Il deep learning può essere considerato come un sottoinsieme dell’apprendimento automatico. Si tratta di un campo che si basa sull’apprendimento e sul miglioramento proprio esaminando gli algoritmi del computer. Mentre l’apprendimento automatico usa concetti più semplici, il deep learning lavora con reti neurali artificiali, che sono progettate per imitare il modo in cui gli esseri umani pensano e imparano. Fino a poco tempo fa, le reti neurali erano limitate dalla potenza di calcolo e quindi erano limitate nella complessità. Tuttavia, i progressi nell’analisi dei Big Data hanno permesso reti neurali più grandi e sofisticate, permettendo ai computer di osservare, imparare e reagire a situazioni complesse più velocemente degli umani. L’apprendimento profondo ha aiutato la classificazione delle immagini, la traduzione del linguaggio, il riconoscimento vocale. Può essere usato per risolvere qualsiasi problema di riconoscimento di pattern e senza intervento umano.
Le reti neurali artificiali, che comprendono molti strati, guidano l’apprendimento profondo. Le reti neurali profonde (DNN) sono tali tipi di reti in cui ogni strato può eseguire operazioni complesse come la rappresentazione e l’astrazione che danno senso a immagini, suoni e testo. Considerato il campo in più rapida crescita nell’apprendimento automatico, il deep learning rappresenta una tecnologia digitale davvero dirompente, e viene utilizzato da sempre più aziende per creare nuovi modelli di business.
I sistemi di deep learning richiedono grandi quantità di dati per restituire risultati accurati; di conseguenza, le informazioni vengono alimentate come enormi set di dati. Quando elaborano i dati, le reti neurali artificiali sono in grado di classificare i dati con le risposte ricevute da una serie di domande binarie vere o false che coinvolgono calcoli matematici molto complessi. Per esempio, un programma di riconoscimento facciale funziona imparando a rilevare e riconoscere i bordi e le linee dei volti, poi parti più significative dei volti e, infine, le rappresentazioni complessive dei volti. Con il tempo, il programma si allena e la probabilità di risposte corrette aumenta. In questo caso, il programma di riconoscimento facciale identificherà accuratamente i volti con il tempo.