Differenza tra Deep Learning e Machine Learning

Si sente spesso parlare di Deep Learning e di Machine Learning, ma sono la stessa cosa oppure c’è una differenza tra i due? La risposta in breve è sì, sono diversi.

Entrambi questi approcci, Machine Learning e Deep Learning, vengono considerati parte di un dominio maggiore che è quello dell’Intelligenza Artificiale.

Machine Learning

Il Machine Learning è costituito da un insieme di diversi algoritmi possibili che vengono applicati ad un dataset con lo scopo di rispondere ad una specifica domanda, o task. Questi task consistono generalmente in problemi di classificazione, di regressione o di clustering. Un esempio classico è quello di prevedere il costo di un’abitazione conoscendone le caratteristiche, oppure classificare un paziente come affetto o non affetto da una certa patologia data la sua condizione clinica.

Un algoritmo di Machine Learning apprende direttamente dai dati invece che svolgere un compito specifico per cui è stato programmato. Tipicamente un modello di Machine Learning non è altro che un’equazione matematica di cui serve trovare il corretto valore dei parametri in modo tale che il modello sia adeguato per i dati utilizzati ed il task di interesse.

Durante l’addestramento, un modello impara quali sono i parametri migliori per la domanda da risolvere.

Deep Learning

Anche il Deep Learning è costituito da algoritmi, ma più complessi. Alla base del Deep Learning ci sono le reti neurali, costituite da diversi livelli di neuroni artificiali, ciascuno in grado di elaborare differentemente le informazioni in input. I neuroni presenti nel primo livello ricevono i dati così come sono, li elaborano e li inviano ai neuroni dei livelli successivi. Ciascun neurone applica una funzione matematica ai dati, di questa funzione è necessario trovare i parametri migliori in modo da ottenere poi nell’ultimo livello una risposta alla domanda di interesse.

Caratteristiche in comune

Parametri e addestramento: entrambi gli approcci sono costituiti da algoritmi per i quali è necessario individuare i parametri migliori per ciascun diverso task e set di dati.
Iterazione e ottimizzazione: sia per il Machine Learning che per il Deep Learning serve addestrare i modelli, ovvero trovare i parametri migliori, confrontando di volta in volta i risultati ottenuti con il risultato da ottenere. Si utilizza quindi l’errore commesso dal modello per migliorarlo.
Tecniche di shrinkage: in entrambi i casi si possono utilizzare stratagemmi per evitare l’esplosione o l’implosione dei valori dei parametri
Supervisione: sia per il Machine Learning che per il Deep Learning i task possono essere supervisionati che non supervisionati, ovvero se è disponibile o meno l’output effettivo a cui paragonare quello del modello
Generalizzazione: in entrambi i casi il modello dev’essere in grado di effettuare una buona previsione anche su dati mai visti, senza essere quindi specifico per il dataset utilizzato in fase di addestramento
Valutazione delle prestazioni: serve scegliere una metrica con cui confrontare i vari modelli ottenuti e stabilire il migliore. Ad esempio confrontando l’accuracy

Differenze

Complessità: gli algoritmi di Deep Learning sono molto più complessi di quelli di Machine Learning permettendo di gestire task di maggiore difficoltà
Quantità dei dati: all’aumentare della complessità degli algoritmi, la quantità di dati necessaria ad ottenere un buon risultato cresce. Quindi per il Deep Learning servono molti più dati che per il Machine Learning
Feature Engineering: nel caso del Machine Learning è talvolta necessario scegliere quali caratteristiche utilizzare e come elaborarle prima di passarle al modello. Nel Deep Learning, invece, ciò non è necessario. Le reti neurali elaborano i dati autonomamente
Applicazioni: il Deep Learning è più adatto a casi in cui i dati non sono strutturati, come immagini e testo. Al contrario, il Machine Learning che è più versatile e può essere utilizzato per una vasta gamma di applicazioni

Conclusione

In sintesi, mentre il Machine Learning è un campo più ampio e versatile, il Deep Learning è una sottocategoria più specializzata capace di risolvere compiti complessi ed essere utilizzato in applicazioni che coinvolgono grandi quantità di dati non strutturati. La scelta tra i due dipende dalla natura del problema che si vuole risolvere e dalle risorse disponibili. Entrambi svolgono un ruolo fondamentale nella rivoluzione dell’Intelligenza Artificiale e continuano a plasmare il futuro della tecnologia.