L'unione fa la forza!

Artificial IntelIigence (AI) è diventato un termine accattivante che si riferisce a qualsiasi programma per computer che fa automaticamente qualcosa. In Nais abbiamo utilizzato concetti introduttivi di AI e Machine Learning (ML) per esplorare nuove possibilità provando ad applicare a un sistema di riconoscimento umano, innovativi algoritmi che sfruttando l’AI, il ML e il Deep Learning (DL).

Qual è la differenza tra Ai, ML e DL?

Con AI ci si rivolge a un termine ampio e in qualche modo questo fa sì che ogni azienda dichiari che il suo prodotto utilizzi l’AI . Con ML si intende un sottoinsieme dell’AI, che consiste in alcune tecniche e modelli avanzati che permettono ai computer di analizzare i dati e fornire applicazioni basate su AI. Il ML è l’abilità di apprendere in maniera automatica permettendo ai computer di agire senza essere esplicitamente programmati.


Infine, DL è una nuova area di ML che utilizza reti neurali artificiali multistrato per fornire elevata precisione in compiti come il rilevamento degli oggetti, il riconoscimento vocale, la traduzione linguistica e altre recenti sviluppi. La bellezza e la forza del DL è che possono imparare/estrarre/tradurre automaticamente le funzioni da set di dati come immagini, video o testo, senza introdurre codici o regole tradizionali codificati a mano.

Nel Machine Learning ci sono diversi modelli di apprendimento che generalmente rientrano in 3 diverse categorie:

 

Supervised Learning – Tipologia di apprendimento dettato un operatore in maniera costante e assistita

Unsupervised Learning – Si tratta di un apprendimento di tipo “non assistito” e si applica quando i dati non hanno note di uscita o qualsivoglia ciclo di feedback.

Reinforcement Learning (RL) – Questa tipologia è costruita sull’osservazione e sulla prova a tentativi di riuscita ed errore per il raggiungimento di obiettivi o per la massimizzazione di una ricompensa.

 

In Nais ci siamo focalizzati sull’Apprendimento Supervisionato applicando dati e immagini ad un sistema intelligente.  L’algoritmo creato viene prima addestrato con i dati di input disponibili rendendolo capace di distinguere elementi di natura differente. Come il ML, il DL è anche un metodo di apprendimento statistico che estrae caratteristiche o attributi da insiemi di dati grezzi. La differenza principale risiede nella potenza di calcolo.
Il DL calcola utilizzando reti neurali artificiali multi-strato con molti strati nascosti sovrapposti uno dopo l’altro, il quale richiede algoritmi più sofisticati e necessita di risorse di calcolo decisamente più potenti rispetto al ML.

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