{"id":5096,"date":"2023-04-03T16:37:50","date_gmt":"2023-04-03T16:37:50","guid":{"rendered":"http:\/\/skimai.com\/?p=5096"},"modified":"2024-06-11T20:05:38","modified_gmt":"2024-06-12T01:05:38","slug":"che-cose-lapprendimento-profondo","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/skimai.com\/it\/what-is-deep-learning\/","title":{"rendered":"Che cos'\u00e8 l'apprendimento profondo?"},"content":{"rendered":"<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_82_1 counter-hierarchy ez-toc-counter ez-toc-grey ez-toc-container-direction\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\">\n<p class=\"ez-toc-title\" style=\"cursor:inherit\">Indice dei contenuti<\/p>\n<span class=\"ez-toc-title-toggle\"><a href=\"#\" class=\"ez-toc-pull-right ez-toc-btn ez-toc-btn-xs ez-toc-btn-default ez-toc-toggle\" aria-label=\"Allinea la tabella dei contenuti\"><span class=\"ez-toc-js-icon-con\"><span class=\"\"><span class=\"eztoc-hide\" style=\"display:none;\">Toggle<\/span><span class=\"ez-toc-icon-toggle-span\"><svg style=\"fill: #999;color:#999\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewbox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #999;color:#999\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewbox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseprofile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/span><\/span><\/a><\/span><\/div>\n<nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1' ><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/skimai.com\/it\/what-is-deep-learning\/#What_is_Deep_Learning\" >Che cos'\u00e8 il Deep Learning?<\/a><ul class='ez-toc-list-level-2' ><li class='ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/skimai.com\/it\/what-is-deep-learning\/#The_Building_Blocks_of_Deep_Learning\" >Gli elementi costitutivi dell'apprendimento profondo<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/skimai.com\/it\/what-is-deep-learning\/#The_Different_Types_of_Learning_Architectures\" >I diversi tipi di architetture di apprendimento<\/a><ul class='ez-toc-list-level-3' ><li class='ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/skimai.com\/it\/what-is-deep-learning\/#Convolutional_Neural_Networks_CNNs\" >Reti neurali convoluzionali (CNN)<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/skimai.com\/it\/what-is-deep-learning\/#Recurrent_Neural_Networks_RNNs\" >Reti neurali ricorrenti (RNN)<\/a><\/li><\/ul><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/skimai.com\/it\/what-is-deep-learning\/#Challenges_of_Deep_Learning\" >Le sfide dell'apprendimento profondo<\/a><ul class='ez-toc-list-level-3' ><li class='ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-7\" href=\"https:\/\/skimai.com\/it\/what-is-deep-learning\/#Interpretability_and_Explainability\" >Interpretabilit\u00e0 e spiegabilit\u00e0<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-8\" href=\"https:\/\/skimai.com\/it\/what-is-deep-learning\/#Data_and_Computational_Requirements_for_Deep_Learning\" >Requisiti di dati e di calcolo per l'apprendimento profondo<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-9\" href=\"https:\/\/skimai.com\/it\/what-is-deep-learning\/#Robustness_and_Security\" >Robustezza e sicurezza<\/a><\/li><\/ul><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-10\" href=\"https:\/\/skimai.com\/it\/what-is-deep-learning\/#Applications_of_Deep_Learning\" >Applicazioni del Deep Learning<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-11\" href=\"https:\/\/skimai.com\/it\/what-is-deep-learning\/#Revolutionizing_Industries_and_Applications\" >Rivoluzionando industrie e applicazioni<\/a><\/li><\/ul><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h1><span class=\"ez-toc-section\" id=\"What_is_Deep_Learning\"><\/span>Che cos'\u00e8 il Deep Learning?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h1>\n<p>Che cos'\u00e8 l'apprendimento profondo? Il deep learning (DL) \u00e8 un sottoinsieme dell'apprendimento automatico (ML) che si concentra principalmente sull'imitazione della capacit\u00e0 del cervello umano di apprendere ed elaborare informazioni. Nel mondo in rapida evoluzione dell'intelligenza artificiale (AI), l'apprendimento profondo \u00e8 emerso come una tecnologia innovativa che sta avendo un impatto praticamente in ogni campo, dall'assistenza sanitaria alla... <\/p>\n<p>Per ottenere questa capacit\u00e0 di apprendere ed elaborare le informazioni, l'apprendimento profondo si basa su una complessa rete di neuroni interconnessi chiamati reti neurali artificiali (RNA). Sfruttando la potenza delle RNA e la loro capacit\u00e0 di adattarsi e migliorare automaticamente nel tempo, gli algoritmi di apprendimento profondo possono scoprire schemi intricati, estrarre intuizioni significative e fare previsioni con notevole precisione. <\/p>\n<p>*Prima di leggere questo blog sull'apprendimento profondo, assicuratevi di dare un'occhiata alla nostra spiegazione di AI e ML. <\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"The_Building_Blocks_of_Deep_Learning\"><\/span>Gli elementi costitutivi dell'apprendimento profondo<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Le fondamenta del deep learning si basano sul concetto di RNA, che si ispira alla struttura e al funzionamento del cervello umano. Le RNA sono costituite da vari strati di nodi o neuroni interconnessi, in cui ogni neurone elabora le informazioni e le trasmette allo strato successivo. Questi strati possono quindi imparare e adattarsi regolando i pesi delle connessioni tra i neuroni. <\/p>\n<p>All'interno di una RNA ci sono neuroni artificiali, ognuno dei quali riceve un input da un altro prima di elaborare le informazioni e inviare l'output ai neuroni collegati. La forza delle connessioni tra i neuroni \u00e8 nota come pesi, che determinano l'importanza di ciascun input nel calcolo complessivo. <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"http:\/\/skimai.com\/wp-content\/uploads\/2023\/04\/230330-ANNs-01-scaled.jpg\" alt=\"\"><\/p>\n<p>Le RNA sono spesso composte da tre strati principali: <\/p>\n<ol>\n<li>\n<p>Livello di ingresso: Il livello di ingresso riceve i dati grezzi.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>Strato nascosto: Il livello nascosto elabora i dati ed esegue trasformazioni complesse. <\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>Strato di uscita: Il livello di uscita produce il risultato finale. <\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<p>Un altro importante elemento costitutivo delle RNA sono le funzioni di attivazione, che determinano l'uscita di ciascun neurone in base all'ingresso ricevuto. Queste funzioni introducono una non linearit\u00e0 nella rete, consentendole di apprendere modelli complessi e di eseguire calcoli intricati. <\/p>\n<p>L'apprendimento profondo si basa sul processo di apprendimento, con la rete che regola i suoi pesi per minimizzare l'errore tra le sue previsioni e i risultati. Questo processo di apprendimento spesso comporta l'uso di una funzione di perdita, che quantifica la differenza tra l'output della rete e i valori reali. <\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"The_Different_Types_of_Learning_Architectures\"><\/span>I diversi tipi di architetture di apprendimento<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Detto questo, il deep learning non segue un'unica architettura di apprendimento. Esistono alcuni tipi principali di architetture che vengono utilizzate per un'ampia gamma di problemi. Due delle pi\u00f9 comuni sono le reti neurali convoluzionali (CNN) e le reti neurali ricorrenti (RNN). Tuttavia, ne esistono diverse altre, come <a href=\"https:\/\/developer.ibm.com\/articles\/cc-machine-learning-deep-learning-architectures\/\">LSTM, GRU e autoencoder<\/a>. <\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Convolutional_Neural_Networks_CNNs\"><\/span>Reti neurali convoluzionali (CNN)<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>Le CNN svolgono un ruolo fondamentale nelle attivit\u00e0 di computer vision e di riconoscimento delle immagini. Prima dell'avvento delle CNN, questi compiti richiedevano tecniche di estrazione delle caratteristiche laboriose e lunghe per l'identificazione degli oggetti nelle immagini. Nel contesto del riconoscimento delle immagini, la funzione principale di una CNN \u00e8 quella di trasformare le immagini in una forma pi\u00f9 maneggevole, preservando le caratteristiche essenziali per una previsione accurata.<\/p>\n<p>Le CNN spesso superano le altre reti neurali grazie alle loro eccezionali prestazioni con le immagini, i segnali audio o gli input vocali. <\/p>\n<p>Per svolgere i loro compiti, impiegano tre tipi principali di strati:<\/p>\n<ol>\n<li>\n<p><strong>Strato di convoluzione<\/strong>: Identifica le caratteristiche all'interno dei pixel.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Strato di pooling<\/strong>: Estrae le caratteristiche per un'ulteriore elaborazione.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Livello completamente connesso (FC)<\/strong>: Utilizza le caratteristiche acquisite per la predizione.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<p>Lo strato convoluzionale \u00e8 il componente fondamentale di una CNN, dove avviene la maggior parte del calcolo. Questo livello \u00e8 composto da dati di ingresso, un filtro e una mappa di caratteristiche. I livelli convoluzionali eseguono un'operazione di convoluzione sull'input prima di inviare il risultato al livello di pooling. <\/p>\n<p>In un'attivit\u00e0 di riconoscimento di immagini, questa convoluzione condensa tutti i pixel all'interno del suo campo recettivo in un unico valore. In termini pi\u00f9 semplici, l'applicazione di una convoluzione a un'immagine ne riduce le dimensioni e combina tutte le informazioni all'interno del campo in un singolo pixel. Le caratteristiche di base, come i bordi orizzontali e diagonali, vengono estratte nel livello convoluzionale. L'output generato dal livello convoluzionale viene definito mappa delle caratteristiche.<\/p>\n<p>Lo scopo principale del livello di pooling \u00e8 quello di ridurre le dimensioni della mappa delle caratteristiche, diminuendo cos\u00ec il calcolo e le connessioni tra i livelli. <\/p>\n<p>Il terzo strato di una CNN \u00e8 lo strato FC, che collega i neuroni tra due strati distinti. Spesso posizionato prima dello strato di uscita, le immagini in ingresso dagli strati precedenti vengono appiattite. L'immagine appiattita passa in genere attraverso altri strati FC, dove le funzioni matematiche avviano il processo di classificazione.<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Recurrent_Neural_Networks_RNNs\"><\/span>Reti neurali ricorrenti (RNN)<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>Le reti neurali ricorrenti (RNN) rappresentano alcuni degli algoritmi pi\u00f9 all'avanguardia sviluppati e sono utilizzate da tecnologie molto diffuse come Siri e la ricerca vocale di Google. <\/p>\n<p>L'RNN \u00e8 il primo algoritmo in grado di conservare il proprio input grazie alla memoria interna, il che lo rende prezioso per i problemi di apprendimento automatico che coinvolgono dati sequenziali come il parlato, il testo, i dati finanziari, l'audio e altro ancora. L'architettura unica delle RNN consente loro di catturare efficacemente le dipendenze e gli schemi all'interno delle sequenze, consentendo previsioni pi\u00f9 accurate e prestazioni complessive migliori in un'ampia gamma di applicazioni.<\/p>\n<p>La caratteristica distintiva di una RNN \u00e8 la capacit\u00e0 di mantenere uno stato nascosto, che funziona come una memoria interna, consentendole di ricordare le informazioni dei passi temporali precedenti. Questa capacit\u00e0 di memoria consente alle RNN di apprendere e sfruttare le dipendenze a lungo raggio all'interno della sequenza di input, rendendole particolarmente efficaci per compiti come l'analisi delle serie temporali, l'NLP e il riconoscimento vocale.<\/p>\n<p>La struttura di una RNN consiste in una serie di strati interconnessi, dove ogni strato \u00e8 responsabile dell'elaborazione di un passo temporale della sequenza di input. L'input per ogni passo temporale \u00e8 una combinazione del punto dati corrente e dello stato nascosto del passo temporale precedente. Queste informazioni vengono poi elaborate dallo strato RNN, che aggiorna lo stato nascosto e genera un'uscita. Lo stato nascosto agisce come una memoria, trasportando le informazioni dei passi temporali precedenti per influenzare l'elaborazione futura.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Challenges_of_Deep_Learning\"><\/span>Le sfide dell'apprendimento profondo<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Nonostante i notevoli successi del deep learning, rimangono diverse sfide e aree di ricerca future che meritano di essere esplorate ulteriormente per far progredire il campo e garantire una diffusione responsabile di queste tecnologie.<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Interpretability_and_Explainability\"><\/span>Interpretabilit\u00e0 e spiegabilit\u00e0<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>Uno dei principali limiti dei modelli di deep learning \u00e8 la loro natura di black-box, ovvero l'opacit\u00e0 e la complessit\u00e0 del loro funzionamento interno. Ci\u00f2 rende difficile per i professionisti, gli utenti e le autorit\u00e0 di regolamentazione comprendere e interpretare il ragionamento alla base delle loro previsioni e decisioni. <a href=\"http:\/\/skimai.com\/it\/blog-cosa-rende-lai-spiegabile\/\">Tecniche di sviluppo<\/a> per una migliore interpretabilit\u00e0 e <a href=\"http:\/\/skimai.com\/it\/blog-cio-che-e-spiegabile-ai\/\">spiegabilit\u00e0<\/a> \u00e8 fondamentale per affrontare questi problemi e ha diverse implicazioni importanti.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"http:\/\/skimai.com\/wp-content\/uploads\/2023\/04\/230330-Challenges-of-Deep-Learning-01-scaled.jpg\" alt=\"\"><\/p>\n<p>Una maggiore interpretabilit\u00e0 e spiegabilit\u00e0 aiuter\u00e0 gli utenti e le parti interessate a capire meglio come i modelli di deep learning arrivano alle loro previsioni o decisioni, favorendo cos\u00ec la fiducia nelle loro capacit\u00e0 e affidabilit\u00e0. Ci\u00f2 \u00e8 particolarmente importante in applicazioni delicate come <a href=\"http:\/\/skimai.com\/it\/blog-come-lassistenza-sanitaria-potrebbe-utilizzare-explainable-ai\/\">assistenza sanitaria<\/a>Le decisioni dell'IA possono avere un impatto significativo sulla vita delle persone, in ambito finanziario e penale.<\/p>\n<p>La capacit\u00e0 di interpretare e spiegare i modelli di deep learning pu\u00f2 anche facilitare l'identificazione e la riduzione di potenziali distorsioni, errori o conseguenze indesiderate. Fornendo informazioni sul funzionamento interno dei modelli, i professionisti possono prendere decisioni informate sulla selezione, l'addestramento e l'impiego dei modelli, per garantire che i sistemi di IA siano utilizzati in modo responsabile ed etico.<\/p>\n<p>La comprensione dei processi interni dei modelli di deep learning pu\u00f2 aiutare i professionisti a identificare i problemi o gli errori che possono influire sulle loro prestazioni. Comprendendo i fattori che influenzano le previsioni di un modello, i professionisti possono mettere a punto l'architettura, i dati di addestramento o gli iperparametri per migliorare le prestazioni e l'accuratezza complessive.<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Data_and_Computational_Requirements_for_Deep_Learning\"><\/span>Requisiti di dati e di calcolo per l'apprendimento profondo<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>L'apprendimento profondo \u00e8 incredibilmente potente, ma questa potenza comporta requisiti significativi in termini di dati e di calcolo. Questi requisiti possono talvolta rappresentare una sfida per l'implementazione dell'apprendimento profondo. <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"http:\/\/skimai.com\/wp-content\/uploads\/2023\/04\/230330-Challenges-of-Deep-Learning-02-scaled.jpg\" alt=\"\"><\/p>\n<p>Una delle sfide principali del deep learning \u00e8 la necessit\u00e0 di disporre di grandi quantit\u00e0 di dati di addestramento etichettati. I modelli di apprendimento profondo spesso richiedono grandi quantit\u00e0 di dati per imparare e generalizzare in modo efficace. Questo perch\u00e9 questi modelli sono progettati per estrarre e apprendere automaticamente le caratteristiche dai dati grezzi e pi\u00f9 dati hanno accesso, meglio possono identificare e catturare modelli e relazioni intricate.<\/p>\n<p>Tuttavia, l'acquisizione e l'etichettatura di queste grandi quantit\u00e0 di dati pu\u00f2 richiedere tempo, lavoro e costi elevati. In alcuni casi, i dati etichettati possono essere scarsi o difficili da ottenere, soprattutto in domini specializzati come l'imaging medico o le lingue rare. Per affrontare questa sfida, i ricercatori hanno esplorato varie tecniche come l'aumento dei dati, l'apprendimento per trasferimento e l'apprendimento non supervisionato o semi-supervisionato, che mirano a migliorare le prestazioni dei modelli con dati etichettati limitati.<\/p>\n<p>I modelli di apprendimento profondo richiedono anche notevoli risorse computazionali per l'addestramento e l'inferenza. Questi modelli coinvolgono in genere un gran numero di parametri e livelli, che richiedono hardware potente e unit\u00e0 di elaborazione specializzate, come le GPU o le TPU, per eseguire i calcoli necessari in modo efficiente.<\/p>\n<p>I requisiti computazionali dei modelli di deep learning possono essere proibitivi per alcune applicazioni o organizzazioni con risorse limitate, con conseguenti tempi di formazione pi\u00f9 lunghi e costi pi\u00f9 elevati. Per mitigare queste sfide, ricercatori e professionisti hanno studiato metodi per ottimizzare i modelli di deep learning e ridurre le dimensioni e la complessit\u00e0 del modello, pur mantenendone le prestazioni, in modo da ottenere tempi di formazione pi\u00f9 rapidi e minori requisiti di risorse.<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Robustness_and_Security\"><\/span>Robustezza e sicurezza<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>I modelli di apprendimento profondo hanno dimostrato prestazioni eccezionali in varie applicazioni; tuttavia, rimangono suscettibili di <a href=\"http:\/\/skimai.com\/it\/blog-cose-un-attacco-aiversario\/\">attacchi avversari<\/a>. Questi attacchi comportano la creazione di campioni di input dannosi, deliberatamente progettati per ingannare il modello e generare previsioni o output errati. Affrontare queste vulnerabilit\u00e0 e migliorare la robustezza e la sicurezza dei modelli di deep learning contro gli esempi avversari e altri rischi potenziali \u00e8 una sfida cruciale per la comunit\u00e0 dell'IA. Le conseguenze di tali attacchi possono essere di vasta portata, soprattutto in settori ad alta concentrazione come i veicoli autonomi, la sicurezza informatica e la sanit\u00e0, dove l'integrit\u00e0 e l'affidabilit\u00e0 dei sistemi di IA sono fondamentali.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"http:\/\/skimai.com\/wp-content\/uploads\/2023\/04\/230330-Challenges-of-Deep-Learning-03-scaled.jpg\" alt=\"\"><\/p>\n<p>Gli attacchi avversari sfruttano la sensibilit\u00e0 dei modelli di deep learning a piccole e spesso impercettibili perturbazioni dei dati di input. Anche piccole alterazioni dei dati originali possono portare a previsioni o classificazioni drasticamente diverse, nonostante gli input appaiano virtualmente identici agli osservatori umani. Questo fenomeno solleva preoccupazioni circa la stabilit\u00e0 e l'affidabilit\u00e0 dei modelli di deep learning in scenari reali in cui gli avversari potrebbero manipolare gli input per compromettere le prestazioni del sistema.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Applications_of_Deep_Learning\"><\/span>Applicazioni del Deep Learning<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>L'apprendimento profondo ha dimostrato il suo potenziale di trasformazione in un'ampia gamma di applicazioni e settori. Alcune delle applicazioni pi\u00f9 importanti includono:<\/p>\n<ul>\n<li>Riconoscimento delle immagini e visione artificiale: L'apprendimento profondo ha migliorato notevolmente l'accuratezza e l'efficienza delle attivit\u00e0 di riconoscimento delle immagini e di computer vision. Le CNN, in particolare, hanno eccelso nella classificazione delle immagini, nel rilevamento degli oggetti e nella segmentazione. Questi progressi hanno aperto la strada ad applicazioni come il riconoscimento facciale, i veicoli autonomi e l'analisi delle immagini mediche.<\/li>\n<li>NLP: l'apprendimento profondo ha rivoluzionato l'elaborazione del linguaggio naturale, consentendo lo sviluppo di modelli linguistici e applicazioni pi\u00f9 sofisticati. Diversi modelli sono stati impiegati per ottenere risultati all'avanguardia in attivit\u00e0 come la traduzione automatica, l'analisi del sentiment, la sintesi di testi e i sistemi di risposta alle domande.<\/li>\n<li>Riconoscimento e generazione del parlato: L'apprendimento profondo ha fatto passi da gigante anche nel riconoscimento e nella generazione del parlato. Tecniche come le RNN e le CNN sono state utilizzate per sviluppare sistemi di riconoscimento automatico del parlato (ASR) pi\u00f9 accurati ed efficienti, che convertono il linguaggio parlato in testo scritto. I modelli di apprendimento profondo hanno anche permesso una sintesi vocale di alta qualit\u00e0, generando un parlato simile a quello umano a partire da un testo.<\/li>\n<li>Apprendimento per rinforzo: L'apprendimento profondo, quando combinato con l'apprendimento per rinforzo, ha portato allo sviluppo di <a href=\"https:\/\/huggingface.co\/blog\/deep-rl-intro\">apprendimento profondo per rinforzo (DRL)<\/a> algoritmi. La DRL \u00e8 stata utilizzata per addestrare agenti in grado di apprendere politiche ottimali per il processo decisionale e il controllo. Le applicazioni della DRL riguardano la robotica, la finanza e i giochi.<\/li>\n<li>Modelli generativi: Modelli generativi di deep learning, come <a href=\"http:\/\/skimai.com\/it\/che-cose-lai-generativa\/\">Reti avversarie generative (GAN)<\/a>hanno dimostrato un notevole potenziale nel generare campioni di dati realistici. Questi modelli sono stati utilizzati per compiti come la sintesi di immagini, il trasferimento di stile, l'aumento dei dati e il rilevamento di anomalie.<\/li>\n<li>Sanit\u00e0: L'apprendimento profondo ha dato un contributo significativo anche all'assistenza sanitaria, rivoluzionando la diagnostica, la scoperta di farmaci e la medicina personalizzata. Ad esempio, gli algoritmi di deep learning sono stati utilizzati per analizzare le immagini mediche per la diagnosi precoce delle malattie, per prevedere gli esiti dei pazienti e per identificare potenziali candidati ai farmaci.<\/li>\n<\/ul>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Revolutionizing_Industries_and_Applications\"><\/span>Rivoluzionando industrie e applicazioni<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>L'apprendimento profondo \u00e8 emerso come una tecnologia innovativa con il potenziale di rivoluzionare un'ampia gamma di settori e applicazioni. L'apprendimento profondo sfrutta le reti neurali artificiali per imitare la capacit\u00e0 del cervello umano di apprendere ed elaborare le informazioni. Le CNN e le RNN sono due architetture di spicco che hanno consentito progressi significativi in campi quali il riconoscimento delle immagini, l'NLP, il riconoscimento vocale e l'assistenza sanitaria.<\/p>\n<p>L'apprendimento profondo si trova ancora di fronte a sfide che devono essere affrontate per garantirne un utilizzo responsabile ed etico. Queste sfide includono il miglioramento dell'interpretabilit\u00e0 e della spiegabilit\u00e0 dei modelli di apprendimento profondo, la necessit\u00e0 di soddisfare i requisiti di dati e di calcolo e il miglioramento della robustezza e della sicurezza di questi modelli contro gli attacchi avversari.<\/p>\n<p>Mentre ricercatori e professionisti continuano a esplorare e sviluppare tecniche innovative per affrontare queste sfide, il campo dell'apprendimento profondo continuer\u00e0 senza dubbio a progredire, portando avanti nuove capacit\u00e0 e applicazioni che trasformeranno il modo in cui viviamo, lavoriamo e interagiamo con il mondo che ci circonda. Con il suo immenso potenziale, l'apprendimento profondo \u00e8 destinato a svolgere un ruolo sempre pi\u00f9 importante nel plasmare il futuro dell'intelligenza artificiale e nel guidare il progresso tecnologico in vari settori.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>What is Deep Learning? Deep learning (DL) is a subset of machine learning (ML) that primarily focuses on mimicking the human brain\u2019s ability to learn and process information. In the rapidly evolving world of artificial intelligence (AI), deep learning has emerged as a groundbreaking technology that is impacting virtually every field, from healthcare to autonomous [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":1003,"featured_media":11704,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"single-custom-post-template.php","format":"standard","meta":{"_et_pb_use_builder":"","_et_pb_old_content":"","_et_gb_content_width":"","footnotes":""},"categories":[67],"tags":[104],"class_list":["post-5096","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-ml-nlp","tag-deep-learning"],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v24.1 - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>What Is Deep Learning? - Skim AI<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Discover the power behind AI&#039;s most transformative technology. Explore the fundamentals of deep learning and how it&#039;s changing the world.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/skimai.com\/it\/che-cose-lapprendimento-profondo\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"it_IT\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"What Is Deep Learning? - Skim AI\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Discover the power behind AI&#039;s most transformative technology. Explore the fundamentals of deep learning and how it&#039;s changing the world.\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/skimai.com\/it\/che-cose-lapprendimento-profondo\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Skim AI\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2023-04-03T16:37:50+00:00\" \/>\n<meta property=\"article:modified_time\" content=\"2024-06-12T01:05:38+00:00\" \/>\n<meta property=\"og:image\" content=\"https:\/\/skimai.com\/wp-content\/uploads\/2024\/06\/perplixity-ai-generative-search-2.jpg\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:width\" content=\"2000\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:height\" content=\"1143\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:type\" content=\"image\/jpeg\" \/>\n<meta name=\"author\" content=\"Greggory Elias\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Scritto da\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"Greggory Elias\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label2\" content=\"Tempo di lettura stimato\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data2\" content=\"11 minuti\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\/\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"Article\",\"@id\":\"https:\/\/skimai.com\/uk\/\u0449\u043e-\u0442\u0430\u043a\u0435-\u0433\u043b\u0438\u0431\u0438\u043d\u043d\u0435-\u043d\u0430\u0432\u0447\u0430\u043d\u043d\u044f\/#article\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/skimai.com\/uk\/\u0449\u043e-\u0442\u0430\u043a\u0435-\u0433\u043b\u0438\u0431\u0438\u043d\u043d\u0435-\u043d\u0430\u0432\u0447\u0430\u043d\u043d\u044f\/\"},\"author\":{\"name\":\"Greggory Elias\",\"@id\":\"https:\/\/skimai.com\/uk\/#\/schema\/person\/7a883b4a2d2ea22040f42a7975eb86c6\"},\"headline\":\"What Is Deep Learning?\",\"datePublished\":\"2023-04-03T16:37:50+00:00\",\"dateModified\":\"2024-06-12T01:05:38+00:00\",\"mainEntityOfPage\":{\"@id\":\"https:\/\/skimai.com\/uk\/\u0449\u043e-\u0442\u0430\u043a\u0435-\u0433\u043b\u0438\u0431\u0438\u043d\u043d\u0435-\u043d\u0430\u0432\u0447\u0430\u043d\u043d\u044f\/\"},\"wordCount\":2156,\"publisher\":{\"@id\":\"https:\/\/skimai.com\/uk\/#organization\"},\"image\":{\"@id\":\"https:\/\/skimai.com\/uk\/\u0449\u043e-\u0442\u0430\u043a\u0435-\u0433\u043b\u0438\u0431\u0438\u043d\u043d\u0435-\u043d\u0430\u0432\u0447\u0430\u043d\u043d\u044f\/#primaryimage\"},\"thumbnailUrl\":\"https:\/\/skimai.com\/wp-content\/uploads\/2024\/06\/perplixity-ai-generative-search-2.jpg\",\"keywords\":[\"deep learning\"],\"articleSection\":[\"LLMs \/ NLP\"],\"inLanguage\":\"it-IT\"},{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\/\/skimai.com\/uk\/\u0449\u043e-\u0442\u0430\u043a\u0435-\u0433\u043b\u0438\u0431\u0438\u043d\u043d\u0435-\u043d\u0430\u0432\u0447\u0430\u043d\u043d\u044f\/\",\"url\":\"https:\/\/skimai.com\/uk\/\u0449\u043e-\u0442\u0430\u043a\u0435-\u0433\u043b\u0438\u0431\u0438\u043d\u043d\u0435-\u043d\u0430\u0432\u0447\u0430\u043d\u043d\u044f\/\",\"name\":\"What Is Deep Learning? - Skim AI\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/skimai.com\/uk\/#website\"},\"primaryImageOfPage\":{\"@id\":\"https:\/\/skimai.com\/uk\/\u0449\u043e-\u0442\u0430\u043a\u0435-\u0433\u043b\u0438\u0431\u0438\u043d\u043d\u0435-\u043d\u0430\u0432\u0447\u0430\u043d\u043d\u044f\/#primaryimage\"},\"image\":{\"@id\":\"https:\/\/skimai.com\/uk\/\u0449\u043e-\u0442\u0430\u043a\u0435-\u0433\u043b\u0438\u0431\u0438\u043d\u043d\u0435-\u043d\u0430\u0432\u0447\u0430\u043d\u043d\u044f\/#primaryimage\"},\"thumbnailUrl\":\"https:\/\/skimai.com\/wp-content\/uploads\/2024\/06\/perplixity-ai-generative-search-2.jpg\",\"datePublished\":\"2023-04-03T16:37:50+00:00\",\"dateModified\":\"2024-06-12T01:05:38+00:00\",\"description\":\"Discover the power behind AI's most transformative technology. Explore the fundamentals of deep learning and how it's changing the world.\",\"breadcrumb\":{\"@id\":\"https:\/\/skimai.com\/uk\/\u0449\u043e-\u0442\u0430\u043a\u0435-\u0433\u043b\u0438\u0431\u0438\u043d\u043d\u0435-\u043d\u0430\u0432\u0447\u0430\u043d\u043d\u044f\/#breadcrumb\"},\"inLanguage\":\"it-IT\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"ReadAction\",\"target\":[\"https:\/\/skimai.com\/uk\/\u0449\u043e-\u0442\u0430\u043a\u0435-\u0433\u043b\u0438\u0431\u0438\u043d\u043d\u0435-\u043d\u0430\u0432\u0447\u0430\u043d\u043d\u044f\/\"]}]},{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"it-IT\",\"@id\":\"https:\/\/skimai.com\/uk\/\u0449\u043e-\u0442\u0430\u043a\u0435-\u0433\u043b\u0438\u0431\u0438\u043d\u043d\u0435-\u043d\u0430\u0432\u0447\u0430\u043d\u043d\u044f\/#primaryimage\",\"url\":\"https:\/\/skimai.com\/wp-content\/uploads\/2024\/06\/perplixity-ai-generative-search-2.jpg\",\"contentUrl\":\"https:\/\/skimai.com\/wp-content\/uploads\/2024\/06\/perplixity-ai-generative-search-2.jpg\",\"width\":2000,\"height\":1143,\"caption\":\"perplixity ai generative search 2\"},{\"@type\":\"BreadcrumbList\",\"@id\":\"https:\/\/skimai.com\/uk\/\u0449\u043e-\u0442\u0430\u043a\u0435-\u0433\u043b\u0438\u0431\u0438\u043d\u043d\u0435-\u043d\u0430\u0432\u0447\u0430\u043d\u043d\u044f\/#breadcrumb\",\"itemListElement\":[{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":1,\"name\":\"Home\",\"item\":\"https:\/\/skimai.com\/\"},{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":2,\"name\":\"What Is Deep Learning?\"}]},{\"@type\":\"WebSite\",\"@id\":\"https:\/\/skimai.com\/uk\/#website\",\"url\":\"https:\/\/skimai.com\/uk\/\",\"name\":\"Skim AI\",\"description\":\"The AI Agent Workforce Platform\",\"publisher\":{\"@id\":\"https:\/\/skimai.com\/uk\/#organization\"},\"potentialAction\":[{\"@type\":\"SearchAction\",\"target\":{\"@type\":\"EntryPoint\",\"urlTemplate\":\"https:\/\/skimai.com\/uk\/?s={search_term_string}\"},\"query-input\":{\"@type\":\"PropertyValueSpecification\",\"valueRequired\":true,\"valueName\":\"search_term_string\"}}],\"inLanguage\":\"it-IT\"},{\"@type\":\"Organization\",\"@id\":\"https:\/\/skimai.com\/uk\/#organization\",\"name\":\"Skim AI\",\"url\":\"https:\/\/skimai.com\/uk\/\",\"logo\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"it-IT\",\"@id\":\"https:\/\/skimai.com\/uk\/#\/schema\/logo\/image\/\",\"url\":\"http:\/\/skimai.com\/wp-content\/uploads\/2020\/07\/SKIM-AI-Header-Logo.png\",\"contentUrl\":\"http:\/\/skimai.com\/wp-content\/uploads\/2020\/07\/SKIM-AI-Header-Logo.png\",\"width\":194,\"height\":58,\"caption\":\"Skim AI\"},\"image\":{\"@id\":\"https:\/\/skimai.com\/uk\/#\/schema\/logo\/image\/\"},\"sameAs\":[\"https:\/\/www.linkedin.com\/company\/skim-ai\"]},{\"@type\":\"Person\",\"@id\":\"https:\/\/skimai.com\/uk\/#\/schema\/person\/7a883b4a2d2ea22040f42a7975eb86c6\",\"name\":\"Greggory Elias\",\"url\":\"https:\/\/skimai.com\/it\/author\/gregg\/\"}]}<\/script>\n<!-- \/ Yoast SEO plugin. -->","yoast_head_json":{"title":"Che cos'\u00e8 l'apprendimento profondo? - Scremare l'intelligenza artificiale","description":"Scoprite la potenza della tecnologia pi\u00f9 innovativa dell'IA. Esplorate i fondamenti dell'apprendimento profondo e come sta cambiando il mondo.","robots":{"index":"index","follow":"follow","max-snippet":"max-snippet:-1","max-image-preview":"max-image-preview:large","max-video-preview":"max-video-preview:-1"},"canonical":"https:\/\/skimai.com\/it\/che-cose-lapprendimento-profondo\/","og_locale":"it_IT","og_type":"article","og_title":"What Is Deep Learning? - Skim AI","og_description":"Discover the power behind AI's most transformative technology. Explore the fundamentals of deep learning and how it's changing the world.","og_url":"https:\/\/skimai.com\/it\/che-cose-lapprendimento-profondo\/","og_site_name":"Skim AI","article_published_time":"2023-04-03T16:37:50+00:00","article_modified_time":"2024-06-12T01:05:38+00:00","og_image":[{"width":2000,"height":1143,"url":"https:\/\/skimai.com\/wp-content\/uploads\/2024\/06\/perplixity-ai-generative-search-2.jpg","type":"image\/jpeg"}],"author":"Greggory Elias","twitter_card":"summary_large_image","twitter_misc":{"Scritto da":"Greggory Elias","Tempo di lettura stimato":"11 minuti"},"schema":{"@context":"https:\/\/schema.org","@graph":[{"@type":"Article","@id":"https:\/\/skimai.com\/uk\/\u0449\u043e-\u0442\u0430\u043a\u0435-\u0433\u043b\u0438\u0431\u0438\u043d\u043d\u0435-\u043d\u0430\u0432\u0447\u0430\u043d\u043d\u044f\/#article","isPartOf":{"@id":"https:\/\/skimai.com\/uk\/\u0449\u043e-\u0442\u0430\u043a\u0435-\u0433\u043b\u0438\u0431\u0438\u043d\u043d\u0435-\u043d\u0430\u0432\u0447\u0430\u043d\u043d\u044f\/"},"author":{"name":"Greggory Elias","@id":"https:\/\/skimai.com\/uk\/#\/schema\/person\/7a883b4a2d2ea22040f42a7975eb86c6"},"headline":"What Is Deep Learning?","datePublished":"2023-04-03T16:37:50+00:00","dateModified":"2024-06-12T01:05:38+00:00","mainEntityOfPage":{"@id":"https:\/\/skimai.com\/uk\/\u0449\u043e-\u0442\u0430\u043a\u0435-\u0433\u043b\u0438\u0431\u0438\u043d\u043d\u0435-\u043d\u0430\u0432\u0447\u0430\u043d\u043d\u044f\/"},"wordCount":2156,"publisher":{"@id":"https:\/\/skimai.com\/uk\/#organization"},"image":{"@id":"https:\/\/skimai.com\/uk\/\u0449\u043e-\u0442\u0430\u043a\u0435-\u0433\u043b\u0438\u0431\u0438\u043d\u043d\u0435-\u043d\u0430\u0432\u0447\u0430\u043d\u043d\u044f\/#primaryimage"},"thumbnailUrl":"https:\/\/skimai.com\/wp-content\/uploads\/2024\/06\/perplixity-ai-generative-search-2.jpg","keywords":["deep learning"],"articleSection":["LLMs \/ NLP"],"inLanguage":"it-IT"},{"@type":"WebPage","@id":"https:\/\/skimai.com\/uk\/\u0449\u043e-\u0442\u0430\u043a\u0435-\u0433\u043b\u0438\u0431\u0438\u043d\u043d\u0435-\u043d\u0430\u0432\u0447\u0430\u043d\u043d\u044f\/","url":"https:\/\/skimai.com\/uk\/\u0449\u043e-\u0442\u0430\u043a\u0435-\u0433\u043b\u0438\u0431\u0438\u043d\u043d\u0435-\u043d\u0430\u0432\u0447\u0430\u043d\u043d\u044f\/","name":"Che cos'\u00e8 l'apprendimento profondo? - Scremare l'intelligenza artificiale","isPartOf":{"@id":"https:\/\/skimai.com\/uk\/#website"},"primaryImageOfPage":{"@id":"https:\/\/skimai.com\/uk\/\u0449\u043e-\u0442\u0430\u043a\u0435-\u0433\u043b\u0438\u0431\u0438\u043d\u043d\u0435-\u043d\u0430\u0432\u0447\u0430\u043d\u043d\u044f\/#primaryimage"},"image":{"@id":"https:\/\/skimai.com\/uk\/\u0449\u043e-\u0442\u0430\u043a\u0435-\u0433\u043b\u0438\u0431\u0438\u043d\u043d\u0435-\u043d\u0430\u0432\u0447\u0430\u043d\u043d\u044f\/#primaryimage"},"thumbnailUrl":"https:\/\/skimai.com\/wp-content\/uploads\/2024\/06\/perplixity-ai-generative-search-2.jpg","datePublished":"2023-04-03T16:37:50+00:00","dateModified":"2024-06-12T01:05:38+00:00","description":"Scoprite la potenza della tecnologia pi\u00f9 innovativa dell'IA. Esplorate i fondamenti dell'apprendimento profondo e come sta cambiando il mondo.","breadcrumb":{"@id":"https:\/\/skimai.com\/uk\/\u0449\u043e-\u0442\u0430\u043a\u0435-\u0433\u043b\u0438\u0431\u0438\u043d\u043d\u0435-\u043d\u0430\u0432\u0447\u0430\u043d\u043d\u044f\/#breadcrumb"},"inLanguage":"it-IT","potentialAction":[{"@type":"ReadAction","target":["https:\/\/skimai.com\/uk\/\u0449\u043e-\u0442\u0430\u043a\u0435-\u0433\u043b\u0438\u0431\u0438\u043d\u043d\u0435-\u043d\u0430\u0432\u0447\u0430\u043d\u043d\u044f\/"]}]},{"@type":"ImageObject","inLanguage":"it-IT","@id":"https:\/\/skimai.com\/uk\/\u0449\u043e-\u0442\u0430\u043a\u0435-\u0433\u043b\u0438\u0431\u0438\u043d\u043d\u0435-\u043d\u0430\u0432\u0447\u0430\u043d\u043d\u044f\/#primaryimage","url":"https:\/\/skimai.com\/wp-content\/uploads\/2024\/06\/perplixity-ai-generative-search-2.jpg","contentUrl":"https:\/\/skimai.com\/wp-content\/uploads\/2024\/06\/perplixity-ai-generative-search-2.jpg","width":2000,"height":1143,"caption":"perplixity ai generative search 2"},{"@type":"BreadcrumbList","@id":"https:\/\/skimai.com\/uk\/\u0449\u043e-\u0442\u0430\u043a\u0435-\u0433\u043b\u0438\u0431\u0438\u043d\u043d\u0435-\u043d\u0430\u0432\u0447\u0430\u043d\u043d\u044f\/#breadcrumb","itemListElement":[{"@type":"ListItem","position":1,"name":"Home","item":"https:\/\/skimai.com\/"},{"@type":"ListItem","position":2,"name":"What Is Deep Learning?"}]},{"@type":"WebSite","@id":"https:\/\/skimai.com\/uk\/#website","url":"https:\/\/skimai.com\/uk\/","name":"Skim AI","description":"La piattaforma per la forza lavoro degli agenti AI","publisher":{"@id":"https:\/\/skimai.com\/uk\/#organization"},"potentialAction":[{"@type":"SearchAction","target":{"@type":"EntryPoint","urlTemplate":"https:\/\/skimai.com\/uk\/?s={search_term_string}"},"query-input":{"@type":"PropertyValueSpecification","valueRequired":true,"valueName":"search_term_string"}}],"inLanguage":"it-IT"},{"@type":"Organization","@id":"https:\/\/skimai.com\/uk\/#organization","name":"Skim AI","url":"https:\/\/skimai.com\/uk\/","logo":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"it-IT","@id":"https:\/\/skimai.com\/uk\/#\/schema\/logo\/image\/","url":"http:\/\/skimai.com\/wp-content\/uploads\/2020\/07\/SKIM-AI-Header-Logo.png","contentUrl":"http:\/\/skimai.com\/wp-content\/uploads\/2020\/07\/SKIM-AI-Header-Logo.png","width":194,"height":58,"caption":"Skim AI"},"image":{"@id":"https:\/\/skimai.com\/uk\/#\/schema\/logo\/image\/"},"sameAs":["https:\/\/www.linkedin.com\/company\/skim-ai"]},{"@type":"Person","@id":"https:\/\/skimai.com\/uk\/#\/schema\/person\/7a883b4a2d2ea22040f42a7975eb86c6","name":"Greggory Elias","url":"https:\/\/skimai.com\/it\/author\/gregg\/"}]}},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/skimai.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/5096","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/skimai.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/skimai.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/skimai.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1003"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/skimai.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=5096"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/skimai.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/5096\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/skimai.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/media\/11704"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/skimai.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=5096"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/skimai.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=5096"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/skimai.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=5096"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}