All’interno delle specifiche tecniche del mondo dell’intelligenza artificiale, bisogna fare chiarezza su due concetti chiave che spesso vengono confusi, ossia, il machine learning e il deep learning. Entrambi sono metodologie utilizzate per addestrare i computer ad eseguire compiti specifici senza essere esplicitamente programmati per farlo. Ad ogni modo, vi sono comunque delle differenze importanti tra i due approcci che è giusto comprendere per utilizzarli in modo efficace e appropriato.
Cos’è il Machine Learning?
Il machine learning è una branca dell’intelligenza artificiale che si concentra sullo sviluppo di algoritmi e modelli che consentono ai computer di apprendere dai dati e migliorare le prestazioni nel tempo, senza essere esplicitamente programmati per compiti specifici. In buona sostanza, si tratta di creare sistemi che possono imparare dagli esempi e fare previsioni o prendere decisioni basate su tali esempi.
Per operare all’interno del machine learning esistono diversi approcci:
- Supervised learning: il modello viene addestrato su un set di dati etichettati, dove ogni esempio di input è associato a una corrispondente etichetta di output;
- Unsupervised learning: invece, coinvolge l’addestramento del modello su dati non etichettati, cercando modelli o strutture intrinseche nei dati;
- Reinforcement learning: si basa sulla logica del premio e della punizione, dove il modello apprende attraverso l’interazione con un ambiente in base ai premi o alle penalità ricevute.
Cos’è il Deep Learning?
Il deep learning è una sotto-categoria del machine learning che utilizza reti neurali artificiali con molteplici strati di neuroni per imparare da grandi quantità di dati. Questo approccio è ispirato al funzionamento del cervello umano, in cui i neuroni sono collegati in reti complesse che elaborano informazioni in modo non lineare. Il termine “deep” si riferisce alla profondità delle reti neurali, che possono avere numerosi strati nascosti tra l’input e l’output.
Le architetture più comuni nel deep learning includono le reti neurali convoluzionali (CNN) e le reti neurali ricorrenti (RNN):
- Le CNN sono particolarmente efficaci nel trattare dati con una struttura spaziale, come le immagini;
- le RNN sono progettate per lavorare con dati sequenziali, come il linguaggio naturale.
Queste architetture possono essere utilizzate per una vasta gamma di compiti, tra cui il riconoscimento di immagini, la traduzione automatica, la generazione di testo e molto altro ancora.
Differenze chiave tra Machine Learning e Deep Learning
Come abbiamo detto già in precedenza vi sono delle sostanziali differenze tra il Machine Learning e il Deep Learning, che possiamo riassumere nei seguenti paragrafi:
- Complessità dei modelli utilizzati: una delle principali differenze tra il machine learning e il deep learning è la complessità dei modelli utilizzati. Nel machine learning tradizionale, i modelli tendono ad essere meno complessi e hanno bisogno di essere manualmente ingegnerizzati con le “feature” rilevanti dei dati. Nel deep learning, invece, i modelli possono apprendere automaticamente le caratteristiche rilevanti dai dati attraverso l’uso di strati nascosti, rendendo il processo di sviluppo del modello più automatizzato e meno dipendente dall’esperienza umana;
- Richiesta di dati: un’altra differenza significativa riguarda la quantità di dati richiesta per addestrare i modelli. Poiché i modelli deep learning sono in grado di apprendere automaticamente le caratteristiche dai dati, tendono a richiedere un numero maggiore di dati di addestramento rispetto ai modelli tradizionali di machine learning. Questo può essere considerato un vantaggio in contesti in cui sono disponibili grandi quantità di dati, ma può essere un problema in situazioni in cui i dati sono limitati o costosi da ottenere.
- Potenza di calcolo: il deep learning richiede anche una maggiore potenza di calcolo rispetto al machine learning tradizionale. Poiché le reti neurali profonde hanno molteplici strati di neuroni e richiedono l’addestramento su grandi quantità di dati, eseguirle richiede hardware specializzato, come le GPU o le TPU, che possono gestire calcoli paralleli in modo efficiente. Questo può essere un costo aggiuntivo da considerare quando si implementa il deep learning.
Applicazioni e limitazioni
Il machine learning e il deep learning hanno una vasta gamma di applicazioni in diversi settori, tra cui la visione artificiale, il riconoscimento del linguaggio naturale, la robotica, la medicina e molto altro ancora. Il machine learning è spesso utilizzato per compiti che coinvolgono dati strutturati o semi-strutturati, mentre il deep learning eccelle in compiti che richiedono l’elaborazione di grandi quantità di dati non strutturati, come le immagini o il linguaggio naturale.
Tuttavia, sia il machine learning che il deep learning hanno anche delle limitazioni. Ad esempio, entrambi i metodi richiedono una grande quantità di dati di addestramento e possono soffrire di problemi di generalizzazione se i dati di addestramento non sono rappresentativi del mondo reale. Inoltre, i modelli di deep learning possono essere difficili da interpretare e spesso operano come “scatole nere”, il che può essere problematico in contesti in cui è necessario comprendere il ragionamento dietro le decisioni del modello.
Conclusioni
In conclusione, il machine learning e il deep learning sono due approcci fondamentali nell’ambito dell’intelligenza artificiale, ciascuno con le proprie caratteristiche e applicazioni uniche. Mentre il machine learning tradizionale si concentra sull’addestramento di modelli per fare previsioni o prendere decisioni basate sui dati, il deep learning utilizza reti neurali profonde per imparare automaticamente le caratteristiche dei dati in modo più automatizzato. Comprendere le differenze tra i due approcci è fondamentale per scegliere il metodo più appropriato per un determinato compito o problema e sfruttare appieno il potenziale dell’intelligenza artificiale.
