Deep Learning: cos'è e vantaggi per le aziende

Il Deep Learning è una delle branche più avanzate dell’Intelligenza Artificiale (AI), che si basa sull’imitazione del funzionamento del cervello umano attraverso reti neurali artificiali complesse, le quali permettono alle macchine di apprendere autonomamente da grandi volumi di dati, migliorando nel tempo la loro abilità di riconoscere modelli e fare previsioni sempre più accurate. Grazie alla sua capacità di analizzare dati complessi e non strutturati, il Deep Learning è diventato uno strumento di primaria importanza per l’innovazione in vari settori aziendali e sempre più aziende stanno investendo in soluzioni che consentono di ottimizzare questo tipo di attività. 

Vediamo meglio, dunque, che cosa si intende per “apprendimento profondo” e quali sono i servizi digitali di Intelligenza Artificiale di Impresoft sviluppati nell’ambito del Competence Center Enabling Technologies & Security. 

Cos'è il Deep Learning? 

Cosa si intende, dunque, per Deep Learning? Proviamo a entrare più nel dettaglio. Il Deep Learning fa parte del più ampio campo del Machine Learning (apprendimento automatico), ma si distingue per l'utilizzo di reti neurali profonde (da cui il termine “deep”), che consistono in più strati (layer) di nodi che elaborano le informazioni. Ogni strato della rete neurale si specializza in diverse fasi di analisi del dato, consentendo una comprensione più sofisticata e dettagliata delle informazioni. 

A differenza di altre forme di Machine Learning, in cui gli algoritmi sono guidati esplicitamente dall’uomo, il Deep Learning permette in pratica alla macchina di apprendere in modo autonomo tramite l’esposizione a dati grezzi e l’identificazione progressiva dei pattern più rilevanti, un notevole passo in avanti che porta l’IA a un livello di efficienza e automazione ancora più elevato.  

La capacità di "apprendimento profondo" rende il Deep Learning particolarmente adatto per compiti come, ad esempio, il riconoscimento vocale, la visione artificiale, la traduzione automatica e l’analisi predittiva. 

Quali tipi di reti sfrutta il Deep Learning? 

Il Deep Learning si basa principalmente su reti neurali convoluzionali (CNN) e reti neurali ricorrenti (RNN), ciascuna delle quali ha specifiche applicazioni: 

• le CNN sono utilizzate principalmente per il riconoscimento di immagini e la visione artificiale. Queste reti riescono a identificare e classificare oggetti nelle immagini con una precisione altissima, rendendole fondamentali in settori come la diagnostica medica e l'industria automobilistica (nel campo dei veicoli autonomi); 
• le RNN, invece, sono impiegate per l'elaborazione di dati sequenziali, come testi, audio o video. Sono capaci di "ricordare" informazioni precedenti nella sequenza di dati, rendendole ideali per applicazioni come il riconoscimento vocale e la traduzione automatica. 

Deep Learning: i vantaggi per le aziende

L’uso del Deep Learning consenta alle imprese di ottenere diversi benefici, agendo su più fronti e in differenti aree operative, specialmente quando si opera in contesti altamente competitivi e data-driven. Grazie alla sua capacità di processare enormi quantità di dati non strutturati, il Deep Learning aiuta infatti le aziende a: 

• Automatizzare processi complessi: applicando modelli di Deep Learning, le aziende possono automatizzare task che richiederebbero molto tempo e risorse se gestiti manualmente. Un esempio è l'automazione del Customer Service con l’uso di chatbot avanzati basati sull’AI, capaci di rispondere a domande complesse e interagire con i clienti in modo personalizzato; 
• Migliorare la previsione e l’analisi dei dati: le capacità predittive del Deep Learning consentono alle imprese di fare previsioni precise sui comportamenti dei clienti, ottimizzando le campagne di marketing con l’IA e migliorando le vendite; 
• Ottimizzare la produzione: nelle industrie manifatturiere, il Deep Learning è utilizzato per la manutenzione predittiva e per migliorare la qualità dei prodotti attraverso l’analisi in tempo reale dei dati di produzione; 
• Personalizzare l’esperienza cliente: attraverso l'analisi dei dati comportamentali, le aziende possono creare esperienze utente su misura, aumentando il tasso di fidelizzazione e migliorando la Customer Experience. 

Come il Deep Learning supporta l'innovazione in azienda 

Il Deep Learning sta insomma trasformando il modo in cui le aziende operano, portando l’automazione e l’efficienza a livelli impensabili fino a pochi anni fa. I servizi digitali offerti da Impresoft permettono, per esempio, di sfruttare al meglio l'intelligenza artificiale per analizzare dati aziendali complessi, garantendo al contempo la sicurezza delle informazioni trattate. 

Piattaforme basate sull’Intelligenza Artificiale come quelle della nostra Legal Entity Impresoft 4ward, infatti, attraverso l’integrazione di queste tecnologie nelle infrastrutture aziendali, consentono di migliorare l’efficienza, la qualità e la personalizzazione delle attività, ottenendo insight preziosi e trasformando i dati in un valore tangibile per il proprio business. 

Come possiamo osservare, dunque, il Deep Learning rappresenta un potente alleato per le aziende moderne che desiderano accelerare i propri processi decisionali e migliorare la competitività sul mercato. Grazie alle soluzioni innovative di Deep Learning, le aziende possono evolvere verso un modello di business più efficiente, automatizzato e centrato sui dati, aprendo la strada a nuove opportunità di crescita e innovazione.