Apprendimento ampio e profondo

L'apprendimento ampio e profondo è un approccio di intelligenza artificiale (AI) che combina l'uso dell'apprendimento automatico supervisionato e non supervisionato. L'apprendimento ampio e profondo utilizza architetture di rete neurale sia superficiale che profonda per modellare set di dati di grandi dimensioni con funzionalità sia di basso che di alto livello. Il risultato è un potente sistema di apprendimento in grado sia di generalizzare modelli tratti da dati passati sia di adattarsi rapidamente alle nuove informazioni.

L'apprendimento ampio è l'uso di reti poco profonde per riconoscere modelli specifici in un set di dati. Questo approccio consiste tipicamente in un singolo livello di nodi, con uno strato di input e uno di output, il che lo rende computazionalmente veloce ed economico. Per la sua semplicità, il wide learning è più adatto a set di dati ricchi di segnali facilmente identificabili.

Il deep learning, d’altro canto, è l’uso di più strati di reti neurali profonde per identificare modelli complessi in set di dati di grandi dimensioni. Il deep learning è significativamente più intensivo dal punto di vista computazionale rispetto al wide learning, ma la sua capacità di identificare sottili relazioni tra grandi set di dati diversi lo rende particolarmente adatto a riconoscere modelli in set di dati con meno segnali evidenti.

L’apprendimento ampio e profondo combina i punti di forza di entrambi i modelli, utilizzando l’apprendimento supervisionato per identificare segnali importanti dai dati di input e quindi utilizzando la rete neurale profonda per identificare modelli più complessi. Addestrando più livelli per il deep learning, il modello può trovare modelli più sfumati rispetto a ciascuno dei due presi singolarmente. Ciò può portare a previsioni più accurate e a prestazioni complessive migliori.

L'apprendimento ampio e profondo è estremamente efficace per applicazioni quali il riconoscimento delle immagini, l'elaborazione del linguaggio naturale e il riconoscimento vocale. Sta diventando sempre più diffuso con l’aumento della potenza di calcolo e della capacità di archiviazione, rendendo possibile la costruzione di modelli più grandi e sofisticati. Man mano che la tecnologia migliora, può essere applicata a una gamma più ampia di ambiti problematici.

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