Spesso quando si discute in merito al Deep Learning si ha l’impressione di parlare di qualcosa che è ancora molto teorico e poco pratico.

In realtà non vi è nulla di vero in questa affermazione: così come l’Intelligenza Artificiale, anche il Deep Learning viene utilizzato molto più spesso di quanto comunemente si pensi ed è dunque una tecnologia ormai da tempo presente nelle nostre vite.

Ecco allora 10 esempi di utilizzo del Deep Learning che possono aiutare a comprendere meglio il valore concreto di questa tecnologia nella nostra quotidianità.

1) Customer Experience

L’apprendimento automatico viene utilizzato da numerose aziende per migliorare l’esperienza del cliente garantendo una personalizzazione dell’acquisto.

Queste soluzioni possono integrare al loro interno anche altre tecnologie di Intelligenza Artificiale, come le Interfacce Conversazionali.

2) Traduzione automatica

I servizi online per tradurre automaticamente da una lingua ad un’altra dei testi non sono una novità e sicuramente a tutti sarà capitato di notare che vi sono molti errori e la traduzione non sempre risulta essere perfetta.

Grazie all’utilizzo del Deep Learning, questi limiti stanno per essere velocemente superati: la macchina, anche grazie ai feedback degli utenti, sarà in grado di imparare gli errori più frequenti, correggerli e nel tempo offrire un servizio di traduzione migliore e preciso.

3) Aggiungere il colore

Rivedere un vecchio filmato degli anni ’30 a colori. Anche questo è possibile per merito del Deep Learning che è capace di aggiungere automaticamente il colore a vecchi video e fotografie, utilizzando le reti neurali.

Il software che aggiunge i colori viene infatti addestrato utilizzando un vastissimo database che gli permette di riconoscere, classificare ed intervenire sui colori di una specifica scena o foto.

4) Sfumature linguistiche

La lingua inglese è sicuramente una delle più diffuse al mondo ma spesso una stessa parola può essere pronunciata diversamente anche da persone madrelingua. Come può dunque uno Smart Speaker comprendere tutte queste sfumature? Anche in questo caso gioca un ruolo fondamentale il Deep Learning che addestra la macchina a riconoscere tutte queste differenze.

Nel tempo arriverà non solo a comprendere la diversa pronuncia ma anche le sfumature semantiche che ci sono a livello dialettale.

5) Supporto alla guida

I più recenti modelli di automobili, grazie all’AI, sono in grado di riconoscere la presenza di un pedone, valutare l’eventuale pericolo e azionare automaticamente il meccanismo di frenata. Allo stesso modo possono riconoscere i cartelli stradali e aiutare il conducente durante la guida.

Tutto questo è possibile poiché diverse soluzioni di Deep Learning, addestrate a riconoscere specifici segni e pericoli, vengono implementate all’interno dei veicoli permettendo così una guida più sicura.

6) Computer Vision

Dare ad una macchina una serie di immagini bidimensionali e ricevere rielaborata la stessa scena ma in modalità tridimensionale: quanto creato grazie al Deep Learning sarà simile a quanto vedrebbe l’occhio umano se fosse immerso all’interno della scena reale, grazie alla riproduzione digitale in 3D.

La Computer Vision diventa così utilissima in ambito medico dove, acquisendo immagini bidimensionali grazie ad una radiografia, è possibile costruire un modello tridimensionale che consente al medico di analizzare meglio la parta anatomica che potrebbe presentare un’eventuale anomalia o patologia.

7) Punteggiature corretta

Dopo aver analizzato numerosi testi, una macchina è in grado di apprendere il corretto utilizzo della punteggiatura e suggerire così modifiche o correggere automaticamente gli errori.

Questa funzione viene ad esempio implementata da alcuni software online per la correzione dei testi in inglese dove l’utilizzo della punteggiatura è ovviamente diverso ad esempio da quello della lingua italiana.

8) Riconoscere un’immagine

Sempre grazie ad un enorme database che ne permette l’addestramento e il continuo miglioramento, vi sono alcune soluzioni di Deep Learning che, riconoscendo cosa è rappresentato in un’immagine, possono scrivere una didascalia coerente con quanto mostrato o addirittura scegliere un brano musicale affine allo stato d’animo che quell’immagine può suscitare.

9) Aggregatori di notizie

Conoscendo gli interessi, abitudini e ricerche dell’utente, sfruttando il Deep Learning è possibile filtrare le notizie, facendogli visualizzare quelle che per lui sono davvero rilevanti.

Questo stesso meccanismo di selezione è quello che sta dietro agli algoritmi utilizzati dai differenti social network e che determina quali siano i post che un utente vede.

10) Addestrare i robot

Riprodurre una specifica azione e chiedere ad un robot di fare lo stesso: oggi anche questo è possibile grazie al Deep Learning che permette ai robot di imparare osservando.

Così facendo è possibile addestrarli a svolgere una determinata azione in maniera molto più rapida e in tempo reale.

Quelle appena analizzate non sono le uniche applicazioni di Deep Learning che si sono già diffuse, trovando sempre più ambiti di applicazione.

Ve ne sono ovviamente anche altre e il miglioramento continuo in questo settore fa facilmente prevedere che in un prossimo futuro saremo ancora qui a parlare di altri utilizzi concreti di questa tecnologia.

 

Sources: Forbes, 123RF