Il machine learning (ML) e il deep learning (DL), pur utilizzando entrambi algoritmi per risolvere problemi complessi, presentano differenze sostanziali e applicative. L’apprendimento profondo, una sorta di specializzazione di quello automatico, impiega reti neurali simili al cervello umano per elaborare dati anche non strutturati.
Il machine learning (ML) e il deep learning (DL) sono due aspetti complementari dell’intelligenza artificiale (AI), anche se talvolta sono usati impropriamente come sinonimi. Entrambi i processi sono fondamentali affinché si possa fare vera innovazione tecnologica attraverso l’utilizzo degli algoritmi predittivi. Anche se spesso i campi di applicazione sono simili (per non dire esattamente gli stessi), i processi e i risultati ottenuti con queste due tecnologie sono ben diversi. L’espressione machine learning indica i processi di apprendimento automatico, mentre il deep learning può essere considerato il passo successivo, ossia un apprendimento approfondito, più dettagliato, complesso e specifico. Comprendere queste differenze è essenziale per chiunque desideri approfondire il campo dell'intelligenza artificiale, poiché permette di distinguere tra i vari livelli di complessità e le capacità delle tecnologie coinvolte.
L'intelligenza artificiale è il motore della rivoluzione tecnologica
L'intelligenza artificiale, il machine learning e il deep learning sono sempre più cruciali per la crescita delle aziende e lo sviluppo di vari settori, dalla sanità alla mobilità fino all’industria e all’automazione. L'AI è capace di afferrare la logica che sta alla base delle operazioni tipiche dell’intelligenza umana, così replica i processi in maniera sistematica ed efficace, migliorando di volta in volta la propria capacità di trovare soluzioni a problemi complessi. Il machine learning, che è un sottoinsieme dell'AI, utilizza algoritmi che apprendono dai dati, mentre il deep learning sfrutta reti neurali multilivello per analizzare grandi quantità di dati e riconoscere pattern più complessi.
Le aziende sfruttano l'AI per automatizzare processi, migliorare l'efficienza operativa e ottenere vantaggi competitivi. Per esempio, nella sanità l'AI analizza immagini mediche, può individuare malattie e personalizzare trattamenti, così come nel settore finanziario rileva frodi, valuta rischi di credito e automatizza il trading. Ancora, nella vendita al dettaglio prevede la domanda, ottimizza le catene di fornitura e personalizza l'esperienza del cliente, mentre nei trasporti aiuta lo sviluppo dei veicoli a guida autonoma e gestisce il traffico. Insomma, l'apprendimento automatico è la chiave per permettere lo sviluppo di sistemi predittivi che anticipano le esigenze dei clienti, migliorando la loro soddisfazione e la fidelizzazione. Queste tecnologie hanno le potenzialità per trasformare interi settori, permettendo alle aziende di automatizzare processi, prendere decisioni basate sui dati e sviluppare soluzioni innovative, fondamentali per rimanere competitive e prosperare. Ma facciamo un passo indietro, analizzando separatamente il machine learning e il deep learning.
Cos’è il machine learning?
Il machine learning, o apprendimento automatico, è una branca dell'intelligenza artificiale che si concentra sulla capacità delle macchine di apprendere dai dati, grazie anche a previsioni statistiche. Questo avviene senza che le macchine vengano programmate esplicitamente per eseguire compiti specifici. Gli algoritmi di machine learning, infatti, possono essere classificati in due categorie principali: ad apprendimento supervisionato e non supervisionato. Nell'apprendimento supervisionato, gli algoritmi vengono addestrati su un set di dati etichettati, cioè dati che includono sia l'input sia l'output desiderato, e questo consente all'algoritmo di imparare a prevedere l'output corretto per nuovi dati simili. Nell'apprendimento non supervisionato, al contrario, gli algoritmi lavorano su dati non etichettati, cercando di trovare modelli o raggruppamenti all'interno dei dati stessi, come nel caso del clustering o dell'analisi delle componenti principali.
Una caratteristica distintiva del machine learning è la sua capacità di migliorare le prestazioni nel tempo, con l'aumento dei dati disponibili e il perfezionamento degli algoritmi stessi. Questo processo prende il nome di addestramento e implica l'utilizzo di grandi quantità di dati, a volte anche provenienti da contesti differenti. Un esempio pratico di machine learning è rappresentato dai sistemi di visione artificiale, utilizzati nei settori come l'automotive, dove i sistemi devono riconoscere gli oggetti a partire dalle informazioni raccolte dai sensori. L'algoritmo impara a distinguere tra animali, cose e persone, migliorando continuamente grazie alla sua capacità di memorizzare le situazioni precedenti. La sua forza risiede nell'abilità di adattarsi e migliorarsi attraverso l'esperienza, trovando informazioni nascoste nei dati e rendendo possibili applicazioni avanzate in vari campi.
Che cos’è il deep learning?
Il deep learning è un sottoinsieme dell'apprendimento automatico che sfrutta reti neurali artificiali multilivello, chiamate anche reti neurali profonde, per simulare la complessa capacità decisionale del cervello umano. A differenza dei tradizionali modelli di machine learning che utilizzano reti neurali semplici con uno o due strati computazionali, i modelli di deep learning impiegano tre o più strati, spesso addirittura centinaia o migliaia, per svolgere compiti sempre più complessi e con numerose variabili da considerare. Questo approccio permette di gestire e analizzare quantità di dati molto maggiori, individuando pattern complessi e relazioni che sarebbero difficili da rilevare con metodi più semplici. Una delle caratteristiche distintive del deep learning è la capacità di fare previsioni accurate dai dati grezzi e non strutturati, senza la necessità di stabilire obiettivi a priori. Inoltre, questi modelli possono valutare e affinare i loro output per aumentare la precisione più rapidamente dei sistemi di machine learning. Per questo il deep learning è alla base di molte applicazioni di intelligenza artificiale che incontriamo nella vita quotidiana, come assistenti digitali, telecomandi vocali, rilevamento di frodi con carte di credito, auto a guida autonoma e intelligenza artificiale generativa.
Le differenze tra machine learning e deep learning
Il machine learning e il deep learning sono entrambi sottocategorie dell'intelligenza artificiale, con il secondo che rappresenta una specializzazione sofisticata del primo. Il machine learning implica che i computer apprendano dai dati utilizzando algoritmi per eseguire compiti senza una programmazione esplicita. Questi algoritmi includono metodi come la regressione lineare (una tecnica statistica classica per studiare due o più variabili) e gli alberi decisionali (o sistemi di decision making). Al contrario, il deep learning utilizza reti neurali artificiali basate sulla struttura del cervello umano, permettendo di elaborare dati non strutturati come documenti, immagini e testo in modo più efficiente. Il deep learning è più avanzato rispetto al machine learning tradizionale, per diverse ragioni: gli algoritmi si basano, infatti, su sistemi multi-strato, capaci di comprendere schemi intricati nei dati. Questa complessità consente ai modelli di deep learning di estrarre automaticamente le caratteristiche e migliorare dagli errori, riducendo la necessità di interventi umani. Inoltre, mentre il machine learning può funzionare con migliaia di dati, il deep learning richiede set di informazioni molto più grandi per funzionare efficacemente.
Gli ambiti di applicazione del machine learning e del deep learning
Il machine learning è adatto per compiti con dati strutturati e dove l'intervento umano può guidare il processo, come la manutenzione predittiva, il rilevamento delle frodi e i sistemi di raccomandazione. Al contrario, il deep learning eccelle nella gestione di dati non strutturati e nella scoperta di schemi nascosti. È particolarmente utile nel riconoscimento di immagini e voci, nell'elaborazione del linguaggio naturale e nei compiti di problem solving complessi come la guida autonoma. Inoltre, i modelli di deep learning hanno maggior capacità di adattamento e miglioramento nel tempo, sulla base dei dati immessi e dell’evoluzione dei processi di apprendimento. Possono elaborare dati instabili con variazioni significative, rendendoli ideali per applicazioni come l'analisi delle transazioni finanziarie e il rilevamento delle frodi. I modelli di deep learning permettono anche la generalizzazione dai dati non strutturati, riconoscendo significati simili in frasi diverse o suggerendo nuovi prodotti in base ai modelli di acquisto.
