Machine Learning vs. Deep Learning Qual è la differenza?

Machine Learning e Deep Learning sono entrambi sottoinsiemi dell’Intelligenza Artificiale.

Sicuramente sono gli approcci più noti, ma spesso vengono confusi. È importante comprenderne le differenze. 

Vediamo insieme cosa sono, come si differenziano e quali sono le loro applicazioni principali.

Cos’è il Machine Learning?

Il Machine Learning è un campo dell’intelligenza Artificiale che utilizza algoritmi che permettono ai computer di apprendere dai dati e migliorare le loro prestazioni nel tempo senza essere esplicitamente programmati. L’addestramento implica l’utilizzo di dati strutturati al fine di sviluppare modelli che possano imparare da quei dati per poi fare previsioni accurate su nuovi dati di input, ovvero su scenari mai visti prima.   

Cos’è il Deep Learning?

Il Deep Learning è un sottoinsieme del Machine Learning che utilizza reti neurali  profonde (da qui il termine “deep”) per modellare e risolvere problemi complessi. 

Queste reti neurali sono ispirate alla struttura del cervello umano, basandosi sul funzionamento delle reti neurali biologiche umane. Tentano di imitare il processo decisionale umano e sono potenti strumenti per riconoscere pattern e fare previsioni. 

Differenze tra Machine Learning e Deep Learning

STRUTTURA

Machine Learning: utilizza algoritmi piuttosto semplici ma che richiedono un’analisi manuale e significativa delle caratteristiche.

Deep Learning: utilizza reti neurali profonde richiedendo molta più potenza di calcolo, maggiore tempo di addestramento e grandi quantità di dati.

PRESTAZIONI

Machine Learning: efficace per problemi meno complessi e con set di dati strutturati di dimensioni relativamente più piccole.

Deep Learning: eccelle in problemi complessi e con grandi quantità di dati non strutturati, ma richiede risorse computazionali significativamente maggiori.

APPLICAZIONI

Machine Learning: adatto per applicazioni come il rilevamento delle frodi, la manutenzione predittiva e l’analisi del sentiment.

Deep Learning: ideale per il riconoscimento vocale, la guida autonoma, la traduzione automatica e molte altre applicazioni avanzate.

In conclusione, il Machine Learning e il Deep Learning sono entrambi potenti strumenti dell’Intelligenza Artificiale, ma che vengono utilizzati in contesti diversi in base alle caratteristiche del problema. Il Machine Learning fornisce soluzioni efficienti per problemi meno complessi, mentre il Deep Learning consente di affrontare compiti che richiedono una comprensione profonda e una modellazione complessa dei dati. La scelta tra questi approcci dipende dalle esigenze specifiche della situazione da affrontare, dalle risorse disponibili e dalla quantità di dati accessibili.