Deep Learning: tuffati nel mondo dell'apprendimento automatico!

Cosa ti viene in mente quando senti il ​​termine "Apprendimento profondo?" Probabilmente pensi a robot e macchine intelligenti che conquisteranno il nostro mondo nel prossimo futuro, giusto? Bene, questo non è affatto ciò che è il deep learning. In parole povere, il deep learning è un approccio di intelligenza artificiale che mira a imitare il funzionamento del cervello umano per elaborare grandi quantità di dati ed estrarne modelli significativi per favorire il processo decisionale basato sui dati.
Oggi, i dati governano tutto: è il nuovo re del mondo digitale in cui viviamo. Intelligenza artificiale, Machine Learning e Deep Learning sono tutti incentrati su una cosa: sfruttare i Big Data per alimentare l'innovazione. L'interesse per la tecnologia AI cresce di minuto in minuto e il deep learning è l'approccio all'avanguardia che sta sconvolgendo ogni settore. Secondo un recente rapporto di ricerca di Tractica , si stima che il mercato dell'IA crescerà da 3,2 miliardi nel 2016 a 89,8 miliardi di dollari entro il 2025. Queste cifre rafforzano solo il fatto che AI, ML e Deep Learning giocheranno un ruolo ancora più importante nello sviluppo e trasformazione del settore business e IT.

Che cos'è l'apprendimento profondo?

Il deep learning è profondamente intrecciato con l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico. Come, chiedi?
Come puoi vedere, il deep learning è un sottoinsieme di ML che a sua volta è un sottoinsieme di AI. Pertanto, mentre l'intelligenza artificiale è l'ombrello più ampio che si concentra sull'insegnamento alle macchine come pensare in modo indipendente e intelligente, il ML è un approccio di intelligenza artificiale che mira a creare tali algoritmi in grado di estrarre informazioni preziose da grandi set di dati. Il Deep Learning, d'altra parte, è una branca del ML che utilizza un algoritmo specifico - Neural Nets - per raggiungere lo scopo finale del ML.
Cos'è l'apprendimento automatico e perché è importante

Il deep learning è una tecnica esclusiva per lo sviluppo e l'addestramento di reti neurali. La struttura di una rete neurale trae ispirazione dalla struttura del cervello umano, più precisamente dalla corteccia cerebrale. Pertanto, simile a una corteccia cerebrale, anche una rete neurale artificiale ha molti strati di percettron interconnessi. A differenza degli approcci ai dati tradizionali che analizzano i dati con il metodo lineare, il deep learning si basa sull'approccio non lineare delle macchine di addestramento per elaborare i dati. I dati immessi nel sistema di deep learning passano attraverso la rete interconnessa di livelli nascosti.
Questi strati nascosti della rete neurale elaborano, analizzano, modificano e manipolano i dati per determinarne la relazione con la variabile target. Ogni nodo della rete ha un peso specifico e ogni volta che i dati passano attraverso un nodo, moltiplica il valore di input per il suo peso. Questo processo continua fino a raggiungere il livello di output, con l'output finale che si trasforma in informazioni preziose. Il deep learning, quindi, elimina il processo di identificazione manuale dei modelli nascosti nei dati.

Opportunità di carriera nell'apprendimento profondo

Chiunque nel mondo IT deve aver sentito parlare di deep learning ad un certo punto della sua carriera. Con l'intelligenza artificiale che progredisce a passi da gigante, anche il campo del deep learning sta salendo alle stelle. Poiché il deep learning è un campo di ricerca in rapida crescita, sta creando enormi opportunità di lavoro per le persone specializzate in tecnologie AI e ML. Oggi, la domanda di professionisti qualificati e formati nel deep learning, in particolare per ingegneri del deep learning e ricercatori del deep learning, è aumentata in molti modi attraverso i vari paralleli del settore.

Secondo un rapporto del 2017 di Grand View Research, Inc. , si prevede che il mercato del deep learning negli Stati Uniti raggiungerà i 10,2 miliardi di dollari entro il 2025.

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Entrate del mercato del deep learning negli Stati Uniti (2014-25)

Secondo le ultime statistiche su Indeed , lo stipendio medio per i professionisti del deep learning negli Stati Uniti varia da $ 71.935 all'anno per un ricercatore di deep learning a $ 140.856 all'anno per Deep Learning Computer Vision Engineer.

Competenze richieste per una carriera di successo nell'apprendimento profondo

Poiché il deep learning è un sottoinsieme di ML, le competenze richieste per il deep learning sono praticamente le stesse richieste per ML. Ormai hai già intuito che la conoscenza della programmazione è un must qui. Le librerie di deep learning più popolari sono scritte in R e Python. Quindi, se sei esperto in una di queste due lingue, sarà sufficiente. Oltre a possedere una vasta conoscenza dei fondamenti dell'informatica e della programmazione, devi anche avere solide basi in matematica, statistica e probabilità e modellazione dei dati.
Una parte significativa del lavoro di un ingegnere del deep learning è progettare algoritmi e sistemi in grado di comunicare senza problemi e integrare altri componenti software già esistenti. Pertanto, le capacità di progettazione del software sono un must in questo campo. Devi anche essere a tuo agio nel lavorare con le librerie e gli algoritmi ML standard, inclusi MLib, TensorFlow e CNTK.

Deep Learning nel mondo reale

Il deep learning è penetrato in quasi tutti gli aspetti significativi della nostra vita. Che ce ne rendiamo conto o meno, le tecnologie di deep learning sono ovunque intorno a noi. Organizzazioni e aziende di tutto il mondo stanno sfruttando la tecnologia di deep learning per potenziare innovazioni come auto a guida autonoma e chatbot per sviluppare servizi utili come prevenzione delle frodi, analisi predittiva, automazione delle attività e molto altro.
Diamo ora un'occhiata ad alcuni dei migliori casi d'uso del deep learning nel mondo reale!

• • Uno degli esempi più eccellenti di tecnologia di deep learning sono gli elenchi di consigli personalizzati su piattaforme online come Netflix, Amazon e Facebook. I giganti dei media online e dei social media hanno accesso a un tesoro di dati generati dagli utenti. Utilizzando tecniche di deep learning, sono in grado di estrarre informazioni utili dai dati generati dagli utenti che vengono poi utilizzati per creare un elenco personalizzato e personalizzato di suggerimenti per i singoli utenti in base ai loro gusti e preferenze.

• • Le reti di deep learning sono in grado di analizzare con successo i comportamenti in tempo reale. DeepGlint è una soluzione di deep learning in grado di ottenere informazioni in tempo reale sul comportamento di qualsiasi oggetto, sia esso umano o inanimato come le automobili.

• • Il riconoscimento delle immagini è un'altra applicazione del deep learning. Il riconoscimento delle immagini mira a riconoscere e identificare gli oggetti all'interno delle immagini, comprendendo anche il contenuto e il contesto dell'immagine. AlchemyAPI ha sviluppato una tecnologia di riconoscimento delle immagini per un po' di tempo. CamFind è un'app mobile che utilizza l'API AlchemyVision: non solo può informare gli utenti sugli oggetti in un'immagine, ma può anche dire loro da dove possono acquistare quegli oggetti.

• • Le applicazioni di deep learning hanno trovato la loro strada anche nel mondo della pubblicità. Le reti pubblicitarie e gli esperti di marketing sfruttano la tecnologia di deep learning per creare pubblicità predittiva basata sui dati, pubblicità display mirata e pubblicità con offerte in tempo reale (RTB), solo per citarne alcuni. Ad esempio, Baidu, un motore di ricerca cinese, utilizza il deep learning per prevedere tali contenuti e metodi pubblicitari a cui gli utenti possono relazionarsi. Questo aiuta ad aumentare le entrate dell'azienda.

• Il riconoscimento dei modelli basato sul deep learning viene utilizzato da molte aziende per rilevare e prevenire le frodi. PayPal è riuscito a prevenire transazioni e acquisti fraudolenti. Ha raggiunto questo obiettivo con l'aiuto di H2O (una piattaforma di analisi predittiva open source) che utilizza algoritmi ML avanzati per analizzare i dati in tempo reale per verificare la presenza di eventuali anomalie che suggeriscono attività fraudolente e minacce alla sicurezza.

Questi sono solo alcuni casi d'uso del deep learning da un vasto pool di altri progetti innovativi nel mondo reale. Il deep learning, come AI e ML, sta ancora emergendo e sviluppandosi. In futuro, il deep learning insieme all'intelligenza artificiale e al machine learning aprirà la strada a innovazioni più rivoluzionarie che trasformeranno completamente le nostre vite in modi che non possiamo ancora immaginare.