Comprendere le differenze tra machine learning e deep learning è essenziale per comprendere l’evoluzione tecnologica: cosa devi sapere.
L’intelligenza artificiale è diventato parte integrante della nostra vita, permeando ogni giorno nuovi aspetti della società, dall’intrattenimento alle operazioni commerciali. Nonostante questo utilizzo diffuso, i dettagli su come funziona possono essere complessi e difficili da comprendere.
Tra le componenti principali dell’intelligenza artificiale ci sono il machine learning e il deep learningtermini spesso usati in modo intercambiabile, ma che rappresentano discipline distinte con differenze significativi che separano chiaramente i due campi.
Comprendere le specifiche del machine learning e del deep learning è importante per entrambi apprezzare il progresso tecnologicoio, entrambi soprattutto per valutare le implicazioni etiche e le pratiche di queste tecnologie. Sebbene entrambi mirino a creare macchine capaci di “pensare” in modo autonomo, i modi in cui lo fanno e le conseguenze delle loro applicazioni differiscono notevolmente.
Machine learning e deep learning: due tecnologie simili e allo stesso tempo estremamente diverse
IL apprendimento automatico è un ramo dell’intelligenza artificiale che si concentra susoftware di formazione per fare previsioni O prendere decisioni basate sui dati. Secondo Jeff Crume, un ingegnere di IBM, il machine learning può essere visto come una forma sofisticata di analisi statistica che consente alle macchine di fare previsioni sempre più accurate man mano che ricevono maggiori quantità di dati.
L’approccio di machine learning si basa suaddestramento dell’algoritmo riconoscere modelli nei dati. Questo processo, noto come apprendimento supervisionato, richiede l’intervento umano per etichettare i dati di addestramento, che vengono poi utilizzati per insegnare alla macchina a fare previsioni. Una volta addestrata, la macchina può essere testata su un set di dati separato per valutarne l’accuratezza.
IL apprendimento approfondito può invece essere considerato uno sottocategoria dell’apprendimento automatico, caratterizzato dall’utilizzo di reti neurali artificiali che emulano i processi del cervello umano. Questo approccio consente alle macchine di imparare da dati non strutturati (o “grezzo”) senza bisogno di supervisione apprendimento umano diretto, un processo noto come apprendimento non supervisionato.
Le reti neurali profonde sono composte da strati di nodi interconnessi, che elaborano informazioni in modo simile ai neuroni nel cervello umano. Ciò consente alle macchine di identificare modelli anche molto complessi e fare previsioni con un alto grado di precisione, soprattutto in compiti come il riconoscimento delle immagini e la comprensione del linguaggio naturale.
Là differenza principale tra machine learning e deep learning risiede nel livello di supervisione richiesto. Mentre l’apprendimento automatico richiede dati etichettati e supervisione umana, l’apprendimento profondo può funzionare con dati non strutturati e richiede un intervento umano meno diretto. Questo rende il deep learning particolarmente potentema anche potenzialmente più pericoloso.
Queste applicazioni sollevano notevoli preoccupazioni in termini di privacy e controllopoiché la capacità di una macchina di funzionare autonomamente senza la diretta supervisione umana può portare a un uso improprio o eccessivo della tecnologia.
