Tra le tecnologie figlie della rivoluzione digitale ne esiste una particolarmente innovativa, ossia il Deep Learning. La sua presenza sta trasformando nel profondo numerosi settori, a partire dai sistemi di sorveglianza fino al mondo delle auto a guida autonoma.
Ma il Deep Learning cos’è esattamente e perché sta avendo un impatto così grande? Lo scopo di questo articolo è proprio quello di dare una risposta a questa domanda, ma anche al come funziona, quali sono le sue applicazioni pratiche e le opportunità lavorative che ne derivano.
Deep Learning cos’è?
Partiamo subito dalla domanda principale, ossia il Deep Learning cos’è. Se hai già letto questo articolo sul Machine Learning, allora forse avrai già un’idea di che cosa si tratta.
Cerchiamo però di spiegare tutto da zero. Il Deep Learning è una sottocategoria della tecnologia di Machine Learning, ossia sull’apprendimento automatico, che a sua volta fa parte della branca dell’Intelligenza Artificiale.
Cosa cambia però tra Deep Learning e Machine Learning e perché sono collegati tra di loro? Mentre il Machine Learning consiste in una tecnologia che permette alle macchine di apprendere di trovare delle correlazioni tra le informazioni, imparando così a fare predizioni o a trovare soluzioni sulla base di dati selezionati in principio dagli esseri umani, il Deep Learning possiede un grado di autonomia persino maggiore.
La tecnologia Deep Learning infatti permette ai sistemi di apprendere autonomamente delle informazioni senza che vi sia la mano dell’uomo. A differenza di un algoritmo di Machine Learning, riesce quindi a riconoscere da solo quali sono le caratteristiche più rilevanti utilizzando un sistema di neuroni artificiali che imita il funzionamento di un cervello umano. Le sue funzionalità, come suggerisce il nome stesso, sono ancora più profonde tanto da permettergli di distinguere, identificare e comprendere informazioni estremamente complesse come le immagini dei volti o le voci.
Per dare perciò una risposta semplice e veloce alla domanda “il Deep Learning cos’è” potremmo quindi dire che si tratta di una tecnologia che simula la struttura neurale di un cervello umano per permettere ai computer di imparare a riconoscere immagini, suoni e segni per in modo da poter poi elaborare dei veri e propri ragionamenti.
Come funziona il Deep Learning?
Una volta data una spiegazione a che cos’è il Deep Learning diventa naturale chiedersi in che modo una tecnologia del genere riesce a funzionare. Il meccanismo che è alla base del Deep Learning è ovviamente eterogeneo, in quanto ricalca la complessità stessa del cervello.
Per cercare di comprenderlo al meglio è dunque utile partire dal concetto di rete neurale, che è di fatto l’ingranaggio di fondo del Deep Learning. Il sistema di Deep Learning funziona infatti grazie alla presenza di diversi strati di neuroni artificiali. Ogni neurone è programmato per elaborare una specifica tipologia di dati. Questi ultimi attraversano più strati di reti che, man mano che scendono verso le reti più profonde vengono filtrati, vengono modificati e raffinati fino a dare quindi un output.
Ognuna di queste reti neurali inoltre è anche capace di fare un’auto-analisi sul lavoro svolto, riconoscendo eventuali errori commessi durante l’apprendimento. Ad esempio, se una rete neurale cerca di identificare un’immagine di un pappagallo per capire di che specie si tratta, sarà capace di correggere da sola i propri parametri fino ad arrivare alla soluzione corretta.
Ovviamente per imparare a fare ciò il sistema di Deep Learning deve essere sottoposto prima a un processo di apprendimento, che se ben calibrato consente però di gestire quantità di dati non strutturati enormi, come immagini, audio e video, che normalmente un sistema tradizionale non riuscirebbe mai a catalogare.
Applicazioni del Deep Learning: esempi di utilizzo
Le funzionalità del Deep Learning sono straordinarie, ma in che modo possono essere utilizzate? Dare alcuni esempi di utilizzo non solo aiuta a capire meglio il Deep Learning cos’è, ma anche a comprendere la sua portata rivoluzionaria.
Ecco quindi alcuni esempi di utilizzo del Deep Learning:
- I sistemi di riconoscimento facciale, che vengono utilizzati per gestire le schermate di sblocco dei cellulari.
- Gli assistenti virtuali, come Siri, Alexa o Google Assistant, che sfruttano la funzione di riconoscimento vocale.
- I traduttori automatici, le cui funzionalità dipendono dalla possibilità di poter comprendere il linguaggio naturale.
Tali esempi, come si può notare, fanno parte ormai della quotidianità di tutti. Va però aggiunga anche tutta una lunga serie di ambiti in cui l’utilizzo dei sistemi di Deep Learning è ancora in fase di studio, come accade nel caso delle auto a guida autonoma o persino nel settore della salute, con i nuovi sistemi di diagnosi per immagini intelligente.
Deep Learning: opportunità lavorative
Il Deep Learning suscita molta curiosità e interesse, ma anche alcune preoccupazioni. Il timore più comune derivante da questa tecnologia è la possibilità che in futuro possa andare a “rubare” molti posti di lavoro, sostituendo così gli esseri umani nello svolgimento di svariate mansioni.
Eppure la realtà è tutt’altra. Il campo del Deep Learning offre infatti infinite possibilità lavorative per via della crescente domanda di professionisti digitali specializzati nell’ambito. A dirlo sono i dati stessi, tra cui anche un report di Indeed che tra il 2018 e il 2023 ha evidenziato un aumento del 344% degli annunci di lavoro legati al campo dell’intelligenza artificiale, con richieste specifiche per il Deep Learning.
Tra le figure più richieste nel settore del Deep Learning troviamo:
- Data Scientist
- Cloud Specialist
- Esperti di NLP
Il tutto senza contare poi i ruoli importantissimi ricoperti dai ricercatori scientifici specializzati in AI e negli esperti di programmazione. In generale, secondo le stime del Bureau of Labor Statistics, le occupazioni correlate all’intelligenza artificiale avranno un margine di crescita di circa il 31% entro il 2030, con un ritmo che supera di gran lunga la media di tutte le altre professioni.
Deep Learning: competenze richieste e formazione
Arrivati a questo punto è sicuramente chiaro che le opportunità lavorative nel settore del Deep Learning abbondano. Tuttavia per potervici lavorare sono essenziali alcune competenze tecniche chiave, che si aggiungono poi a una serie di altre “soft-skill” come il problem solving, la capacità di pensare fuori dagli schemi e di adattarsi ai numerosi (e rapidissimi) cambiamenti.
Tra le competenze tecniche necessarie per lavorare nel Deep Learning ci sono:
- La conoscenza dei linguaggi di programmazione, in particolare Python.
- Delle basi solide in matematica e statistica.
- La conoscenza delle tecniche di raccolta, analisi e gestione dei dati.
Formarsi per acquisire tali competenze richiede ovviamente degli studi ben precisi, che difficilmente possono passare attraverso un percorso da autodidatta. Al di là dei corsi online, che tendono ad affrontare le conoscenze in modo più superficiale, l’opzione migliore per chi vuole lavorare nel Deep Learning è iscriversi a un apposito corso professionale post-diploma.
Tra i diversi corsi disponibili in Italia spiccano gli ITS, accessibili con un diploma di maturità, e in particolare quelli specializzati nel settore tecnologico. All’interno di questo settore troviamo infatti corsi come l’ITS Artificial Intelligence & Machine Learning Specialist, rivolto proprio a chi vuole approcciarsi a tale mondo.
Il vantaggio del corso ITS Artificial Intelligence & Machine Learning Specialist, della durata di 2 anni, sta sicuramente nell’opportunità di avere inclusa un’esperienza di stage di 840 ore in un’azienda del settore, dove poter applicare fin da subito le competenze correlate alla programmazione di reti neurali e all’uso di algoritmi di intelligenza artificiale avanzata.
Una volta conclusi gli studi, tuttavia, è bene ricordare che il processo di apprendimento e perfezionamento delle proprie competenze continuerà comunque ad andare avanti per tutta la proprio carriera. Nonostante ciò specializzarsi oggi nel Deep Learning, prima che la tecnologia inizia a diffondersi in modo ancora più massiccio, consente sicuramente di farsi strada nel settore partendo con un vantaggio notevole.