Lezione dal corso Intelligenza Artificiale applicata al Marketing
Spiega in poche parole cos'è il deep learning non è molto semplice.
Per spiegare il deep learning servirebbero servirebbe molto più tempo e servirebbe fare delle lezioni estremamente complesse.
Da un punto di vista teorico spiegherò proverò a spiegarvelo con degli esempi molto semplici.
Una definizione Il deep learning, di cui si sente molto parlare, fa parte comunque del machine learning, ma rispetto al machine learning sfrutta degli album degli algoritmi di apprendimento estremamente più sofisticati, che sono in qualche modo ispirati alla struttura e al funzionamento del cervello umano.
E questo tipo di algoritmi si chiamano reti neurali artificiali perché in qualche modo ricalcano il funzionamento di una rete neurale biologica, quindi quella il funzionamento del cervello di un umano o di un animale.
Una rete neurale artificiale, così come quella biologica, è costituita da più strati uno strato di input.
Io vedo un albero e quindi l'input è l'immagine dell'albero c'e', uno strato nascosto in cui il mio cervello elabora cio' che l'occhio vede e uno strato di output che fa sì che il mio cervello trasformi ciò che l'occhio ha visto in un concetto, cioè astrakan dalle caratteristiche dell' oggetto che ho visto, delle figure che facciano dire quello è un albero.
A prescindere dal tipo di albero che ho visto, più sono i livelli questi Dwyer, più sono i livelli nascosti in cui se si elaborano i dati, più il livello di astrazione e di sofisticazione sarà elevato.
Per provare un po' a spiegare la differenza tra il machine learning e il deep learning pensiamo ad esempio a come un bambino riesce ad astrarre il concetto di cane.
Un bambino piccolo comincerà a vedere degli animali e vede un cane e dice cane e la madre dirà Si vede una mucca, dice cane.
La madre dirà no, vede un cavallo dice cane.
La madre di no é in questo modo riesce a imparare dai dati.
È un processo lungo.
Ma il bambino riuscirà ad astrarre, imparando dalla sua esperienza le caratteristiche che poi nel suo cervello gli faranno riconoscere una qualsiasi razza di cane come un concetto astratto.
Dell'animale Kane nel deep learning quello che si fa è fornire all'algoritmo una quantità enorme di immagini di cani di diversa razza e in modo e l'algoritmo, simulando appunto il sistema di di pensiero umano.
Quindi le utilizzando queste reti neurali artificiali riuscirà processando tutta questa grandissima quantità di immagini, a estrarre quali sono le caratteristiche che differenziano un cane da un gatto, un cane, da un cavallo, un cane da da una persona e ad astrarre appunto le le caratteristiche principali, in modo che, una volta estratto il concetto cane riuscirà ad applicarlo a tutte le altre immagini di cani e di animali che li verranno proposte e sarà in grado di riconoscere in una fotografia chi è il cane che è il cavallo, che la mucca, chi è l'albero, chi è il segnale stradale, eccetera.
Qui si pone anche un altro un'altra differenza tra il machine learning e il deep learning.
Mentre il machine learning si impara dai dati, so una quantità di dati elevata è meglio se se la quantità di dati molto ristretta probabilmente l'algoritmo, non riesce a imparare bene, però a un certo punto un algoritmo di machine learning raggiunse raggiunge un livello di performance che non viene migliorato all'aumentare della quantità di dati.
Il deep learning invece più aumenta la dimensione dei dati, più riesce ad imparare perché impara appunto proprio dall'esperienza.
Questo pone un problema al deep learning, un problema di computazionale, sia per natura degli algoritmi, sia per natura, per la quantità di dati processati.
Il deep learning è un un task.
Diciamo che a livello computazionale è estremamente oneroso.
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