Una guida al deep learning: cos’è, come funziona e quali sono i casi di applicazione

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Una guida al deep learning: cos’è, come funziona e quali sono i casi di applicazione

Fornito da: Network Digital 360

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05 Febbraio 2022

Il deep learning, sottocategoria del machine learning e del più ampio mondo dell’intelligenza artificiale, sottende a qualcosa di molto più ampio rispetto al mero apprendimento su più livelli delle macchine: come funziona e che tipo di applicazioni può avere? Cosa sono le reti neurali artificiali? Come si addestra un sistema di deep learning?

Il deep learning indica quella branca dell’intelligenza artificiale che fa riferimento agli algoritmi ispirati alla struttura e alla funzione del cervello, chiamate reti neurali artificiali. Applicando il deep learning, avremo quindi una macchina che riesce autonomamente a classificare i dati ed a strutturarli gerarchicamente, trovando quelli più rilevanti e utili alla risoluzione di un problema (esattamente come fa la mente umana), migliorando le proprie prestazioni con l’apprendimento continuo.

Nell’ambito della ricerca sull’artificial intelligence, se l’apprendimento automatico ha riscosso un notevole successo perché permette ai computer di superare o avvicinarsi alle prestazioni umane in aree che vanno dal riconoscimento facciale al riconoscimento vocale e linguistico, l’apprendimento profondo consente di fare un passo in avanti: in particolare, di risolvere una serie di problemi complessi.

Questa eGuide, redatta da Network Digital 360, spiega cos’è l’apprendimento profondo. Leggendola, potrai approfondire questi aspetti:

  • le reti neurali artificiali, base del deep learning
  • come si addestra un sistema di deep learning
  • Deep learning Framework: perché quello di Facebook sta attirando l’attenzione
  • i casi d’uso e i tipi di applicazioni del deep learning

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