Ecco l'elenco dei 10 algoritmi di deep learning più popolari: Reti neurali convoluzionali (CNN) Reti di memoria a lungo termine (LSTM) Reti neurali ricorrenti (RNN) Reti generative avversarie (GAN) Reti con funzioni a base radiale (RBFN) Perceptron multistrato (MLP) Mappe autoorganizzanti (SOM) Reti di credenze profonde (DBN) Macchine Boltzmann con restrizioni (RBM) Autoencoder Gli algoritmi di deep learning funzionano con quasi tutti i tipi di dati e richiedono grandi quantità di potenza di calcolo e informazioni per risolvere problemi complicati. Ora, approfondiamo i 10 migliori algoritmi di deep learning.

Le CNN , note anche come ConvNet, sono costituite da più livelli e sono utilizzate principalmente per l'elaborazione delle immagini e il rilevamento di oggetti. Yann LeCun ha sviluppato la prima CNN nel 1988 quando si chiamava LeNet. È stato utilizzato per riconoscere caratteri come codici postali e cifre. Le CNN sono ampiamente utilizzate per identificare immagini satellitari, elaborare immagini mediche, prevedere serie temporali e rilevare anomalie. Come funzionano le CNN? Le CNN hanno più livelli che elaborano ed estraggono caratteristiche dai dati: Livello di convoluzione La CNN ha un livello di convoluzione che dispone di diversi filtri per eseguire l'operazione di convoluzione. Unità lineare rettificata (ReLU) Le CNN hanno un livello ReLU per eseguire operazioni sugli elementi. L'output è una mappa delle caratteristiche rettificata. Strato di raggruppamento La mappa delle caratteristiche rettificata viene quindi alimentata in un livello di pooling. Il pooling è un'operazione di downsampling che riduce le dimensioni della mappa delle caratteristiche. Il livello di pool quindi converte gli array bidimensionali risultanti dalla mappa delle caratteristiche del pool in un singolo vettore lungo, continuo e lineare appiattendolo. Livello completamente connesso Un livello completamente connesso si forma quando la matrice appiattita dal livello di pool viene alimentata come input, che classifica e identifica le immagini. Di seguito è riportato un esempio di un'immagine elaborata tramite CNN.

Gli RNN hanno connessioni che formano cicli diretti, che consentono alle uscite dell'LSTM di essere alimentate come ingressi alla fase corrente. L'uscita dell'LSTM diventa un ingresso alla fase corrente e può memorizzare ingressi precedenti grazie alla sua memoria interna. Gli RNN sono comunemente usati per sottotitoli di immagini, analisi di serie temporali, elaborazione del linguaggio naturale, riconoscimento della scrittura a mano e traduzione automatica. Un RNN spiegato assomiglia a questo: Come funzionano gli RNN? L'uscita all'istante t-1 alimenta l'ingresso all'istante t. Allo stesso modo, l'uscita al tempo t alimenta l'ingresso al tempo t+1. Gli RNN possono elaborare input di qualsiasi lunghezza. Il calcolo tiene conto delle informazioni storiche e la dimensione del modello non aumenta con la dimensione dell'input. Ecco un esempio di come funziona la funzione di completamento automatico di Google: 4. Reti generative avversarie (GAN)

I GAN sono algoritmi di deep learning generativo che creano nuove istanze di dati che assomigliano ai dati di training. GAN ha due componenti: un generatore, che impara a generare dati falsi, e un discriminatore, che apprende da tali informazioni false. L'utilizzo di GAN è aumentato nel corso del tempo. Possono essere utilizzati per migliorare le immagini astronomiche e simulare lenti gravitazionali per la ricerca sulla materia oscura. Gli sviluppatori di videogiochi utilizzano i GAN per migliorare le trame 2D a bassa risoluzione nei vecchi videogiochi ricreandole in 4K o risoluzioni superiori tramite l'addestramento delle immagini. I GAN aiutano a generare immagini realistiche e personaggi dei cartoni animati, creare fotografie di volti umani e renderizzare oggetti 3D. Come funzionano i GAN? Il discriminatore impara a distinguere tra i dati falsi del generatore e i dati di esempio reali. Durante l'addestramento iniziale, il generatore produce dati falsi e il discriminatore impara rapidamente a dire che sono falsi. Il GAN ​​invia i risultati al generatore e al discriminatore per aggiornare il modello. Di seguito è riportato un diagramma di come funzionano i GAN:

Gli MLP sono un luogo eccellente per iniziare a conoscere la tecnologia di deep learning. Gli MLP appartengono alla classe delle reti neurali feedforward con più strati di percettroni che hanno funzioni di attivazione. Gli MLP sono costituiti da un livello di input e un livello di output completamente connessi. Hanno lo stesso numero di livelli di input e output ma possono avere più livelli nascosti e possono essere utilizzati per creare software di riconoscimento vocale, riconoscimento di immagini e traduzione automatica. Come funzionano gli MLP? Gli MLP inviano i dati al livello di input della rete. Gli strati di neuroni si collegano in un grafico in modo che il segnale passi in una direzione. Gli MLP calcolano l'input con i pesi che esistono tra il livello di input e i livelli nascosti. Gli MLP utilizzano funzioni di attivazione per determinare quali nodi attivare. Le funzioni di attivazione includono ReLU, funzioni sigmoid e tanh. Gli MLP addestrano il modello a comprendere la correlazione e apprendono le dipendenze tra le variabili indipendenti e target da un set di dati di addestramento. Di seguito è riportato un esempio di MLP. Il diagramma calcola pesi e bias e applica funzioni di attivazione adatte per classificare le immagini di cani e gatti.

In questa Sezione andremo a vedere nello specifico chi è la figura " Data Scientist " , di cosa si occupa e quali percorsi formativi sono indicati per diventarlo.

Dopo aver visto in modo generico chi è e cosa fa un Data scientist, capiamo che possano sorgere dei dubbi sulle differenze con un Data Analyst per questo in questa sezione andiamo a sviscerare punto punto ogni differenza.

Come detto in Precedenza il Data Scientist non è solo una figura aziendale, ma molto di più... Come tale dovrà imparare la giusta sequenza per arrivare a dire di essere alla soluzione del problema, o alla soluzione che implica meno perdite...

Quali sono i linguaggi più usati o richiesti nella data science ? Andiamo a vedere uno a uno, e sfatiamo qualche falso mito...

Andiamo a capire nel dettaglio uno dei tanti strumenti del data scientist. L'apprendimento automatico è ad oggi utilizzato e richiesto nella maggior parte delle aziende che trattano dati.

Ora chiariamo tutte le differenze in modo più preciso tra Machine Learning, Deep Learning e Reti Neurali. Tranquillo non abbatterti se non ti è facile capirle subito, per iniziare ad avere conoscenze base su questi argomenti servono anni di studio interdisciplianare

Dicono che i dati siano il nuovo petrolio , ma non usiamo il petrolio direttamente dalla sua fonte. Deve essere elaborato e pulito prima di utilizzarlo per scopi diversi. Lo stesso vale per i dati, non li usiamo direttamente dalla loro fonte. Deve anche essere elaborato.

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Il rilevamento di oggetti è una tecnologia che rientra nel dominio più ampio della visione artificiale . Si occupa di identificare e tracciare oggetti presenti in immagini e video. Il rilevamento di oggetti ha molteplici applicazioni come il rilevamento dei volti, il rilevamento dei veicoli, il conteggio dei pedoni, le auto a guida autonoma, i sistemi di sicurezza, ecc. I due principali obiettivi del rilevamento di oggetti includono: Per identificare tutti gli oggetti presenti in un'immagine Filtra l'oggetto dell'attenzione In questo articolo vedrai come eseguire il rilevamento di oggetti in Python con l'aiuto della libreria ImageAI . Ecco un piccolo estratto di una possibile applicazione in ambito Riconoscimento Facciale.

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