Differenza tra apprendimento automatico e apprendimento profondo: Una guida completa

Nel campo dell'intelligenza artificiale (IA), l'apprendimento automatico (ML) e l'apprendimento profondo (DL) sono due tecniche potenti che portano a numerose innovazioni e applicazioni. Pur avendo delle somiglianze, si differenziano in modo significativo per quanto riguarda gli approcci, le capacità e i casi d'uso. Comprendere queste differenze può aiutarvi a scegliere la tecnologia giusta per le vostre esigenze e a sfruttare l'IA in modo più efficace. In questo blog esploreremo le principali distinzioni tra apprendimento automatico e apprendimento profondo, le loro applicazioni e i rispettivi vantaggi e limiti.

Che cos'è l'apprendimento automatico?

Apprendimento automatico è un sottoinsieme dell'intelligenza artificiale che consente ai sistemi di apprendere dai dati e migliorare le proprie prestazioni nel tempo senza essere esplicitamente programmati. Gli algoritmi di ML utilizzano metodi statistici per trovare modelli e fare previsioni o prendere decisioni sulla base dei dati in ingresso.

Caratteristiche principali dell'apprendimento automatico

• Ingegneria delle caratteristiche: Nel ML tradizionale, l'ingegneria delle caratteristiche è una fase cruciale. I data scientist selezionano e trasformano manualmente le caratteristiche (variabili di input) per migliorare le prestazioni del modello.
• Algoritmi: Il ML comprende una serie di algoritmi, tra cui alberi decisionali, macchine a vettori di supporto (SVM), k-nearest neighbors (KNN) e regressione lineare.
• Dati di addestramento: I modelli ML vengono addestrati su dati strutturati o tabellari, spesso ben organizzati in righe e colonne.
• Complessità: I modelli di ML possono gestire compiti relativamente semplici e di solito sono meno intensivi dal punto di vista computazionale rispetto ai modelli di deep learning.
  
  

Applicazioni dell'apprendimento automatico

• Rilevamento dello spam: Filtrazione dei messaggi e-mail indesiderati.
• Sistemi di raccomandazione: Suggeriscono prodotti o contenuti in base al comportamento dell'utente (ad esempio, le raccomandazioni di Netflix).
• Analisi predittiva: Previsione di tendenze o risultati futuri sulla base di dati storici (ad esempio, previsioni di vendita).
• Rilevamento delle frodi: Identificare le transazioni fraudolente nei sistemi finanziari.

Che cos'è il Deep Learning?

L'apprendimento profondo è un sottoinsieme specializzato dell'apprendimento automatico che coinvolge reti neurali con più strati, note come reti neurali profonde. Queste reti sono progettate per apprendere automaticamente le rappresentazioni e le caratteristiche dai dati grezzi senza un intervento manuale estensivo.

Caratteristiche principali dell'apprendimento profondo

• Estrazione automatica delle caratteristiche: I modelli DL apprendono ed estraggono automaticamente le caratteristiche dai dati grezzi, riducendo la necessità di un'ingegnerizzazione manuale delle caratteristiche.
• Reti neurali: La DL si basa su reti neurali profonde con strati multipli (strati di ingresso, nascosti e di uscita) per modellare modelli e relazioni complesse nei dati.
• Dati di formazione: La DL eccelle con grandi volumi di dati non strutturati, come immagini, audio e testo.
• Complessità: I modelli DL sono intensivi dal punto di vista computazionale e richiedono notevoli risorse hardware, comprese potenti GPU.
  
  

Applicazioni del Deep Learning

• Riconoscimento di immagini: Identificazione di oggetti, volti o scene nelle immagini (ad esempio, sistemi di riconoscimento facciale).
• Elaborazione del linguaggio naturale (NLP): Comprensione e generazione del linguaggio umano (ad esempio, chatbot, traduzione linguistica).
• Riconoscimento vocale: Conversione del linguaggio parlato in testo (ad esempio, assistenti vocali come Siri e Alexa).
• Veicoli autonomi: Consentire alle auto a guida autonoma di interpretare i dati dei sensori e prendere decisioni di guida.
  
  

Come funziona l'apprendimento automatico?

L'apprendimento automatico (ML) è una branca del intelligenza artificiale (AI) che consente ai computer di imparare dai dati e di fare previsioni o prendere decisioni senza essere esplicitamente programmati. Il processo di apprendimento automatico può essere suddiviso in diverse fasi chiave:

1. Raccolta dei dati

Il fondamento di qualsiasi modello di apprendimento automatico sono i dati. I dati vengono raccolti da varie fonti, tra cui:

• Dati strutturati (ad esempio, database, fogli di calcolo)
• Dati non strutturati (ad es. testo, immagini, video)

Questi dati servono come input per il processo di apprendimento e si dividono in due categorie principali:

• Dati di formazione: Utilizzato per addestrare il modello di apprendimento automatico, aiutandolo a identificare schemi e relazioni.
• Dati dei test: Utilizzato per valutare le prestazioni del modello su esempi non visti.
  
  

2. Preelaborazione dei dati

Prima di inserire i dati nel modello, è necessario pulirli ed elaborarli per garantirne la coerenza e l'accuratezza. Ciò comporta diverse fasi:

• Pulizia dei dati: Eliminare o correggere eventuali errori, valori mancanti o incongruenze nei dati.
• Normalizzazione/Standardizzazione: Scalare i dati a un intervallo o a una distribuzione uniforme per migliorare le prestazioni del modello.
• Ingegneria delle funzioni: Estrazione e selezione di caratteristiche rilevanti (variabili di input) utili per il processo di apprendimento.
• Suddivisione dei dati: Dividere il set di dati in set di addestramento, convalida e test per garantire che il modello si generalizzi bene a nuovi dati.
  
  

3. Scelta del modello

L'apprendimento automatico comporta la scelta del giusto tipo di algoritmo o modello in base al problema che si sta cercando di risolvere. I modelli di apprendimento automatico più comuni includono:

• Modelli di apprendimento supervisionato:
  • Regressione lineare: Utilizzato per la previsione di variabili continue.
  • Alberi decisionali: Utilizzato per compiti di classificazione e regressione.
  • Macchine vettoriali di supporto (SVM): Separare i punti dati in classi utilizzando gli iperpiani.
• Modelli di apprendimento non supervisionato:
  • Raggruppamento K-Means: Raggruppa i dati in cluster in base alla somiglianza.
  • Analisi delle componenti principali (PCA): Riduce la dimensionalità dei dati conservando le informazioni importanti.
• Modelli di apprendimento per rinforzo:
  • Q-Learning: Ottimizza il processo decisionale attraverso prove ed errori per massimizzare le ricompense.
    
    

4. Formazione del modello

Una volta selezionato il modello, questo viene addestrato utilizzando i dati di addestramento. Il modello analizza i dati di ingresso e apprende i modelli o le relazioni tra le caratteristiche (variabili di ingresso) e la variabile target (uscita). Questo avviene regolando i parametri interni, come i pesi, attraverso tecniche di ottimizzazione.

Durante l'addestramento, il modello cerca di minimizzare l'errore o la "perdita" confrontando le sue previsioni con i risultati effettivi dei dati di addestramento. Il processo spesso comporta più iterazioni, note come epochein cui il modello si aggiorna per migliorare l'accuratezza.

5. Valutazione

Dopo l'addestramento, le prestazioni del modello vengono valutate utilizzando un set di dati di prova separato. Le principali metriche di valutazione includono:

• Precisione: Misura la frequenza con cui il modello predice correttamente la variabile target.
• Precisione e richiamo: La precisione misura quanti dei positivi previsti sono effettivamente positivi, mentre il richiamo misura quanti positivi effettivi sono stati previsti correttamente.
• Punteggio F1: La media armonica di precisione e richiamo, utile per i set di dati sbilanciati.
• Matrice di confusione: Fornisce una ripartizione dettagliata di veri positivi, falsi positivi, veri negativi e falsi negativi.

Le prestazioni del modello sui dati di prova aiutano a determinare la sua capacità di generalizzazione a nuovi dati non visti.

6. Messa a punto del modello

Una volta valutato il modello, vengono apportate delle modifiche per ottimizzarne le prestazioni. Ciò può comportare:

• Regolazione degli iperparametri: Regolazione di iperparametri come il tasso di apprendimento, la dimensione del batch o il numero di strati per migliorare l'accuratezza del modello.
• Validazione incrociata: Suddividere i dati in più pieghe e addestrare il modello su ogni piega per garantire prestazioni coerenti su diversi sottoinsiemi di dati.
• Regolarizzazione: L'applicazione di tecniche come la regolarizzazione L1 o L2 impedisce al modello di andare in overfitting, ovvero di ottenere buone prestazioni sui dati di addestramento ma scarse sui nuovi dati.
  
  

7. Distribuzione

Una volta addestrato e ottimizzato, il modello può essere distribuito in un ambiente di produzione. Il modello può ora fare previsioni o prendere decisioni sulla base di nuovi dati. I casi d'uso più comuni includono:

• Sistemi di raccomandazione: Suggerire prodotti o servizi agli utenti.
• Intercettazione di una frode: Identificare le attività fraudolente nelle transazioni finanziarie.
• Filtro antispam: Classificare le e-mail come spam o meno.
  
  

8. Monitoraggio e miglioramento continuo

Dopo l'implementazione, le prestazioni del modello vengono costantemente monitorate per garantire il raggiungimento degli obiettivi aziendali. Nel corso del tempo, i modelli possono degradarsi a causa di cambiamenti nei modelli di dati, noti anche come deriva dei dati. Per mantenere le prestazioni ottimali, i modelli devono essere riqualificati con nuovi dati o aggiustati secondo le necessità.

Le principali differenze tra apprendimento automatico e apprendimento profondo

1. Requisiti dei dati

• Apprendimento automatico: In genere funziona bene con insiemi di dati più piccoli. L'estrazione e la selezione delle caratteristiche sono spesso effettuate manualmente.
• Apprendimento profondo: Richiede grandi quantità di dati per funzionare efficacemente. Il modello apprende automaticamente le caratteristiche dai dati.
  
  

2. Ingegneria delle caratteristiche

• Apprendimento automatico: Si affida all'ingegneria manuale delle caratteristiche, in cui i data scientist estraggono e selezionano le caratteristiche rilevanti dai dati.
• Apprendimento profondo: Automatizza l'estrazione delle caratteristiche, apprendendo rappresentazioni gerarchiche dai dati grezzi attraverso più livelli di rete.
  
  

3. Complessità del modello

• Apprendimento automatico: I modelli sono generalmente più semplici e meno impegnativi dal punto di vista computazionale. Possono essere composti da un numero inferiore di parametri e di livelli.
• Apprendimento profondo: I modelli sono complessi, con molti livelli e parametri che li rendono intensivi dal punto di vista computazionale e richiedono hardware specializzato.
  
  

4. Interpretabilità

• Apprendimento automatico: I modelli sono spesso più interpretabili e facili da capire, in quanto coinvolgono meno livelli e algoritmi più semplici.
• Apprendimento profondo: I modelli sono spesso visti come "scatole nere" a causa della loro complessità, che li rende più difficili da interpretare e da capire come arrivano alle decisioni.
  
  

5. Risorse computazionali

• Apprendimento automatico: In genere richiede una minore potenza di calcolo e può essere eseguito su CPU standard.
• Apprendimento profondo: Richiede notevoli risorse di calcolo, tra cui GPU o TPU, per gestire i calcoli complessi coinvolti nell'addestramento delle reti neurali profonde.
  
  

6. Prestazioni su dati non strutturati

• Apprendimento automatico: In genere funziona meglio su dati strutturati con caratteristiche chiaramente definite.
• Apprendimento profondo: È in grado di elaborare e analizzare dati non strutturati, come immagini, audio e testo.
  
  

Quale scegliere tra ML e Deep Learning?

Scegliere tra Apprendimento automatico (ML) E Apprendimento profondo (DL) dipende da diversi fattori legati al problema da risolvere, ai dati di cui si dispone, alle risorse disponibili e al livello di complessità richiesto. Ecco una sintesi delle considerazioni principali per aiutarvi a decidere quale sia l'approccio migliore per le vostre esigenze:

1. Dimensione e qualità dei dati

• Apprendimento automatico:
  • Funziona bene con insiemi di dati più piccoli.
  • Adatto quando i dati sono strutturati e non richiedono un'ampia pre-elaborazione.
  • Se si dispone di una quantità limitata di dati etichettati, i modelli di ML tradizionali come gli alberi decisionali o le foreste casuali possono funzionare adeguatamente.
• Apprendimento approfondito:
  • Richiede grandi quantità di dati per ottenere buone prestazioni, in particolare in compiti come il riconoscimento delle immagini o del parlato.
  • Si comporta bene con dati non strutturati Come immagini, video e testi, i modelli di deep learning estraggono automaticamente le caratteristiche dai dati grezzi.
  • Se si dispone di vasti set di dati (ad esempio, milioni di record) e di dati non strutturati, l'apprendimento profondo è più efficace.

Il verdetto: Se si dispone di un set di dati strutturato e di piccole dimensioni, è meglio optare per il ML. Per set di dati grandi, complessi o non strutturati, la scelta migliore è l'apprendimento profondo.

2. Complessità del problema

• Apprendimento automatico:
  • Ideale per problemi più semplici o compiti che possono essere risolti con meno livelli di astrazione.
  • Algoritmi come la regressione logistica, gli alberi decisionali e le SVM funzionano bene quando il problema non richiede l'apprendimento di modelli complessi nei dati.
• Apprendimento approfondito:
  • Eccelle in problemi complessi che richiedono più livelli di comprensione, come l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP), la classificazione delle immagini, il riconoscimento vocale e la guida autonoma.
  • I modelli di apprendimento profondo, come le reti neurali convoluzionali (CNN) e le reti neurali ricorrenti (RNN), sono in grado di catturare relazioni complesse e di svolgere meglio attività complesse.

Il verdetto: Per compiti complessi come il riconoscimento delle immagini o la modellazione del linguaggio, è preferibile il deep learning. Per compiti più semplici, come la previsione dell'andamento delle vendite o l'individuazione di frodi, il ML tradizionale è spesso sufficiente.

3. Ingegneria delle caratteristiche

• Apprendimento automatico:
  • Richiede ingegneria delle caratteristiche manuali. Ciò significa che i data scientist devono preelaborare e selezionare manualmente le caratteristiche rilevanti da inserire nel modello. Questo processo può richiedere molto tempo, ma può dare risultati interpretabili.
• Apprendimento approfondito:
  • Apprendimento automatico delle caratteristiche dai dati grezzi, con un notevole risparmio di tempo e fatica. I modelli di apprendimento profondo possono scoprire modelli complessi nei dati senza bisogno di interventi manuali.
  • Tuttavia, ciò avviene spesso a spese di interpretabilitàI modelli di deep learning sono considerati "scatole nere".

Il verdetto: Se si vuole evitare l'ingegnerizzazione manuale delle caratteristiche e lavorare con dati grezzi, il deep learning è l'opzione migliore. Per un maggiore controllo sulle caratteristiche e una migliore interpretabilità, il ML potrebbe essere più adatto.

4. Calcolo e risorse

• Apprendimento automatico:
  • In genere richiede una minore potenza di calcolo e può essere eseguito su CPU standard.
  • Può essere implementato su hardware modesto ed è adatto a progetti con risorse limitate.
• Apprendimento approfondito:
  • Computazionalmente costoso e richiede notevoli risorse hardware, tra cui potenti GPU o infrastrutture cloud.
  • Gli algoritmi di apprendimento profondo consumano molto tempo e potenza per l'addestramento, soprattutto quando si lavora con modelli e insiemi di dati molto grandi.

Il verdetto: Se avete risorse computazionali limitate o vincoli di budget, i modelli di ML tradizionali sono più fattibili. Per il deep learning è necessario avere accesso alle GPU e a una memoria più ampia per l'addestramento.

5. Interpretabilità e spiegabilità

• Apprendimento automatico:
  • Offerte maggiore interpretabilità. Spesso è possibile capire come un modello ML arriva a una decisione, soprattutto con modelli come gli alberi decisionali, la regressione logistica o le SVM.
  • Importante per settori come quello sanitario, finanziario o legale, dove la comprensione del processo decisionale è fondamentale.
• Apprendimento approfondito:
  • I modelli di apprendimento profondo, in particolare le reti neurali, sono spesso considerati "scatole nere" perché i loro processi decisionali sono più difficili da interpretare.
  • Anche se le prestazioni sono buone, può essere difficile spiegare perché un modello di deep learning abbia fatto una certa previsione.

Il verdetto: Se l'interpretabilità è importante, è preferibile l'apprendimento automatico. L'apprendimento profondo è più adatto quando le prestazioni sono prioritarie rispetto alla trasparenza.

6. Tempo per la formazione e l'implementazione

• Apprendimento automatico:
  • Più veloce da formare e implementare rispetto al deep learning.
  • Poiché i modelli ML sono più semplici e meno intensivi dal punto di vista computazionale, richiedono meno tempo per essere sviluppati e implementati.
• Apprendimento approfondito:
  • Tempi di allenamento più lunghi a causa della complessità delle reti neurali e delle grandi quantità di dati richiesti.
  • L'addestramento dei modelli di apprendimento profondo può richiedere giorni o addirittura settimane, a seconda delle dimensioni del set di dati e dell'architettura del modello.

Il verdetto: Se avete bisogno di una soluzione in tempi brevi, il ML è più veloce da addestrare e distribuire. Per progetti a lungo termine in cui le prestazioni sono superiori al tempo, l'apprendimento profondo può valere l'investimento.

7. Casi d'uso

• Apprendimento automatico:
  • Analisi predittiva
  • Intercettazione di una frode
  • Filtro antispam per le e-mail
  • Segmentazione dei clienti
  • Ottimizzazione dei prezzi
• Apprendimento approfondito:
  • Classificazione delle immagini (ad esempio, riconoscimento facciale)
  • Elaborazione del linguaggio naturale (ad esempio, chatbot, traduzione)
  • Veicoli autonomi (ad esempio, auto a guida autonoma)
  • Riconoscimento vocale (ad esempio, assistenti virtuali come Siri e Alexa)
  • Analisi di immagini mediche (ad esempio, rilevamento di tumori)

Il verdetto: L'apprendimento automatico è ideale per le classiche attività di analisi predittiva e classificazione, mentre l'apprendimento profondo brilla in campi all'avanguardia come la computer vision, PNLe sistemi autonomi.

Scelta tra apprendimento automatico e apprendimento profondo

Quando si decide tra apprendimento automatico e apprendimento profondo, occorre considerare i seguenti fattori:

• Disponibilità dei dati: Se si dispone di un grande volume di dati non strutturati, l'apprendimento profondo può essere più appropriato. Per i set di dati più piccoli e strutturati, può essere sufficiente l'apprendimento automatico tradizionale.
• Complessità del problema: Per problemi complessi che richiedono rappresentazioni sofisticate delle caratteristiche, l'apprendimento profondo può offrire prestazioni migliori. Per compiti più semplici, i modelli di apprendimento automatico possono essere sufficienti.
• Risorse di calcolo: Valutare l'hardware e la potenza di calcolo disponibili. L'apprendimento profondo richiede risorse significative, mentre i modelli di apprendimento automatico sono meno esigenti.

Conclusione

L'apprendimento automatico e l'apprendimento profondo sono entrambe tecniche potenti nel campo dell'intelligenza artificiale, ognuna con i propri punti di forza e le proprie caratteristiche. applicazioni. L'apprendimento automatico è adatto ai dati strutturati e ai compiti più semplici, mentre l'apprendimento profondo eccelle nella gestione di dati non strutturati e di problemi complessi. Comprendere le differenze tra questi approcci può aiutarvi a selezionare la tecnologia giusta per le vostre esigenze specifiche e a sfruttare l'IA al massimo delle sue potenzialità.

Domande frequenti

1. Qual è la principale differenza tra Machine Learning e Deep Learning?

L'apprendimento automatico (ML) coinvolge algoritmi che imparano dai dati e migliorano le loro prestazioni nel tempo con un intervento umano minimo, di solito identificando modelli. Il Deep Learning (DL), un sottoinsieme del ML, utilizza reti neurali con più livelli per apprendere automaticamente modelli complessi da grandi quantità di dati.

2. Quando è meglio usare l'apprendimento automatico piuttosto che l'apprendimento profondo?

Utilizzate l'apprendimento automatico quando avete un set di dati più piccolo e strutturato, quando avete bisogno di un'elaborazione più rapida o quando è importante l'interpretabilità. Il Deep Learning è più adatto a grandi insiemi di dati non strutturati (ad esempio, immagini, testo) e a compiti complessi come il riconoscimento di immagini o l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP).

3. Il Deep Learning supera sempre il Machine Learning?

Non necessariamente. Il Deep Learning eccelle con grandi quantità di dati e compiti complessi, ma il Machine Learning può spesso superare il DL in scenari con insiemi di dati più piccoli, compiti più semplici o quando le risorse di calcolo sono limitate.

4. Quale approccio è più intensivo dal punto di vista computazionale?

L'apprendimento profondo è significativamente più intensivo dal punto di vista computazionale a causa della necessità di potenti GPU e di un addestramento estensivo su grandi insiemi di dati. Gli algoritmi di apprendimento automatico sono generalmente più veloci e meno esigenti in termini di risorse, il che li rende più adatti a progetti con risorse computazionali limitate.

5. L'ingegneria delle caratteristiche è necessaria sia per il Machine Learning che per il Deep Learning?

L'apprendimento automatico richiede in genere un'ingegnerizzazione manuale delle caratteristiche, in cui le caratteristiche rilevanti vengono selezionate e ottimizzate dai data scientist. Nel Deep Learning, l'estrazione delle caratteristiche è automatizzata, con le reti neurali che apprendono le caratteristiche rilevanti direttamente dai dati grezzi.