Machine e Deep Learning

Machine & Deep Learning

Machine & Deep Learning

Machine Learning

Che cos’è il machine learning?
Letteralmente può essere tradotto come “apprendimento delle macchine” o per meglio dire come “apprendimento automatico”. Per apprendimento si intende quel processo attraverso cui si diventa più abili, precisi e veloci a compiere un certo compito, in modo tale che chi ha appreso a fare qualcosa la possa fare meglio e più velocemente di prima. Per machine si intendono i computer, più precisamente i software e ancora più nello specifico gli algoritmi che sono alla base del funzionamento.

Si tratta quindi di scrivere dei programmi software che siano capaci di analizzare dei dati e, sempre più spesso si tratta di analizzare grandissime quantità di dati, rintracciando al loro interno dei pattern ricorrenti in modo da estrarre automaticamente l’algoritmo necessario per completare il compito assegnato.

Più semplicemente un programma per machine learning apprende dall’esperienza a realizzare un compito e le sue prestazioni migliorano con il tempo per ogni volta in piu’ in cui ripete quel compito.

Un esempio di machine learning 

Nel 2012 gli ingegneri di Google hanno creato un software (in particolare si trattava di una rete neurale che funzionava grazie a 16.000 processori collegati tra loro). Successivamente a questo software sono sono stati mostrati dei video presi da Youtube per tre giorni, ma senza dar loro alcuna indicazione a proposito di cosa fosse contenuto nei video.

Bene, l’esperimento ha dimostrato che il software è stato capace di riconoscere il ripetersi di volti umani e gatti nei frame dei video di Youtube. Se volete saperne di più qui trovate tutti i dettagli di questo esperimento, google_machine_learning.

Deep Learning

Esiste anche una nuova tendenza che si sta sviluppando nel campo dei Big data , risponde al nome di deep learning (traducibile come apprendimento approfondito).

Dietro il nome di deep learning si nascondono una serie di tecniche e tecnologie informatiche, nella fattispecie degli algoritmi di calcolo statistico attinenti alla branca dell’intelligenza artificiale e dell’apprendimento automatico, per l’appunto il 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 o le immagini che gli arrivano dal nervo ottico.
Per fare ciò, i sistemi informatici in grado di portare avanti analisi del tipo deep learning sono basati su vaste reti neurali artificiali in grado di funzionare come i neuroni presenti nel cervello dell’uomo.

Perché Facebook (e gli altri)
Oggi giorno pare che tutti i grandi dell’hi-tech, a partire da Facebook sino a Google, passando per Yahoo! e Microsoft, stiano guardando con parecchia attenzione agli sviluppi che si registrano in questo settore. Investendo parecchi soldi negli istituti di ricerca più avanzati, e il perché è presto detto.
Il deep learning potrebbe (o per meglio dire dovrebbe) migliorare il modo in cui i dispositivi informatici analizzano il linguaggio naturale. Di conseguenza, ne dovrebbe migliorare sensibilmente 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 oppure no.
Facebook, Google, Microsoft e Yahoo!, quindi, potrebbero realizzare dei servizi 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.

Chi vivra’ vedra’ !!!

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