Machine learning e Deep learning sono due sottoinsiemi dell’intelligenza artificiale, concetti che spesso vengono confusi e per cui è necessario fare chiarezza. Osserviamo qual è la differenza tra Machine learning e Deep learning.
Cos’è il Machine learning?
Si tratta di un’insieme di metodi per consentire al software di adattarsi, metodi attraverso i quali si permette alle macchine di apprendere in modo che possano poi svolgere un compito o una attività senza che siano preventivamente programmati (senza cioè che vi sia un sistema pre-programmato che stabilisce come deve comportarsi e reagire un sistema di AI).
In altre parole, si tratta di sistemi che servono ad “allenare” l’AI in modo che imparando, correggendo gli errori, allenando sé stessa possa poi svolgere autonomamente un compito/attività.
Ciò che caratterizza il Machine Learning è quindi il “modello di apprendimento” ed è proprio in base a questi modelli che si può fare una sorta di classificazione degli algoritmi:
– con supervisione didattica (apprendimento mediante esempi di input e di output per far capire all’AI come deve comportarsi);
– senza supervisione didattica (apprendimento mediante analisi dei risultati: in questo caso il software capisce come agire e il modello di apprendimento si adatta sulla base di output che permettono di mappano i risultati di determinate azioni e compiti che saranno chiamati a svolgere i software);
– reinforcement learning (apprendimento “meritocratico”: l’AI viene premiata quando raggiunge gli obiettivi, i risultati, esegue un’azione, ecc. In questo modo impara quali sono le azioni corrette e quelle errate).
Cos’è il Deep learning?
In questo caso parliamo di modelli di apprendimento ispirati alla struttura ed al funzionamento del cervello biologico e, quindi, della mente umana. Se il Machine Learning può essere definito come il metodo che “allena” l’AI, il Deep Learning è quello che permette di emulare la mente dell’uomo.
In questo caso, però, il modello matematico da solo non basta, il Deep Learning necessita di reti neurali artificiali progettate ad hoc (deep artificial neural network) e di una capacità computazionale molto potente capace di “reggere” differenti strati di calcolo e analisi (che è quello che succede con le connessioni neurali del cervello umano).
Può sembrare un livello tecnologico futuristico ma nella realtà questi sono sistemi già in uso nel riconoscimento di pattern, nel riconoscimento vocale o delle immagini e nei sistemi di Nlp – Natural Language Processing.
Qual è la differenza tra Machine learning e Deep learning?
Le differenza tra Machine learning e Deep learning sono numerose, ecco qui alcune più importanti.
Intervento dell’uomo
Per ottenere dei risultati, il Machine learning richiede l’intervento dell’uomo mentre il Deep learning, essendo anche più complesso, richiede un intervento minimo.
Tempo
Il Machine learning, una volta impostato, funziona rapidamente ma la potenza dei dati è limitata. Il Deep learning richiede più tempo nell’impostazione ma i risultati sono istantanei.
Metodo
Il Machine learning utilizza algoritmi tradizionali per analizzare i dati, apprende da essi e in base a questo apprendimento prende delle decisioni. Il Deep learning struttura gli algoritmi in modo da generare una rete neurale artificiale. La rete neurale apprende dai dati e prende decisioni in autonomia.
Ambiti applicativi
Il Machine learning viene usato per la posta elettronica, il riconoscimento vocale, il riconoscimento delle immagini e nella diagnosi delle malattie. Il Deep learning viene utilizzato in ambiti più complicati come l’auto a guida autonoma, robot chirurgici e traduzioni.
