Scopriamo cos’è il deep learning. È una sottocategoria dell'apprendimento automatico, o machine learning, che utilizza reti neurali “profonde”, ovvero reti con molti strati. L'apprendimento profondo è particolarmente potente nell'elaborare grandi volumi di dati che non sono strutturati, come accade con le immagini, l’audio e il testo. Questo metodo di apprendimento automatico permette la gestione di compiti complessi, come il riconoscimento facciale, la traduzione automatica e la generazione di testo.


Facciamo un esempio: immaginiamo di insegnare ad un bambino a riconoscere i vari tipi di frutta. All’inizio mostriamo al bambino i vari tipi di frutta perché le associ al relativo nome: la mela, la pera, l’arancia. Un po’ alla volta il bambino impara ad associare il nome alle caratteristiche del frutto, come la forma, il colore eccetera. Durante l’apprendimento commette errori e noi lo correggiamo con un feedback. In questo modo il bambino apprende sempre meglio a distinguere la frutta, finchè non avrà più bisogno del nostro aiuto per distinguerla, perché avrà imparato da solo. In questa metafora, il bambino è il sistema (artificiale) che apprende, mente noi che forniamo i dati (i tipi di frutta) siamo i programmatori e il processo di apprendimento con correzioni continue è l’algoritmo che permette di apprendere e migliorare sempre di più.