Un confronto tra deep learning e machine learning

Cos’è il machine learning?

Il machine learning è un ramo dell’IA che riguarda l’uso di dati e algoritmi per imitare il modo in cui gli umani acquisiscono conoscenze e apprendono attraverso tentativi ed errori. Per apprendere e migliorare nello svolgimento di determinate attività, gli algoritmi di ML richiedono enormi quantità di dati. Il processo è leggermente diverso dal deep learning, che è una sottocategoria del ML.

Apprendimento supervisionato

L’apprendimento supervisionato è una tecnica di apprendimento guidato in cui un utente fornisce all’algoritmo set di dati noti. Ciascun set di dati comprende output e input e

man mano che l’algoritmo fa delle previsioni, l’operatore apporta le necessarie correzioni in modo che la macchina possa imparare ed evolversi. L’operatore ripete questo processo finché il sistema non raggiunge un livello di accuratezza accettabile.

Apprendimento semi-supervisionato

Nel caso dell’apprendimento semi-supervisionato, l’operatore fornisce all’algoritmo sia set di dati noti che dati non etichettati. Tra i dati etichettati rientrano i tag che aiutano l’algoritmo a comprenderli. I dati non etichettati non comprendono alcun tag o identificatore.

Analizzare i dati etichettati e non etichettati consente all’algoritmo di ML di imparare a elaborare informazioni non strutturate.

Apprendimento rinforzato

L’apprendimento rinforzato esegue processi rigidi per insegnare all’algoritmo a usare prove ed errori. L’operatore crea parametri stringenti e fornisce al sistema di ML un set definito di azioni. L’algoritmo esplora i set di dati all’interno di quei confini e impara quali strategie offrono i risultati desiderati.

Apprendimento non supervisionato

Nel processo di apprendimento non supervisionato, all’algoritmo di ML viene fornito un ampio set di dati senza alcuna istruzione. Al contrario, l’algoritmo è libero di organizzare i dati nel modo che ritiene opportuno.

La differenza tra deep learning e machine learning

Nei processi di ML l’algoritmo deve acquisire continuamente più informazioni per imparare a fare previsioni accurate. Ad esempio, un algoritmo di ML può dover effettuare l’estrazione delle caratteristiche per ottenere maggiori informazioni su un particolare set di dati.

Al contrario, le soluzioni di deep learning possono sfruttare l’infrastruttura della rete neurale a più livelli per fare previsioni accurate attraverso le proprie funzionalità innate di elaborazione dei dati.

La tecnologia di deep learning riduce significativamente la quantità di interventi umani necessari per ottenere un output accurato. Inoltre, gli algoritmi di deep learning possono elaborare corposi set di dati, anche non strutturati.

Esaminiamo ulteriormente i meccanismi del deep learning rispetto a quelli del machine learning prendendo in esame alcune differenze sostanziali.

Numero di punti dati

Gli algoritmi di machine learning possono fare previsioni usando solo piccole quantità di dati. Tuttavia, maggiore è la quantità di dati cui hanno accesso, maggiore è l’accuratezza delle previsioni.

Per fornire un qualsiasi risultato, invece, gli algoritmi di deep learning richiedono enormi quantità di dati e non funzionano se ricevono set di dati ristretti.

Processo di definizione delle funzionalità

Nel machine learning gli utenti devono etichettare, o identificare in altri modi, le funzionalità dei dati in modo accurato. In generale, gli algoritmi di ML non possono condurre in modo indipendente la definizione delle funzionalità, cioè il processo di creazione di nuove funzionalità.

Al contrario, gli algoritmi di deep learning possono apprendere funzionalità di alto livello da dati non strutturati. Questi algoritmi possono anche creare nuove funzionalità in modo indipendente.

Dipendenze hardware

Le soluzioni di machine learning sfruttano un massimo di tre livelli della rete neurale, quindi per funzionare non hanno bisogno di un’enorme potenza di calcolo. Di conseguenza, gli algoritmi di ML funzionano anche con apparecchi di fascia più bassa.

Durante la fase di deep learning l’algoritmo esegue un numero impressionante di operazioni di moltiplicazione di matrici. Per facilitare queste operazioni è richiesto un hardware robusto.

Tempi di esecuzione

La maggior parte degli algoritmi di machine learning può essere addestrata in poche ore, mentre per quelli più semplici bastano pochi minuti, perché un algoritmo elabora le informazioni usando solo un paio di livelli della rete neutrale.

D’altro canto, gli algoritmi di deep learning elaborano i dati sfruttando molti livelli nascosti. Per addestrare algoritmi particolarmente sofisticati possono servire giorni o persino settimane.

Output

Gli output degli algoritmi di machine learning sono quasi sempre rappresentati sotto forma di valore numerico, che può essere una classificazione o un punteggio.

Gli output del deep learning possono assumere varie forme, tra cui suoni, punteggi o testo. Grazie a questa versatilità, il deep learning è adatto a un’ampia gamma di applicazioni, dalla comunicazione con i consumatori al funzionamento di un telecomando ad attivazione vocale.

Approccio di apprendimento

Gli algoritmi di ML suddividono i processi di apprendimento complessi in passaggi più piccoli e gestibili. A quel punto l’algoritmo combina i propri risultati in un output consolidato.

Il deep learning risolve i problemi con un approccio “dall’inizio alla fine”. L’algoritmo avanza nel problema usando dati di input grezzi e non richiede l’estrazione manuale delle funzionalità.

I vantaggi del deep learning e del machine learning

I vantaggi associati al deep learning e al machine learning sono numerosi. Ecco alcuni dei più importanti.

• Più fonti di inserimento dei dati. Secondo svariate stime, l’80%-90% dei dati raccolti dalle aziende è non strutturato. Questi dati quindi non possono essere analizzati con strumenti standard, ma è richiesta la combinazione di strumenti di ML e DL.
• Processo decisionale migliore e più rapido. Gli algoritmi di deep learning e ML offrono ai leader aziendali informazioni fruibili, da usare per semplificare i processi decisionali.
• Maggiore efficienza operativa. Secondo quanto emerso da un sondaggio aziendale negli Stati Uniti, il 33% delle persone intervistate ritiene che il “risparmio di tempo” sia il vantaggio principale degli strumenti di machine learning.
• Migliore customer experience. Gli strumenti di machine learning possono migliorare notevolmente la customer experience fornendo informazioni fruibili sulla psicologia del pubblico target. Anche i consumatori sono d’accordo, in quanto il 48% delle persone partecipanti ha affermato che interagirebbe “più di frequente” con l’IA se questa offrisse un’esperienza migliore.
• Costi ridotti. Gli strumenti di ML e deep learning possono aprire la strada a risparmi considerevoli offrendo uno spaccato della mente dei clienti, accelerando il processo decisionale e aumentando l’efficienza complessiva.

Come puoi vedere, integrando gli algoritmi di machine learning e deep learning nel tuo flusso di lavoro puoi generare un impatto positivo su ogni aspetto del tuo business.

Come si integrano il deep learning e il machine learning

Poiché il deep learning è una sottocategoria del machine learning, le due tecnologie sono già interconnesse. Tuttavia, puoi usare intenzionalmente gli algoritmi di deep learning e quelli di ML in combinazione per analizzare set di dati complessi.

Come funziona

Le soluzioni di deep learning strutturano o sovrappongono più algoritmi di machine learning per formare la già menzionata rete neurale. Man mano che i dati avanzano di livello in livello, l’algoritmo valuta le informazioni e prende decisioni sulla base di quanto appreso.

Immagina di aver acquisito un’enorme quantità di dati sulle abitudini di acquisto dei clienti, la maggior parte dei quali sono non strutturati. Puoi usare la tecnologia di deep learning per esaminare e categorizzare i dati grezzi. Successivamente puoi usare gli algoritmi di ML per valutare in modo efficiente i sottoinsiemi più piccoli di dati appena strutturati per carpire informazioni dettagliate.

Il deep learning e il machine learning vengono usati ogni giorno. Gli assistenti vocali basati sull’IA sono un ottimo esempio, considerato che il 97% di chi usa dispositivi mobili si affida a questa tecnologia.

Applicare il deep learning e il machine learning

Per integrare le tecnologie di IA nel tuo flusso di lavoro non devi per forza scegliere tra machine learning e deep learning: puoi sfruttare le funzionalità complementari di entrambi. Mettiamo a confronto i diversi settori, usi aziendali e applicazioni sociali del deep e del machine learning.

Casi d’uso del deep learning

Tra i casi d’uso del deep learning rientrano:

• Servizi finanziari. Gli algoritmi di deep learning possono aiutare gli istituti finanziari a prevedere le condizioni di mercato, indirizzare gli investimenti e servire meglio i clienti.
• Servizio clienti. Il deep learning può aiutare il servizio clienti ad accelerare il supporto e prevedere le esigenze degli utenti.
• Forze dell’ordine. Le forze dell’ordine possono sfruttare il deep learning per prevedere le dinamiche criminali e proteggere le comunità.
• Sanità. Gli strumenti di deep learning possono assistere i professionisti sanitari nell’elaborazione delle diagnosi e nel miglioramento dei risultati dei pazienti.

Il continuo evolversi della tecnologia di deep learning favorirà senza dubbio la sua diffusione in molti altri settori.

Casi d’uso del machine learning

Ecco alcuni casi d’uso del ML:

• Siti web personalizzati. Il ML consente ai brand di offrire ai consumatori esperienze personalizzate in base alla loro cronologia di navigazione e ad altri dati.
• Motori di ricerca. Analogamente, i motori di ricerca usano gli algoritmi di ML per prevedere il comportamento futuro e offrire agli utenti risultati migliori.
• Chatbot. Con il passare del tempo i chatbot possono imparare a rispondere alle domande degli utenti in modo più rapido e accurato.

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