Il deep learning è un tipo di apprendimento automatico in cui i computer formano grandi reti neurali artificiali simili a quelle del cervello umano.
Nel deep learning, grandi reti neurali artificiali ricevono algoritmi e quantità crescenti di dati, potenziando costantemente la capacità di "pensare" e "apprendere" dall'elaborazione di dati in continuo aumento. Il termine "deep" (profondo) si riferisce ai molti livelli che la rete neurale accumula nel tempo, migliorando le prestazioni proporzionalmente alla profondità della rete. Anche se la maggior parte del deep learning attuale viene eseguito con supervisione umana, l’obiettivo è la creazione di reti neurali in grado di autoaddestrarsi e di "apprendere" in modo indipendente.
Le reti neurali sono state introdotte negli anni ‘50, ma solo di recente hanno raggiunto capacità di potenza di elaborazione e archiviazione dati avanzate a tal punto che il deep learning può essere utilizzato per creare tecnologie nuove ed entusiasmanti.
Anche se gran parte delle aziende non ha ancora inserito il deep learning nei propri processi aziendali o prodotti, questo tipo di apprendimento automatico è alla base della tecnologia "intelligente" che spazia dal software di riconoscimento vocale e delle immagini alle auto senza conducente. I progressi nel deep learning e nella robotica potrebbero presto portare a tecnologie di imaging medico intelligente in grado di effettuare diagnosi affidabili, di guidare droni senza pilota, gestire macchinari a manutenzione automatica e infrastrutture di ogni tipo.
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