Qual è la differenza tra deep learning e machine learning
Deep learning e machine learning due faccie della stessa medaglia.
Il deep learning e il machine learning sono due concetti che spesso vengono confusi tra loro, ma che in realtà hanno delle differenze significative. Entrambi sono una branca dell’intelligenza artificiale, ovvero la disciplina che si occupa di creare sistemi in grado di apprendere dai dati e di svolgere compiti che normalmente richiederebbero l’intervento dell’essere umano.
La differenza tra le due tecnologie risiede nel fatto che, il deep learning è un sottoinsieme del machine learning, e si basa su una tecnologia più avanzata e sofisticata: le reti neurali artificiali.
Nel proseguo di questo articolo, vedremo quali sono le caratteristiche principali di queste due tecniche e quali sono i loro ambiti applicativi.
In più, vedremo perché è importante seguire un corso di formazione per apprendere tutte le conoscenze necessarie per utilizzare al meglio queste tecnologie.
Cos’è il machine learning?
Il machine learning è la tecnica che permette ai sistemi informatici di apprendere dai dati senza essere esplicitamente programmati. Si basa su algoritmi tradizionali che analizzano i dati, ne estraggono delle regole e delle relazioni, e in base a queste prendono delle decisioni, questo tipo di tecnologia però richiede un feedback umano per ottimizzare l’algoritmo, e si adatta ai cambiamenti dei dati nel tempo.
Il machine learning si basa su dati strutturati e categorizzati, ovvero dati che hanno una forma definita e che possono essere facilmente organizzati in tabelle o grafici, ed è adatto per compiti semplici e ben definiti, come il riconoscimento di immagini o la classificazione di testi.
Cos’è il deep learning?
Di contro, il deep learning, permette ai computer di imparare dai dati senza l’aiuto dell’uomo. Si basa su modelli matematici che simulano il funzionamento delle cellule nervose del cervello, organizzati in diversi strati di elaborazione chiamati neuroni. Questa tecnica di intelligenza artificiale richiede più risorse e tempo per essere allenata e fornire risultati, ma è capace di trattare anche dati complessi e non organizzati, come il linguaggio umano o i suoni.
L’apprendimento profondo è adatto per compiti sfidanti e non definiti, come la creazione di testi o la trasformazione della voce.
Quali sono gli ambiti applicativi del deep learning e del machine learning.
Il deep learning e il machine learning hanno entrambi numerosi ambiti applicativi in diversi settori, come la medicina, la finanza, la sicurezza, l’istruzione, l’intrattenimento e molti altri. Anche se il deep learning ha dimostrato di essere più efficace in alcuni ambiti dove il machine learning ha dei limiti.
Ad esempio:
- può creare immagini realistiche a partire da testo o da altre immagini, grazie a modelli chiamati generative adversarial networks (GAN).
- E’ in grado di tradurre automaticamente tra diverse lingue, grazie a modelli chiamati sequence-to-sequence (Seq2Seq).
- riesca a riconoscere le emozioni delle persone (questa è una capacità che implica le maggiori perplessità da parte della comunità scientifica, perchè riconoscere le emozioni e il primo passo per PROVARE DELLE EMOZIONI) a partire dalla loro voce o dal loro volto, grazie a modelli chiamati affective computing.
Questi sono solo alcuni esempi delle potenzialità del deep learning, che sta rivoluzionando il campo dell’intelligenza artificiale e che promette di portare benefici in molti aspetti della nostra vita.
Definizione e classificazione delle reti neurali artificiali.
Le reti neurali artificiali sono il cuore del deep learning. Si tratta di modelli matematici composti da diversi strati di unità di calcolo chiamate neuroni. Ognuno di questi riceve in input dei segnali da altri neuroni dello strato precedente, li elabora in base a una funzione di attivazione e li trasmette ai neuroni dello strato successivo.Gli strati intermedi tra lo strato di input e lo strato di output sono chiamati strati nascosti, e sono quelli che permettono alla rete di apprendere le caratteristiche più profonde e astratte dei dati. Il numero e il tipo di strati nascosti determinano l’architettura della rete neurale, che può variare a seconda del problema da risolvere.Attualmente ci sono diverse tipologie di reti neurali artificiali, come:- le reti feedforward,
- le reti convoluzionali
- le reti ricorrenti
- le reti autoencoder
Come si addestrano
Per addestrare i modelli di deep learning e machine learning, è necessario fornire loro dei dati di esempio, chiamati dati di training, che contengono sia le informazioni di input che quelle di output desiderate.
Ad esempio, se vogliamo addestrare un modello a riconoscere i volti delle persone, dovremo fornirgli delle immagini con le relative etichette che identificano le persone presenti.
Quindi il modello cercherà di apprendere la relazione tra i dati di input e quelli di output, in modo da poter predire il risultato corretto per nuovi dati mai visti prima. Per valutare la qualità del modello, si utilizzano dei dati di test, che non sono stati usati durante l’addestramento, e si misura la differenza tra le previsioni del modello e i valori reali.
Questa differenza è chiamata errore o perdita, e il suo valore indica quanto il modello è accurato e generalizzabile. Per ridurre l’errore e migliorare le prestazioni del modello, si utilizzano delle tecniche di ottimizzazione, come la discesa del gradiente, che aggiornano i parametri del modello in base alla direzione che minimizza l’errore.
Perché seguire un corso di formazione sul deep learning e sul machine learning.
Per poter sfruttare al meglio le opportunità offerte da questi due mondi, è necessario avere delle solide basi teoriche e pratiche su queste due tecniche.
Infatti, non basta conoscere la differenza tra i due concetti, ma bisogna anche sapere come scegliere il modello più adatto alle proprie esigenze, come preparare i dati, come valutare i risultati e come ottimizzare le prestazioni.
Senza contare che bisogna essere in grado di utilizzare gli strumenti e le piattaforme più avanzate per implementare e gestire i modelli di intelligenza artificiale, come le API di OpenAI.
Per questo motivo, è consigliabile seguire un corso di formazione specifico sul deep learning e sul machine learning, che possa fornire tutte le conoscenze necessarie per diventare degli esperti in questo campo. Su questo aspetto abbiamo creato il Corso ChatGPT e gestione API di OpenAI, che abbraccia tutte le tematiche del deep learning e machine learning.
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