Differenza tra machine learning e deep learning

Differenza tra machine learning e deep learning

Machine learning

Il machine learning o apprendimento automatico è un insieme di metodi utilizzati per creare programmi per computer in grado di apprendere dalle osservazioni e fare previsioni. L’apprendimento automatico utilizza algoritmi, regressioni e scienze correlate per comprendere i dati. Questi algoritmi possono essere generalmente considerati come modelli e reti statistici.

Deep learning

Il deep learning o apprendimento profondo è un sottoinsieme dei metodi di apprendimento automatico. I dati vengono analizzati attraverso più livelli di una rete di apprendimento profondo in modo che la rete possa trarre conclusioni e prendere decisioni sui dati. I metodi di deep learning consentono una grande precisione su grandi set di dati, ma queste funzionalità rendono il deep learning molto più dispendioso in termini di risorse rispetto al machine learning classico.

Relazione con l’intelligenza artificiale (IA)

Per diversi decenni, l’apprendimento automatico è stato utilizzato come metodo per ottenere l’intelligenza artificiale nelle macchine. Fondamentalmente, il campo dell’apprendimento automatico è incentrato sulla creazione di computer in grado di apprendere e prendere decisioni, il che rende l’apprendimento automatico adatto alla ricerca sull’intelligenza artificiale. Tuttavia, non tutti i modelli di apprendimento automatico sono pensati per sviluppare un’intelligenza artificiale “vera” che corrisponda perfettamente o superi l’intelligenza umana. Invece, i modelli sono spesso progettati per ricercare problemi specifici e limitati.

L’apprendimento profondo è stato proposto nelle prime fasi delle discussioni sull’apprendimento automatico, ma pochi ricercatori hanno perseguito metodi di apprendimento profondo perché i requisiti computazionali dell’apprendimento profondo sono molto maggiori rispetto all’apprendimento automatico classico. Tuttavia, la potenza di calcolo dei computer è aumentata in modo esponenziale dal 2000, consentendo ai ricercatori di apportare enormi miglioramenti all’apprendimento automatico e alla costruzione dell’intelligenza artificiale. Poiché i modelli di deep learning scalano bene con un aumento dei dati, il deep learning ha il potenziale per superare ostacoli significativi nella creazione di una vera intelligenza artificiale.

Differenza tra machine learning e deep learning

Dati e scalabilità in machine e deep learning

L’apprendimento automatico utilizza tradizionalmente piccoli set di dati da cui apprendere e fare previsioni. Con piccole quantità di dati, i ricercatori possono determinare caratteristiche precise che aiuteranno il programma di apprendimento automatico a comprendere e apprendere dai dati. Tuttavia, se il programma si imbatte in informazioni che non è in grado di classificare in base ai suoi algoritmi preesistenti, i ricercatori dovranno in genere analizzare manualmente i dati problematici e creare una nuova funzionalità. Per questo motivo, l’apprendimento automatico classico di solito non scala bene con enormi quantità di dati, ma può ridurre al minimo gli errori su set di dati più piccoli.

Il deep learning è particolarmente adatto a set di dati di grandi dimensioni e i modelli spesso richiedono set di dati di grandi dimensioni per essere utili. A causa della complessità di una rete di apprendimento profondo, la rete necessita di una notevole quantità di dati di addestramento e di dati aggiuntivi per testare la rete dopo l’addestramento. Attualmente i ricercatori stanno perfezionando reti di apprendimento profondo che possono essere più efficienti e utilizzare set di dati più piccoli.

Requisiti di prestazioni per machine e deep learning

L’apprendimento automatico ha requisiti di prestazioni del computer variabili. Ci sono molti modelli che possono essere eseguiti su un personal computer medio. Più avanzati sono i metodi statistici e matematici, più difficile è per il computer elaborare rapidamente i dati.

L’apprendimento profondo tende ad essere molto dispendioso in termini di risorse. L’analisi di grandi quantità di informazioni attraverso più livelli di processo decisionale richiede molta potenza di calcolo. Man mano che i computer diventano più veloci, il deep learning è sempre più accessibile.

Limitazioni in machine e deep learning

Tradizionalmente l’apprendimento automatico presenta alcune limitazioni comuni e significative. L’overfitting è un problema statistico che può influenzare un algoritmo di apprendimento automatico. Un algoritmo di apprendimento automatico contiene una certa quantità di “errori” durante l’analisi e la previsione con i dati. L’algoritmo dovrebbe mostrare una relazione tra le variabili rilevanti, ma in overfitting, inizia anche a catturare l’errore, il che porta a un modello “rumoroso” o impreciso. I modelli di apprendimento automatico possono anche diventare sbilanciati verso le idiosincrasie dei dati con cui sono stati addestrati, un problema che è particolarmente evidente quando i ricercatori addestrano algoritmi sull’intero set di dati disponibile invece di salvare una parte dei dati su cui testare l’algoritmo.

L’apprendimento profondo presenta le stesse insidie ​​statistiche dell’apprendimento automatico classico, nonché alcuni problemi unici. Per molti problemi, i dati disponibili non sono sufficienti per addestrare una rete di deep learning ragionevolmente accurata. È spesso proibitivo in termini di costi o impossibile raccogliere più dati o simulare un problema del mondo reale, il che limita l’attuale gamma di argomenti per i quali è possibile utilizzare il deep learning.

Differenza tra machine learning e deep learning

L’apprendimento automatico e l’apprendimento profondo (in inglese machine learning e deep learning) descrivono entrambi metodi per insegnare ai computer ad apprendere e prendere decisioni. L’apprendimento profondo è un sottoinsieme dell’apprendimento automatico classico e alcune importanti divergenze rendono l’apprendimento profondo e l’apprendimento automatico ciascuno adatto a diverse applicazioni.

  1. L’apprendimento automatico classico spesso include l’ingegneria delle funzionalità da parte dei programmatori che aiuta l’algoritmo a fare previsioni accurate su un piccolo insieme di dati. Gli algoritmi di deep learning sono generalmente progettati con più livelli di processo decisionale per richiedere l’ingegneria delle funzionalità meno specifiche.
  2. L’apprendimento profondo viene tradizionalmente utilizzato per set di dati molto grandi in modo che le reti o gli algoritmi possano essere addestrati per prendere molte decisioni stratificate. Il machine learning classico utilizza set di dati più piccoli e non è scalabile come il deep learning.
  3. Sebbene il deep learning possa apprendere bene su molti dati, ci sono molti problemi in cui non sono disponibili dati sufficienti per rendere utile il deep learning. Sia l’apprendimento profondo che l’apprendimento automatico condividono infatti limiti statistici standard e possono essere influenzati se il set di dati di addestramento è molto idiosincratico o se è stato raccolto con tecniche statistiche improprie.

Applicazioni

Machine learning e deep learning hanno vaste opportunità applicative. Nel primo caso, rientra il riconoscimento vocale, utilizzato negli smartphone, i filtri anti-spam, i motori di ricerca, ma è anche abilitatore della business intelligence, della targetizzazione delle email, della migliore determinazione del merito creditizio, fino a comprendere applicazioni utili in medicina e in agricoltura.

Per quanto riguarda il deep learning, i campi applicativi anche in questo caso sono molteplici. Dalla cybersecurity all’assistenza clienti mediante chatbot alla medicina: in quest’ultimo caso, il DL è stato ed è utile nel caso del rilevamento di Covid-19 a partire dall’analisi radiografica.

Un recente e interessante caso applicativo di DL è finalizzato alla scoperta di nuovi tipi di leghe, chiamate leghe ad alta entropia, classe di materiali candidati a superare le superleghe per applicazioni estreme. Il team di ricerca, coordinato da Wei Chen, professore associato di scienza e ingegneria dei materiali presso l’Illinois Institute of Technology ha raccolto un grande set di dati e applicato un’architettura Deep Sets, un’architettura avanzata di deep learning che genera modelli predittivi per le proprietà di nuove leghe ad alta entropia. Per elaborare si sono serviti del supercomputer Stampede2 del Texas Advanced Computing Center (classificato al 47° posto tra i 500 HPC più potenti al mondo). Grazie al nuovo modello di apprendimento e previsto le proprietà di oltre 370mila composizioni di leghe ad alta entropia.

Pubblicato da Vito Lavecchia

Lavecchia Vito Ingegnere Informatico (Politecnico di Bari) Email: [email protected] Sito Web: https://vitolavecchia.altervista.org

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