Pubblicato: 6 Ottobre 2021  -  Ultimo aggiornamento: 29 Settembre 2021

Machine Learning e Deep Learning: quali sono le differenze?

Machine Learning e Deep Learning: quali sono le differenze?

Machine Learning e Deep Learning sono tecniche dell’Intelligenza Artificiale assolutamente rivoluzionarie in campo tecnologico e scientifico.

Consentono alle macchine di non limitarsi ad essere programmate, ma di imparare grazie a un vero processo di apprendimento simile a quello del cervello umano.
I vantaggi applicativi sono enormi e già oggi stanno portando grosse innovazioni in innumerevoli campi, lasciando presupporre cambiamenti incredibili in quasi ogni aspetto della società del futuro.

Machine Learning e Deep Learning, però, sono sinonimi o sono concetti differenti con caratteristiche ben definite?
Vediamo ogni dettaglio in questo articolo!

Cos’è il Machine Learning?

Il Machine Learning, o apprendimento automatico, è un ambito dell’Intelligenza Artificiale che racchiude metodi e tecniche che negli anni si sono sviluppati nel campo della matematica, della statistica e dell’informatica.

In ambito informatico il Machine Learning può essere definito come una sorta di variante della programmazione tradizionale con cui i sistemi apprendono in modo autonomo senza istruzioni esplicite e regole predeterminate nel codice.
Serve quando non è possibile risolvere i problemi progettando e programmando algoritmi espliciti e per funzionare necessita di grosse moli di dati e di infrastrutture affidabili, facilmente scalabili e con grandi capacità di risorse.

Il Machine Learning è quindi un nuovo modo di sfruttare gli algoritmi per estrarre dati, imparare da essi ed estrapolarne informazioni utili, per esempio per prevedere tendenze o anticipare possibili scenari.
Un potente strumento per le aziende che devono oggi competere in mercati globali sempre più agguerriti.

Cos’è il Deep Learning?

Il Deep Learning, o apprendimento profondo, è un ambito dell’Intelligenza Artificiale basato su una rete di neuroni artificiali che replica l’attività del cervello umano interconnettendo tra loro informazioni.

Analizza i dati creando dei modelli di apprendimento organizzati su più livelli e dà vita così a un’architettura a strati: in questo modo l’elaborazione è sempre più completa ed efficace, perché man mano che si procede con i livelli, il Deep Learning tiene conto delle nozioni acquisite dallo strato precedente.
Per questo viene anche definito apprendimento gerarchico, dato che i concetti più complessi sono assimilabili solo partendo dai livelli più bassi di apprendimento.

Il principio di base è quindi una struttura composta da livelli di astrazione sempre più complessi che permette il riconoscimento di schemi e pattern offrendo utili output dopo l’analisi.
Più la rete è estesa, comprendente quindi numerosi livelli, e più questa è efficace e affidabile, perché i risultati saranno più dettagliati e frutto di informazioni sempre più ricche.
Ne consegue che le prestazioni dell’approfondimento profondo sono migliori man mano che aumentano i dati, perché consentono alla rete di imparare di più e di aggiungere nuovi tasselli alle proprie conoscenze.
Proprio come un bambino che impara e cresce giorno dopo giorno.

I dati che vengono esaminati non sono dati forniti dall’uomo, ma vengono estrapolati grazie ad algoritmi e specifici calcoli statistici con cui processarli in maniera automatica.

Machine Learning e Deep Learning: un confronto

Quali sono, quindi, le differenze tra Machine Learning e Deep Learning?

Innanzitutto è importante dire che il Machine Learning è la tecnologia che è nata per prima – le basi sono state teorizzate già negli anni ‘50 – e che ha reso possibile lo sviluppo del Deep Learning.
È quindi uno strumento per certi punti di vista più obsoleto e che ha necessità diverse rispetto al Deep Learning, prima tra tutte l’intervento umano.

Analizziamo meglio e nel dettaglio le diverse caratteristiche.

Si parte dai dati: come differiscono nei due campi

La risorsa principale del Machine Learning e del Deep Learning – così come dell’Intelligenza Artificiale in generale – sono i dati.
Senza i dati non ci sarebbe nulla da analizzare e da cui trarre le informazioni e giocano quindi un ruolo chiave nel processo di apprendimento.

Nel Machine Learning i dati subiscono prima l’intervento umano e vengono presentati alla macchina già strutturati e categorizzati: in questo modo è più semplice riconoscere i dati nuovi, classificarli in base alle informazioni fornite e procedere poi con le attività in programma.
È l’uomo, quindi, a indicare cosa è corretto o cosa no e a impartire degli insegnamenti di base da cui cominciare.

Nel Deep Learning, invece, non serve che l’uomo dia input iniziali ed è la macchina che da sola capisce come classificare i dati, imparando man mano quali sono le categorizzazioni corrette e quali quelle sbagliate.

Il Machine Learning richede l’intervento umano e necessita di input iniziali; il Deep Learning, invece, analizza i dati in completa autonomia.

L’importanza delle reti neurali artificiali

Cosa consente al Deep Learning di apprendere in maniera autonoma senza l’intervento dell’essere umano?

Il motore sono le reti neurali artificiali, che interconnettono tra loro le informazioni replicando l’attività dei normali neuroni del nostro cervello.
Le reti neurali costituiscono infatti una struttura multistrato che consente alla macchina, grazie a speciali algoritmi, di assimilare sempre più informazioni man mano che si sale di livello.
In questo modo le macchine sviluppano delle capacità intuitive e logico-deduttive che permettono di riconoscere le informazioni e i concetti in autonomia, nonché cosa è errato e cosa no.

Una capacità di ragionamento – del tutto paragonabile a quella di un essere umano – che caratterizza il Deep Learning e che si presenta in forma molto più embrionale nel Machine Learning.

Usando una metafora, si può dire che con il Deep Learning le macchine hanno a disposizione dei tasselli di un puzzle e capiscono da sole come riconoscere i pezzi e assemblarli.
Con il Machine Learning, invece, l’uomo fornisce delle istruzioni di base che aiuta le macchine a identificare i tasselli per poi assemblarli in autonomia.

Come cambiano le risorse di base

Un’altra grossa differenza tra Machine Learning e Deep Learning è che quest’ultimo, per offrire output completi ed affidabili, ha bisogno di enormi quantità di dati, molto più del Machine Learning.

Le prestazioni dell’approfondimento profondo sono infatti migliori man mano che aumentano i dati, perché consentono alla rete di imparare di più e di aggiungere nuovi tasselli alle proprie conoscenze, offrendo risultati più completi e ottenuti grazie a informazioni sempre più complesse.

Inoltre la tecnologia di Deep Learning è molto più difficile da implementare, necessita risorse informatiche importanti ed è molto più costosadel Machine Learning.
Per questo, rispetto al Machine Learning, non è ancora molto sfruttata dalle aziende.

Machine Learning e Deep Learning: i diversi campi di applicazione

Le due tecnologie, infine, hanno diverse applicazioni e possono essere sfruttate in maniera proficua in ambiti differenti.

Machine Learning e Deep Learning sono entrambi vantaggiosi per le aziende, ma considerando quante risorse e competenze richiede il Deep Learning, è chiaro che il Machine Learning sia per ora molto più utilizzato nel mondo del business.

Il Machine Learning, nello specifico, è molto utile per:

  • gestire le vendite: con l’IA si può capire meglio quali prodotti e servizi possono potenzialmente piacere ai clienti, fornendo proposte su misura e personalizzate;
  • strategie di marketing: si possono analizzare i dati e prevedere l’andamento di contenuti, post e campagne, ottimizzando così il marketing online;
  • tecniche di Business Intelligence: grazie agli output forniti dal Machine Learning, si possono prendere decisioni di business consapevoli e fondate su analisi concrete;
  • assistenza clienti: il cliente può essere guidato grazie all’interazione con chatbot e assistenti virtuali che riconoscono determinate parole chiave.

Il Deep Learning, invece, può essere usato per:

  • assistenza clienti: in questo caso gli assistenti virtuali interagiscono con gli essere umani ma senza basarsi su parole chiave, bensì comprendendo il dialogo e partecipando in maniera attiva;
  • sicurezza informatica: si individuano le anomalie che non corrispondono a ciò che la rete neurale conosce, riuscendo a prevedere le minacce e a difendersi di conseguenza;
  • creazione di contenuti: contenuti e traduzioni vengono creati in autonomia, proprio come farebbe un essere umano;
  • assistenti vocali: grazie a questo tipo di IA gli umani possono interagire con le macchine e impartire gli ordini più disparati usando semplicemente la voce.