Deep Learning
Il deep learning è machine learning con reti neurali impilate su molti livelli, così il sistema impara da solo le caratteristiche da guardare invece di riceverle scelte a mano. È la tecnica dietro i modelli attuali di linguaggio, immagini e voce.
Niente gergo, niente formule
In parole semplici, che cos'è?
Nel machine learning classico la parte furba la fa ancora l'umano: scegliere quali caratteristiche il modello deve guardare. Il deep learning elimina quel lavoro. Dài in pasto alla rete materia grezza (pixel, onde sonore, parole) e ogni livello impara una rappresentazione un po' più astratta: i bordi diventano forme, le forme diventano parti, le parti diventano una guarnizione difettosa. L'addestramento è il solito loop (predici, misura l'errore, correggi) ma i numeri tarati salgono a miliardi: per questo il deep learning ha spiccato il volo solo quando le GPU lo hanno reso economico. I compromessi sono veri: con dataset piccoli vince quasi sempre un modello più semplice, e con miliardi di pesi nessuno sa indicarti il motivo di una singola decisione.
Termini che gli stanno vicini.
Rete Neurale
Una rete neurale è una funzione costruita a strati di unità semplici. Ogni unità moltiplica i propri input per dei pesi, li somma, passa la somma attraverso una piccola non linearità e inoltra il risultato. L'addestramento regola i pesi finché l'intera pila produce output utili.
LeggiMachine Learning
Il machine learning è un modo di costruire software in cui l'algoritmo regola i propri numeri interni a partire da esempi, invece che far scrivere ogni regola a un programmatore. Fornisci dati e risposte corrette; il prodotto finito è un modello che predice su input mai visti.
LeggiGPU
La GPU è un processore progettato per eseguire migliaia di piccoli calcoli in parallelo. Nata per la grafica, si è rivelata il motore perfetto dell'AI: eseguire una rete neurale è in gran parte un'enorme pila di moltiplicazioni tra matrici.
Leggi§ 03
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