- Il Machine Learning è un insieme di metodi che permettono al software di adattarsi e apprendere autonomamente senza essere preventivamente programmato. Esistono tre modelli di apprendimento principali: supervisionato, non supervisionato e reinforcement learning.
- Il Deep Learning si ispira alla struttura del cervello umano e utilizza reti neurali artificiali per emulare la mente umana. Richiede una capacità computazionale elevata per gestire strati multipli di calcolo e analisi. È già utilizzato in applicazioni come il riconoscimento vocale e delle immagini e nel Natural Language Processing (NLP).
- Le principali differenze tra Machine Learning e Deep Learning riguardano il grado di intervento umano richiesto, il tempo necessario per ottenere risultati e il metodo di apprendimento. Il Machine Learning richiede più intervento umano e utilizza algoritmi tradizionali, mentre il Deep Learning richiede meno intervento umano, ma più tempo per l’impostazione e utilizza reti neurali artificiali.
Tecnologie
Machine learning e Deep learning, quali differenze
Due sottoinsiemi dell’intelligenza artificiale, concetti che spesso vengono confusi e per cui è necessario fare chiarezza
Pubblicato il 27 apr 2023
