Il machine learning e il deep learning sono due sottocategorie dell’intelligenza artificiale che sono spesso utilizzate per risolvere problemi complessi.
Tuttavia, ci sono alcune importanti differenze tra queste due tecnologie che è importante comprendere.
In generale, il machine learning utilizza algoritmi per analizzare i dati e imparare da essi. Gli algoritmi di machine learning sono progettati per identificare modelli e trend nei dati che possono essere utilizzati per effettuare previsioni o prendere decisioni. Il machine learning è spesso utilizzato in campi come la finanza, la medicina e il settore dei trasporti per analizzare grandi quantità di dati e prendere decisioni basate su queste analisi.
Il deep learning, d’altra parte, è una forma di machine learning che utilizza reti neurali profonde per effettuare previsioni o prendere decisioni. Le reti neurali sono modelli di intelligenza artificiale ispirati al funzionamento del cervello umano, che consistono in una serie di nodi interconnessi che elaborano i dati in modo simile al modo in cui il cervello umano elabora le informazioni. Il deep learning è spesso utilizzato in campi come il riconoscimento delle immagini, il natural language processing e il riconoscimento delle emozioni.
Una delle principali differenze tra il machine learning e il deep learning è la quantità di supervisione richiesta. Il machine learning richiede una supervisione più diretta, poiché gli algoritmi devono essere addestrati sui dati utilizzando etichette o esempi di output desiderati. Il deep learning, d’altra parte, è in grado di imparare da solo dai dati, senza la necessità di etichette o esempi di output. Ciò significa che il deep learning è spesso più adatto per risolvere problemi più complessi che richiedono un’elaborazione più accurata dei dati.
Inoltre, il deep learning è spesso più adatto per risolvere problemi che richiedono una grande quantità di dati. Le reti neurali profonde hanno bisogno di molti dati per “imparare” e migliorare le loro prestazioni, il che significa che sono ideali per campi come il riconoscimento delle immagini, dove ci sono molti esempi di immagini da utilizzare per l’addestramento.