Deep Learning vs Machine Learning: ecco la differenza

Deep Learning versus Machine Learning – entrambi sono metodi di apprendimento dei sistemi artificiali. Scoprite quali sono i metodi di apprendimento e dove si trovano le differenze effettive qui.

Deep Learning vs. Machine Learning

Prima di mostrarvi le differenze concrete tra Deep e Machine Learning, ecco una definizione di entrambi i metodi.

• Il machine learning o apprendimento automatico si basa su metodi matematici che si suppone riconoscano un modello, che viene poi generalizzato. In questo processo, un sistema artificiale acquisisce la conoscenza dall’esperienza.
• Il riconoscimento dei modelli nell’apprendimento automatico funziona, per esempio, attraverso la formazione di gerarchie negli alberi decisionali, che confrontano una variabile con un valore specificato e poi la classificano come vera o falsa, per esempio. Altrettanto possibile è la creazione di somiglianze vettoriali, dove conta il vicino più prossimo di un valore K, che un sistema deve trovare.
• La maggior parte dei metodi di apprendimento automatico sono supervisionati, cioè l’uomo dà istruzioni e classi chiare al sistema e questo deve produrre i valori appropriati. Gli algoritmi di apprendimento automatico sono utilizzati in molti modi nella vita di tutti i giorni, ad esempio quando uno smartwatch analizza il tuo profilo di movimento.
• L’uso del machine learning diventa difficile se sono stati inseriti troppo pochi dati o se i dati sono troppo multidimensionali. Poiché i dati determinati in precedenza sono di grande importanza per un sistema di apprendimento automatico, funziona solo se è disponibile una quantità adeguata di dati.
• L’apprendimento automatico si estende anche all’apprendimento profondo in una certa misura. Qui, tuttavia, si usano reti neurali artificiali che sono modellate su reti biologiche come il cervello umano.

• Deep learning prende il suo nome dal fatto che lavora con dimensioni profonde che causerebbero problemi all’apprendimento automatico. Qui, il sistema impara da solo e non riceve alcun dato in anticipo.

• L’apprendimento profondo, come usato per esempio nelle intelligenze artificiali, ha anche bisogno di errori, poiché un sistema impara così quali informazioni erano corrette e devono essere rafforzate nella rete neurale.

• Per il Deep Learning in particolare, l’aiuto degli umani è sempre necessario, per esempio, per fornire informazioni a un’IA. Per esempio, il programma “AlphaGo” di Google è riuscito a battere un umano al gioco da tavolo “Go” nel 2015.

Quali sono le differenze tra Deep Learning e Machine Learning

Il deep learning ha delle somiglianze con il machine learning, ma i due metodi di apprendimento differiscono significativamente in alcuni modi.

• Deep learning attinge a metodi di apprendimento automatico, ma non viceversa.
• While for machine learning multiple dimensions are too complex for a system, deep learning builds on just that depth.
• Siccome l’apprendimento automatico è spesso supervisionato, le decisioni di tali sistemi di apprendimento sono più trasparenti di quelle dell’apprendimento profondo. Qui è all’opera una rete neurale artificiale che, simile a quella biologica, prende anche decisioni non tracciabili.
• Deep learning è anche molto importante per la ricerca AI, ma non ancora così elaborato come l’apprendimento automatico.