Deep Learning vs Machine Learning: qual è la differenza?

L’intelligenza artificiale è un argomento per molti non così chiaro, poiché è difficile capire come i computer possano imparare e prendere decisioni intelligenti. Tuttavia, i principi dell’IA non sono così complessi.

Machine Learning e Deep Learning sono i due concetti più importanti che rendono possibile l’intelligenza artificiale. Spesso i termini sono equiparati, ma in realtà indicano due metodi fondamentalmente diversi che hanno diversi campi di applicazione.

Classificazione concettuale

Sia il Machine Learning, sia il Deep Learning sono due sottocategorie dell’intelligenza artificiale. Entrambi gli approcci dimostrano che i computer sono in grado di prendere decisioni intelligenti. Il Deep Learning, tuttavia, è una sotto forma di Machine Learning, in quanto si basa sull’apprendimento non supervisionato.

In entrambi i casi, l’intelligenza è limitata ai singoli casi d’uso. Parliamo di una debole intelligenza artificiale in contrapposizione a una forte intelligenza artificiale che, simile a quella umana, sarebbe in grado di prendere decisioni intelligenti in molti settori e in molte circostanze.

Entrambe le tecnologie dipendono dalla disponibilità di grandi quantità di dati dalle quali i sistemi possono imparare, ma è qui che finiscono le somiglianze.

Deep Learning vs Machine Learning: quali sono le differenze?

Il Machine Learning è la tecnologia storicamente più antica e più semplice. Utilizza un algoritmo che il sistema adatta, solo dopo aver ricevuto un feedback umano. Un presupposto per l’utilizzo della tecnologia è l'esistenza di dati strutturati. Il sistema viene prima alimentato con dati strutturati e categorizzati e quindi capisce come classificare i nuovi dati a seconda del tipo. In base alla classificazione, il sistema esegue poi le attività programmate. Ad esempio è in grado di riconoscere un cane o un gatto in una foto e di spostare i file nelle cartelle corrispondenti.

Dopo una fase iniziale di applicazione, l’algoritmo è ottimizzato dal feedback umano, che indica al sistema le classificazioni errate e le categorizzazioni corrette.

Nel caso del Deep Learning i dati strutturati non sono necessari. Il sistema funziona nelle reti neurali multistrato, che combinano diversi algoritmi e sono modellate sul cervello umano. Ciò consente al sistema di elaborare anche dati non strutturati.

L’approccio è particolarmente indicato per compiti complessi, quando non tutti gli aspetti degli oggetti possono essere categorizzati in anticipo. Nel Deep Learning è il sistema stesso a individuare le caratteristiche distintive adeguate. A ogni livello, l’input viene controllato per un’altra caratteristica e il sistema usa questo procedimento per decidere come categorizzare il dato in questione.

Importante: nel Deep Learning, il sistema stesso identifica nei dati le caratteristiche distintive adeguate, senza la necessità di una categorizzazione dall’esterno. L’addestramento da parte di uno sviluppatore non è necessario. È il sistema stesso a controllare se le classificazioni cambiano a causa di un nuovo input o se ne vanno introdotte di nuove.

Mentre il Machine Learning funziona già con un database controllabile, il Deep Learning richiede molti più dati. Il sistema dovrebbe avere a disposizione oltre 100 milioni di punti dati per poter fornire risultati affidabili.

Inoltre, la tecnologia Deep Learning è più complessa da implementare. Richiede più risorse informatiche ed è molto più costosa del Machine Learning, quindi non fa al caso, almeno per il momento, della stragrande maggioranza delle aziende.

Differenze tra Machine Learning e Deep Learning in sintesi

Machine Learning Deep Learning
Formato dati Dati strutturati Dati non strutturati
Base di dati Database controllabile > 1 milione di punti dati
Addestramento È necessario un addestratore umano Sistema di auto-apprendimento
Algoritmo Algoritmo variabile Rete neurale di algoritmi
Campo di applicazione Semplici compiti di routine Compiti complessi
     

Diversi campi di applicazione

Si potrebbe considerare il Machine Learning come la tecnologia che ha preceduto il Deep Learning. Infatti, tutti i compiti che possono essere risolti con il Machine Learning possono essere gestiti anche con il Deep Learning. Non sarebbe quindi così necessario confrontare i due approcci.

Tuttavia, il Deep Learning richiede molte più risorse e ha ambiti di applicazione ben precisi e separati da quelli del Machine Learning.

Per le aziende, il ricorso a entrambe le tecnologie porta un enorme vantaggio competitivo, poiché sia il Machine Learning, sia il Deep Learning non sono ancora uno standard della quotidianità aziendale attuale.

Ambiti di applicazione del Machine Learning

Online Marketing: quali iniziative di marketing portano dei risultati? Vista la difficoltà di tenere traccia di grandi quantità di dati e di fare valutazioni affidabili, strumenti di analisi di marketing basati sul Machine Learning possono svolgere un ruolo importante. Essi possono consentire di valutare i dati esistenti e di fare previsioni affidabili su quale tipo di post può generare conversioni, quali contenuti i clienti vogliono leggere e quali canali di marketing conducono all’acquisto.

Assistenza clienti: i chatbots possono basarsi sul Machine Learning. Orientandosi sulle parole chiave contenute nella richiesta dell’utente, possono guidare il cliente verso le informazioni desiderate attraverso varie domande.

Vendita: ciò che funziona per Netflix e Amazon può essere utilizzato per la vendita. Il Machine Learning consente ai sistemi di prevedere con successo a quali prodotti e servizi i clienti saranno potenzialmente interessati. I sistemi sono in grado di fornire suggerimenti molto dettagliati, così da agevolare la vendita di intere gamme di prodotti e di articoli fortemente personalizzabili.

Business Intelligence: il Machine Learning può essere utilizzato anche per visualizzare importanti dati aziendali e fare previsioni più fondate.

Ambiti di applicazione del Deep Learning

Sicurezza IT: a differenza del Machine Learning, l’IT e il sistema di sicurezza informatica basati sul Deep Learning non riconoscono soltanto le minacce definite in precedenza, ma anche quelle nuove e ancora sconosciute, poiché vengono identificate come anomalie del modello di riconoscimento della rete neurale. Grazie al Deep Learning, l’efficacia delle misure di sicurezza può essere aumentata notevolmente.

Assistenza clienti: i chatbot basati sul Deep Learning comprendono il linguaggio umano naturale e non si basano sull’uso di parole chiave specifiche. Il dialogo è molto più efficace e la soluzione offerta è più precisa.

Content Creation: con il Deep Learning si può automatizzare la creazione di contenuti. Se il contenuto disponibile nella base di dati è sufficiente, il sistema può creare da questo nuovi contenuti ed effettuare traduzioni in modo indipendente.

Assistenti vocali: gli assistenti digitali come Siri, Alexa e Google si basano sul Deep Learning e si stanno inserendo nel contesto aziendale. Gli utenti possono chiedere, semplicemente a voce, di effettuare ordini, inviare e-mail, creare report o effettuare ricerche.

In aggiunta a questi ambiti, le due tecnologie sono utilizzate anche in molti altri settori della vita, come la medicina, la scienza e la mobilità.


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