Machine learning e deep learning: le 3 differenze principali

Se ti stai chiedendo come distinguere il machine learning e deep learning e come sono legati tra loro, in questo articolo troverai le risposte. Per capire meglio come si differenziano, quali sono le funzioni e i campi di applicazione, si deve partire dal concetto fondamentale di intelligenza artificiale.

Con IA si intende proprio la capacità di un dispositivo, di una macchina o di uno strumento di svolgere compiti o attività che sono tipici degli esseri umani.

Un mondo che si sta evolvendo sempre più rapidamente e che, volenti o nolenti, sta diventando sempre più parte della quotidianità. Inoltre sempre di più sono le professioni che si stanno sviluppando nell’ambito delle applicazioni dell’intelligenza artificiale.

A testimonianza di come questa tematica stia diventando sempre più importante, considera che l’Unione Europea ha inserito l’intelligenza artificiale tra i principali argomenti di discussione.

Considera che nel 2019 ha elaborato un vero e proprio codice etico relativo al suo funzionamento e utilizzo. L’uomo deve essere al centro e guida della tecnologia e le applicazioni nel machine learning e deep learning rendono tutto concreto.

Strumenti che stanno divenendo sempre più parte della nostra vita quotidiana e delle realtà aziendali. Offrono servizi personalizzati ai consumatori, sono driver di benessere e semplificano processi per molte aziende.

Ma cosa lega l’intelligenza artificiale al machine learning e deep learning? Continuando con la lettura, avrai le risposte che cerchi. Inoltre, troverai maggiori informazioni relative a:

  • cos’è il machine learning rispetto al deep learning
  • le 3 principali differenze tra machine learning e deep learning.

Ti guiderò in un percorso che ti permetterà di fare chiarezza su questi concetti e di acquisire maggiore consapevolezza e conoscenza sul tema. Scoprirai che sono proprio alla base di moltissimi sistemi che utilizzi più o meno quotidianamente.

Ma non solo, se ti sei chiesto, ad esempio, come è possibile che Netflix indovini le tue preferenze e gusti cinematografici, ecco che questo articolo potrà fornirti diverse risposte.

Inoltre, se vuoi conoscere tutte le opportunità professionali del settore, ti invito a iscriverti al Corso Blockchain Marketing con cui scoprire come le tecnologie di machine learning e deep learning sono fortemente di supporto per i sistemi basati sulla blockchain.

Che cos’è il machine learning rispetto al deep learning?

Molto spesso accade che i concetti di machine learning e deep learning vengono utilizzati nel modo errato e, di conseguenza, confusi. Ciò accade in quanto poco chiara è la distizione tra i due. Per poter dissipare dubbi e incertezze, però, è necessario partire dalla definizione di intelligenza artificiale.

Per IA s’intende quella disciplina in grado di creare macchine che tramite algoritmi sono capaci di imitare l’intelligenza umana. Questo processo avviene attraverso un metodo di apprendimento che determina, poi, la distinzione tra intelligenza artificiale forte e debole.

differenza intelligenza artificiale e machine learningQuindi, una volta chiarito questo, è possibile rispondere alla domanda qual è la principale differenza tra deep learning e machine learning.

Il machine learning, detto anche apprendimento automatico, è un sottoinsieme dell’intelligenza artificiale.

Si basa sul concetto per cui una macchina è in grado di funzionare grazie all’implementazione di un algoritmo specifico.

Questo, infatti, deve essere addestrato affinché possa rielaborare una serie di dati di input con l’obiettivo di fare delle previsioni oppure di prendere delle decisioni. Un esempio di machine learning è il sistema di raccomandation di Amazon.

Questo si basa proprio su un algoritmo variabile che analizza tutte le ricerche, gli acquisti, le aggiunte al carrello e i prodotti salvati degli utenti, ma non solo.

Li rielabora e decide quali sono i prodotti di maggior interesse per l’utente. Il sistema di apprendimento automatico permette quindi di mostrare al potenziale cliente dei prodotti specifici, con maggiori probabilità di acquisto.

Invece, cosa si intende per deep learning? Detto anche apprendimento profondo, è a sua volta un sottoinsieme del machine learning. Si basa su una struttura più articolata che permette un’analisi più rielaborata dei dati. Alla base del deep learning ci sono le reti neurali.

Così come avviene nella mente umana, i dati non vengono trasmessi in modo lineare, bensì con un’interconnessione molto elaborata. Quindi, il funzionamento è molto complesso, tanto che esempi di deep learning sono meno frequenti e in contesti molto più tecnici.

3 principali differenze tra machine learning e deep learning

Dalle definizioni, è facile comprendere che ci sono delle differenze tra machine learning e deep learning. Al giorno d’oggi conoscere il funzionamento di queste tecnologie è sempre più importante. I professionisti del futuro, infatti, sono proprio quei lavoratori che conoscono molto bene questi meccanismi e portano l’innovazione nei settori in cui lavorano.

Continuando con la lettura, quindi, scoprirai ancora più nel dettaglio in che cosa si distinguono i due metodi di apprendimento, dalla prima fase di input fino a dove è possibile trovarne applicazione. Infatti, già dalla tabella di seguito, hai modo di avere un prospetto delle 3 principali differenze tra machine learning e deep learning.

La prima riguarda le tipologie di dati che vengono elaborati nel caso si tratti di apprendimento automatico o profondo. A seguire c’è quella che riguarda la rielaborazione dei dati, quindi scoprirai che esiste un algoritmo più tradizionale e un sistema di reti neurali. Da ultimo, avrai modo di leggere dove puoi trovare applicazioni di machine learning e deep learning.

MACHINE LEARNINGDEEP LEARNING
DATIDati strutturatiDati non strutturati
ALGORITMOAlgoritmo variabileReti neurali
CAMPI DI APPLICAZIONECompiti e rielaborazioni più semplici, di routineCompiti e rielaborazioni più complesse

Database e formato dei dati

Il primo aspetto che differenzia machine learning e deep learning riguarda proprio gli input e i dati recepiti. Il machine learning si basa su dati strutturati: questa tipologia di input informazionali ha la caratteristica di essere ben strutturata e categorizzata.

Dopo una prima applicazione, è necessario l’intervento dell’uomo: il sistema viene quindi aggiornato sulla base di errori che vengono ritrovati. In questo caso, anche un quantitativo di dati più contenuto è sufficiente per consentire al sistema di rielaborare le informazioni e prendere delle decisioni.

A livello di output, invece, la macchina restituisce tendenzialmente un valore numerico, ad esempio un punteggio, un elenco posto in forma di classifica.

Il deep learning, invece, si basa invece su dati non strutturati, proprio perchè le reti neurali consentono di rielaborare tutte le informazione in modo differente. La categorizzazione degli elementi avviene in modo del tutto automatico, senza l’intervento dell’uomo.

In questo caso, però, per la macchina è necessario ricevere quantitativi di dati molto elevati affinchè possano essere rielaborati. Come output, invece, vi sono maggiori scelte e possibilità, per cui vengono forniti punteggi, suoni o testi.

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Algoritmo e modalità di apprendimento

Il secondo punto che contraddistingue il machine learning e deep learning riguarda le modalità di apprendimento dell’algoritmo. Il machine learning basa il suo funzionamento proprio su degli algoritmi che sono riconducibili a metodi matematico-computazionali.

L’algoritmo in questo caso ha la possibilità di apprendere dall’esperienza e dai risultati, senza basarsi esclusivamente su istruzioni o regole stabilite a priori. Ti spiego meglio, quindi, quali sono le tre tipologie di machine learning.

  • machine learning e deep learning reti neuraliApprendimento supervisionato: lo strumento riceve una serie di dati di input e output desiderati. In questo modo l’algoritmo può analizzare il risultato atteso, andando ad estrapolare una regola specifica che possa essere riutilizzata in situazioni similari. In questo caso il programmatore ha la possibilità di intervenire per apportare delle correzioni o revisioni.
  • Apprendimento non supervisionato: è un modello predittivo più elaborato. In questo caso vengono forniti solamente dei dati di input, senza alcuna etichettatura. Il computer rielabora in autonomia i dati, cercando di trovare modelli o associazioni in informazioni che non ha mai elaborato in precedenza.
  • Apprendimento per rinforzo: ancora più rielaborato, lo strumento basa la propria attività sulla base dei risultati ottenuti. Come viene valutata ogni azione, il computer valuta positivamente o negativamente ogni risultato, decidendo in base a questo le azioni successive.

Il deep learning invece, si basa su un sistema più complesso, che è quello delle reti neurali. Si parla infatti di apprendimento profondo proprio perchè la struttura delle reti neurali consente una rielaborazione molto più complessa. Con reti neurali, infatti, si intendono dei modelli matematici il cui funzionamento è simile a quello del cervello umano.

In linea generale il sistema di reti neurali è formato da 3 strati che coinvolgono decine e migliaia di connessioni e di nodi.

  • Input, lo strato di ingresso: ha il compito di ricevere tutti i dati provenienti dall’esterno e di iniziare una prima elaborazione.
  • Hidden: ha l’obiettivo di strutturare una rielaborazione dei dati completa.
  • Output: raccoglie tutte le informazioni raccolte dalle precedenti fasi, adattandole alle necessità del successivo blocco di rielaborazione.

Campi di applicazione

Il terzo e ultimo punto che differenzia il machine learning e deep learning riguarda l’ambito applicativo, quindi dove possono essere ritrovati.

Ricorda che è proprio la minore o maggiore complessità delle tecnologie che stabilisce la necessità di suddividere i campi di applicazione. Quindi esempi di machine learning e deep learning si riscontrano in un’ampia varietà di settori di applicazione.

Il machine learning è la tecnologia che a livello di applicazione è più facilmente identificabile, proprio perchè meno complessa. Come ti ho anticipato, la puoi trovare in siti come Amazon o Netflix.

Il sistema, attraverso l’algoritmo, è in grado di prevedere sulla base delle azioni precedenti, quali sono gli interessi dell’utente. Oppure ancora nei chatbot, che basano il loro funzionamento sul riconoscimento di parole chiave specifiche.

Ma non solo, il machine learning si applica anche negli strumenti di riconoscimento vocale, nei motori di ricerca o nella targetizzazione delle email.

Dall’altro lato, l’applicazione del deep learning è meno presente negli strumenti e in dispositivi, soprattutto quelli che vengono utilizzati dagli utenti. Le cause sono diverse, come ad esempio:

  • la complessità della tecnologia
  • il funzionamento delle reti neurali
  • il quantitativo di dati da rielaborare.

Per capire meglio qual è la differenza tra deep learning e machine learning, quindi, posso dirti che l’apprendimento profondo viene applicato in settori più specifici quali cybersecurity, assistenti digitali, medico-scientifico.

Conclusioni

Ora che sei arrivato al temine dell’articolo, hai le idee più chiare su cosa sono machine learning e deep learning. Se dovessi tornare indietro al 1956, quando si è iniziato a parlare di intelligenza artificiale, tutto quello che viene utilizzato ad oggi sembra quasi fantascienza.

Un percorso durato diversi anni che ha consentito di applicare nuove tecnologie alla quotidianità e ai processi aziendali. Algoritmi che imparano dai propri errori, in grado di prendere delle decisioni e di semplificare i processi decisionali degli utenti.

Settori aziendali come l’advertising, la finanza, la pubblica amministrazione o la logistica traggono evidenti vantaggi dall’implementazione dei sistemi di machine learning e deep learning. Questi, infatti, semplificano i processi aziendali, velocizzano le procedure e offrono al consumatore un servizio personalizzato.

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Annapasqua Logrieco

Annapasqua Logrieco

Storica dell’arte, ho maturato una pluriennale esperienza nelle public relations. Sono determinata, volitiva e alla continua ricerca del mio posto nel mondo. Per questo ho maturato la necessità di riqualificarmi professionalmente, vedendo nel digitale e nel content marketing la possibilità di potermi esprimere al meglio, facendo mie tecniche, consigli e strategie per creare contenuti d’interesse.

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