Machine learning e deep learning: le differenze da conoscere

Differenza tra Machine learning e deep learning

Capire la differenza tra machine learning e deep learning aiuta a comprendere meglio il concetto di intelligenza artificiale. Si tratta di due tecnologie che rendono “intelligenti” le macchine, cioè capaci di prendere autonomamente decisioni. I due termini vengono talvolta usati come sinonimi ma, pur avendo dei tratti in comune, prestano delle differenze sostanziali.

Il significato di machine learning è apprendimento automatico, un concetto che inizia a svilupparsi negli anni ’50. Il significato di deep learning, che è un derivato del machine learning, è invece apprendimento approfondito. Nei seguenti paragrafi analizziamo meglio questi due concetti per comprenderne meglio le differenze.

Il concetto di machine learning

Machine learning e deep learning le differenze

Il machine learning è una tecnologia che, dopo aver ricevuto un feedback umano, utilizza un determinato algoritmo basandosi su dati strutturati, utilizzati per poi catalogare ed analizzare quelli successivi e programmare le attività. In tal caso l’intervento dell’uomo è più “invasivo” poiché, dopo la fase iniziale, l’algoritmo è gestito ed ottimizzato da un feedback umano che indica al sistema quali sono le categorizzazioni esatte e le classificazioni errate.

In pratica con l’apprendimento automatico l’algoritmo viene “educato” ed “addestrato” in modo tale che possa apprendere ed imparare nei diversi contesti in cui si trova ad operare. Il machine learning per funzionare efficacemente ha bisogno di un grande quantitativo di dati per adattarsi alle varie situazioni che si verificano, rispondendo ad input esterni ed estrapolando informazioni utili dai dati. 

Un esempio di machine learning è la visione artificiale, cioè la capacità di una macchina di riconoscere ed individuare oggetti acquisiti digitalmente. Il sistema è in grado di riconoscere cose, persone o animali e contemporaneamente impara dalle situazioni ed incamera informazioni nella memoria digitale.

Il concetto di deep learning

Abbiamo dedicato un articolo intero al deep learning, una tecnologia dell’intelligenza artificiale destinata a cambiare il mondo. Si tratta di una tecnologia estremamente affascinante, poiché la sua struttura si basa su quella del cervello umano, in particolare sull’interconnessione dei vari neuroni, quindi può elaborare anche dati non strutturati.

Non sempre gli aspetti degli oggetti possono essere categorizzati in anticipo, quindi l’utilizzo dell’apprendimento approfondito è indicato in compiti particolarmente complessi ed articolati. Nel deep learning il sistema riesce ad identificare autonomamente le caratteristiche distintive, senza categorizzazioni dall’esterno. In pratica il sistema, senza alcun intervento umano, è in grado di verificare quando le classificazioni cambiano in risposta ad un nuovo input e se è il caso di introdurne di nuove.

Il deep learning ha bisogno di molti più dati rispetto al machine learning, che ha a disposizione un database controllabile, inoltre risulta più complesso da implementare e richiede maggiori risorse informatiche ed economiche.

La differenza tra machine learning e deep learning?

Possiamo così riassumere le diversità:

Differenze nei campi di applicazione tra machine learning e deep learning

Scegliere quale delle due tecnologie utilizzare è di fondamentale importanza, sia per stabilire i fondi da destinare per la crescita dell’azienda sia per adottare le giuste strategie decisionali. Humable ha la massima padronanza di entrambe le tecnologie, che hanno permesso ai nostri clienti di aumentare la produttività del 21% e ridurre costi (-15%) ed i tempi d’attesa (-19%).

Quali sono i campi di applicazione del machine learning?

Il machine learning risulta particolarmente efficace nei seguenti ambiti:

  • assistenza clienti soprattutto grazie ai chatbots, che simulano i comportamenti umani ed apprendono col tempo le giuste risposte da dare in base alle domande;
  • online marketing e nello specifico per raccogliere dati preziosi in seguito ad analisi di mercato settoriali;
  • vendita, riuscendo ad anticipare i potenziali bisogni dei clienti per fornire loro i servizi ed i prodotti desiderati;
  • business intelligente per analizzare i dati aziendali e fornire utili indicazioni per fare previsioni e adottare strategie future.

Quali sono i campi di applicazione del deep learning?

Il deep learning viene invece applicato in questi campi:

  • assistenza clienti sempre con l’uso di chatbots, che risultano ancora più performanti ed efficienti;
  • content creation, automatizzando la creazione di contenuti;
  • sicurezza IT, in quanto riesce a percepire e individuare tutte le minacce, anche quelle nuove e sconosciute;
  • assistenti vocali che interagiscono con gli esseri umani in contesti privati ma anche aziendali.

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