- Il Deep Learning è una sottocategoria del Machine Learning che utilizza reti neurali artificiali complesse per riconoscere relazioni nascoste nei dati. Questa tecnologia consente alle macchine di apprendere e migliorare autonomamente attraverso l’elaborazione di grandi volumi di dati.
- Il Deep Learning ha numerose applicazioni, tra cui la visione artificiale, il riconoscimento vocale, la bioinformatica e la guida autonoma. Le reti neurali profonde sono particolarmente efficaci nel risolvere problemi complessi grazie alla loro capacità di costruire livelli gerarchici di astrazione, migliorando le prestazioni man mano che aumentano i dati disponibili.
- Framework come TensorFlow e PyTorch sono ampiamente utilizzati per sviluppare applicazioni di Deep Learning. Tuttavia, l’addestramento di reti neurali profonde richiede enormi capacità computazionali e grandi quantità di dati etichettati, rendendo il processo costoso e complesso.
Approfondimento
Deep Learning, cos’è l’apprendimento profondo, come funziona e quali sono i casi di applicazione
Traduzione letterale di “apprendimento profondo”. Sottocategoria del Machine learning e del più ampio mondo dell’AI, sottende a qualcosa di molto più ampio del “semplice” apprendimento su più livelli. Cerchiamo allora di capire cos’è, come funziona e che tipo di applicazioni può avere
Aggiornato il 30 gen 2024
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