Apprendimento profondo vs. Apprendimento automatico: qual è la differenza?

Negli ultimi anni, il campo dell'intelligenza artificiale (AI) ha registrato una rapida crescita, guidata da diversi fattori compresa la creazione di processori ASIC, l'aumento dell'interesse e degli investimenti da parte delle grandi aziende e la disponibilità di grandi dati. E con OpenAI e TensorFlow disponibili al pubblico, molte piccole aziende e privati ​​lo hanno fatto ha deciso di partecipare e addestrare la propria intelligenza artificiale attraverso vari machine learning e deep learning algoritmi.

Se sei curioso di sapere cosa sono il machine learning e il deep learning, le loro differenze e le sfide e i limiti del loro utilizzo, allora sei nel posto giusto!

Cos'è l'apprendimento automatico?

L'apprendimento automatico è un campo all'interno dell'intelligenza artificiale che addestra i computer a fare previsioni e decisioni in modo intelligente senza una programmazione esplicita. A seconda dell'algoritmo di addestramento, l'apprendimento automatico può addestrare un modello tramite semplici regole if-then, complesse equazioni matematiche e/o architetture di reti neurali.

Molti algoritmi di apprendimento automatico utilizzano dati strutturati per addestrare i modelli. I dati strutturati sono dati organizzati in un formato o una struttura specifici come fogli di calcolo e tabelle. L'addestramento di un modello con dati strutturati consente tempi di addestramento più rapidi e minori requisiti di risorse e fornisce agli sviluppatori una chiara comprensione di come il modello risolve i problemi.

I modelli di machine learning sono spesso utilizzati in vari settori come la sanità, l'e-commerce, la finanza e la produzione.

Che cos'è l'apprendimento profondo?

Il deep learning è un sottocampo dell'apprendimento automatico che si concentra sull'addestramento di modelli imitando il modo in cui gli esseri umani apprendono. Poiché la tabulazione di informazioni più qualitative non è possibile, il deep learning è stato sviluppato per gestire tutti i dati non strutturati che devono essere analizzati. Esempi di dati non strutturati sono immagini, post sui social media, video e registrazioni audio.

Poiché i computer hanno difficoltà a identificare con precisione modelli e relazioni da quelli non strutturati dati, i modelli addestrati tramite algoritmi di deep learning richiedono più tempo per l'addestramento, necessitano di enormi quantità di dati, E processori di addestramento AI specializzati.

L'uso di reti neurali artificiali rende anche il deep learning difficile da comprendere perché l'input passa attraverso un processo complesso, algoritmo non lineare e ad alta dimensione in cui diventa difficile accertare come la rete neurale sia arrivata al suo output o risposta. I modelli di deep learning sono diventati così difficili da comprendere al punto che molti hanno iniziato a chiamarli scatole nere.

I modelli di deep learning vengono utilizzati per attività complesse che normalmente richiedono l'esecuzione da parte di un essere umano, come l'elaborazione del linguaggio naturale, la guida autonoma e il riconoscimento delle immagini.

La differenza tra Machine Learning e Deep Learning

L'apprendimento automatico e l'apprendimento profondo sono due campi importanti all'interno dell'intelligenza artificiale. Sebbene entrambe le metodologie siano state utilizzate per addestrare molti modelli utili, hanno le loro differenze. Eccone alcuni:

Complessità degli algoritmi

Una delle principali differenze tra machine learning e deep learning è la complessità dei loro algoritmi. Algoritmi di apprendimento automatico in genere utilizzano algoritmi più semplici e lineari. Al contrario, gli algoritmi di deep learning impiegano l'uso di reti neurali artificiali che consentono livelli di complessità più elevati.

Quantità di dati richiesti

Il deep learning utilizza reti neurali artificiali per creare correlazioni e relazioni con i dati forniti. Poiché ogni pezzo di dati avrà caratteristiche diverse, gli algoritmi di deep learning spesso richiedono grandi quantità di dati per identificare con precisione i modelli all'interno del set di dati.

D'altra parte, l'apprendimento automatico richiederà quantità di dati significativamente inferiori per prendere decisioni abbastanza accurate. Poiché gli algoritmi di machine learning sono spesso più semplici e richiedono meno parametri, i modelli addestrati tramite algoritmi di machine learning potrebbero accontentarsi di un set di dati più piccolo.

Interpretabilità

L'apprendimento automatico richiede dati strutturati e un attento intervento dello sviluppatore per creare modelli efficaci. Ciò rende l'apprendimento automatico più facile da interpretare poiché gli sviluppatori fanno spesso parte del processo durante l'addestramento dell'IA. Il livello di trasparenza più il set di dati più piccolo e meno parametri rende più facile capire come funziona il modello e prende le sue decisioni.

Il deep learning utilizza reti neurali artificiali per apprendere da dati non strutturati come immagini, video e suoni. L'uso di reti neurali complesse tiene gli sviluppatori all'oscuro quando si tratta di capire come il modello sia stato in grado di arrivare alla sua decisione. Questo è il motivo per cui gli algoritmi di deep learning sono spesso considerati modelli di "scatola nera".

Risorse richieste

Come discusso in precedenza, gli algoritmi di machine learning e deep learning richiedono diverse quantità di dati e complessità. Poiché gli algoritmi di apprendimento automatico sono più semplici e richiedono un set di dati significativamente più piccolo, un modello di apprendimento automatico potrebbe essere addestrato su un personal computer.

Al contrario, gli algoritmi di deep learning richiederebbero un set di dati significativamente più grande e un algoritmo più complesso per addestrare un modello. Sebbene l'addestramento dei modelli di deep learning possa essere eseguito su hardware di livello consumer, vengono spesso impiegati processori specializzati come le TPU per risparmiare una notevole quantità di tempo.

Tipi di problemi

Gli algoritmi di machine learning e deep learning sono più adatti a risolvere diversi tipi di problemi. L'apprendimento automatico è più adatto per problemi più semplici e lineari come:

• Classificazione: Classifica qualcosa in base a caratteristiche e attributi.
• Regressione: prevedere il risultato successivo in base ai modelli precedenti trovati nelle funzioni di input.
• Riduzione della dimensionalità: Riduci il numero di funzionalità mantenendo il nucleo o l'idea essenziale di qualcosa.
• Raggruppamento: Raggruppa elementi simili in base a caratteristiche senza conoscere classi o categorie già esistenti.

Gli algoritmi di deep learning sono meglio utilizzati per problemi complessi che ti fideresti di fare a un essere umano. Tali problemi includerebbero:

• Riconoscimento di immagini e parlato: Identificare e classificare oggetti, volti, animali, ecc., all'interno di immagini e video.
• Sistemi autonomi: Controlla/guida autonomamente auto, robot e droni con intervento umano limitato o nullo.
• Robot di gioco AI: Fai in modo che l'IA giochi, impari e migliori le strategie per vincere partite competitive come scacchi, Go e Dota 2.
• Elaborazione del linguaggio naturale: Comprendere il linguaggio umano sia nel testo che nel parlato.

Sebbene tu possa probabilmente risolvere problemi semplici e lineari con algoritmi di deep learning, sono i più adatti per algoritmi di apprendimento automatico in quanto richiedono meno risorse per essere eseguiti, hanno set di dati più piccoli e richiedono una formazione minima tempo.

Ci sono altri sottocampi di Machine Learning

Ora comprendi la differenza tra machine learning e deep learning. Se sei mai interessato ad addestrare il tuo modello, tieni presente che il deep learning è solo un dominio all'interno della macchina learning, ma potrebbero esserci altri sottodomini di machine learning che si adattano meglio al problema che stai tentando di risolvere risolvere. In tal caso, l'apprendimento di altri sottodomini di machine learning dovrebbe aumentare la tua efficienza per risolvere un problema.