Introduzione al Deep Learning

In questo tutorial comprenderai come inquadrare correttamente i concetti di Machine Learning e Deep Learning nell’ambito del più ampio settore dell’Intelligenza Artificiale, e comprenderai cosa sia e come funziona una Rete Neurale.

I concetti importanti da ricordare sono:

• Una Rete Neurale è un modello di algoritmo basato su una rappresentazione matematica ispirata dal meccanismo di funzionamento del nostro cervello e dal funzionamento di quelle cellule chiamate neuroni;
• Per Deep Learning si intendono algoritmi di Machine Learning basati sul modello delle reti neurali che abbiano uno o più strati intermedi (detti anche hidden) tra l’input e l’output. Queste reti sono chiamate Deep Neural Network (DNN).
• In generale gli algoritmi di Machine Learning sono algoritmi che rientrano nel campo della statistica. Non tutti gli algoritmi di Machine Learning sono basati sulle Reti Neurali. Reti Neurali e Deep Learning sono casi particolari di Machine Learning.
• L’Intelligenza Artificiale è un settore di ricerca molto più ampio del semplice Machine Learning.
• Il Machine Learning consente di realizzare applicazioni software che classificano o prevedono dati, basandosi su esempi e campioni di dati noti anziché sulla programmazione esplicita di un algoritmo ad hoc. Nel Machine Learning vengono utilizzati algoritmi detti di model fitting o di addestramento, che consentono al software di determinare i propri parametri di funzionamento e specializzazione sul problema, attraverso l’elaborazione ripetuta dei dati di esempio, detti dati di training.