Differenza tra machine learning e deep learning

Voi sapere qual è la differenza? In questo articolo capirai nel dettaglio la differenza tra machine learning e deep learning spiegato in parole comprensibili

Introduzione

Molti strumenti che usiamo quotidianamente, dalle raccomandazioni di prodotti online alla guida autonoma, sono resi possibili da due tecnologie principali: il Machine Learning e il Deep Learning. Spesso vi è confusione su cosa differenzi realmente queste due tipologie di AI. In questo post, verrà spiegata in dettaglio la differenza tra Machine Learning e Deep Learning, con l’obiettivo di chiarire i dubbi e fornire una panoramica completa per chiunque voglia approfondire questo argomento.

Definizioni

Cosa s’intende per machine learning?

Il Machine Learning è un campo dell’intelligenza artificiale che si occupa di insegnare ai computer come imparare dai dati senza essere esplicitamente programmati per ogni compito. Invece di seguire regole rigide, un algoritmo di ML analizza i dati, riconosce modelli e prende decisioni basate su queste informazioni. Le sue radici risalgono a diverse decadi fa, con i primi modelli che emulavano alcuni principi dell’apprendimento umano.

Cosa s’intende per deep learning?

Il deep learning è una sottocategoria del machine learning, che utilizza reti neurali artificiali ispirate alla struttura del cervello umano. Queste reti neurali profonde sono composte da molteplici strati di nodi (o “neuroni”) che permettono al modello di apprendere rappresentazioni complesse dei dati. Sebbene anche il DL faccia parte del più ampio campo del ML, si distingue per la sua capacità di lavorare con grandi volumi di dati e per la sua architettura più complessa.

Tipologie di algoritmi per il machine learning

Algoritmi supervisionati

Gli algoritmi supervisionati apprendono da dati etichettati. Ciò significa che ogni esempio nel set di dati di addestramento ha una “risposta corretta” associata, che il modello deve imparare a predire. Esempi di algoritmi supervisionati includono la regressione lineare, gli alberi decisionali e le macchine a vettori di supporto (SVM). Sono ampiamente utilizzati in una varietà di applicazioni, come la previsione di vendite o il riconoscimento di immagini.

Algoritmi non supervisionati

Gli algoritmi non supervisionati, al contrario, lavorano con dati non etichettati. In questo scenario, il modello cerca autonomamente di scoprire modelli o strutture nei dati. Gli algoritmi di clustering, come il k-means, e l’analisi delle componenti principali (PCA) sono due esempi tipici. Questi algoritmi sono utili, ad esempio, per segmentare un pubblico o ridurre la dimensionalità dei dati per una migliore visualizzazione.

Apprendimento per rinforzo

L’apprendimento per rinforzo si basa su un sistema di ricompense e penalità, come quello che si usa per addestrare un animale. Un agente autonomo esplora l’ambiente, prende decisioni e riceve feedback sotto forma di ricompense o punizioni. Questo approccio è molto utilizzato in settori come la robotica e nei giochi, dove gli agenti imparano a ottimizzare le loro azioni per ottenere il massimo punteggio.

Feature engineering

Nel Machine Learning, una parte significativa del lavoro consiste nel trasformare i dati grezzi in “feature” che il modello può utilizzare. Il feature engineering è il processo di selezionare, creare e trasformare queste feature in modo tale da migliorare le performance dell’algoritmo. Per esempio, si potrebbe prendere una colonna di dati relativa a una data e scomporla in anno, mese, giorno e giorno della settimana per migliorare le capacità predittive del modello.

Come funziona il deep learning

Reti neurali artificiali (ANN)

Le reti neurali artificiali sono il fondamento del deep learning. Ispirate dalla struttura del cervello umano, queste reti sono composte da strati di neuroni connessi tra loro. Ogni neurone riceve input, applica un peso e una funzione di attivazione, e produce un output che diventa l’input per i neuroni del livello successivo. Il processo di addestramento della rete avviene regolando i pesi tra i neuroni per minimizzare l’errore complessivo.

Architetture del deep learning

Reti neurali profonde (DNN)

Le DNN sono reti neurali con molti strati nascosti tra l’input e l’output. Questi strati aggiuntivi consentono al modello di catturare pattern più complessi rispetto a una rete neurale semplice con uno o due strati. Sono utilizzate per risolvere problemi complessi che richiedono una rappresentazione gerarchica dei dati, come il riconoscimento di immagini e la classificazione del testo.

Reti convoluzionali (CNN)

Le CNN sono progettate specificamente per l’elaborazione di dati strutturati in griglie, come le immagini. Utilizzano operazioni di convoluzione per estrarre automaticamente le feature dai dati, rendendole ideali per compiti di visione artificiale, come il riconoscimento facciale e la diagnosi medica tramite immagini.

Reti ricorrenti (RNN)

Le RNN sono progettate per lavorare con dati sequenziali, come testi o serie temporali. A differenza delle reti neurali tradizionali, le RNN hanno connessioni ricorrenti che permettono loro di “ricordare” informazioni precedenti, rendendole ideali per compiti come la traduzione automatica o la previsione di dati basata su serie temporali. Le varianti come LSTM e GRU migliorano la capacità delle RNN di gestire dipendenze a lungo termine.

Apprendimento gerarchico delle feature

Una delle caratteristiche più avanzate del deep learning è la sua capacità di apprendere feature direttamente dai dati grezzi. Invece di richiedere un processo di feature engineering manuale, le reti neurali profonde possono estrarre feature rilevanti attraverso una serie di livelli, dove i livelli più profondi catturano pattern più complessi e astratti.

Backpropagation e ottimizzazione

L’addestramento delle reti neurali avviene tramite un processo chiamato backpropagation, che consiste nell’aggiornare i pesi della rete in modo tale da ridurre l’errore del modello. Questo processo è guidato da un algoritmo di ottimizzazione, come il Gradient Descent o il più avanzato Adam, che controlla come i pesi vengono aggiornati per migliorare le performance della rete.

Differenze chiave tra ML e DL

Struttura dei modelli

Nel machine learning tradizionale, i modelli possono essere semplici come una linea retta (nel caso della regressione lineare) o un insieme di regole basate sui dati (come negli alberi decisionali). Nel deep learning, i modelli sono molto più complessi, basati su reti neurali con molteplici livelli di neuroni.

Dati

Il machine learning può funzionare bene anche con set di dati relativamente piccoli, grazie alla capacità di sfruttare il feature engineering manuale. Il deep learning, d’altra parte, eccelle quando ha accesso a grandi quantità di dati, poiché i suoi modelli complessi richiedono molta informazione per essere addestrati in modo efficace.

Feature engineering

Il machine learning tradizionale dipende dal feature engineering, dove gli esperti devono trasformare i dati in modo che l’algoritmo possa comprenderli. Il deep learning automatizza gran parte di questo processo, grazie alle reti neurali che sono in grado di apprendere direttamente le feature dai dati grezzi.

Potenza computazionale

Il deep learning richiede molta più potenza computazionale rispetto al machine learning, soprattutto per addestrare modelli su grandi set di dati. Solitamente, si utilizzano GPU o TPU (unità di elaborazione tensoriale) per accelerare il processo di addestramento, mentre i modelli di ML possono essere addestrati anche su CPU tradizionali.

Tempo di addestramento

Il tempo di addestramento è generalmente più lungo nel deep learning rispetto al machine learning, a causa della complessità dei modelli e della necessità di elaborare grandi quantità di dati. Una volta addestrati, i modelli di DL possono fare previsioni più accurate e gestire compiti più complessi.

Capacità di generalizzazione

Il Deep Learning eccelle in compiti come la visione artificiale e la comprensione del linguaggio naturale, dove c’è un elevato grado di complessità nei dati. Il Machine Learning tradizionale, pur essendo efficace per molti problemi, tende a essere meno performante su compiti che richiedono una rappresentazione più astratta dei dati.

Complessità e interpretabilità

Un vantaggio del machine learning tradizionale è che i suoi modelli sono più comprensibili. Ad esempio, in un modello di regressione lineare, è possibile vedere chiaramente l’impatto di ogni feature sul risultato finale. Nel deep learning, l’interpretazione dei modelli diventa più difficile, perchè il processo decisionale è distribuito attraverso molteplici livelli di neuroni, rendendo il modello una sorta di “scatola nera”.

Applicazioni Pratiche

Applicazioni del ML

Il Machine Learning viene utilizzato in una vasta gamma di settori. Alcuni esempi includono:

• Raccomandazioni di prodotti: algoritmi di ML analizzano il comportamento degli utenti per suggerire prodotti o contenuti che potrebbero interessare.
• Rilevamento di frodi: algoritmi di classificazione aiutano a identificare transazioni sospette.
• Modelli predittivi: algoritmi di regressione vengono utilizzati per fare previsioni su vendite future, consumi energetici, ecc.

Applicazioni del DL

Il Deep Learning ha permesso progressi significativi in campi che richiedono l’elaborazione di grandi quantità di dati complessi. Alcuni esempi includono:

• Riconoscimento di immagini: le CNN sono alla base delle applicazioni di riconoscimento facciale e diagnostica per immagini mediche.
• Traduzione automatica: modelli di RNN e Transformer sono utilizzati nei sistemi di traduzione automatica come Google Translate.
• Guida autonoma: i veicoli autonomi utilizzano il DL per riconoscere e interpretare l’ambiente circostante in tempo reale.

Vantaggi e svantaggi

Vantaggi e svantaggi del machine learning

• Pro: il ML è generalmente più semplice da implementare e interpretare. È adatto a problemi con dati limitati o dove è importante comprendere come il modello prenda le sue decisioni.
• Contro: richiede un notevole sforzo in fase di feature engineering e può risultare meno efficace per compiti complessi che richiedono una rappresentazione astratta dei dati.

Vantaggi e svantaggi del deep learning

• Pro: è efficace nel risolvere problemi complessi, come il riconoscimento di immagini o l’analisi del linguaggio naturale, senza la necessità di un’intensa attività di feature engineering.
• Contro: richiede enormi quantità di dati e risorse computazionali. Inoltre, la complessità dei modelli rende più difficile capire come prendano le loro decisioni.

Quando utilizzare il ML o il DL?

Il Machine Learning è la scelta migliore quando:

• Si dispone di set di dati limitati.
• La comprensione e l’interpretazione del modello sono fondamentali.
• Le risorse computazionali sono limitate.

Il Deep Learning è indicato quando:

• Si devono risolvere problemi complessi, come il riconoscimento di immagini o l’elaborazione del linguaggio naturale.
• Si dispone di grandi quantità di dati.
• Si hanno a disposizione risorse computazionali significative (es. GPU).

Conclusione

In sintesi, il machine learning è adatto per problemi più semplici con dati limitati e dove vi è la necessità di comprendere come il modello prenda le sue decisioni. Il deep learning, d’altro canto, è ideale per affrontare compiti complessi e gestire grandi quantità di dati, sebbene richieda più risorse. La scelta tra ML e DL dipende dal contesto specifico e dagli obiettivi del progetto.