Deep learning e machine learning

Il deep learning è una forma avanzata di apprendimento automatico (machine learning, ML) che utilizza reti neurali multilivello, mentre il machine learning tradizionale si avvale spesso di algoritmi più semplici, come alberi decisionali o modelli lineari. La struttura più complessa delle reti neurali nel deep learning permette di riconoscere schemi più intricati all’interno di grandi volumi di dati.

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Sia l’apprendimento automatico che il deep learning fanno parte dell’ intelligenza artificiale. In definitiva, entrambi i metodi permettono ai computer di prendere decisioni intelligenti. Tuttavia, il deep learning è un sottoinsieme dell’apprendimento automatico, poiché si basa su tecniche di apprendimento non supervisionato.

In entrambi i casi, l’intelligenza si limita a specifici casi d’uso. Si parla di intelligenza artificiale debole in contrasto con l’intelligenza artificiale forte, che sarebbe in grado di prendere decisioni intelligenti su un ampio spettro di ambiti e situazioni, proprio come un essere umano.

Deep learning e machine learning: quali sono le differenze?

Storicamente, l’apprendimento automatico è la tecnologia più vecchia e semplice. Si basa su un algoritmo capace di adattare il sistema in risposta al feedback umano. Un requisito fondamentale per il suo utilizzo è la disponibilità di dati strutturati. Il sistema viene inizialmente alimentato con dati strutturati e categorizzati, permettendogli di apprendere come organizzare e analizzare nuovi dati dello stesso tipo in maniera autonoma. In base alla categorizzazione ricevuta, il sistema esegue attività predefinite. Ad esempio, analizzando una foto, può determinare se l’immagine raffigura un gatto o un cane e, a seconda del risultato, organizza automaticamente i file spostandoli nella cartella appropriata.

Dopo la fase iniziale di utilizzo, l’algoritmo viene ottimizzato grazie al feedback umano. Qui il sistema viene istruito riguardo agli errori di organizzazione e alle categorizzazioni corrette.

Nel deep learning non sono necessari dati strutturati. Il sistema utilizza reti neurali multistrato che integrano diversi algoritmi, simulando in modo semplificato il funzionamento del cervello umano. Così, il sistema riesce a gestire anche dati non strutturati, risultando particolarmente adatto per compiti complessi in cui non è possibile categorizzare immediatamente tutti gli aspetti degli oggetti.

Con questo metodo, il sistema definisce autonomamente i propri criteri di valutazione. Ogni strato analizza l’input in base a una caratteristica specifica, utilizzando queste informazioni per determinare come categorizzarlo.

Importante: nel deep learning il sistema stabilisce autonomamente i criteri per valutare i dati, senza bisogno di categorizzazioni predefinite. Non è necessario che uno sviluppatore o una sviluppatrice addestri il sistema, poiché questo si adatta autonomamente ai nuovi input, modificando le categorizzazioni esistenti o creando nuove categorie.

A differenza dell’apprendimento automatico, che può funzionare con una quantità di dati più limitata, il deep learning richiede una base di dati molto più ampia per poter operare. Per ottenere risultati affidabili, il sistema necessita di una base dati superiore ai 100 milioni di dati.

Inoltre, la tecnologia su cui si basa è più complessa da sviluppare rispetto al machine learning. Richiede maggiore potenza di calcolo e risorse IT avanzate, rendendola nettamente più costosa.

Differenze fra il deep learning e l’apprendimento automatico

Diversi ambiti di impiego

L’apprendimento automatico può essere considerato una tecnologia che ha preceduto il deep learning. In effetti, tutti i compiti affrontabili con il machine learning possono essere gestiti anche dal deep learning. Per questo motivo, non sarebbe strettamente necessario mettere a confronto queste due tecnologie.

Tuttavia, poiché il deep learning richiede molte più risorse, questo approccio può risultare inefficiente in alcuni casi. Di conseguenza, le due tecnologie vengono chiaramente differenziate e ciò che il machine learning può gestire viene affidato a questa tecnologia.

Per le aziende, l’adozione di entrambe le tecnologie offre un enorme vantaggio competitivo, poiché né l’apprendimento automatico né il deep learning sono ancora considerati standard aziendali consolidati.

Ambi di impiego: deep learning e apprendimento automatico

Nell’ambito dell’online marketing, le aziende impiegano spesso strumenti di analisi per il marketing basati sull’apprendimento automatico. Analizzando i dati esistenti, queste tecnologie sono in grado di fornire previsioni affidabili su quali tipi di contenuti generano conversioni, quali contenuti attirano maggiormente l’interesse dei clienti e quali canali di marketing vengono principalmente considerati per l’acquisto.

Anche i chatbot per l’assistenza clienti possono basarsi sul machine learning. Successivamente, si concentrano sulle parole chiave presenti nelle ricerche dei clienti e possono guidarli in modo mirato verso le informazioni desiderate, utilizzando domande specifiche o opzioni selezionabili. Tuttavia, i chatbot basati sul deep learning sono in grado di comprendere il linguaggio naturale, senza essere vincolati a parole chiave specifiche per interpretare le richieste. Questo approccio consente un dialogo più fluido e naturale, offrendo soluzioni decisamente più precise e personalizzate.

Gli assistenti vocali digitali come Siri, Alexa e Google si basano principalmente sulla sintesi vocale e il deep learning. Anche in contesto aziendale stanno emergendo i primi assistenti vocali. Qui gli utenti possono, ad esempio, fare richieste in linguaggio naturale per eseguire ordini, inviare e-mail, generare report o effettuare ricerche. I sistemi precedenti, basati sul machine learning, non erano in grado di comprendere le sfumature del linguaggio, rendendoli meno adatti.

Mentre nell’ambito della business intelligence l’apprendimento automatico può essere utilizzato per visualizzare importanti dati aziendali e rendere comprensibili le previsioni per chi prende le decisioni, con il deep learning nell’ambito dell’IA generativa è possibile creare grafici e immagini personalizzate a partire da semplici prompt. Nell’ambito della creazione di contenuti sono utili approcci come i modelli linguistici di grandi dimensioni o l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP), basati su algoritmi di deep learning.