"Riassumi i passaggi coinvolti nell'apprendimento profondo."
Il deep learning è una forma di intelligenza artificiale che utilizza reti neurali per elaborare i dati ed estrarre informazioni. Il processo di deep learning prevede la raccolta dei dati, la loro pre-elaborazione, l'alimentazione della rete neurale profonda per l'addestramento, il testing con dati di validazione e l'implementazione del modello in applicazioni reali. Durante l'addestramento, i pesi e i parametri del modello vengono regolati man mano che la rete neurale viene esposta ai dati, per apprendere i modelli e imitare la cognizione umana. Dopo l'addestramento, il modello viene testato con dati di validazione per misurare la sua accuratezza e prestazioni, e poi viene implementato in applicazioni reali.