Deep machine learning: cos’è, differenze con il machine learning e applicazioni pratiche

Il deep machine learning, o semplicemente deep learning, rappresenta una delle evoluzioni più avanzate dell’intelligenza artificiale. Si tratta di una tecnologia sviluppata prendendo a modello il cervello umano che sta cambiando il modo in cui sistemi informatici e software si approcciano ai dati e alla risoluzione dei problemi.

In D/Vision Lab integriamo il deep learning alla visualizzazione 3D e all’analisi esplorativa dei dati per realizzare soluzioni su misura, orientate a contesti R&S e ad applicazioni ad alto livello tecnologico.

Che cos’è il deep machine learning

Il deep machine learning è una branca avanzata del machine learning, che è a sua volta una tecnologia di intelligenza artificiale.

Alla base del deep learning c’è l’utilizzo di reti neurali profonde (deep neural networks) composte da più livelli di elaborazione. Sono modellate ispirandosi al sistema nervoso dell’uomo e permettono di conseguire rappresentazioni astratte e complesse.

Il deep learning si distingue per la capacità di lavorare su grandi quantità di dati, inclusi quelli non strutturati: i più complessi da elaborare. L’addestramento avviene su importanti quantità di dati etichettati, attraverso un approccio di apprendimento supervisionato.

Machine learning e deep learning: differenze principali

Machine learning e deep learning non sono la stessa cosa. Il machine learning è la principale categoria dell’intelligenza artificiale.

Il deep learning è un sottoinsieme del machine learning, di cui fa parte: non a caso il nome completo è deep machine learning.

Le principali differenze riguardano:

• struttura del modello: il machine learning è un modello base di IA e utilizza degli algoritmi generalisti; il deep learning si avvale di reti neurali profonde con più livelli di elaborazione;
• gestione tecnica: nel machine learning c’è un maggiore intervento manuale, in particolare per l’individuazione delle caratteristiche rilevanti; nel deep learning queste caratteristiche vengono apprese automaticamente dal modello;
• tipologia di dati: il machine learning è più adatto con dati strutturati, organizzati secondo un formato chiaro e preciso; il deep learning gestisce meglio i dati non strutturati, i quali non presentano un formato definito all’origine, provenendo da più set di dati e tecnologie.

Quando usare machine learning o deep learning

Il machine learning è indicato per i progetti più semplici, con set di dati contenuti e problemi ben definiti.

Il deep learning è da preferire nei progetti più complessi in cui:

• i dati sono complessi o non strutturati;
• è richiesta un’elevata capacità predittiva;
• si opera in contesti dove i cambiamenti sono frequenti ed è richiesta una maggiore scalabilità e versatilità.

Come funziona il deep machine learning

Il deep machine learning si avvale di reti neurali profonde composte da più livelli di nodi interconnessi, molti dei quali nascosti. Il funzionamento può essere sintetizzato in cinque fasi:

• definizione del tipo di rete neurale: viene strutturata la rete neurale profonda, in particolare per quanto riguarda i livelli nascosti;
• input dei dati: al sistema vengono forniti dei dati etichettati, alcuni dei quali – in percentuali variabili – presentano tag specifici. Sono la base per l’addestramento;
• addestramento e correzione degli errori: la rete confronta le proprie previsioni con i risultati attesi e corregge progressivamente (e automaticamente) gli errori attraverso il processo di backpropagation;
• ottimizzazione: tramite il backpropagation, il sistema si aggiorna costantemente migliorando la sua accuratezza. La procedura si basa su un modello di test e convalida;
• implementazione: una volta che un’applicazione di deep learning è stata sviluppata, può essere ulteriormente implementata, offrendo prestazioni più specialistiche.

Vantaggi del deep machine learning

Il deep machine learning offre diversi vantaggi concreti nei contesti ad alta complessità, come quelli del medicale e dell’Industrial IOT. Ecco i principali:

• elevata capacità predittiva, soprattutto su grandi volumi di dati;
• gestione efficace di dati non strutturati;
• apprendimento automatico, senza necessità di selezione manuale delle caratteristiche;
• scalabilità, con performance che migliorano all’aumentare dei dati disponibili.

Queste caratteristiche consentono di sviluppare modelli più robusti e adattivi, risultando di supporto in presenza di decisioni tecniche e strategiche.

Componenti e tecnologie del deep learning

Il deep machine learning prevede l’uso di un insieme di componenti tecnologiche che lavorano in modo integrato, sia hardware che software.

Dal punto di vista tecnico, un progetto di deep learning necessita di:

• set di dati ampi e coerenti, con una prevalenza di quelli etichettati;
• infrastrutture hardware con performance elevate, come GPU, processori, RAM di sistema, ecc.;
• modelli neurali strutturati su più livelli;
• strumenti di sviluppo e ambienti di training progettati ad hoc per l’addestramento e la validazione, con la possibilità di accedere a risorse energetiche adeguate.

La qualità dell’architettura e dei dati incide fortemente sull’efficacia del modello. La fase di progettazione è cruciale per garantire gli opportuni parametri di affidabilità e replicabilità dei risultati.

Tipi di reti neurali

A seconda del problema da risolvere, si utilizzano architetture differenti con specifiche tipologie di reti neurali, in relazione al livello di complessità.

Le reti neurali semplici hanno per ogni livello un nodo che connette al successivo. I sistemi di deep learning utilizzano reti neurali più avanzate, dotate di livelli nascosti. I formati più comuni sono due:

• reti neurali convoluzionali (CNN): gestiscono input differenti, un tratto che le rende particolarmente efficaci nell’analisi di immagini e video;
• reti neurali ricorrenti (RNN): sono usate per la gestione di dati sequenziali ricorrenti. Il campo più comune di applicazione è la riproduzione del linguaggio naturale, sia testuale che vocale, ma anche l’analisi del sentiment (della componente emozionale del testo).

La scelta della rete dipende dal tipo di dato e dall’obiettivo del progetto. In ambito medicale, ad esempio, le CNN trovano ampia applicazione nell’imaging diagnostico.

Framework e strumenti più usati

Lo sviluppo di soluzioni di deep learning si basa su framework dedicati che facilitano la progettazione e l’addestramento dei modelli.

Tra gli strumenti più utilizzati troviamo:

• librerie di machine learning, nella maggior parte dei casi costituite da moduli. Esistono librerie diverse in relazione al tipo di applicazione;
• ambienti di training ad hoc;
• piattaforme in cloud per la gestione della potenza di calcolo.

Nei progetti avanzati, come quelli sviluppati da D/Vision Lab, questi strumenti vengono integrati con sistemi specifici ulteriori in base al progetto.

Casi d’uso reali del deep machine learning

Il deep machine learning viene utilizzato in molteplici contesti differenti per l’analisi dei dati dove sono necessari parametri elevati di precisione, velocità e capacitàdi interpretare informazioni complesse:

• In ambito medicale, il deep learning viene impiegato nell’analisi di immagini diagnostiche, nel supporto alla diagnosi e nell’identificazione precoce di anomalie cliniche.
• Nel settore industriale, è al centro della manutenzione predittiva, delle operazioni di controllo qualità automatizzato e dell’analisi di segnali provenienti da sensori e macchinari.
• Nel retail, supporta i sistemi di analisi comportamentale e predittiva, gestione del magazzino, checkout automatico e molto altro ancora.

In D/Vision Lab il deep learning viene integrato con sistemi di visualizzazione 3D e dashboard avanzate, nell’ottica di rendere ancora più performanti i modelli.

Integrazione di deep learning e soluzioni cloud

Il deep machine learning richiede elevate risorse computazionali e capacità di gestione di grandi volumi di dati. L’integrazione con soluzioni in cloud consente di superare questi limiti, permettendo di:

• scalare la potenza di calcolo in base alle necessità del progetto;
• ridurre i tempi di addestramento dei modelli;
• gestire set di dati in ambienti virtuali più sicuri;
• facilitare l’aggiornamento continuo dei sistemi;
• ridurre l’uso di componenti hardware.

Per le realtà orientate all’innovazione – ed è un discorso che vale in ambito medicale come IoT ed educational – questa integrazione garantisce un’ottimale flessibilità e continuità operativa.

È per questo che D/Vision Lab adotta architetture integrate che combinano deep learning, infrastrutture in cloud e sistemi di visualizzazione avanzata. L’obiettivo è infatti garantire soluzioni end-to-end progettate per contesti tecnologici ad alta complessità.

FAQ: Domande frequenti sul deep machine learning

Qual è la differenza tra machine learning e deep learning?

Il machine learning è una branca dell’intelligenza artificiale capace di effettuare classificazioni, analisi o previsioni. Il deep learning è un’evoluzione del machine learning in grado di lavorare grandi quantità di dati e automatizzare le attività ad alta complessità. Necessita di un intervento umano ridotto.

Deep learning o machine learning: come scegliere?

Il machine learning è indicato quando si lavora con set di dati strutturati e con volumi contenuti. Il deep learning è da preferire per le attività complesse che lavorano su dati non strutturati.

Quale tecnologia scegliere per progetti di deep learning?

La scelta dipende dalla quantità di dati, dal livello di complessità del modello e dalla necessità di integrazione con altri strumenti. Nei progetti di deep learning si opera principalmente in ambiti come computer vision, Natural Language Processing (NLP) e pattern recognition. L’adozione va valutata caso per caso.