Machine Learning vs Deep Learning: qual è la differenza?
Hai mai sentito parlare di Machine learning e Deep learning? Sono due concetti strettamente legati all’intelligenza artificiale, ma cosa significano nello specifico? E in cosa si differenziano? Per scoprirlo, continua a leggere questo articolo.
Intelligenza artificiale
L’intelligenza artificiale (IA), secondo la definizione ufficiale del Parlamento Europeo, è l’abilità di una macchina di mostrare capacità tipiche dell’uomo, come il ragionamento, l’apprendimento, la pianificazione e la creatività. Se vuoi approfondire questo argomento, puoi leggere il mio articolo in merito.
In cosa differisce l’IA dalle altre tecnologie? A differenza dei software tradizionali, che seguono regole rigide e predefinite, l’intelligenza artificiale non si basa esclusivamente sulla programmazione, bensì sull’apprendimento a partire dai dati. La tipologia di apprendimento adottata dipende dallo scopo dell’IA e ne determina anche la sua classificazione.
Ed è proprio qui che emergono le differenze tra Machine Learning e Deep Learning. Vediamo di cosa si tratta.
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Il Machine Learning
Il Machine Learning (ML) è una branca dell’intelligenza artificiale che si occupa dello sviluppo di algoritmi e modelli di apprendimento automatico. Questi modelli utilizzano dati per addestrare l’IA, permettendole di apprendere dall’esperienza e migliorare le sue prestazioni nel tempo. Se vuoi approfondire, puoi leggere anche il mio articolo Machine Learning: cos’è e a cosa serve la tecnologia di apprendimento automatico.
Esistono quattro tipologie di apprendimento nel ML:
- apprendimento supervisionato: per addestrare l’IA vengono utilizzati dataset etichettati, affinchè impari a classificare i dati o a fare previsioni.
- apprendimento non supervisionato: vengono utilizzati dataset non etichettati, quindi l’algoritmo cerca autonomamente pattern nascosti nei dati.
- apprendimento semi-supervisionato: è un mix tra i due precedenti, in cui l’IA apprende da un mix di dati etichettati e non etichettati.
- apprendimento per rinforzo: l’algoritmo non viene addestrato con i dati, ma attraverso un sistema di tentativi ed errori.
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Il Deep Learning
Il Deep Learning (DL) è un’evoluzione del Machine Learning: in pratica, è un sottoinsieme delle reti neurali, che a loro volta sono un sottoinsieme del Machine Learning. Per capire cos’è il Deep Learning vediamo quindi cosa sono le reti neurali.
Le reti neurali artificiali (Artificial Neural Networks, ANN) sono modelli ispirati al funzionamento del cervello umano: utilizzano neuroni artificiali per elaborare dati attraverso calcoli matematici complessi.
Queste reti hanno vari livelli di elaborazione: il termine Deep (che in inglese significa “profondo”) si riferisce proprio alla profondità dei livelli computazionali della rete neurale.
La differenza principale tra Machine Learning tradizionale e Deep Learning risiede proprio nella struttura delle reti neurali: il Machine Learning utilizza modelli meno profondi, con un numero limitato di livelli, mentre il Deep Learning impiega reti neurali profonde, con almeno tre livelli computazionali o più.
In particolare, il deep learning sfrutta l’apprendimento non supervisionato, quindi grandi dataset di dati non etichettati, e questo lo rende adatto per applicazioni avanzate di IA che sono già diffuse, come l’IA generativa, gli assistenti digitali e i chatbot, la computer vision, ovvero il riconoscimento delle immagini, o la generazione automatica di codici: a tal proposito, puoi leggere il mio articolo AI code assistant.
Dunque, come abbiamo visto sia il Machine Learning che il Deep Learning sono metodologie di apprendimento automatico, ma con approcci e applicazioni differenti. Il Machine Learning utilizza algoritmi più semplici e meno profondi, mentre il Deep Learning sfrutta reti neurali complesse e stratificate per elaborare enormi quantità di dati.
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