Deep learning e big data

Come parte dell'intelligenza artificiale (AI), l'apprendimento profondo o deep learning si basa su numerose innovazioni: auto a guida autonoma, riconoscimento vocale e dell'immagine. Questa tecnologia ha occupato molteplici aspetti della nostra vita.

La tecnologia di deep learning si basa su reti neurali artificiali (ANN) che ricevono costantemente algoritmi di apprendimento e quantità di dati in continua crescita per aumentare l'efficienza dei processi di formazione. Maggiore è il volume di dati, più efficienti saranno i processi. La tecnica di deep learning consiste essenzialmente di due fasi: addestramento e inferenza. L'addestramento è un processo di etichettatura di grandi quantità di dati e determinazione delle loro caratteristiche di corrispondenza. Durante la fase inferenziale, invece, l'algoritmo giunge a conclusioni ed etichetta nuovi dati usando le loro conoscenze precedenti.

Gli analisti hanno stimato un mercato globale dell'apprendimento profondo di oltre 300 milioni di dollari. La sua parte significativa appartiene sia all'industria aerospaziale che alla difesa. L'ultimo rapporto di Grand View Research (GVR) afferma che questo mercato raggiungerà un valore di circa 11 miliardi di dollari entro la fine del 2025. Poiché l'apprendimento profondo può creare determinate funzionalità senza un intervento umano, gli scienziati dei dati possono risparmiare molto tempo lavorando con i big data, facendo quindi affidamento su questa tecnologia. Consente loro di utilizzare un set di funzionalità più complesso rispetto ai tradizionali software di apprendimento automatico. Gli algoritmi di deep learning sono addestrati per imparare progressivamente usando i dati. Sono necessari ampi set di dati per assicurarsi che la macchina fornisca i risultati desiderati. Poiché il cervello umano ha bisogno di molte esperienze per apprendere e dedurre le informazioni, l'analoga rete neurale artificiale richiede un'abbondante quantità di dati.

Con l'aumentare del flusso di dati (IoT e smart city/home), l'apprendimento profondo sta diventando un ruolo chiave nel fornire soluzioni di analisi predittiva di big data. Il deep learning è abbastanza impegnativo per le risorse computazionali. Richiede GPU più potenti, unità di elaborazione grafica ad alte prestazioni, grandi quantità di storage per addestrare i modelli, ecc. Inoltre, questa tecnologia ha bisogno di più tempo per allenarsi rispetto alle machine learning.

Nonostante tutte le sue sfide, l'apprendimento profondo scopre nuovi metodi migliorati di analisi dei big data. In effetti, le aziende possono trarre vantaggi significativi dall'uso dell'apprendimento profondo nell'ambito dei loro compiti di elaborazione dei dati. In futuro, gli osservatori del settore sono tenuti ad analizzare l'impatto del deep learning in altre tecnologie come Internet of Things o Advanced System Architecture.

 

Una risposta

  1. Roberta Fiorucci Roberta Fiorucci 5 marzo 2018

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