Blog

DEEP LEARNING E MACHINE LEARNING DIFFERENZE E CONFRONTO

Il Deep Learning, o apprendimento profondo, è un sottoinsieme del machine learning che utilizza reti neurali artificiali con diversi strati per apprendere dai dati. Queste reti neurali sono progettate per simulare il funzionamento del cervello umano e possono apprendere da grandi quantità di dati non strutturati, come immagini e testi.

• Reti Neurali: utilizza reti neurali con tre o più livelli (o strati) che elaborano l’informazione in maniera sempre più complessa
• Apprendimento Automatico: il Deep Learning permette ai sistemi di “imparare” automaticamente e migliorare dall’esperienza senza essere esplicitamente programmati
• Dati Non Strutturati: a differenza del machine learning tradizionale, il Deep Learning può lavorare con dati non strutturati e non richiede una pre-elaborazione manuale intensiva
• Estrazione Automatica: gli algoritmi di Deep Learning sono capaci di determinare automaticamente le caratteristiche importanti dai dati

Il Deep Learning è particolarmente utile in compiti che richiedono il riconoscimento di pattern complessi, come il riconoscimento facciale, la visione artificiale, il riconoscimento vocale e la traduzione automatica.

Grazie alla sua capacità di gestire grandi volumi di dati e di apprendere caratteristiche rilevanti senza intervento umano, il Deep Learning sta rivoluzionando molti settori, dalla medicina all’automazione industriale.

 

La differenza principale tra Deep Learning e Machine Learning risiede nella loro struttura e nel modo in cui apprendono dai dati

Il Machine Learning è un campo dell’intelligenza artificiale che permette ai computer di imparare dai dati e migliorare le loro prestazioni nel tempo senza essere esplicitamente programmati per ogni compito. Utilizza algoritmi tradizionali che possono apprendere da un set di dati e fare previsioni o prendere decisioni basate su quell’apprendimento. Tuttavia, il Machine Learning richiede spesso che i dati siano strutturati e che le caratteristiche (features) siano selezionate manualmente dagli esperti.

Il Deep Learning, d’altra parte, è un sottoinsieme del Machine Learning che utilizza reti neurali artificiali con molti strati (da qui il termine “profondo”) per apprendere dai dati. Queste reti neurali sono capaci di apprendere automaticamente le caratteristiche rilevanti dai dati grezzi, senza la necessità di intervento umano per la selezione delle caratteristiche. Il Deep Learning è particolarmente efficace con grandi quantità di dati non strutturati, come immagini, audio e testo, e può continuare a migliorare le sue prestazioni man mano che riceve più dati.

In sintesi, mentre il Machine Learning può richiedere più intervento umano e lavora meglio con dati strutturati e problemi più semplici, il Deep Learning può gestire compiti più complessi e dati non strutturati, apprendendo direttamente dai dati grezzi grazie alle sue reti neurali profonde.

 

 

Confronto tra Machine Learning (ML) e Deep Learning (DL) in azione, applicati al problema del riconoscimento di immagini:

Scenario: Supponiamo di avere un insieme di immagini di animali e vogliamo che il nostro sistema sia in grado di riconoscere se un’immagine contiene un gatto o un cane.

 

Machine Learning:

1. Selezione delle Caratteristiche: un esperto sceglie manualmente le caratteristiche importanti da considerare, come la forma delle orecchie, il colore del pelo, la dimensione, ecc
2. Algoritmo di Classificazione: si utilizza un algoritmo come il Support Vector Machine (SVM) per classificare le immagini basandosi sulle caratteristiche selezionate
3. Addestramento: l’algoritmo viene addestrato su un set di immagini etichettate come ‘gatto’ o ‘cane’
4. Test: l’algoritmo testa la sua capacità di classificazione su nuove immagini e fornisce un risultato basato sulle caratteristiche apprese

Deep Learning:

1. Input: le immagini vengono inserite direttamente nella rete neurale
2. Estrazione Automatica: la rete neurale convoluzionale (CNN) analizza le immagini e automaticamente identifica le caratteristiche rilevanti durante l’addestramento
3. Addestramento: la CNN viene addestrata su un vasto set di immagini etichettate, apprendendo a riconoscere i pattern complessi
4. Test: la CNN testa la sua capacità di riconoscimento su nuove immagini, spesso con maggiore precisione e minor bisogno di intervento umano rispetto al ML tradizionale

 

 

Confronto in Azione:

• ML richiede un’attenta selezione manuale delle caratteristiche e può essere più veloce nell’addestramento con set di dati più piccoli
• DL apprende le caratteristiche direttamente dai dati, richiede più dati e potenza computazionale, ma è più efficace nel riconoscere pattern complessi e può generalizzare meglio su nuovi dati

 

PROBLEMATICHE A CONFRONTO

Problema di Classificazione:

• ML: utilizza algoritmi come gli alberi decisionali o il Support Vector Machine per classificare gli elementi in categorie basate su caratteristiche selezionate manualmente
• DL: usa reti neurali profonde che apprendono automaticamente le caratteristiche dai dati, migliorando la classificazione man mano che ricevono più dati

Problema di Previsione Serie Temporali:

• ML: utilizza metodi statistici come ARIMA per modellare e prevedere i dati temporali
• DL: le RNN o le LSTM (Long Short-Term Memory) reti possono catturare dipendenze a lungo termine nei dati temporali, migliorando la previsione

Problema di Visione Artificiale:

• ML: necessita di pre-elaborazione e selezione manuale delle caratteristiche visive per identificare oggetti nelle immagini
• DL: le reti neurali convoluzionali (CNN) apprendono automaticamente le caratteristiche visive, migliorando il riconoscimento degli oggetti con l’aumentare dei dati

 

Questi esempi mostrano come il Deep Learning tenda a superare il Machine Learning in compiti che richiedono l’apprendimento di caratteristiche complesse e astrazioni da grandi set di dati. Tuttavia, il Machine Learning rimane prezioso per problemi più semplici o quando si dispone di meno dati e risorse computazionali.

 

 

Avere un partner esperto come WPS, al proprio fianco, permette, attraverso una consulenza attenta e studiata, di prendere le giuste decisioni per la propria realtà aziendale.