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Deep Learning vs Machine Learning: quali sono le differenze?

Quando parliamo di intelligenza artificiale facciamo riferimento a un concetto ormai divenuto piuttosto comune. Le innovazioni tecnologiche sono però in continua evoluzione, e non è un caso se oggi si parla sempre più spesso anche di “Maschinelles Lernen” e persino di “Deep Learning”.
Ma di cosa si tratta? Scopriamo di più in questo articolo.

Quando si parla di Deep Learning

Per Deep Learning si intende “apprendimento approfondito”, ossia un nuovo approccio all’apprendimento automatico delle macchine che prende come riferimento la struttura del cervello umano. L’obiettivo di questo metodo di apprendimento è proprio quello di emulare il comportamento razionale dell’uomo, offrendo alle macchine gli strumenti per poter prendere delle decisioni in autonomia.

Affinché questo avvenga il Deep Learning sfrutta delle “reti neurali artificiali”, ossia dei modelli di calcolo matematico-statistici che si basano sul funzionamento delle reti neurali biologiche umane. Queste reti funzionano attraverso una costante interconnessione di informazioni, e sono estremamente sensibili agli input ricevuti dai dati esterni e interni.

Un efficiente utilizzo delle tecnologie di Deep Learning è possibile solo utilizzando un’elevata quantità di dati e algoritmi. Questo perché nell’apprendimento approfondito le reti neurali imparano ad analizzare ed elaborare i dati in modo autonomo, e il calcolo computazionale richiesto è estremamente elevato e complesso.

Parliamo quindi di Deep Learning quando facciamo riferimento a un’applicazione che utilizza algoritmi di questo genere per aggregare tutta una serie di dati. Sistemi simili vengono infatti impiegati per il riconoscimento di immagini o di conversazioni parlate.

Le differenze con Machine Learning

Il Deep Learning è una sottocategoria del Machine Learning. Esistono quindi diverse analogie e differenze fra queste due tecnologie.
La prima grande differenza con il Machine Learning risiede nel diverso approccio ai cosiddetti “dati strutturati”, ossia tutta quella serie di informazioni precedentemente fornite al sistema informatico.
Nel caso del Machine Learning questi dati vengono precedentemente caricati e categorizzati in modo da fornire alla macchina gli strumenti per classificarli ed elaborarli. Questo processo consente alla macchina di ottimizzare le sue capacità di apprendimento, insegnandole quali sono le classificazioni corrette, e quali quelle errate.

Nel caso del Deep Learning, invece, i dati strutturati non sono necessari! Questo perché il sistema funziona sulla base delle reti neurali multistrato che sono in grado di elaborare anche dati non strutturati. In questo caso, quindi, è il sistema che riesce a comprendere in autonomia le caratteristiche degli input ricevuti, e classificarli correttamente.

Proprio in questo diverso approccio risiede anche l’altra grande differenza fra i due sistemi. Il Deep Learning richiede una potenza computazionale elevata, e questo comporta anche dei costi notevoli per il suo sviluppo e utilizzo.

Altre differenze sostanziali sono:

  • Intervento dell’uomo: il Deep Learning è molto più autonomo e indipendente dall’uomo, mentre il Machine Learning richiede un intervento diretto e costante da parte degli sviluppatori.
  • Tempi di risposta: il Machine Learning restituisce delle risposte in tempi rapidi una volta impostato correttamente, tuttavia la potenza computazionale è limitata. Il Deep Learning, essendo più complesso, richiede più tempo nel suo sviluppo, ma al termine di questo processo i risultati sono istantanei.

I diversi campi di applicazione

Sebbene Machine Learning e Deep Learning facciano parte della stessa grande “famiglia” dell’apprendimento intelligente delle macchine, le due tecnologie hanno ambiti di applicazione completamente differenti.

Maschinelles Lernen

Gli ambiti di applicazione del Machine Learning possono essere variegati:

  • Marketing digitale: le capacità di analisi dei dati basate sul Machine Learning possono essere sfruttate per effettuare analisi e valutazioni affidabili su quali contenuti digitali possono creare più conversioni, quali sono i target più fidelizzati e quali canali di marketing e comunicazione sono più efficaci. Tutto questo consente di ottimizzare le strategie di marketing e rendere più efficiente l’allocazione delle risorse disponibili.
  • Customer Care: i bots sono un importante strumento di assistenza per i clienti. Basandosi su alcune parole chiave, sono in grado di comprendere le richieste del cliente, e guidarlo verso la risoluzione delle sue problematiche.
  • Vendita: il Machine Learning consente di prevedere in anticipo quali sono le intenzioni di acquisto dei clienti, proponendo loro inserzioni personalizzate in modo da agevolare la vendita.

Deep Learning

Gli ambiti di applicazione del Deep Learning sono:

  • Assistenti vocali: i più comuni servizi di assistenza vocale si basano proprio su logiche di Deep Learning. Queste tecnologie, infatti, si basano su un approfondito livello di apprendimento da parte dei dispositivi, che sono in questo modo capaci di restituire risposte sempre più coerenti con le esigenze e le caratteristiche dell’utente.
  • Customer Care: le chatbots che sfruttano il Deep Learning sono più efficaci nell’offrire assistenza ai clienti. Questo perché comprendono e apprendono il linguaggio umano e non si basano sull’uso di parole chiave.
  • Sicurezza: la rete neurale che utilizza il Deep Learning è in grado di riconoscere qualsiasi minaccia alla sicurezza in quanto vengono rilevate come “anomalie” dai modelli di riconoscimento appresi. La sicurezza che questi sistemi sono in grado di offrire è quindi molto elevata.
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