Machine learning vs. Deep learning – Differenze chiave

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

L’AI si occupa di macchine automatizzate che risolvono problemi e prendono decisioni imitando le capacità cognitive umane. Il Machine Learning e il Deep Learning sono sottodomini dell’AI. Il Machine Learning è un’AI che può effettuare previsioni con un minimo intervento umano. Il Deep Learning, invece, è un subset del Machine Learning che utilizza reti neurali per prendere decisioni imitando i processi neurali e cognitivi della mente umana.

L’immagine sopra illustra la gerarchia. Continueremo a spiegare le differenze tra Machine Learning e Deep Learning. Ciò ti aiuterà a scegliere la metodologia appropriata in base alla sua applicazione e area di focus. Discutiamone nel dettaglio.

Machine Learning in a Nutshell

Il Machine Learning consente agli esperti di “addestrare” una macchina facendola analizzare enormi dataset. Più dati la macchina analizza, più precisi possono essere i risultati che produce prendendo decisioni e previsioni per eventi o scenari non visti.

I modelli di Machine Learning richiedono dati strutturati per effettuare previsioni e decisioni accurate. Se i dati non sono etichettati e organizzati, i modelli di Machine Learning non riescono a comprenderli con precisione, e diventano un dominio del Deep Learning.

La disponibilità di enormi volumi di dati nelle organizzazioni ha reso il Machine Learning un componente integrale della processo decisionale. I motori di raccomandazione sono l’esempio perfetto di modelli di Machine Learning. I servizi di streaming come Netflix imparano le tue preferenze di contenuto e suggeriscono contenuti simili in base alle tue abitudini di ricerca e storia di visualizzazione.

Per capire come vengono addestrati i modelli di Machine Learning, analizziamo prima i tipi di ML.

Esistono quattro tipi di metodologie nel Machine Learning.

• Apprendimento supervisionato – Richiede dati etichettati per fornire risultati precisi. Spesso richiede l’apprendimento di più dati e regolazioni periodiche per migliorare i risultati.
• Apprendimento semisupervisionato – È un livello intermedio tra apprendimento supervisionato e non supervisionato che esibisce la funzionalità di entrambi i domini. Può fornire risultati su dati parzialmente etichettati e non richiede regolazioni continue per fornire risultati precisi.
• Apprendimento non supervisionato – Scopre modelli e informazioni nei dataset senza intervento umano e fornisce risultati precisi. Il clustering è l’applicazione più comune dell’apprendimento non supervisionato.
• Apprendimento per rinforzo – Il modello di apprendimento per rinforzo richiede feedback costanti o rinforzo man mano che arrivano nuove informazioni per fornire risultati precisi. Utilizza anche una “Funzione di ricompensa” che consente l’apprendimento autonomo premiendo i risultati desiderati e penalizzando quelli errati.

Deep Learning in a Nutshell

I modelli di Machine Learning richiedono intervento umano per migliorare la precisione. Al contrario, i modelli di Deep Learning migliorano se stessi dopo ogni risultato senza supervisione umana. Tuttavia, spesso richiedono volumi di dati più dettagliati e lunghi.

La metodologia di Deep Learning progetta un modello di apprendimento sofisticato basato su reti neurali ispirate alla mente umana. Questi modelli hanno多 livelli di algoritmi chiamati neuroni. Continuano a migliorare senza intervento umano, come la mente cognitiva che continua a migliorare e evolversi con la pratica, le revisioni e il tempo.

I modelli di Deep Learning vengono utilizzati principalmente per la classificazione e l’estrazione di caratteristiche. Ad esempio, i modelli profondi si nutrono di un dataset nel riconoscimento facciale. Il modello crea matrici multidimensionali per memorizzare ogni caratteristica facciale come pixel. Quando gli chiedi di riconoscere un’immagine di una persona che non ha visto, la riconosce facilmente abbattendo le caratteristiche facciali limitate.

• Reti Neurali Convolutive (CNN) – La convoluzione è il processo di assegnazione di pesi a diversi oggetti di un’immagine. In base a questi pesi assegnati, il modello CNN li riconosce. I risultati si basano su quanto vicini questi pesi siano al peso dell’oggetto alimentato come set di addestramento.
• Rete Neurale Ricorrente (RNN) – A differenza della CNN, il modello RNN ripassa i risultati precedenti e i punti di dati per prendere decisioni e previsioni più accurate. È una replica reale della funzionalità cognitiva umana.
• Reti Adversarie Generative (GAN) – I due classificatori in GAN, il generatore e il discriminatore, accedono ai dati. Il generatore produce dati falsi incorporando il feedback del discriminatore. Il discriminatore tenta di classificare se un dato è reale o falso.

Differenze salienti

Di seguito sono riportate alcune differenze significative.

Machine Learning vs. Deep Learning – Quale è il migliore?

La scelta tra Machine Learning e Deep Learning dipende realmente dai casi d’uso. Entrambi vengono utilizzati per creare macchine con intelligenza quasi umana. La precisione di entrambi i modelli dipende dal fatto che si utilizzino i KPI e gli attributi di dati pertinenti.

Il Machine Learning e il Deep Learning diventeranno componenti di routine delle attività aziendali in tutti i settori. Senza dubbio, l’AI automatizzerà completamente le attività industriali come l’aviazione, la guerra e le auto nel prossimo futuro.

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