I termini “rete neurale” e “deep learning” sono spesso usati in modo intercambiabile, ma presentano alcune piccole differenze. Sebbene entrambi siano sottoinsiemi del machine learning, una rete neurale imita il funzionamento dei neuroni biologici del cervello umano, mentre una rete di deep learning comprende diversi livelli di reti neurali.
In questo articolo definiremo in modo più dettagliato le reti neurali e le reti di deep learning, evidenziandone le differenze, ed esamineremo alcuni esempi pratici di ciascuna di esse.
Deep learning e reti neurali a confronto: qual è la differenza?
Una rete neurale è una forma di machine learning che modella i neuroni interconnessi del cervello umano.
Nel cervello umano ogni neurone si interconnette con un altro neurone per ricevere informazioni, elaborarle e trasmetterle ad altri neuroni. In un modo molto simile, le reti neurali ricevono informazioni nel livello di input, le elaborano in almeno un livello nascosto e poi trasmettono il risultato al livello di output. Pertanto, nella sua forma più semplice, una rete neurale comprende un livello di input, un livello nascosto e un livello di output.
Il deep learning, invece, è costituito da diversi livelli nascosti di reti neurali che eseguono operazioni complesse su enormi quantità di dati strutturati e non strutturati. Identifica modelli in dati reali quali immagini, testi, suoni e serie temporali, utilizzando dati di addestramento per migliorare la precisione delle sue previsioni.
Come funziona una rete neurale?
Le reti neurali possono essere addestrate per “pensare” e identificare relazioni nascoste, schemi e tendenze nei dati, all’interno del contesto.
Nella prima fase del processo della rete neurale, il primo livello riceve i dati di input raw; successivamente, ogni livello consecutivo riceve i dati di output dal livello precedente. Ogni livello contiene un database che memorizza tutto ciò che la rete ha appreso in precedenza, nonché le regole programmate o interpretate. L’elaborazione prosegue in ogni livello finché i dati non raggiungono il livello di output, che produce il risultato finale.
Una rete neurale può essere addestrata utilizzando un apprendimento supervisionato o non supervisionato. L’apprendimento supervisionato fornisce alla rete gli algoritmi di input e output desiderati, mentre l’apprendimento non supervisionato consente alla rete di interpretare l’input e generare risultati senza istruzioni pre-programmate.
5 esempi di rete neurale per il deep learning
Di seguito sono riportati cinque esempi di utilizzo delle reti neurali per il deep learning:
1. Previsioni finanziarie
Nel settore finanziario, il deep learning è utilizzato per fare previsioni sui prezzi delle azioni, delle valute, delle opzioni e altro ancora. Le applicazioni utilizzano come input le performance passate dei titoli, gli indici di misurazione delle performance delle organizzazioni non profit e i rendimenti annuali per fornire previsioni che aiutano i dirigenti finanziari a effettuare previsioni di mercato in tempo reale.
2. Veicoli autonomi
Utilizzando i dati raccolti in tempo reale da oltre 1 milione di veicoli, Tesla utilizza le reti neurali per aiutare i veicoli autonomi a orientarsi tra semafori e complesse reti stradali allo scopo di trovare il percorso ottimale. Le reti neurali di avvalgono dei dati di sensori, telecamere e radar per rilevare persone, oggetti e altri veicoli presenti nei dintorni.
3. Analisi del comportamento degli utenti
Le reti neurali elaborano e analizzano elevati volumi di contenuti generati dagli utenti su social media, siti web e applicazioni mobili. Le preziose informazioni approfondite ottenute attraverso questo processo vengono utilizzate per creare campagne pubblicitarie mirate in base alle preferenze, alle attività e alla cronologia degli acquisti degli utenti.
4. Mappatura delle malattie
Le reti neurali sono sempre più utilizzate in ambito sanitario per individuare malattie potenzialmente letali come il cancro, gestire patologie croniche e rilevare anomalie nell’imaging per il settore sanitario.
5. Sorveglianza criminale
Anche se questo utilizzo rimane controverso, alcuni ufficiali delle forze dell’ordine si avvalgono del deep learning per individuare e prevenire i crimini. In questi casi, le reti neurali convoluzionali utilizzano algoritmi di riconoscimento facciale per confrontare i volti umani con vaste quantità di immagini digitali, allo scopo di rilevare comportamenti insoliti, inviare avvisi di attività sospette o identificare criminali noti.
4 Strumenti di deep learning per creare reti neurali
Gli strumenti di deep learning velocizzano lo sviluppo di prototipi, aumentano la precisione dei modelli e automatizzano le attività ripetitive. Di seguito sono riportate alcune delle opzioni più diffuse:
1. TensorFlow
TensorFlow, uno dei framework di deep learning più utilizzati, è una libreria open source basata su Python e sviluppata da Google per addestrare in modo efficiente le applicazioni di deep learning.
Scritto in C++ con CUDA; il linguaggio di programmazione per GPU di NVIDIA, TensorFlow supporta più GPU, la visualizzazione dei grafici e le code. Supporta, inoltre, linguaggi come Java, Python, R e Go per la creazione di librerie wrapper ed è fornito con una documentazione e guide eccellenti, oltre a disporre di una community molto attiva.
2. Keras
Keras è un’API per il deep learning facile da usare e incentrata sulla velocità, che consente di creare reti neurali di alto livello in modo rapido ed efficiente. Scritto in Python, Keras supporta il parallelismo per più GPU, l’addestramento distribuito, l’addestramento multi-input e multi-output, e diversi backend di deep learning, compreso il supporto per quelli convoluzionali e ricorrenti.
Keras è dotato di un’estesa documentazione e di guide per gli sviluppatori, e si integra perfettamente con TensorFlow, fungendo da interfaccia più semplice rispetto alla più complessa GUI di quest’ultimo.
3. Caffe
Sviluppato da Berkeley AI Research (BAIR) con i contributi della community, il framework di deep learning Caffe è comunemente usato per modellare reti neurali convoluzionali per il riconoscimento visivo. Noto per la sua velocità, Caffe è in grado di elaborare oltre 60 milioni di immagini al giorno utilizzando una singola GPU NVIDIA.
Caffe supporta sia CPU che GPU, diverse interfacce di programmazione tra cui C, C++ e Python, e può essere utilizzato per una vasta gamma di applicazioni, dai progetti di ricerca accademici alle applicazioni enterprise su larga scala.
4. Torch e PyTorch
Torch è un framework open source per il deep learning che offre un supporto delle GPU veloce ed efficiente. Utilizza il linguaggio di scripting LuaJIT con un’implementazione C/CUDA sottostante per la programmazione di GPU e fornisce diversi algoritmi per applicazioni di deep learning nella visione artificiale, nell’elaborazione dei segnali e nell’elaborazione di video e immagini.
PyTorch, una versione di Torch scritta in C++, CUDA e Python, permette di creare reti neurali profonde con un processo meno complesso. È utilizzato in genere per l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e la visione artificiale.
Che cos’è una rete neurale profonda?
Il deep learning, anch’esso un sottoinsieme del machine learning, utilizza algoritmi per riconoscere modelli in dati complessi e prevedere i risultati. A differenza degli algoritmi del machine learning, che richiedono dataset etichettati, le reti di deep learning possono essere addestrate utilizzando l’apprendimento non supervisionato (che non richiede dataset etichettati) allo scopo di eseguire l’estrazione di caratteristiche con una minore dipendenza dall’input umano.
Il deep learning (“apprendimento profondo”) è così definito per il numero di livelli nascosti che utilizza nel suo modello. Mentre una rete neurale di base comprende un livello di input, uno di output e uno nascosto, una rete neurale profonda ha più livelli di elaborazione nascosti.
Questi livelli aggiuntivi offrono ai sistemi di deep learning la capacità di fare previsioni con una maggiore precisione, ma richiedono milioni di dati campione e centinaia di ore di addestramento rispetto a una rete neurale più semplice.
Vedi anche: Deep Learning vs. Machine Learning (Deep learning e machine learning a confronto)
Reti neurali e reti neurali profonde a confronto: qual è la differenza?
Una rete neurale profonda è una forma più complessa di rete neurale. Mentre le reti neurali forniscono un singolo risultato, come una parola, una soluzione o un’azione, quelle profonde creano una soluzione globale basata su tutti i dati di input forniti.
A causa della presenza di più livelli, una rete neurale profonda richiede un addestramento più lungo rispetto a una rete neurale, ma offre performance, efficienza e precisione maggiori.
Una rete neurale comprende componenti quali neuroni, connessioni, funzioni di propagazione, tasso di apprendimento e peso. Una rete di deep learning, invece, comprende in genere una scheda madre, processori (CPU o GPU), elevate quantità di RAM e un’unità di alimentazione di grandi dimensioni (PSU) per l’elaborazione di funzioni complesse di deep learning ed enormi dataset.
I tipi di architettura delle reti neurali includono reti neurali feed-forward, ricorrenti e a connessione simmetrica, mentre i tipi di deep learning includono reti neurali pre-addestrate non supervisionate, convoluzionali, ricorrenti e ricorsive.
Vedi anche: Machine Learning vs. AI (Machine learning e AI a confronto)
Perché le reti neurali funzionano più velocemente sulle GPU?
Le CPU sono potenti e versatili. Grazie alla capacità di eseguire compiti in ordine sequenziale, possono passare da un’attività all’altra dei numerosi compiti di calcolo generale. Ciò significa, tuttavia, che devono effettuare diversi viaggi per trasferire i dati da e verso la memoria durante l’esecuzione di ogni attività specifica.
Le reti neurali richiedono una velocità di trasmissione elevata per elaborare con precisione grandi quantità di dati quasi in tempo reale. Rispetto alle CPU, le GPU offrono una maggiore larghezza di banda di memoria, un accesso più rapido alla memoria e il parallelismo necessario per supportare le performance elevate di una rete neurale.
Il parallelismo consente loro di completare più operazioni contemporaneamente. Ad esempio, una GPU può elaborare parti della matrice corrente mentre recupera altre parti dalla memoria di sistema, invece di completare un’attività alla volta come nel caso di una CPU.
Ciò supporta alla perfezione l’architettura delle reti neurali perché consente di distribuire le attività e i workload con le stesse operazioni su più core della GPU per un’elaborazione più rapida ed efficiente.
Poiché le reti neurali richiedono dati ampi e complessi per una precisione migliore, l’addestramento può richiedere giorni o settimane. Una GPU a performance elevate diventa estremamente importante quando si utilizzano dataset continui di maggiori dimensioni per espandere e perfezionare la rete neurale.
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