- report in linguaggio naturale del sentiment dei mercati;
- chatbot per fornire assistenza all’interno di istituti bancari.
