Qual è la differenza tra machine learning e deep learning?

Per identificare i modelli nei dati, puoi utilizzare sia il machine learning (ML) che il deep learning. Entrambi si basano su set di dati per addestrare algoritmi basati su modelli matematici complessi. Durante l'addestramento, gli algoritmi trovano correlazioni tra output e input noti. I modelli possono quindi generare o prevedere automaticamente gli output in base a input sconosciuti. A differenza della programmazione tradizionale, anche il processo di apprendimento è automatico con un intervento umano minimo.

Ecco altre somiglianze tra ML e deep learning.

Tecniche di intelligenza artificiale

Sia il machine learning che il deep learning sono sottoinsiemi del data science e dell'intelligenza artificiale (IA). Entrambi possono completare attività computazionali complesse che altrimenti richiederebbero molto tempo e risorse per essere eseguite attraverso tecniche di programmazione tradizionali.

Base statistica

Il deep learning e il machine learning utilizzano entrambi metodi statistici per addestrare i propri algoritmi con set di dati. Queste tecniche coinvolgono l'analisi della regressione, gli alberi decisionali, l'algebra lineare e il calcolo. Gli esperti di machine learning e gli esperti di deep learning conoscono bene la statistica.

Set di dati di grandi dimensioni

Sia il machine learning che il deep learning richiedono grandi set di dati di formazione di qualità per effettuare previsioni più accurate. Ad esempio, un modello di machine learning richiede circa 50-100 punti dati per funzionalità, mentre un modello di deep learning parte da migliaia di punti dati per funzionalità.

Ampia gamma di applicazioni

Le soluzioni di deep learning e ML risolvono problemi complessi in tutti i settori e le applicazioni. Questi tipi di problemi richiederebbero molto più tempo per essere risolti o ottimizzati se si utilizzassero metodi di programmazione e statistici tradizionali.

Requisiti di potenza computazionale

Addestrare ed eseguire algoritmi ML richiede una notevole potenza di calcolo e i requisiti computazionali sono ancora più elevati per il deep learning a causa della sua maggiore complessità. La disponibilità di entrambi per uso personale è ora possibile grazie ai recenti progressi nella potenza di calcolo e nelle risorse cloud.

Miglioramento graduale

Man mano che le soluzioni di machine learning e deep learning acquisiscono più dati, diventano più accurate nel riconoscimento dei pattern. Quando viene aggiunto un input al sistema, il sistema migliora utilizzandolo come punto dati per l'addestramento.

Il deep learning è un sottoinsieme del machine learning (ML). Puoi considerarla una tecnica di machine learning avanzata. Ognuno ha un'ampia varietà di applicazioni. Tuttavia, le soluzioni di deep learning richiedono più risorse: set di dati più grandi, requisiti di infrastruttura e costi conseguenti.

Ecco altre differenze tra ML e deep learning.

Casi d'uso previsti

La decisione di utilizzare il ML o il deep learning dipende dal tipo di dati che devi elaborare. Il ML identifica modelli a partire da dati strutturati, come i sistemi di classificazione e raccomandazione. Ad esempio, un'azienda può utilizzare il machine learning per prevedere quando un cliente annullerà l'iscrizione in base ai dati precedenti sul tasso di abbandono dei clienti. 

D'altra parte, le soluzioni di deep learning sono più adatte per i dati non strutturati, in cui è necessario un elevato livello di astrazione per estrarre le funzionalità. Le attività del deep learning includono la classificazione delle immagini e l'elaborazione del linguaggio naturale, in cui è necessario identificare le relazioni complesse tra gli oggetti di dati. Ad esempio, una soluzione di deep learning può analizzare le menzioni sui social media per determinare il sentimento degli utenti.

Approccio alla risoluzione dei problemi

Il machine learning tradizionale richiede in genere l'ingegneria delle funzionalità, in cui gli esseri umani selezionano ed estraggono manualmente le funzionalità dai dati grezzi e assegnano loro dei pesi. Al contrario, le soluzioni di deep learning eseguono l'ingegneria delle funzionalità con un intervento umano minimo.

L'architettura di rete neurale del deep learning è più complessa in termini di progettazione. Il modo in cui le soluzioni di deep learning apprendono è modellato su come funziona il cervello umano, con i neuroni rappresentati da nodi. Le reti neurali profonde comprendono tre o più livelli di nodi, inclusi i nodi dei livelli di input e output. 

Nel deep learning, ogni nodo della rete neurale assegna autonomamente pesi a ciascuna funzionalità. Le informazioni fluiscono attraverso la rete in avanti dall'ingresso all'uscita. Viene quindi calcolata la differenza tra l'output previsto e l'output effettivo. E questo errore viene retropropagato attraverso la rete per regolare il peso dei neuroni.

A causa del processo di ponderazione automatica, della profondità dei livelli di architettura e delle tecniche utilizzate, è necessario un modello per risolvere molte più operazioni nel deep learning rispetto al machine learning.

Metodi di addestramento

Il ML ha quattro metodi di formazione principali: apprendimento supervisionato, apprendimento non supervisionato, apprendimento semi-supervisionato e apprendimento per rinforzo. Altri metodi di formazione includono l'apprendimento dei trasferimenti e l'apprendimento supervisionato autonomo.

Al contrario, gli algoritmi di deep learning utilizzano diversi tipi di metodi di formazione più complessi. Queste includono reti neurali convoluzionali, reti neurali ricorrenti, reti generative contraddittorie e autocodificatori.

Prestazioni

Sia il machine learning che il deep learning hanno casi d'uso specifici in cui si comportano meglio dell'altro.

Per attività più semplici come l'identificazione di nuovi messaggi di spam in arrivo, il machine learning è adatto e in genere supera le soluzioni di deep learning. Per attività più complesse come il riconoscimento di immagini mediche, le soluzioni di deep learning superano le soluzioni di machine learning poiché sono in grado di identificare anomalie non visibili all'occhio umano.

Coinvolgimento umano

Entrambe le soluzioni di machine learning e deep learning per funzionare richiedono un significativo coinvolgimento umano. Qualcuno deve definire un problema, preparare i dati, selezionare e addestrare un modello, quindi valutare, ottimizzare e implementare una soluzione.

I modelli di ML possono essere più facili da interpretare per le persone perché derivano da modelli matematici più semplici come gli alberi decisionali.

Al contrario, i modelli di deep learning richiedono molto tempo per essere analizzati in dettaglio, poiché sono matematicamente complessi. Detto questo, la modalità di apprendimento delle reti neurali elimina la necessità per le persone di etichettare i dati. Puoi ridurre ulteriormente il coinvolgimento umano scegliendo modelli e piattaforme preaddestrati.

Requisiti dell'infrastruttura

Poiché sono più complessi e richiedono set di dati più grandi, i modelli di deep learning richiedono più spazio di archiviazione e potenza di calcolo rispetto ai modelli di ML. Mentre i dati e i modelli di ML possono essere eseguiti su una singola istanza o su un cluster di server, un modello di deep learning richiede spesso cluster ad alte prestazioni e altre infrastrutture sostanziali.

I requisiti di infrastruttura per le soluzioni di deep learning possono comportare costi significativamente più elevati rispetto al machine learning. L'infrastruttura in loco potrebbe non essere pratica o conveniente per l'esecuzione di soluzioni di deep learning. Puoi utilizzare un'infrastruttura scalabile e servizi di deep learning completamente gestiti per controllare i costi.

Esistono numerose soluzioni di machine learning (ML) e deep learning (DL) su Amazon Web Services (AWS). Tali soluzioni consentono di integrare l'intelligenza artificiale (IA) in tutte le tue applicazioni e casi d'uso.

Per il machine learning tradizionale, Amazon SageMaker è una piattaforma completa per creare, addestrare e implementare algoritmi su un'infrastruttura cloud potente e scalabile.

Per le tue esigenze di deep learning, puoi utilizzare servizi completamente gestiti come questi:

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• Amazon Lex aiuta a creare chatbot e interfacce conversazionali intelligenti.
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