Il deep learning è simile ad un modo super intelligente che i computer usano per imparare un sacco di cose da soli. Immagina che il computer sia come un bambino che osserva e impara dalle cose che vede. Invece di vedere con gli occhi, il computer usa grandi quantità di dati (come foto, testi, o suoni) per capire come funzionano le cose.

Il “deep” in deep learning significa che il computer usa tanti “strati” di apprendimento.

Ogni strato capisce una parte della cosa che sta imparando.

Per esempio, nel riconoscere un gatto, un primo strato può imparare a riconoscere le linee e i bordi, un altro strato impara a riconoscere le forme come orecchie o occhi, e così via, fino a quando il computer non riesce a dire “Ecco, questa è un’immagine di un gatto!”

Immagina che il computer debba imparare a cucinare una pizza.

All’inizio, il computer non sa nulla sulla pizza. Ma poi, inizia a “vedere”, cioè riceve informazioni su come si fa la pizza.

Ingredienti: Prima impara cosa ci va nella pizza, come la farina, l’acqua, il lievito per la pasta, e poi il pomodoro, il formaggio, e altri ingredienti per il sopra. Questo è come il primo strato del deep learning, dove impara le cose di base.

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Preparazione: Poi impara a mescolare e impastare gli ingredienti per fare la pasta, come stendere la pasta, aggiungere il pomodoro e il formaggio, ecc. Questo è un po’ più complicato, proprio come i successivi strati nel deep learning, che imparano dettagli più complessi.

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Cottura: Infine, impara a cuocere la pizza nel forno alla temperatura giusta e per il giusto tempo. Questo è come gli ultimi strati del deep learning, dove il computer impara a perfezionare le sue abilità.

Alla fine, dopo aver imparato da molti esempi e passaggi, il computer sa come “cucinare” una pizza, cioè riconoscere o fare qualcosa di complesso.

Nel deep learning, ogni passaggio aiuta il computer a capire meglio e a imparare di più, proprio come imparare a cucinare passo dopo passo.

Per approfondire altri aspetti del deep learning leggi questo articolo