Apprendimento automatico e apprendimento profondo

Sep 05, 2023

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Terminologie come Intelligenza Artificiale (AI), Machine Learning (ML) e Deep Learning sono di moda al giorno d'oggi. Le persone, tuttavia, spesso usano questi termini in modo intercambiabile. Sebbene questi termini siano fortemente correlati tra loro, hanno anche caratteristiche distintive e casi d’uso specifici.

L’intelligenza artificiale si occupa di macchine automatizzate che risolvono problemi e prendono decisioni imitando le capacità cognitive umane. L’apprendimento automatico e il deep learning sono i sottodomini dell’intelligenza artificiale. Il Machine Learning è un’intelligenza artificiale in grado di fare previsioni con un intervento umano minimo. Mentre il deep learning è il sottoinsieme dell’apprendimento automatico che utilizza le reti neurali per prendere decisioni imitando i processi neurali e cognitivi della mente umana.

L'immagine sopra illustra la gerarchia. Continueremo spiegando le differenze tra machine learning e deep learning. Ti aiuterà anche a scegliere la metodologia adatta in base alla sua applicazione e all'area di interesse. Discutiamolo in dettaglio.

L'apprendimento automatico consente agli esperti di "addestrare" una macchina facendole analizzare enormi set di dati. Quanti più dati analizza la macchina, tanto più accurati saranno i risultati che potrà produrre prendendo decisioni e prevedendo eventi o scenari invisibili.

I modelli di machine learning necessitano di dati strutturati per effettuare previsioni e decisioni accurate. Se i dati non vengono etichettati e organizzati, i modelli di machine learning non riescono a comprenderli in modo accurato e diventano un dominio di deep learning.

La disponibilità di enormi volumi di dati nelle organizzazioni ha reso l’apprendimento automatico una componente integrante del processo decisionale. I motori di raccomandazione sono l’esempio perfetto di modelli di machine learning. I servizi OTT come Netflix apprendono le tue preferenze sui contenuti e suggeriscono contenuti simili in base alle tue abitudini di ricerca e alla cronologia visualizzazioni.

Per comprendere come vengono addestrati i modelli di machine learning, esaminiamo innanzitutto i tipi di ML.

Esistono quattro tipi di metodologie nell'apprendimento automatico.

I modelli di apprendimento automatico necessitano dell’intervento umano per migliorare la precisione. Al contrario, i modelli di deep learning migliorano dopo ogni risultato senza la supervisione umana. Ma spesso richiede volumi di dati più dettagliati e lunghi.

La metodologia del deep learning progetta un sofisticato modello di apprendimento basato su reti neurali ispirate alla mente umana. Questi modelli hanno più livelli di algoritmi chiamati neuroni. Continuano a migliorare senza l'intervento umano, come la mente cognitiva che continua a migliorare ed evolversi con la pratica, le rivisitazioni e il tempo.

I modelli di deep learning vengono utilizzati principalmente per la classificazione e l’estrazione di funzionalità. Ad esempio, i modelli profondi si nutrono di un set di dati nel riconoscimento facciale. Il modello crea matrici multidimensionali per memorizzare ogni caratteristica del viso come pixel. Quando gli chiedi di riconoscere l'immagine di una persona a cui non è stata esposta, la riconosce facilmente abbinando caratteristiche facciali limitate.

Di seguito sono riportate alcune differenze notevoli.

La scelta tra machine learning e deep learning si basa effettivamente sui casi d’uso. Entrambi vengono utilizzati per realizzare macchine con un'intelligenza quasi umana. L'accuratezza di entrambi i modelli dipende dall'utilizzo dei KPI e degli attributi dei dati pertinenti.

Il machine learning e il deep learning diventeranno componenti aziendali di routine in tutti i settori. Indubbiamente, nel prossimo futuro, l’intelligenza artificiale automatizzerà completamente le attività industriali come l’aviazione, la guerra e le automobili.

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