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Machine Learning VS Deep Learning

Machine Learning e Deep Learning: due ambiti dell’Intelligenza Artificiale che spesso vengono confusi. Facciamo chiarezza.

 

 

Machine Learning

Il Machine Learning, la cui traduzione letterale significa Apprendimento Automatico, è una sottocategoria dell’Intelligenza Artificiale che si occupa di creare sistemi in grado di apprendere o migliorare le performance delle macchine istruendole con dati ricavati dalle esperienze pregresse e ad algoritmi specifici.

Esistono tre principali modelli di Machine Learning:

  • Apprendimento supervisionato: viene fornito un insieme di dati etichettati che consentono di apprendere come eseguire un’attività umana. Poiché tenta di replicare l’apprendimento umano, questo è ritenuto il modello meno complesso.
  • Apprendimento non supervisionato: vengono forniti dati non etichettati ed estratti modelli o informazioni sconosciuti.
  • Apprendimento per rinforzo: il computer osserva l’ambiente circostante e utilizza i dati per identificare il comportamento ideale che ridurrà al minimo il rischio e/o massimizzerà i risultati. Questo richiede una sorta di segnale di rinforzo per aiutare il computer a identificare la sua azione migliore.

 

Tra le tante cose, i sistemi di Machine Learning permettono di:

  • Trascrivere il parlato in testo;
  • Identificare gli oggetti nelle immagini;
  • Definire i risultati più pertinenti di una ricerca;
  • Analizzare gli interessi degli utenti online.

 

 

Deep Learning

Il Deep Learning, la cui traduzione letterale significa Apprendimento Profondo, è anch’esso una sottocategoria del Machine Learning, che consente ai ricercatori di focalizzarsi su un particolare argomento in modo da tenere il passo con la mole in costante aumento di conoscenze maturate nel corso degli anni e, a volte, addirittura correggere conoscenze pregresse per aumentare il livello di precisione.

Il Deep Learning è una tecnica di apprendimento in cui si espongono reti neurali artificiali a vaste quantità di dati, in modo che possano imparare a svolgere diversi incarichi.

I principali ambiti applicativi delle tecniche di Deep Learning sono le seguenti:

  • Guida autonoma;
  • Riconoscimento ed elaborazione del linguaggio;
  • Classificazione di immagini;
  • Media e intrattenimento (es: traduzione in tempo reale);
  • Sicurezza (es: riconoscimento facciale);
  • Diagnosi medica (es: rilevamento di cellule cancerogene).

 

Questi sistemi hanno favorito lo sviluppo di svariate soluzioni commerciali di successo e un notevole avanzamento dell’Intelligenza Artificiale nel suo complesso.

 

 

Le differenze tra Machine Learning e Deep Learning

È importante non confondere il Machine Learning con il Deep Learning, in quanto si tratta di due ambiti differenti, sebbene abbiano molti punti in comune.

Nei modelli di Machine Learning l’apprendimento è realizzato attraverso algoritmi e la guida di una persona che, a sua volta, aiuta la macchina a migliorare le sue funzioni in base agli obiettivi che si vogliono raggiungere con il progetto.

Con il Deep Learning la macchina apprende in modo autonomo, poiché, tramite reti neurali e algoritmi, è in grado di stabilire da sola se la previsione realizzata è adeguata o meno al tipo di incarico da svolgere.

Le differenze tra questi due sistemi, dunque, sono numerose:

 

MACHINE LEARNINGDEEP LEARNING
Intervento dell’uomoNecessita dell’intervento dell’uomo per ottenere dei risultati.Richiede un intervento minimo da parte dell’uomo.
TempoUna volta impostato, funziona rapidamente ma la potenza di elaborazione dei dati è limitata.Richiede più tempo di impostazione, ma i risultati sono istantanei.
MetodoAdopera algoritmi tradizionali per analizzare i dati, apprende da essi e, successivamente, prende decisioni.Struttura gli algoritmi in modo da generare una rete neurale artificiale. Dopodiché, la rete neurale apprende i dati e prende decisioni in autonomia.
Ambiti applicativiViene usato per la posta elettronica, il riconoscimento vocale, il riconoscimento delle immagini e nella diagnosi delle malattie.Viene utilizzato in ambiti più complessi come l’auto a guida autonoma, robot chirurgici e traduzioni.

 

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