Il Deep Learning è un sottoinsieme specializzato del Machine Learning ispirato alla struttura del cervello umano. Utilizza reti neurali multistrato per imparare da vaste quantità di dati non strutturati come immagini, audio e testo.
Perché si chiama "Deep" Learning?
Il "Deep" (profondo) in Deep Learning si riferisce al numero di strati nella rete neurale. Le reti neurali tradizionali potrebbero avere 2-3 strati. I modelli di deep learning possono averne centinaia o migliaia. Questa profondità permette al modello di imparare una gerarchia di caratteristiche — da semplici bordi e texture a forme e oggetti complessi.
Cos'è l'estrazione automatica delle caratteristiche?
Nel ML tradizionale, gli umani dovevano selezionare manualmente le caratteristiche (es. "questa immagine ha orecchie?"). Nel Deep Learning, la rete esegue estrazione automatica delle caratteristiche. Impara quali caratteristiche sono importanti direttamente dai pixel grezzi o dal testo.
Perché il Deep Learning è importante ora?
Il Deep Learning è la tecnologia dietro le auto a guida autonoma, gli assistenti vocali, il riconoscimento facciale e il recente boom dell'IA generativa. Prospera sulla scala — più dati e più calcolo portano solitamente a prestazioni migliori.
Architetture chiave
- CNN (Reti Neurali Convoluzionali): I re della visione artificiale.
- RNN (Reti Neurali Ricorrenti): Buone per serie temporali e dati sequenziali.
- Transformer: Lo stato dell'arte per l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP).
Tune the Hyperparameters
Experiment with different settings to see how they affect the training process of a deep learning model.
Quest: The Deployment
Train a model to classify data with >90% accuracy. Tune the hyperparameters (Epochs, Learning Rate, Layers) to avoid underfitting or overfitting.
Frequently Asked Questions
Il Deep Learning è la stessa cosa delle Reti Neurali?
Il Deep Learning è essenzialmente l'uso di reti neurali *profonde*. Quindi tutto il Deep Learning coinvolge reti neurali, ma non tutte le reti neurali sono 'profonde' (anche se nel contesto moderno, i termini sono spesso usati in modo intercambiabile).
Perché richiede GPU?
Il Deep Learning coinvolge un numero massiccio di moltiplicazioni di matrici. Le GPU (Unità di Elaborazione Grafica) sono progettate per gestire queste operazioni parallele molto più velocemente delle CPU.
Di quanti dati ho bisogno?
Generalmente, il Deep Learning richiede dataset massicci per funzionare bene. Per dataset più piccoli, gli algoritmi tradizionali di Machine Learning spesso superano il Deep Learning.
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