Il deep learning è un tipo di apprendimento automatico che utilizza reti neurali artificiali per riconoscere modelli in grandi quantità di dati.
Funziona in modo simile a come il cervello umano elabora le informazioni, con strati di “neuroni” interconnessi.
Queste reti hanno tre strati principali:
I modelli di deep learning imparano analizzando dati etichettati, regolando le connessioni tra i neuroni per ridurre gli errori e migliorare la precisione.
Questo approccio è diverso dal tradizionale apprendimento automatico, in cui i programmatori dovevano definire caratteristiche e funzioni specifiche, il che spesso si traduceva in algoritmi complessi.
Un ulteriore vantaggio dell’apprendimento profondo è la sua capacità di analizzare tutti i dati contemporaneamente, consentendo al sistema di utilizzare più contesto e comprendere meglio i modelli, permettendo il rilevamento di alcuni difetti nelle immagini con maggiore precisione.