Nel precedente articolo riguardo il nostro viaggio nel mondo dell’AI, è stata data una piccola infarinatura sulle intelligenze artificiali più comuni (quelle testuali, in particolar modo) e i loro metodi di apprendimento, ma come avviene l’apprendimento grafico delle intelligenze artificiali?
L’apprendimento grafico delle intelligenze artificiali
Di metodi di apprendimento grafico delle intelligenze artificiali, ce ne sono davvero tanti, qui saranno analizzati in breve 14 tra i più comuni; da segnalare che non tutte queste tipologie di apprendimento automatico sono uniche per l’apprendimento grafico delle intelligenze artificiali, ma queste sono quelle usate per esso.
1. Generative Adversarial Networks (GANs), Reti Generative Avversarie
Le GANs sono un tipo di rete neurale composta da due parti: un generatore e un discriminatore. Il generatore crea nuovi dati, come immagini o suoni, mentre il discriminatore cerca di distinguere i dati generati dal generatore da quelli reali. L’addestramento delle GANs porta il generatore a migliorare costantemente la qualità dei dati generati fino a diventare difficili da distinguere da quelli reali.
2. Neural Style Transfer, Trasferimento di Stile Neurale
Questa tecnica di machine learning di apprendimento grafico consente di trasferire lo stile artistico di un’immagine (ad esempio un famoso dipinto) a un’altra immagine, preservando i contenuti; per farti capire potresti far sì che un dipinto di Monet sia generato in stile Leonardo da Vinci o viceversa.
3. Deep Dream, Sogno Profondo
Deep Dream, invece, è un approccio di elaborazione delle immagini che usa le reti neurali per generare immagini simili a quelle psichedeliche e oniriche; questa tipologia di apprendimento grafico tenta di massimizzare l’attivazione di certi neuroni all’interno della rete per creare immagini bizzarre e affascinanti, sulla falsariga di quelle del futurismo per capirci.
4. Variational Autoencoders (VAEs) , Autoencoder Variazionale
I VAEs sono reti neurali che apprendono a codificare i dati di input in uno spazio latente a bassa dimensione e, successivamente, decodificarli per ricostruire i dati originali. Sono utilizzati per la generazione di nuovi dati simili a quelli di input, ad esempio nella generazione di volti umani realistici.
5. Image-to-Image Translation, Traduzione Immagine per Immagine
Questo tipo di IA traduce un’immagine di un dominio in un’altra; per esempio, può essere utilizzato per convertire un disegno a tratti in una foto realistica o per modificare il colore di un’immagine mantenendo intatti i suoi contenuti.
6. Super Resolution, Super Risoluzione
La super risoluzione ha come punto focale quello di migliorare la risoluzione di un’immagine a bassa risoluzione, rendendola più chiara e dettagliata. Le reti neurali sono addestrate per apprendere la relazione tra immagini a bassa e alta risoluzione, consentendo di ricostruire dettagli persi; per farla breve, hai presente quando nei film vedi che un’immagine sfocata diventa più nitida? Ecco.
7. Deep Reinforcement Learning, Apprendimento Profondo per Rinforzo
Il Deep Reinforcement Learning è una forma di apprendimento automatico in cui un agente apprende a prendere decisioni compiendo azioni in un ambiente per massimizzare un premio. Viene spesso utilizzato nei giochi e nei robot autonomi.
8. Deep Convolutional Neural Networks (CNNs), Reti Neurali Convoluzionali Profonde
Le CNNs sono un tipo di rete neurale utilizzato per l’elaborazione delle immagini e il riconoscimento di modelli. Sono progettate per catturare automaticamente le caratteristiche delle immagini attraverso i loro strati convoluzionali.
9. Object Detection, Rilevamento di Oggetti
L’Object Detection utilizza le CNN per individuare e localizzare oggetti specifici all’interno di un’immagine; viene utilizzato in applicazioni come la sorveglianza video e la guida autonoma.
10. Image Segmentation, Segmentazione di Immagini
La tecnica di apprendimento grafico nota come Segmentazione di Immagini si basa sul suddividere un’immagine in diverse “aree” per semplificare l’analisi dei contenuti e l’elaborazione delle informazioni, in pratica crea una sorta di mosaico con più immagini in soldoni.
11. Natural Language Processing (NLP) for Image Understanding, Elaborazione del Linguaggio Naturale per la Comprensione delle Immagini
Questo tipo di apprendimento grafico dell’intelligenza artificiale usa il linguaggio naturale per “comprendere” e descrivere il contenuto di immagini; per farti capire, può generare descrizioni testuali di scene o oggetti rilevati in un’immagine che un ipotetico bot “vede”.
12. Transfer Learning, Apprendimento di Trasferimento
Il Transfer Learning prevede l’utilizzo di modelli di IA pre-addestrati su grandi dataset come punto di partenza per compiti specifici. Questo approccio riduce il tempo di addestramento e migliora le prestazioni del modello in compiti con dati limitati.
13. Recurrent Neural Networks (RNNs), Reti Neurali Ricorrenti
Le RNNs sono reti neurali specializzate nel trattamento di dati sequenziali, come il linguaggio naturale. Sono in grado di catturare dipendenze a lungo termine nelle sequenze di dati.
14. Attention Mechanisms, Meccanismi di Attenzione
Gli Attention Mechanisms permettono ai modelli di concentrarsi su parti specifiche dei dati di input, ignorando informazioni meno rilevanti. Sono ampiamente utilizzati nelle reti neurali per migliorare le prestazioni in compiti complessi.
In sintesi
Le 14 tipologie di Intelligenza Artificiale descritte poc’anzi riguardo l’apprendimento grafico delle intelligenze artificiale, non sono altro che una piccola infarinatura delle molte potenti applicazioni dell’IA (perlomeno in campo visivo); da segnalare che sono concetti molto complessi e meriterebbero tutti e 14 un articolo per essere comprese a fondo, ma non è questa la sede per parlarne singolarmente, una ad una, in modo approfondito.
