Apprendimento automatico e apprendimento profondo: differenze chiave

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. Il machine learning e il deep learning sono i sottodomini dell'IA. L'apprendimento automatico è un'intelligenza artificiale in grado di fare previsioni con un intervento umano minimo. Considerando che 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 area di interesse. Discutiamo questo in dettaglio.

Apprendimento automatico in poche parole

L'apprendimento automatico consente agli esperti di "addestrare" una macchina facendole analizzare enormi set di dati. Più dati analizza la macchina, più risultati accurati può produrre prendendo decisioni e previsioni per eventi o scenari invisibili.

I modelli di machine learning hanno bisogno di dati strutturati per fare previsioni e decisioni accurate. Se i dati non sono etichettati e organizzati, i modelli di machine learning non riescono a comprenderli accuratamente 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 apprendimento automatico. 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 delle visualizzazioni.

Capire come vengono addestrati i modelli di machine learning, diamo prima un'occhiata ai tipi di ML.

Esistono quattro tipi di metodologie nell'apprendimento automatico.

• Apprendimento supervisionato: ha bisogno di dati etichettati per fornire risultati accurati. Spesso richiede l'apprendimento di più dati e aggiustamenti periodici per migliorare i risultati.
• Semi-supervisionato: è un livello intermedio tra l'apprendimento supervisionato e quello non supervisionato che mostra la funzionalità di entrambi i domini. Può fornire risultati su dati parzialmente etichettati e non richiede aggiustamenti continui per fornire risultati accurati.
• Apprendimento non supervisionato – Scopre modelli e approfondimenti nei set di dati senza intervento umano e fornisce risultati accurati. Il clustering è l'applicazione più comune dell'apprendimento non supervisionato.
• Apprendimento per rinforzo: il modello di apprendimento per rinforzo richiede un feedback o un rinforzo costante man mano che arrivano nuove informazioni per fornire risultati accurati. Utilizza anche una "funzione di ricompensa" che consente l'autoapprendimento premiando i risultati desiderati e penalizzando quelli sbagliati.

Apprendimento profondo in poche parole

I modelli di machine learning richiedono l'intervento umano per migliorare la precisione. Al contrario, i modelli di deep learning si migliorano dopo ogni risultato senza supervisione umana. Ma spesso richiede volumi di dati più dettagliati e lunghi.

La metodologia di deep learning progetta un sofisticato modello di apprendimento basato su reti neurali ispirate alla mente umana. Questi modelli hanno più strati 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 revisioni 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 facciale come pixel. Quando gli chiedi di riconoscere l'immagine di una persona a cui non è stato esposto, la riconosce facilmente abbinando caratteristiche facciali limitate.

• Convolutional Neural Networks (CNN) - La convoluzione è il processo di assegnazione di pesi a diversi oggetti di un'immagine. Sulla base di questi pesi assegnati, il modello CNN lo riconosce. I risultati si basano su quanto questi pesi sono vicini al peso dell'oggetto alimentato come un treno.
• Rete neurale ricorrente (RNN): a differenza della CNN, il modello RNN rivisita i risultati e i punti dati precedenti per prendere decisioni e previsioni più accurate. È una replica reale della funzionalità cognitiva umana.
• Generative Adversarial Networks (GAN) – I due classificatori in GAN, il generatore e il discriminatore, accedono agli stessi dati. Il generatore produce dati falsi incorporando il feedback del discriminatore. Il discriminatore cerca di classificare se un determinato dato è reale o falso.

Differenze salienti

Di seguito sono riportate alcune differenze notevoli.

Machine Learning vs. Deep Learning: qual è il migliore?

La scelta tra machine learning e deep learning è realmente basata sui loro casi d'uso. Entrambi sono usati per creare macchine con un'intelligenza quasi umana. L'accuratezza di entrambi i modelli dipende dall'utilizzo o meno 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, l'intelligenza artificiale automatizzerà completamente le attività di industrie come l'aviazione, la guerra e le automobili nel prossimo futuro.

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