L'era di Inteligenza Artificiale, in quale avemu digià campatu immersi, hà purtatu in a nostra vita un gran numaru di idee novi è termini cù quale pocu à pocu avemu diventatu familiarizatu. In questu articulu avemu da analizà diffarenza trà Machine Learning è Deep Learning, dui cuncetti diffirenti chì sò spessu cunfusi.
Per principià, hè impurtante stabilisce una prima distinzione. Ancu s'ellu hè veru chì i dui cuncetti (ML è DL) sò parti di l'AI, sò in realtà cose diverse, ancu s'è cù parechji punti in cumunu. Dui derivazioni di a nova tecnulugia chì, à l'opinione di parechji, hè ghjuntu à cambià u mondu.
Pruvate di mette un pocu di luce nantu à questu apparente gibbberish, nunda di megliu chè ricorre à una analogia pratica per spiegà sti differenzi. Imaginemu chì l'IA hè a categuria chì cumprende tutti i mezi di trasportu chì esistenu (cars, biciclette, treni...). Ebbè, in stu schema Machine Learning seria a vittura, mentri Deep Learning seria a vittura elettrica.
In altri palori, DL seria un tipu di evoluzione o specializazione di ML. Un ramu chì nasce da un altru ramu chì, à u turnu, nasce da u troncu di l'Intelligenza Artificiale. In i paragrafi chì seguitanu, stendemu in questu in più detail.
Apprendimentu Machine (ML)
Machine Learning hè di solitu definitu cum'è una subcategoria di Intelligenza Artificiale chì permette à i sistemi di "amparà" è di piglià decisioni basatu nantu à e dati. Basatu nantu à mudelli matematichi cumplessi, l'algoritmi ML si basanu nantu à e dati per fà predizioni è decisione, ancu s'è questi sistemi ùn sò micca stati specificamente programati per questu compitu.
Per chì l'Apprendimentu di Machine funziona cumplettamente, sò necessarii seti di dati strutturati è pre-processati. Questu implica inevitabbilmente u intervenzione umana, necessariu per selezziunà i dati è estrae e so caratteristiche più pertinenti.
Machine Learning hè aduprata per eseguisce attività cum'è classificazioni di testu, previsioni finanziarie, sistemi di ricunniscenza di prudutti, etc.
Apprendimentu prufondu (DL)
Cumu avemu indicatu à u principiu di u post, Deep Learning hè un tipu di subcategoria avanzata di Machine Learning. Un mudellu chì hè direttamente inspiratu da a struttura di u u sensu umanu. ML usa reti neurali artificiali multi-layer, chjamate ancu "reti neurali profonde" chì aiutanu à identificà mudelli cumplessi da e dati automaticamente è assai più efficaci.
A cuntrariu di Machine Learning, Deep Learning ùn hà micca bisognu di l'aiutu umanu per travaglià cù grandi quantità di dati non strutturati, postu chì pò detectà rapprisentazioni o caratteristiche per ellu stessu. Inoltre, più infurmazione tratta, più raffinati i risultati chì offre.
DL hè utilizatu per i travaglii cum'è u ricunniscenza di l'imaghjini è u trattamentu di a lingua naturale. E so applicazioni pratiche includenu u sviluppu di assistenti virtuali, veiculi autonomi, strumenti di generazione di cuntenutu è traduzzione automatica, frà altri.
Machine Learning è Deep Learning: similitudini è differenze
Tramindui ML è DL fucalizza nantu à u sviluppu di prugrammi capaci di identificà dati è mudelli, ma Differiscenu in a manera di trasfurmà e dati è cumu si estrae è identificanu e caratteristiche.
Per sguassà i dubbi, andemu à cumprà Machine Learning è Deep Learning puntu per puntu. In questu modu, hè più faciule per distingue i dui cuncetti è capisce a so vera dimensione. Affrontemu ML è DL in tutti l'aspetti basi:
Dati
- ML: Funziona solu cù basa di dati relativamente chjuche è ben strutturate.
- DL: Pudete travaglià cù grandi volumi di dati non strutturati.
Algoritmi
- ML: Maneggia mudelli statistichi è algoritmi matematichi simplici, cum'è l'arburi di decisione.
- DL: Aduprate reti neurali profonde.
Estrazione di e caratteristiche basiche
- ML: Esige l'intervenzione umana.
- DL: L'estrazione hè automatica, postu chì e rete amparanu e funziunalità.
Cumpagnia
- ML: Forza di calculu menu intensiva.
- DL: Esige una grande putenza computazionale (usu di GPU).
Applicazioni
- ML: Modelli di predizione, sistemi di ricunniscenza, chatbots di serviziu di u cliente, etc.
- DL: ricunniscenza di l'imagine, veiculi autonomi, generazione di cuntenutu, etc.
Gradu di precisione
- Precisione più bassa in i travaglii cumplessi.
- Precisione maiò in i travaglii cumplessi.
Hè megliu per illustrà queste differenzi un esempiu praticu: Un mudellu di Machine Learning seria alimentatu da dati furniti da un esse umanu, mettemu una seria d'imaghjini tichjate cum'è "ci hè una vittura" è "ùn ci hè micca vittura". À u listessu tempu, aghjunghjenu caratteristiche identificative supplementari cum'è culore, forma, etc.
Per d 'altra banda, in un mudellu di Deep Learning, u metudu consiste à permette à u sistema di "immersione" in un immensu oceanu di dati d'imaghjini etichettati in modu chì ellu stessu realice u prucessu d'estrazione di e funzioni attraversu e rete neurali profonde.
cunchiusioni
In sintesi, diceremu chì a diffarenza trà Machine Learning è Deep Learning hè chì u primu hè più simplice. Hè megliu adattatu per travaglià cù menu dati è eseguisce attività più specifiche; Per d 'altra banda, u sicondu hè un'arma assai più putente per risolve i prublemi cumplessi cù grandi quantità di dati. Inoltre, pò fà e so attività cù pocu o nisun interventu umanu.
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