L’apprendimento profondo, o deep learning, sta trasformando il panorama tecnologico, introducendo maggiore accuratezza e rapidità nell’elaborazione dei dati, oltre a migliorare le capacità di previsione e classificazione.
Sfruttando i concetti dell’Intelligenza Artificiale (IA) e dell’apprendimento automatico (ML), il deep learning consente ad aziende, organizzazioni, istituti di ricerca e università di estrarre informazioni significative dai dati e di utilizzarle per guidare l’innovazione.
La sua crescente importanza nell’era moderna è innegabile, poiché le persone cercano soluzioni per semplificare le proprie vite e svolgere compiti in modo più efficiente. L’automazione sta, inoltre, guadagnando sempre più terreno.
In questo contesto, prodotti e servizi avanzati, realizzati mediante l’uso di IA, ML e deep learning, sono perfettamente in grado di soddisfare questa crescente domanda.
Il deep learning si presenta come una tecnologia all’avanguardia capace di rivoluzionare il business, accelerando l’analisi dei dati e affinando l’intelligenza predittiva.
In questo articolo, approfondiremo questo argomento ed esploreremo alcuni dei migliori software di deep learning disponibili, che potrai integrare nel tuo arsenale di strumenti.
Cos’è l’apprendimento profondo?
Il deep learning è una moderna concezione che si ispira al funzionamento del cervello umano, con l’obiettivo di permettere ai sistemi di raccogliere dati e formulare previsioni in modo più preciso e rapido.
Rappresenta un sottoinsieme dell’Intelligenza Artificiale (IA) e dell’apprendimento automatico (ML). Si basa sull’uso di reti neurali composte da molteplici livelli, che tentano di simulare il funzionamento del cervello umano, anche se sono ancora lontane dal replicarne appieno le capacità.
Il deep learning viene impiegato da ricercatori, ingegneri, sviluppatori e istituzioni per “apprendere” da grandi quantità di dati. Sebbene anche una singola rete neurale a strato sia in grado di effettuare previsioni, l’aggiunta di più livelli aumenta la precisione e affina i risultati.
Attualmente, il deep learning supporta numerose applicazioni e servizi basati su IA e ML, contribuendo ad accrescere l’automazione e a svolgere attività sia fisiche che analitiche, con un minimo intervento umano.
Come funziona il deep learning?
Il deep learning si basa sull’uso di reti neurali, o ANN (reti neurali artificiali), che cercano di emulare il comportamento del cervello umano impiegando pesi, dati e bias per descrivere, riconoscere e classificare gli oggetti con elevata accuratezza.
Le reti neurali si articolano in diversi livelli di nodi interconnessi, disposti uno sull’altro, per ottimizzare e perfezionare il processo di categorizzazione o previsione. Questa progressione del calcolo all’interno della rete è nota come propagazione in avanti.
In questo contesto, i livelli di input e output sono definiti come livelli visibili. I modelli di deep learning utilizzano i dati per l’elaborazione a livello di input e generano la classificazione finale o la previsione al livello di output.
La retropropagazione è un ulteriore metodo che utilizza algoritmi come la discesa del gradiente per calcolare tutti gli errori nelle previsioni. In seguito, le distorsioni e i pesi di una funzione vengono modificati, tornando indietro attraverso i livelli, al fine di addestrare e ottimizzare il modello.
L’uso combinato della propagazione in avanti e all’indietro consente alle reti neurali di effettuare classificazioni e previsioni di alta precisione. Inoltre, il processo di apprendimento continua nel tempo, con un costante miglioramento della precisione.
Tra le tipologie di reti neurali impiegate nell’apprendimento profondo rientrano le reti neurali convoluzionali (CNN) e le reti neurali ricorrenti (RNN), tra le altre.
Applicazioni del software di deep learning nel mondo aziendale
- Servizio clienti: le aziende utilizzano il deep learning nel servizio clienti attraverso chatbot avanzati, in grado di fornire risposte e chiarimenti, indirizzare le conversazioni agli operatori umani e prevedere i tassi di abbandono dei clienti, comprendere il comportamento degli utenti e molto altro.
- Assistenti virtuali: sia aziende che privati fanno ricorso ad assistenti virtuali come Siri, Alexa, Google Assistant, ecc. per semplificare le attività.
- Servizi finanziari: le istituzioni finanziarie possono sfruttare l’analisi predittiva per il trading azionario, l’individuazione di frodi, la valutazione dei rischi aziendali, la gestione dei portafogli clienti, ecc.
- Legge: le forze dell’ordine possono servirsi di algoritmi di deep learning per analizzare i dati delle transazioni e identificare schemi di frode o crimine.
- Sviluppo software: si possono impiegare tecnologie quali il riconoscimento vocale e la visione artificiale per creare applicazioni innovative e migliorare l’efficacia delle implementazioni, estraendo modelli da registrazioni video e audio, documenti e immagini.
- Automazione industriale: il deep learning può essere applicato nell’industria per garantire la sicurezza dei lavoratori, rilevando i loro movimenti prima che possano entrare in collisione con un oggetto pericoloso.
Oltre a ciò, il deep learning trova applicazione in numerosi prodotti e servizi nei settori aerospaziale e militare, nella generazione di testi, nell’assistenza sanitaria, nel ripristino di immagini, nei telecomandi TV a comando vocale, nelle auto a guida autonoma, nella traduzione automatica, nella progettazione di farmaci, nella bioinformatica, nelle scienze del clima, nell’analisi di immagini mediche e molto altro.
Passiamo ora all’analisi di alcune delle migliori piattaforme di deep learning disponibili sul mercato.
Caffe
Sviluppato da Berkeley AI Research (BAIR) e da contributori della comunità, Caffe è un eccellente framework di deep learning che si distingue per velocità, modularità ed espressività. È distribuito sotto licenza BSD 2-Clause.
La sua architettura espressiva promuove l’innovazione e l’applicazione, mentre le ottimizzazioni non sono codificate in modo rigido e sono semplici da configurare. È possibile passare da GPU a CPU modificando una singola impostazione per l’addestramento su un sistema GPU. Successivamente, è possibile effettuare la distribuzione su dispositivi mobili e altri sistemi.
La struttura estensibile del codice di Caffe favorisce uno sviluppo attivo. Infatti, nel suo primo anno di vita, oltre 1000 sviluppatori hanno creato delle derivazioni del progetto e apportato importanti modifiche, rendendolo all’avanguardia in termini di modelli e codice. Inoltre, Caffe offre un’elevata velocità, il che lo rende ideale per implementazioni industriali e progetti di ricerca. È in grado di elaborare oltre 60 milioni di immagini al giorno con una GPU NVIDIA K40.
Ciò significa che può elaborare 1 immagine al millisecondo per l’inferenza e 4 immagini al millisecondo per l’apprendimento. Grazie al continuo miglioramento di hardware e librerie, Caffe è una delle utility convnet più veloci disponibili. Caffe è il motore di prototipi di startup, progetti di ricerca accademica e applicazioni industriali su larga scala in ambito vocale, visivo e multimediale. La sua comunità attiva è presente su GitHub e sul gruppo Caffe-users.
Neural Designer
Se desideri creare applicazioni di intelligenza artificiale senza ricorrere a diagrammi a blocchi o codifica, Neural Designer è lo strumento che fa per te. Questa piattaforma intuitiva è specializzata nell’intelligenza artificiale, nell’apprendimento automatico e nel deep learning.
Questa piattaforma di intelligenza artificiale si basa sulle potenti reti neurali, una tecnica di ML che può essere utilizzata per riconoscere schemi, individuare relazioni e prevedere tendenze attraverso l’analisi dei dati. I suoi modelli eseguono l’approssimazione per l’output in funzione dell’input e assegnano categorie per facilitare l’estrazione di valore dai dati.
Neural Designer è una delle piattaforme ML più veloci, in grado di ridurre i tempi necessari per l’addestramento dei modelli. Il calcolo ad alte prestazioni offerto dalla piattaforma può aumentare significativamente la produttività. Viene utilizzata in svariati settori industriali, tra cui ingegneria, energia, ambiente, banche, vendita al dettaglio e medicina.
Ad esempio, viene impiegata nella modellazione dell’idrodinamica degli yacht e nella previsione delle loro prestazioni in base a velocità e condizioni ambientali. Viene inoltre utilizzata nella progettazione di calcestruzzi con proprietà di elevata qualità e nella loro valutazione accurata.
Oltre 20.000 enti pubblici, università e aziende innovative si affidano a Neural Designer per le loro attività di intelligenza artificiale, tra cui Intel, l’Università di Sydney, Gentera e Golomt Bank.
Keras
Sfrutta la piattaforma di deep learning semplice, robusta e flessibile di Keras per sviluppare le tue applicazioni di intelligenza artificiale. Questa API è stata progettata per essere utilizzata da umani e non da macchine. Sfrutta le migliori pratiche per ridurre il carico cognitivo e offre API semplici e coerenti.
Keras fornisce messaggi di errore chiari e utili, consentendo di intervenire in modo tempestivo. Inoltre, riduce la frequenza delle azioni dell’utente necessarie per i casi d’uso tipici. Offre anche guide e documentazione complete per gli sviluppatori.
Keras si colloca tra i primi 5 team vincitori su Kaggle ed è uno dei framework più utilizzati per il deep learning. Viene impiegato da organizzazioni come la NASA, gli NIH, il CERN e altri istituti scientifici in tutto il mondo.
Keras facilita il processo di esecuzione di nuovi esperimenti e consente di testare un numero sempre maggiore di idee per ottenere un vantaggio rispetto ai concorrenti. Offre un’elevata praticità per accelerare i cicli di sperimentazione.
Keras si basa su un noto framework, TensorFlow 2, ed è un framework di livello industriale in grado di scalare facilmente fino a cluster di grandi dimensioni di GPU o a un pod TPU completo. Con Keras, è possibile sfruttare tutta la potenza di TensorFlow ed esportare modelli:
- in JavaScript, per l’esecuzione diretta nel browser
- in TF Lite, per l’esecuzione su Android, iOS e altri dispositivi embedded.
Inoltre, è possibile distribuire i modelli Keras attraverso un’API web. La piattaforma si occupa di ogni fase del flusso di lavoro ML, dalla gestione dei dati e dell’addestramento sugli iperparametri fino alla distribuzione delle soluzioni. Grazie alla sua semplicità d’uso, questa piattaforma di deep learning è ampiamente consigliata agli studenti e utilizzata in numerose università.
H2O.ai
Accelera e scala con successo i risultati dell’IA con maggiore sicurezza sfruttando la potenza di H2O.ai. H2O AI Cloud possiede il potenziale per risolvere problemi aziendali complessi e scoprire nuove idee.
La piattaforma completa di Machine Learning automatizzato (auML) di H2O.ai è progettata per trasformare il modo in cui l’IA viene costruita e utilizzata. Consente di utilizzare facilmente l’IA, mantenendo al contempo precisione, trasparenza e velocità.
Questa piattaforma consente di creare applicazioni e modelli di intelligenza artificiale, semplificare il processo di monitoraggio delle prestazioni e adattarsi più rapidamente a scenari in evoluzione. Inoltre, promuove l’innovazione fornendo soluzioni eccezionali ai clienti attraverso un AppStore intuitivo basato sull’intelligenza artificiale.
Oltre 20.000 organizzazioni in tutto il mondo si affidano a H2O.ai, tra cui ADP, AT&T, Walgreens, Equifax, UCSF Health e molte altre. La piattaforma serve svariati settori, tra cui finanza, assicurazioni, marketing, sanità, telecomunicazioni, vendita al dettaglio e manifatturiero.
È possibile sperimentare in prima persona le potenzialità di H2O con la versione GRATUITA di AI Cloud di H2O, disponibile per 90 giorni.
Gensim
Gensim è un’eccellente libreria Python GRATUITA che offre modelli di argomenti per gli esseri umani. Può addestrare grandi modelli semantici NLP, individuare documenti correlati e rappresentare un testo come vettore semantico.
Tra i vantaggi di Gensim figurano velocità elevata, indipendenza dalla piattaforma, possibilità di elaborare grandi volumi di dati in streaming, modelli open source pronti all’uso e prestazioni comprovate.
Gensim è una delle librerie più veloci per l’addestramento di incorporamenti vettoriali, basati su Python o altro. I suoi algoritmi fondamentali impiegano procedure C robuste, ottimizzate e parallelizzate. Inoltre, può elaborare corpora di grandi dimensioni utilizzando algoritmi basati su dati in streaming, senza limitazioni di RAM.
Gensim può essere eseguito su Windows, macOS X, Linux e altre piattaforme che supportano NumPy e Python. È una libreria ML matura con oltre 1 milione di download a settimana e oltre 2600 citazioni accademiche. Viene utilizzata da migliaia di università e aziende. Il codice sorgente è ospitato su GitHub, con licenza GNU LGPL ed è gestito dalla sua comunità open source.
La comunità Gensim pubblica modelli pronti all’uso per settori come quello sanitario e legale attraverso il progetto Gensim-data. Questa piattaforma di deep learning è semplice e rapida da installare.
Apache SINGA
Apache SINGA è una libreria incentrata sull’addestramento distribuito di modelli ML e deep learning. Questo progetto di primo livello di Apache offre numerose funzionalità e capacità di alto livello.
Questo software di deep learning è semplice da installare tramite Docker, Conda, Pip e da sorgente. Fornisce diversi esempi di modelli di deep learning nel suo repository su Google Colab e GitHub. Supporta inoltre l’addestramento parallelo di dati su diverse GPU, all’interno di un singolo nodo o su nodi distinti.
SINGA registra i grafici di calcolo e implementa automaticamente la retropropagazione al termine della propagazione in avanti. Applica inoltre l’ottimizzazione della memoria nella classe del dispositivo. SINGA supporta numerosi ottimizzatori popolari, come la discesa del gradiente stocastico, Adam, AdaGrad, RMSProp e molti altri.
SINGA consente inoltre agli sviluppatori di intelligenza artificiale di utilizzare modelli in diversi strumenti e librerie, grazie alla possibilità di caricare modelli in formato ONNX e di salvare i modelli specificati tramite l’API SINGA in formato ONNX. La piattaforma permette inoltre di profilare ogni operatore memorizzato in un grafico computazionale. Supporta la mezza precisione, per offrire vantaggi quali un minor consumo di memoria GPU, un addestramento più veloce, l’uso di reti di maggiori dimensioni e altro ancora.
SINGA presenta un’interfaccia intuitiva e uno stack tecnologico ben strutturato. È utilizzata da un’ampia gamma di aziende e organizzazioni a livello globale, tra cui Secureage Technology, NetEase, SGH SG, NUH SG e yzBigData.
PyTorch
PyTorch è un framework ML open source in grado di accelerare i processi, dalla prototipazione della ricerca fino all’implementazione nella produzione. È pronto per la produzione, con modelli eager e grafici che impiegano TorchScript.
Il backend distribuito di Torch offre ottimizzazione scalabile delle prestazioni e addestramento distribuito nella ricerca e nella produzione. Un ricco set di librerie e strumenti, come Captum, skorch, PyTorch Geometric, supporta il processo di sviluppo in ambito NLP, visione artificiale e altro.
PyTorch è compatibile con i principali servizi cloud come AWS, GCP, Alibaba Cloud, Azure, ecc., offrendo scalabilità semplice e sviluppo senza intoppi. È possibile iniziare a utilizzare PyTorch scegliendo un gestore di pacchetti supportato, come Anaconda, selezionando le preferenze ed eseguendo il comando di installazione.
Questo framework è ampiamente utilizzato da università e aziende di tutto il mondo, tra cui Salesforce, Stanford University e Amazon Advertising.
MATLAB
Un altro nome rinomato nella lista è MATLAB di MathWorks, una piattaforma di calcolo e programmazione numerica. Milioni di scienziati, ingegneri e studenti utilizzano questa piattaforma per analizzare i dati, creare modelli e sviluppare algoritmi.
MATLAB offre un ambiente desktop ottimizzato per processi iterativi di progettazione e analisi, con un linguaggio di programmazione per computer che esprime in modo diretto la matematica di matrice. Include inoltre Live Editor, per creare script che combinano codice, testo formattato e output in un notebook eseguibile.
Le caselle degli strumenti MATLAB sono completamente documentate, realizzate in modo professionale e rigorosamente testate. Le sue applicazioni consentono di visualizzare il funzionamento di vari algoritmi con i dati e di iterare fino a ottenere i risultati desiderati. In seguito, la piattaforma genera automaticamente un programma MATLAB per automatizzare o produrre il lavoro svolto.
È possibile ridimensionare le attività di analisi con piccole modifiche al codice, senza doverlo riscrivere o imparare a programmare i big data. Tra le capacità di MATLAB figurano:
- Analisi dei dati: modellazione, esplorazione e analisi dei dati
- Grafica: esplorazione e visualizzazione dei dati
- Programmazione: creazione di script, classi e funzioni
- Creazione di applicazioni: sviluppo di applicazioni web e desktop
- Interfacce linguistiche esterne: utilizzo di MATLAB con Java, Python, Fortran, C/C++ ecc.
- Hardware: collegamento a qualsiasi hardware ed esecuzione
- Elaborazione parallela: esecuzione di calcoli e simulazioni su larga scala, in parallelo con desktop multi-core, cloud, GPU e cluster
- Distribuzione: distribuzione delle build su Web e desktop, e condivisione dei programmi
- Cloud: esecuzione di MATLAB nel cloud, da MathWorks Cloud a diversi cloud pubblici come Azure e AWS
Inoltre, è possibile convertire automaticamente gli algoritmi MATLAB in HDL, CUDA e C/C++, per l’esecuzione su processi embedded o ASIC/FPGA. La piattaforma può essere integrata con Simulink, supportando la progettazione basata su modello. MATLAB viene impiegata nell’elaborazione delle immagini, nella visione artificiale, nei sistemi di controllo, nella manutenzione predittiva, nella robotica, nell’elaborazione del segnale, nelle comunicazioni wireless, nei test e nelle misurazioni.
TensorFlow
TensorFlow è una piattaforma di machine learning end-to-end open source. Offre una vasta gamma di strumenti, risorse della comunità e librerie per aiutare ricercatori e sviluppatori a creare e distribuire facilmente applicazioni basate su ML.
È possibile sfruttare le sue API intuitive e di alto livello, come Keras, con un’implementazione dedicata per sviluppare e addestrare modelli ML, eseguirne l’iterazione e il debug in modo semplice. I modelli ML possono essere distribuiti in locale, nel browser, sul dispositivo o nel cloud, senza doversi preoccupare del linguaggio di programmazione utilizzato.
TensorFlow presenta un’architettura semplice per trasformare le idee in modelli complessi e portarli rapidamente alla pubblicazione. Offre procedure dettagliate per la risoluzione dei tipici problemi di ML.
Questo software di deep learning viene impiegato da aziende e sviluppatori per risolvere problemi reali e complessi, come l’individuazione di malattie respiratorie o l’accesso alle informazioni sui diritti umani. Aziende come Airbnb, Coca-Cola, Google, Intel, Twitter e GE Healthcare utilizzano TensorFlow per le loro attività di innovazione.
Chainer
Prova un framework intuitivo, potente e flessibile – Chainer per le reti neurali. Può colmare il divario tra implementazioni e algoritmi di deep learning. Supporta i calcoli CUDA e richiede una quantità minima di codice per utilizzare una GPU, consentendo una facile esecuzione su diverse GPU.
Chainer supporta diverse architetture di rete, tra cui reti feed-forward, reti ricorsive, convnet e reti ricorrenti, oltre ad architetture per batch. Il calcolo in avanti include istruzioni di flusso di controllo Python con funzionalità di retropropagazione, che rendono il codice facile da eseguire e intuitivo.
Mipar
Mipar è un valido software di deep learning. Permette di tracciare le caratteristiche su nuove immagini e utilizzare tracciati archiviati, individuare schemi e ottenere informazioni. I modelli creati possono essere eseguiti su nuove immagini per individuare caratteristiche complesse.
Tra i vari casi d’uso figurano il rilevamento di cereali, il rilevamento deep learning e il rilevamento di cellule stomiche. Mipar offre una prova GRATUITA per consentire di capire come funziona.
Conclusione
Il deep learning possiede il potenziale per soddisfare le esigenze di questa generazione esperta di tecnologia, con offerte quali il riconoscimento vocale, l’intelligenza predittiva e l’analisi dei dati, il tutto con velocità e precisione.
Sfrutta le potenzialità del software di deep learning illustrato sopra per guidare l’innovazione.
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