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  • 14 Ottobre 2021

Machine Learning e Deep Learning: che cosa Sono e quali le principali differenze

Machine Learning e Deep Learning: che cosa Sono e quali le principali differenze

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Il termine Intelligenza Artificiale viene utilizzato sempre più spesso, non soltanto tra persone o aziende vicine alle tematiche dell’analisi dei dati ma anche nelle testate giornalistiche. Non è raro che si associ a questo termine un dettaglio maggiore sulle tecniche di analisi “intelligente” utilizzate, ecco dunque che appaiono le espressioni Machine Learning e Deep Learning.

Proviamo a comprendere meglio che cosa si intenda con questi due ambiti e quali sono le principali differenze. 

Una classificazione teorica

Prima di tutto, va detto che si tratta di gruppi di metodologie di analisi, tramite le quali è possibile realizzare i prodotti (software o fisici) resi sempre più performanti dall’intelligenza artificiale.

Con il termine Machine Learning, o apprendimento automatico, si fa quindi riferimento a tutte quelle tecniche che permettono alla macchina di apprendere dall’esperienza, o meglio di apprendere le relazioni tra variabili a partire dai dati offerti in input al modello. L’intelligenza artificiale, dunque, si basa su algoritmi di Machine Learning.

Al contrario, le metodologie di Deep Learning sono di fatto un sottoinsieme del Machine Learning. In italiano, è possibile tradurre l’espressione Deep Learning con “apprendimento profondo” e ciò ci permette di intuire come il modello va ad agire. Entrando in profondità nei dati a disposizione, il sistema stesso identifica nei dati le caratteristiche distintive adeguate, senza la necessità di una categorizzazione.

Per concludere dunque questa prima classificazione teorica, possiamo considerare l’intelligenza artificiale come un grande insieme, al suo interno troviamo le metodologie di Machine Learning, a loro volta sottoinsieme del Machine Learning abbiamo le tecniche di Deep Learning.

Differenze tra Machine Learning e Deep Learning

Pur sapendo che di fatto l’apprendimento automatico contiene in sé anche le metodologie di apprendimento profondo, possiamo per semplicità distinguere tra Machine Learning propriamente detto e Deep Learning. Da qui, andiamo a dettagliare le differenze tra i due ambiti. Possiamo identificare quattro sostanziali differenze:

  1. Il formato dei dati utilizzati: nel caso del Machine Learning, queste metodologie vanno a lavorare per lo più su dati strutturati, ossia dati immagazzinabili in formato tabellare, o semi-strutturati (come, ad esempio, i dati testuali). In alcuni casi è necessario lavorare con un pre-processamento dei dati (ad esempio attraverso le tecniche di Natural Language Processing sui testi), per poi applicare algoritmi di Machine Learning. Viceversa, il Deep Learning esprime il suo massimo potenziale nel caso di dati non strutturati, in particolare tutto il mondo delle immagini e dei video.
  2. La quantità di dati: come conseguenza del primo punto, gli algoritmi di Deep Learning solitamente hanno necessità di quantità di dati molto ampie, per apprendere in maniera quasi automatica le categorizzazioni sottostanti i dati stessi. Nel caso invece degli algoritmi di Machine Learning ci troviamo ad utilizzare database gestibili anche con tecnologie tradizionali, nella gran parte dei casi.
  3. Gli algoritmi utilizzati: mentre afferiscono al Machine Learning una pluralità di tipologie di algoritmi – e dunque non basta parlare di apprendimento automatico per avere chiaro con quali algoritmi la progettualità specifica è stata sviluppata -, parlare di Deep learning significa sostanzialmente parlare di reti neurali multistrato. Queste ultime, il cui nome si ispira al funzionamento del cervello umano, sono di fatto strutture complesse non lineari che sono in grado di adattarsi al contesto, ossia alla quantità di stimoli e informazioni ricevute. Le reti neurali sono quindi estremamente flessibili e in grado di calibrare molto bene le risposte.
  4. Le modalità di addestramento: il Machine Learning, soprattutto se lo riconduciamo al mondo dell’apprendimento supervisionato, comprende una serie di metodologie in cui l’intervento umano è fondamentale per andare ad etichettare una serie di dati di input. Nel caso del Deep Learning, invece, l’azione umana è ridotta al minimo. Ciò che è importante è avere a disposizione grandi quantità di dati, privi di distorsioni e di qualità sufficiente, da cui l’algoritmo andrà ad apprendere i risultati.

I campi di applicazione di Machine Learning e Deep Learning

Come è possibile immaginare da quanto detto fin qui, il Deep Learning viene prettamente utilizzato nel campo dell’analisi delle immagini e dei video, un esempio può essere l’ambito sanitario. Ad esempio, come 3rdPlace, tech company del gruppo Datrix, abbiamo contributo a portare avanti un importante progetto in ambito di analisi di immagini medicali in campo oncologico. 

Tuttavia, vi sono anche altri ambiti di applicazione del Deep Learning. Ad esempio, i chatbot, la creazione di contenuti o i sistemi di sicurezza informatica. In tutte queste situazioni, l’apprendimento profondo permette di ottenere maggior flessibilità e quindi di fatto sviluppare sistemi che interagiscono meglio con l’essere umano o più facilmente riconoscono delle minacce, seppur mai incontrate prima nei medesimi termini.

Non ci soffermiamo in questo articolo nei campi di applicazione del Machine Learning, davvero estremamente ampi. Come 3rdPlace, lavoriamo da anni su queste metodologie. Le applicazioni realizzate spaziano dal Marketing al Finance, dalla Produzione alla Sicurezza Informatica. 

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