AI vs Machine Learning vs Deep Learning

Jun 16, 2023

Intelligenza Artificiale (AI), Machine Learning (ML) e Deep Learning (DL) sono tre parole d'ordine che hanno preso d'assalto il mondo tecnologico negli ultimi anni. Sebbene spesso usati in modo intercambiabile, questi termini non sono sinonimi. In questo blog approfondiremo le differenze tra AI, ML e DL e forniremo alcuni esempi reali di come ciascuno di essi viene utilizzato.Cos'è l'intelligenza artificiale? L'intelligenza artificiale è un termine ampio usato per descrivere la capacità delle macchine di simulare l'intelligenza umana. In altre parole, l’intelligenza artificiale implica lo sviluppo di algoritmi che consentono alle macchine di eseguire compiti che tipicamente richiedono un’intelligenza di tipo umano, come la risoluzione di problemi, il ragionamento e l’apprendimento. L’intelligenza artificiale è un campo ampio che comprende qualsiasi macchina o sistema in grado di eseguire compiti che normalmente richiedono l’intelligenza umana, come il ragionamento, la risoluzione dei problemi e l’apprendimento. L’intelligenza artificiale può essere ulteriormente classificata in due categorie:1. IA ristretta o debole : si tratta di sistemi progettati per eseguire compiti specifici, come il riconoscimento vocale o la classificazione delle immagini. Questi sistemi vengono addestrati su un set di dati specifico e possono eseguire solo il compito per cui sono stati progettati.2. IA generale o forte : Questi sono sistemi in grado di eseguire qualsiasi compito intellettuale che un essere umano può eseguire. Questo tipo di intelligenza artificiale non esiste ancora ed è oggetto di ricerche in corso. L'intelligenza artificiale ha numerose applicazioni nel mondo reale, come nel settore sanitario, dove può essere utilizzata per analizzare cartelle cliniche e diagnosticare malattie, e nell'industria automobilistica, dove può essere utilizzato per sviluppare auto a guida autonoma.Cos'è l'apprendimento automatico? Il Machine Learning è un sottoinsieme dell’intelligenza artificiale che prevede lo sviluppo di algoritmi che consentono alle macchine di apprendere dai dati. In altre parole, il machine learning implica addestrare le macchine a riconoscere modelli nei dati e quindi utilizzarli per fare previsioni sui nuovi dati. Il machine learning è un sottoinsieme dell'intelligenza artificiale che prevede lo sviluppo di algoritmi che consentono alle macchine di apprendere dai dati. Gli algoritmi ML sono progettati per migliorare le proprie prestazioni nel tempo imparando da nuovi dati. Il ML può essere ulteriormente classificato in tre categorie:1. Apprendimento supervisionato:Ciò comporta l'addestramento di un modello ML su un set di dati etichettato, di cui è noto l'output corretto, al fine di fare previsioni su dati nuovi e invisibili.2. Apprendimento non supervisionato:Ciò comporta l'addestramento di un modello ML su un set di dati senza etichetta, di cui non è noto l'output corretto, al fine di scoprire modelli e relazioni nei dati.3. Apprendimento per rinforzo:Ciò comporta l'addestramento di un modello ML affinché impari attraverso prove ed errori ricevendo feedback sotto forma di premi o penalità. Il ML ha numerose applicazioni nel mondo reale, come nel settore finanziario, dove può essere utilizzato per rilevare frodi, e nel settore del marketing, dove può essere utilizzato per personalizzare la pubblicità.Cos'è l'apprendimento profondo? Il Deep Learning è un sottoinsieme del ML che prevede lo sviluppo di reti neurali. Le reti neurali sono algoritmi progettati per imitare la struttura del cervello umano, con più strati di nodi interconnessi. Il Deep Learning prevede l'addestramento di queste reti neurali su grandi quantità di dati, consentendo loro di apprendere modelli complessi e fare previsioni accurate. Il Deep Learning è particolarmente utile in aree quali il riconoscimento di immagini e parlato, dove i dati sono estremamente complessi e difficili da analizzare utilizzando gli algoritmi tradizionali di apprendimento automatico. Gli algoritmi DL sono progettati per simulare il modo in cui funziona il cervello umano utilizzando più livelli di nodi interconnessi per imparare dai dati. Il DL è particolarmente adatto per attività quali il riconoscimento delle immagini, il riconoscimento vocale e l'elaborazione del linguaggio naturale. Il DL è stato determinante nello sviluppo di sistemi di intelligenza artificiale in grado di eseguire compiti precedentemente ritenuti impossibili per le macchine, come battere i giocatori umani. in giochi come Go e Chess o identificando oggetti in immagini con livelli di precisione quasi umani. In conclusione, AI, ML e DL sono tecnologie correlate ma distinte che stanno trasformando il modo in cui viviamo e lavoriamo. AI è il termine più ampio, che comprende qualsiasi macchina in grado di simulare l’intelligenza umana, mentre ML è un sottoinsieme dell’IA che prevede lo sviluppo di algoritmi che consentono alle macchine di apprendere dai dati. Il DL è un sottoinsieme del machine learning che prevede l'uso di reti neurali per apprendere modelli complessi e fare previsioni accurate. Comprendendo le differenze tra queste tecnologie, possiamo apprezzare meglio le loro applicazioni nel mondo reale e l’impatto che stanno avendo sulla società. Le domande del colloquio tecnico sulla scienza dei dati possono aiutarti a comprendere meglio questo ampio argomento. Il Deep Learning ha numerose applicazioni nel mondo reale, come nell'industria automobilistica, dove può essere utilizzato per sviluppare veicoli autonomi, e nel settore sanitario, dove può essere utilizzato per sviluppare veicoli autonomi. può essere utilizzato per analizzare le immagini mediche.