Deep learning vs. machine learning: in cosa si differenziano?
L’apprendimento automatico (machine learning) e il deep learning permettono ai sistemi di IA di apprendere dai dati e di riconoscere schemi. La differenza principale tra apprendimento automatico e deep learning è che il primo comprende diversi metodi e tipi di modelli, come la regressione, gli alberi decisionali, le macchine a vettori di supporto o le reti neurali. Il deep learning, invece, si basa specificamente su reti neurali profonde composte da più strati.
Riassunto
- Le reti neurali elaborano le informazioni attraverso uno strato di input, strati nascosti e uno strato di output.
- L’apprendimento automatico permette ai sistemi di imparare dai dati e di riconoscere schemi senza che ogni regola venga programmata in modo esplicito.
- Il deep learning è un ramo specifico dell’apprendimento automatico che utilizza reti neurali artificiali con più strati di elaborazione.
- Le differenze principali riguardano il formato e la quantità dei dati, la selezione delle caratteristiche, la struttura del modello, le risorse necessarie e l’ambito di applicazione.
- L’apprendimento automatico e il deep learning vengono utilizzati, ad esempio, nell’online marketing, nell’assistenza clienti e nella business intelligence.
Deep learning vs. machine learning: qual è la differenza tra apprendimento automatico e deep learning?
Sia l’apprendimento automatico sia il deep learning fanno parte dell’intelligenza artificiale. Entrambi gli approcci si basano su metodi con cui i sistemi di IA vengono addestrati a elaborare dati, riconoscere schemi e adattare i propri modelli per fare previsioni o prendere decisioni. In questo contesto, il deep learning è un ramo dell’apprendimento automatico che utilizza reti neurali a più strati.
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Reti neurali
Per capire meglio la differenza tra apprendimento automatico e deep learning, conviene innanzitutto vedere come funzionano le reti neurali. Le reti neurali sono modelli computazionali la cui architettura si ispira in modo generale al funzionamento del cervello umano. Sono formate da numerose unità di calcolo interconnesse che elaborano le informazioni attraverso diversi strati. In genere si distinguono tre tipi:
- Strato di input (input layer): riceve i dati che la rete deve elaborare.
- Strati nascosti (hidden layers): elaborano le informazioni ed estraggono schemi e caratteristiche rilevanti.
- Strato di output (output layer): fornisce il risultato finale.
Lo strato di input e lo strato di output segnano l’inizio e la fine della rete neurale. Tra i due si trovano i cosiddetti strati nascosti, che possono avere strutture molto diverse. I modelli semplici possono avere uno o pochi strati nascosti, mentre le reti neurali profonde possono comprendere numerosi strati e un numero di parametri che può arrivare a centinaia di miliardi o addirittura superare i mille miliardi. Ogni strato esegue determinate operazioni sulle informazioni ricevute e trasmette il risultato a quelli successivi.
Questi strati possono essere intesi come diversi livelli di elaborazione. Man mano che le informazioni attraversano la rete, possono essere apprese rappresentazioni sempre più complesse. In una rete destinata al riconoscimento di immagini, ad esempio, alcuni strati possono rilevare caratteristiche semplici come linee o bordi, mentre altri combinano queste informazioni per identificare forme e strutture più complesse, come occhi, orecchie o pelo.
Durante l’addestramento, i parametri della rete, compresi i pesi delle connessioni, vengono regolati per ridurre progressivamente gli errori nei risultati. In questo modo, ad esempio, un sistema può imparare a distinguere se in un’immagine compare un cane o un gatto.
Apprendimento automatico
Il termine “machine learning” significa apprendimento automatico. Si tratta di un ambito dell’intelligenza artificiale in cui un sistema non ha bisogno di ricevere tutte le regole programmate in modo esplicito. Viene invece addestrato con dei dati per apprendere schemi e relazioni che potrà poi utilizzare per classificare nuovi dati, fare previsioni o supportare le decisioni.
L’apprendimento automatico può utilizzare diversi metodi, come alberi decisionali, modelli di regressione, macchine a vettori di supporto o reti neurali. I metodi tradizionali vengono spesso impiegati per compiti in cui i dati sono relativamente gestibili e le caratteristiche rilevanti possono essere selezionate o preparate in anticipo.
Deep learning
Il deep learning è un ramo specifico dell’apprendimento automatico. Anche in questo caso un sistema viene addestrato con dei dati per apprendere schemi ed elaborare nuove informazioni. La differenza principale è che il deep learning utilizza reti neurali artificiali con più strati di elaborazione, in grado di apprendere rappresentazioni sempre più complesse dei dati.
Non esiste un numero minimo di strati che stabilisca quando una rete neurale possa essere considerata “profonda”. Il termine viene utilizzato in generale per le reti che hanno più strati di elaborazione e la cui architettura permette di apprendere rappresentazioni gerarchiche dei dati.
Uno dei principali vantaggi del deep learning è che può apprendere automaticamente molte delle caratteristiche rilevanti a partire dai dati stessi. Nei metodi classici di apprendimento automatico, queste caratteristiche vengono selezionate o preparate più spesso in anticipo. Per questo il deep learning è particolarmente adatto a compiti complessi e a grandi quantità di dati, ad esempio per il riconoscimento di immagini, il riconoscimento vocale, la traduzione automatica o l’IA generativa. Tuttavia, grazie ai modelli preaddestrati e al transfer learning (apprendimento per trasferimento), può essere utilizzato in modo efficace anche con insiemi di dati più piccoli e specializzati, perché le conoscenze acquisite in precedenza possono essere sfruttate e adattate a nuovi compiti.
Riepilogo delle differenze tra deep learning e apprendimento automatico
| Apprendimento automatico | Deep learning | |
|---|---|---|
| Formato dei dati | Di solito si utilizza con dati strutturati, ad esempio tabelle o valori di misurazione. | Particolarmente adatto a dati non strutturati, come immagini, voce o testi. |
| Quantità di dati | Spesso può funzionare con insiemi di dati piccoli o medi. | L’addestramento da zero richiede in genere grandi quantità di dati. |
| Selezione delle caratteristiche | Le caratteristiche rilevanti vengono di solito selezionate o preparate in anticipo. | Può apprendere automaticamente molte caratteristiche rilevanti durante l’addestramento. |
| Struttura del modello | Può utilizzare diversi metodi, come alberi decisionali, modelli di regressione, macchine a vettori di supporto o reti neurali. | Utilizza reti neurali profonde con più strati. |
| Risorse necessarie | In genere richiede meno potenza di calcolo e può essere più semplice da implementare. | In genere richiede più potenza di calcolo e può essere più complesso da implementare. |
| Ambito di applicazione | Molto adatto a compiti ben definiti, soprattutto con dati strutturati. | Molto adatto a compiti complessi come il riconoscimento di immagini, il riconoscimento vocale o l’IA generativa. |
Diversi ambiti di applicazione
Online marketing
Nell’ambito dell’online marketing, le aziende utilizzano strumenti di analisi basati sull’apprendimento automatico per analizzare i dati disponibili e fare previsioni su quale tipo di contenuto genera più conversioni, quali contenuti interessano di più ai clienti o quali canali di marketing portano più spesso a un acquisto.
Assistenza clienti
Anche i chatbot per l’assistenza clienti possono utilizzare l’apprendimento automatico e il deep learning. I chatbot più semplici funzionano spesso con regole fisse, parole chiave o alberi decisionali. Riconoscono determinati termini in una richiesta e guidano gli utenti passo dopo passo verso una risposta adeguata.
I chatbot di IA moderni, invece, utilizzano spesso l’elaborazione del linguaggio naturale, i modelli linguistici di grandi dimensioni e tecniche di deep learning. Questi modelli vengono di solito sviluppati in più fasi: dopo un ampio preaddestramento possono essere sottoposti a fine-tuning (messa a punto) e ad altri processi di adattamento, per adeguare meglio le risposte all’ambito di applicazione specifico. In questo modo possono elaborare il linguaggio naturale, riconoscere le relazioni all’interno delle richieste e rispondere con maggiore flessibilità a diverse formulazioni.
Business intelligence
Nell’ambito della business intelligence, l’apprendimento automatico può aiutare ad analizzare i dati aziendali, a individuare schemi e anomalie e a fare previsioni. In questo modo è possibile valutare meglio, ad esempio, l’andamento delle vendite, la domanda, il comportamento dei clienti o determinati rischi. Il deep learning diventa particolarmente utile quando occorre elaborare grandi volumi di dati o informazioni non strutturate, come testi, immagini, voce o dati comportamentali complessi.