Il deep learning è apprendimento automatico con reti neurali formate da molti strati. È alla base dei modelli linguistici, del riconoscimento di immagini e della voce.
Esempio
Una rete impara a riconoscere i gatti da milioni di foto, senza che nessuno scriva regole su orecchie o baffi.
Per esperti
Ogni strato impara caratteristiche più astratte dall’output del precedente. La svolta, intorno al 2012, è arrivata grazie a grandi dataset, GPU e metodi di addestramento migliori. Richiede molta potenza di calcolo ed è difficile da spiegare.
