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Cos'è il deep learning e come funziona

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Cos'è il deep learning e come funziona FASTWEB S.p.A.
Deep learning e reti neurali
Web & Digital
Dall'analisi linguistica al riconoscimento delle immagini, questa tecnologia promette grandi sviluppi nel campo delle reti neurali e dell'intelligenza artificiale

C'è una nuova tendenza che si sta sviluppando nel campo dei big data. Risponde al nome di deep learning (traducibile come apprendimento approfondito) e, nelle settimane passate, ha visto l'ingresso in campo di Facebook. Il social network di Mark zuckerberg, infatti, ha deciso di investire pesantemente in questo settore con lo scopo di riuscire a capire (e sfruttare economicamente) il significato nascosto di ogni singolo post o immagine pubblicata da uno dei tantissimi utenti del social network più famoso al mondo.

 

Deep Learning

 

Esattamente, però, cos'è questo deep learning e come funziona?

Cos'è il deep learning

Dietro il nome di deep learning si nascondono una serie di tecniche e tecnologie informatiche – nella fattispecie degli algoritmi di calcolo statistico – afferenti ala branca dell'intelligenza artificiale e dell'apprendimento automatico (machine learning). Questi algoritmi, strutturati in diversi livelli di astrazione, hanno lo scopo di permettere al sistema informatico di comprendere, più o meno, come funziona il cervello umano e come quest'ultimo analizzi e interpreti, ad esempio, il linguaggio umano o le immagini che gli arrivano dal nervo ottico.

 

Deep learning e reti neurali

 

Per fare ciò, i sistemi informatici in grado di portare avanti analisi del tipo deep learning sono basate su vaste reti neurali artificiali in grado di funzionare come i neuroni presenti nel cervello dell'uomo.

Perché Facebook (e gli altri)

Tutti i grandi dell'hi-tech, a partire dal già citato Facebook sino a Google, passando per Yahoo! e Microsoft stanno guardando con parecchia attenzione gli sviluppi che si registrano in questo settore. Investendo, magari, più di qualche dollaro negli istituti di ricerca più avanzati. E il perché è presto detto.

Il deep learning potrebbe (e dovrebbe) migliorare il modo in cui i dispositivi informatici analizzano il linguaggio naturale. Di conseguenza, ne dovrebbe migliorare la comprensione. Se la strada intrapresa porterà ai risultati sperati, il deep learning dovrebbe permettere alle reti neurali che formano i sistemi informatici di processare i linguaggi naturali così come avviene nel cervello umano. I computer, insomma, potranno capire cosa gli utenti umani scrivano sulla loro bacheca o cosa vogliano cercare realmente; se siano tristi o felici; se l'immagine che hanno appena visualizzato gli sia piaciuta o no.

Facebook, Google, Microsoft e Yahoo!, quindi, potrebbero realizzare insight commerciali sempre più approfonditi e precisi, rivendendo questi dati alle agenzie di comunicazione e marketing di tutto il mondo per campagne pubblicitarie sempre più mirate e cucite su misura dei bisogni degli utenti.

Le start-up al lavoro sul deep learning

Come spesso accade nel mondo dell'alta tecnologia, sono le piccole società a lanciare e portare avanti le grandi rivoluzioni. E così accade anche nel campo del deep learning, dove sono state piccole startup a fare gran parte del lavoro.

AlchemyAPI, ad esempio, è una piccola software house attiva in questo settore ormai da tempo. Sinora i suoi sforzi si erano concentrati nella realizzazione di API per il riconoscimento del linguaggio naturale, ma negli ultimi mesi ha lanciato la sua piattaforma di reti neurali per il riconoscimento delle immagini.

 

Un esempio dei risultati del lavoro di AlchemyAPI

 

Cortica, come lascia intendere anche il nome, è impegnata nello studio del funzionamento delle reti neurali della corteccia cerebrale. In particolare, questa start-up israeliana sta facendo grandi passi in avanti nel settore del riconoscimento e analisi delle immagini, tentando di riprodurre gli stessi modelli di riconoscimento seguiti dal cervello umano.

 

Interfaccia grafica di Ersatz

 

Ersatz, infine, è una piccola start-up con base a San Francisco autrice di una delle migliori piattaforme di deep learning oggi in uso. Ersatz mette a disposizione dei suoi clienti tutti gli strumenti necessari per portare avanti ricerche nel campo del deep learning: dall'analisi linguistica a quella delle immagini, i clienti di questa piattaforma potranno gestire il loro progetto tramite un normale web browser, accedendo alle risorse cloud messe a disposizione dalla start-up di San Francisco.

Giochi da grandi

Una volta intuite le potenzialità di questo settore, anche le “grandi sorelle” dell'universo Internet hanno deciso di buttarsi a capofitto in questo settore. Facebook, più volte citata, è stata l'ultima a lanciare un progetto di ricerca di deep learning, anche se tra i più ambiziosi. Il suo AI Lab (che sta per Laboratorio Intelligenza Artificiale) vede impiegati alcuni dei scienziati e informatici più celebrati del settore, al lavoro per realizzare una NewsFeed sempre più precisa e puntuale. Il social network di Mark Zuckerberg, però, potrebbe dare un grande contributo anche a livello hardware: dalle parti di Menlo Park si sono messi in testa di realizzare un sistema informatico esclusivamente dedicato al deep learning

E, a proposito di sistemi informatici e super computer, come non parlare di Watson di IBM? Tra le tante istanze portate avanti dalle decine e decine di processori e server impiegati da Big Blue, trova spazio anche il deep learning. In questo caso, però, gli informatici IBM stanno portando avanti un progetto legato alla salute e alla cura delle malattie rare.

 

 

Microsoft, invece, è tra le società ad aver riportato i più grandi risultati in questo campo. Lo scorso novembre, nel corso di un evento in Cina, i laboratori di ricerca Microsoft hanno mostrato al mondo di cosa sono capaci i loro sistemi di deep learning, mostrando un sistema automatizzato di traduzione istantanea dall'inglese al cinese mandarino.

 

 

Un po' sottotraccia, ma anche Yahoo! sta tentando di fare dei passi in avanti nel settore. Seguendo la politica di acquisizioni e inglobamenti voluta dal CEO Marissa Mayer, Yahoo! ha da pochi mesi acquistato due delle migliori start-up nel campo del deep learning: IQ Engines e LookFlow. Probabilmente gran parte dl know-how di queste due società verrà impiegato per rendere sempre più “intelligente” e dinamico Flickr, ma non è escluso che il vulcanico CEO possa serbare qualche sorpresa per i suoi utenti.

Google, infine, è con ogni probabilità l'azienda che maggiormente ha investito in questo settore per rendere sempre più perfetto il suo algoritmo di ricerca. Grazie ai passi in avanti fatti registrare dal deep learning, Big G è in grado di offrire servizi e strumenti esclusivi ai suoi utenti. Il sistema di riconoscimento vocale su cui si basa Google Now, ad esempio, è frutto di un approfondito lavoro di ricerca in questo settore, così come lo è il sistema di riconoscimento dei volti su cui si basa una delle tante funzionalità fotografiche di Google+. Per non parlare, poi, degli strumenti di analisi linguistica utilizzati dal motore di ricerca, per risultati sempre più affinati e vicini alle esigenze degli utenti.

 

12 dicembre 2013

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