apprendimento approfondito

Come apprendono le macchine? Deep learning: la chiave dell'intelligenza tecnologica

Attualmente il termineapprendimento approfonditoè strettamente correlato alle figure geometriche figure geometriche .

L'intelligenza artificiale è definita come il livello di conoscenza che le macchine possono possedere ed esprimere in combinazione con i loro processori e software, analogo al corpo umano, al cervello e alla mente. Questo strumento essenziale, applicato alle macchine, ha contribuito a risolvere una serie di problemi attuali e a ottimizzare le prestazioni delle attività in tutto il mondo sin dal suo inizio ( apprendimento automatico ).

Ma cos'è che rende intelligente una macchina? In che modo le macchine acquisiscono tutta quella conoscenza?

Oggi Euroinnova chiarisce tutti i tuoi dubbi e ti presenta le verità dietro le macchine intelligenti.

Intelligenza artificiale e macchine intelligenti...

La tecnologia di recente si sviluppa a un ritmo accelerato e inarrestabile. Oggi può essere rilasciato sul mercato un prodotto nuovo e finito, ed entro un mese ne apparirà uno molto più aggiornato e ottimizzato .

Le figure geometriche artificialiPrende come base tutta la conoscenza della psicologia e della filosofia, per conoscere la forma e l'organizzazione con cui l'essere umano ha la capacità di pensare e ragionare, potendo così prendere decisioni. L'applicazione di questa conoscenza alle macchine è ciò che si traduce in macchine intelligenti: dispositivi in grado di eseguire ragionamenti logici da soli.

Quindi cosa rende intelligente una macchina? Nient'altro che la sua capacità di comprendere, prendere decisioni e risolvere problemi, acquisita durante il suo processo di elaborazione in cui ha ottenuto le conoscenze necessarie per svolgere questi compiti attraverso il deep learning .

Che cos'è l'apprendimento profondo?

In informatica,È quel processo attraverso il quale si acquisiscono determinate informazioni e conoscenze approfondite per poter svolgere varie operazioni, siano esse: definire, analizzare, giustificare o confrontare, a seconda delle circostanze di cui potrebbero essere acquisite durante il loro apprendimento. 

Il deep learning , o deep learning, è un insieme di algoritmi e metodi di apprendimento automatico che cercano di rappresentare e assimilare i dati all'interno di un sistema intelligente.

L'apprendimento automatico, da parte sua, lo èil processo che ha lo scopo di abilitare l'apprendimento automatico. In generale, implica lo sviluppo della conoscenza che viene memorizzata in un database che deve essere verificato e modificato nel caso in cui presenti un errore.

Come funziona il deep learning

Essendo un ramo dell'apprendimento automatico, ilL'apprendimento "profondo" cerca di configurare le astrazioni da grandi quantità di dati che utilizzanoarchitetture informatiche .

Cerca di facilitare l'apprendimento automatico tradizionale, che spesso ha una capacità di apprendimento limitata. Il deep learning si basa su teorie su come funziona il cervello umano creandoreti neurali, che consentono alla macchina di accedere a una maggiore quantità di informazioni.

Le reti neurali diIl deep learning si basa sul funzionamento dei neuroni nel cervello umano che svolgono la funzione di trasmettere informazioni attraverso impulsi nervosi ai neuroni vicini.

Ora, questo apprendimento è legato alla rete dei neuroni biologicipoiché cerca di imitare nelle macchine l'impulso generato dal neurone nel sistema nervoso stimolando le cellule per il funzionamento degli emisferi che esistono nel cervello umano.

Pertanto, le reti neurali diIl deep learning apprende riconoscendo strutture computazionali complesse nei dati che ricevono attraverso vari livelli di elaborazione e a diversi livelli di astrazione.

Apprendimento profondo o apprendimento automatico?

Dei vantaggi del deep learning...

L'apprendimento "profondo" implica la creazione di reti neurali su larga scala che consentono al computer di apprendere e "pensare" da solo. Ad esempio, una macchina intelligente può essere addestrata a riconoscere la presenza di a  essere umano in un'immagine, quindi, la rete neurale impara dal pixel contenente un gran numero di immagini di persone, classificandole in vari gruppi secondo le caratteristiche che potrebbero indicare che nell'immagine c'è un essere umano: viso, naso, occhi, bocca, altro.

Se fosse il caso dell'apprendimento automatico o superficialmente , servirebbe una persona esperta nella gestione dei processi di machine learning per progettare una sola funzione che consenta alla macchina di imparare a riconoscere e rilevare le caratteristiche di un essere umano in un'immagine. Invece con il apprendimento approfondito, basta inserire nel sistema un gran numero di immagini di persone in modo che possa poi apprendere autonomamente, cioè senza alcun intervento, le caratteristiche che rappresentano un essere umano.

Degli svantaggi dell'apprendimento automatico...

In passato, quando i progressi erano solo all'inizio tecnologico , il apprendimento superficiale di computer e macchine intelligenti implicato l'ottenimento del conoscenza attraverso l'esperienza supervisionata, ein altre parole il ciclo Il processo di apprendimento richiedeva che un operatore umano aiutasse la macchina ad apprendere ciò che era necessario fornendo migliaia di esempi di informazioni e correggendo manualmente eventuali errori che potevano essere commessi.

Ciò ha causato alcuni problemi:

• Innanzitutto, l'apprendimento automatico richiedeva molto tempo.

• In secondo luogo, non era una vera misura dell'intelligenza della persona. macchina poiché la sua conoscenza dipendeva dalla capacità umana di proporre astrazioni di apprendimento.

Ecco perché il deep learning sÈ diventato un elemento indispensabile nel campo della intelligenza artificiale, principalmente perché, a differenza dell'apprendimento automatico, non è soggetto a supervisione di alcun tipo. 

Così, potremmo definire il apprendimento approfondito come apprendimento autodidatta perché non c'è un mentore che guidi o intervenga nel momento dell'apprendimento.

L'importanza dell'apprendimento profondo

proprio come diceBeniamino Smithnel suo libro Deep Learning with Python : Complete Beginner's Guide: " il deep learning si sta gradualmente avvicinando alla conquista di ogni azienda in tutto il mondo."

E la sua importanza sta nel fatto che non solo aggiorna e ottimizza i processi diinsegnamentoe machine learning, ma con il suo successo rende possibile l'impossibile. Il riconoscimento vocale, la traduzione automatica, la percezione degli oggetti e le previsioni sul probabile comportamento delle persone sono compiti che fino a qualche decennio fa si credevano irraggiungibili e, non soddisfatti di ciò, ci stiamo dirigendo verso il raggiungimento di traguardi tecnologici che includono l'implementazione dell'autopilota nelle automobili e specificare l'uso di maggiordomi robotici o qualsiasi robot con alti livelli di consapevolezza del proprio ambiente.

ILmacchine intelligentiSono progettati per ottimizzare una miriade di attività e sono al lavoro in aree che vanno dalla salute, aiutando a rilevare malattie all'industria automobilistica, operando in un'auto che frena automaticamente quando è vicina a un altro oggetto.

Questa è solo la prova che il ritmo con cui la tecnologia sta avanzando non ha precedenti e promette di realizzare possibilità che fino a poco tempo fa erano impensabili, tutto grazie all'intelligenza artificiale e a questo apprendimento.

Apprendimento automatico vs. apprendimento negli esseri umani

Il principale inconveniente acquisito con l'avvento della tecnologia e dell'intelligenza artificiale è il apprendimento automatico e come i sistemi informatici e le macchine intelligenti acquisiscono la conoscenza di cui hanno bisogno.

L'essere umano impara attraverso l'esperienza: più varie sono le esperienze che una persona vive, più imparerà da esse.Un esempio di questo potrebbe essere il apprendimento significativo nel bambino, che imparare attraverso booster Y ripetizione. COSÌ, quando un bambino sta imparando a usare le posate: lo vede a casa, nei libri, a scuola, nei media e, alla fine, ne comprende l'uso. 

In questo senso, nell'ambito dell'intelligenza artificiale, il apprendimento approfondito È uno strumento attraverso il quale le macchine apprendono e gettano le basi per creare software potenziato in grado di eseguire anche i compiti più semplici.

In modo tale che le esperienze attraverso le quali una macchina apprende siano definite dai dati che acquisisce, e dalla quantità e qualità di questi.

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