Qual è la differenza tra Deep Learning e Machine Learning?
Gli algoritmi migliorano se stessi imparando dai dati, dal design iniziale dell’algoritmo, dalla scelta del modello e dall’architettura, solitamente determinati e supervisionati da ingegneri umani. I computer "imparano" quindi a fare previsioni e/o a prendere decisioni grazie al riconoscimento di modelli di ripetizione statistica. Anche se viene considerato un campo relativamente nuovo, il Machine Learning esiste da decenni ed è nato dalla necessità di un’intelligenza artificiale. Il termine è stato originariamente coniato nel 1959 da Arthur Samuel, pioniere della ricerca sull'Intelligenza Artificiale e impiegato di IBM. Samuel ha sviluppato un programma per giocare a dama che assegnava un punteggio alle posizioni dei pezzi sul tavolo da gioco. Questa funzione utilizzava il Machine Learning per valutare le possibilità di vincita dei due avversari.
Come funziona il Machine Learning?
Il Machine Learning si basa principalmente sulla funzione di data mining (cioè l’estrazione di informazioni da grandi volumi di dati) per il riconoscimento dei pattern. Questi pattern vengono quindi utilizzati per perfezionare ulteriormente l'analisi e gli algoritmi. Naturalmente, la qualità dei dati di input determina la precisione del modello: dati non corretti o obsoleti possono generare previsioni imprecise. L’addestramento delle macchine è il passaggio più importante del Machine Learning. I dati “puliti” sono suddivisi in due set: training set e test set. Il training set viene alimentato dal modello di Machine Learning e supervisionato, consentendo di trovare modelli e fare previsioni. Queste previsioni vengono poi confrontate con il test set per verificare l'accuratezza del modello. Con il tempo, grazie a un addestramento adeguato, il modello migliora le proprie capacità predittive e richiede un intervento umano minimo.
Come funziona il Deep Learning?
Il Deep Learning è un sottoinsieme del Machine Learning che richiede un approccio più sofisticato alla modellizzazione degli algoritmi. Il Machine Learning estrae le informazioni da grandi volumi di dati e riconosce i modelli senza essere espressamente programmato per farlo. Tuttavia, questi computer pensano e agiscono come macchine (cioè in modo più lineare), e la loro capacità di imparare ed eseguire compiti più complessi è ancora molto inferiore alle capacità del cervello umano.
I modelli di Deep Learning, invece, si basano su un approccio più sofisticato all’apprendimento automatico e sono modellati specificamente sulla base del cervello umano. Vengono costruite delle reti neurali complesse e multi-strato (talvolta migliaia di strati) per consentire il passaggio di dati tra i nodi in modo altamente connesso, un po’ come per i neuroni nel cervello umano. Le reti neurali sono anche chiamate reti neurali artificiali (ANN) o reti neurali simulate (SNN). Questo approccio richiede volumi elevati di dati configurati correttamente, ma può generare risultati immediati e richiede un intervento umano limitato una volta creata l'infrastruttura dei dati.
Qual è la differenza tra Machine Learning e Deep Learning?
Esistono alcune differenze significative tra Machine Learning e Deep Learning. In primo luogo, il Machine Learning richiede un maggiore intervento umano per ottenere risultati, mentre il Deep Learning impiega più tempo per avviare la propria attività ma può generare risultati.
Un programma di Machine Learning utilizza algoritmi meno complessi di quelli di un programma di Deep Learning, che possono essere eseguiti su configurazioni di computer tradizionali e addestrare una rete a rilevare determinati dati. I sistemi di Deep Learning, invece, presuppongono configurazioni più complesse che includono unità di elaborazione grafica (GPU) dotate di una maggiore banda passante e la capacità di eseguire contemporaneamente più operazioni in modo efficiente.
Il Machine Learning richiede dati più strutturati e spesso utilizza algoritmi semplici come la regressione lineare, una tecnica di analisi dei dati che prevede il valore di dati sconosciuti utilizzando un altro valore di dati noto e correlato. Il Deep Learning, invece, utilizza le reti neurali e può gestire grandi volumi di dati non strutturati.
Nei modelli di Machine Learning, ogni livello della rete neurale contribuisce alla rappresentazione gerarchica dei dati, consentendo a un sistema di fare previsioni o prendere decisioni senza un programma esplicito per ogni scenario. Il Machine Learning esiste da decenni ed è una delle applicazioni comunemente utilizzate dalle banche e dagli studi medici. Il Deep Learning si basa sulle reti neurali per modellare e comprendere modelli complessi, consentendo ai sistemi di rete di prendere decisioni complesse basate su analisi estese dei dati. Questa tecnologia permette di svolgere attività complesse e autonome, come l'elaborazione del linguaggio naturale e l'utilizzo di robot che imparano a eseguire procedure chirurgiche avanzate.
Utilizzo del Machine Learning nel mondo reale
Il Machine Learning viene utilizzato comunemente nella vita di tutti i giorni.
Riconoscimento delle immagini
Il riconoscimento delle immagini prevede l'utilizzo di un programma per estrarre informazioni utilizzate per effettuare il reverse engineering di un’immagine. Questa tecnica permette di identificare una persona a partire da una fotografia, come avviene spesso nei furti di identità.
Riconoscimento vocale
Un esempio sorprendente di scienza moderna è l’addestramento del Machine Learning per il riconoscimento vocale. Semplificare le interazioni tra utenti tramite una tecnologia di riconoscimento vocale permette di controllare i dispositivi senza utilizzare le mani, trascrivere un testo e impostare i comandi vocali per gli assistenti virtuali.
Rilevamento di frodi
Un'altra applicazione del Machine Learning è il rilevamento delle frodi. I criminali che commettono frodi con carte di credito, ad esempio, cambiano continuamente le loro tattiche, rendendo i metodi di rilevamento tradizionali obsoleti nel corso del tempo. Machine learning contribuisce a superare questo problema. Ogni volta che un cliente completa una transazione con carta di credito, il programma di Machine Learning esamina attentamente il profilo e le transazioni precedenti nella rete per cercare eventuali modelli insoliti per rilevare le frodi. Grazie all'elaborazione dei flussi di dati e all'accesso ai dati in tempo reale, le società delle carte di credito possono individuare e prevenire le frodi man mano che le macchine apprendono le abitudini dei clienti. Lo stream processing, ad esempio, permette di analizzare i dati mentre fluiscono attraverso i livelli di sistema e l'accesso in tempo reale permette di identificare proattivamente le attività fraudolente, fornendo una risposta immediata. In questo modo, i consumatori e le società che gestiscono le carte di credito risparmiano tempo, energie e miliardi di euro.
Previsione del traffico
Il Machine Learning è anche utilizzato per la previsione del traffico. L’utilizzo del GPS è diventato parte integrante della nostra routine quotidiana. Lo utilizziamo mentre guidiamo per trovare un ristorante, visitare una nuova città o verificare il traffico per arrivare in orario a destinazione. Strumenti di navigazione come Google Maps mostrano il tempo necessario per un viaggio, calcolano l'orario di arrivo previsto e stabiliscono il percorso migliore in base alle condizioni stradali e al traffico previsto. Possono inoltre fornire un'immagine della destinazione, migliorando il riconoscimento dell'ambiente circostante. Anche le aziende di logistica e trasporti si affidano agli strumenti di previsione del traffico per risparmiare tempo e denaro. Diversi tipi di algoritmi di Machine Learning sono addestrati alla previsione del traffico, in particolare la regressione e l’analisi delle serie temporali. Considerando la quantità di tempo che trascorriamo in auto da una destinazione all’altra, il tempo risparmiato grazie agli strumenti di previsione del traffico è preziosissimo.
Utilizzo del Deep Learning nel mondo reale
Il Deep Learning è intorno a noi e sta diventando uno degli strumenti più importanti della vita moderna.
Elaborazione del linguaggio naturale
L'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) è un'area di studio che si concentra sull'interazione tra il linguaggio umano e i computer. Sin dalla nascita, gli esseri umani ricevono un addestramento linguistico costante, oltre all'esposizione a diversi contesti sociali per sviluppare risposte appropriate e forme personali di espressione. L’elaborazione del linguaggio naturale attraverso il Deep Learning mira a raggiungere gli stessi risultati addestrando le macchine a comprendere le sfumature linguistiche e elaborare comunicazioni appropriate. Una delle applicazioni chiave del Deep Learning nel NLP è quella della traduzione automatica.
I modelli di Deep Learning sono addestrati su grandi dataset di linguaggio umano per tradurre dei testi da una lingua all'altra. Questa tecnologia offre un'ampia gamma di applicazioni, in particolare per le organizzazioni internazionali, e permette di tradurre documenti di marketing, siti Web e comunicazioni aziendali interne. I traduttori non devono più passare ore a cercare la traduzione ottimale di una parola. Le macchine sono state addestrate a imparare un ampio vocabolario e i programmi informatici associati possono aumentare notevolmente la loro produttività.
Una caratteristica importante del Deep Learning nella NLP è la sentiment analysis. Questa scienza altamente sviluppata prevede l'utilizzo di algoritmi per analizzare i livelli di testo per individuare atteggiamenti, opinioni ed emozioni dei consumatori. I modelli di Deep Learning possono essere utilizzati per classificare in modo accurato un livello di testo come positivo, neutro o negativo, consentendo alle aziende di ottenere informazioni utili sulle opinioni dei clienti in merito ai propri prodotti e servizi. Di conseguenza, possono prendere decisioni più consapevoli, migliorando la soddisfazione e il rapporto con il cliente. Sebbene si tratti di una sfida rispetto alle capacità umane, il Deep Learning ha aperto un intero nuovo mondo di possibilità basate sull'elaborazione del linguaggio naturale, permettendoci di comprendere e interagire con il linguaggio umano in modi mai visti prima.
Medicina
Il Deep Learning viene utilizzato frequentemente anche in ambito medico. I chirurghi, ad esempio, utilizzano applicazioni di DL per effettuare diagnosi, supportare i processi decisionali, migliorare la formazione, interpretare le immagini mediche e gestire la pianificazione preoperatoria e le procedure intra-operatorie, garantendo una maggiore sicurezza e migliori risultati per i pazienti. Nonostante il diffuso ottimismo per il miglioramento dell’assistenza sanitaria, può essere difficile spiegare come un algoritmo di Deep Learning arrivi a una determinata conclusione, con conseguente scetticismo dei pazienti. Spiegarne il funzionamento permette di rispondere alle domande sulle differenze tra i risultati delle macchine e quelli umani. Inoltre, è bene comunicare con regolarità le storie di successo.
Per quanto riguarda l'applicazione del Deep Learning alla chirurgia, i medici impiegano decenni a padroneggiare e affinare le proprie competenze, partecipando a centinaia di procedure supervisionate per perfezionare diversi metodi e imparare le migliori pratiche.
Sfortunatamente, sono spesso ostacolati dai limiti umani, come la memoria, il tempo necessario per inserire i dati e la disponibilità di un numero limitato di ore in un giorno. Un programma di Deep Learning, invece, è in grado di elaborare un grande volume di informazioni di rete in pochi secondi. La chirurgia robotica, dotata di precisione sovrumana, viene programmata sulla base di queste informazioni. Dato che non hanno limiti di tempo e memoria, i sistemi di Deep Learning possono esaminare un vasto strato di dati ed elaborare registrazioni e immagini di migliaia di interventi chirurgici in pochi secondi. Possono anche ricordare la prima e l'ultima procedura osservate e utilizzare tali informazioni per perfezionare i loro metodi. Inoltre, l'utilizzo di algoritmi di Deep Learning per semplificare l'assistenza ai pazienti e automatizzare le procedure chirurgiche aumenta l'efficienza. In questo modo, un maggior numero di persone ha accesso all’assistenza medica e a procedure che possono salvare loro la vita.
Il futuro del Machine Learning
Il Machine Learning è un sottoinsieme dell’Intelligenza Artificiale nato negli anni '50 e parte integrante della nostra quotidianità. Sicuramente, il Machine Learning continuerà ad offrire applicazioni illimitate alle aziende e ai singoli individui, ad esempio migliorando la loro vita grazie a risparmi di tempo e denaro, agevolando l’accesso all’assistenza sanitaria e migliorando i risultati. Chi può prevedere cosa riserva il futuro? Ciò che un tempo sembrava fantascienza, con immagini di robot che imparavano a svolgere le nostre attività quotidiane, è diventato realtà. Sebbene si tema che gli esseri umani vengano sostituiti dalle macchine, la verità è che la conoscenza umana sarà sempre necessaria. L’intelligenza artificiale svolge un ruolo complementare, non sostitutivo. Non c’è limite alle opportunità offerte dal Machine Learning, ma una cosa è certa: la rivoluzione continua!
AI Deploy
Se sei arrivato alla fine di un progetto di IA e hai messo in produzione modelli o applicazioni di Machine Learning, sarai consapevole che questa fase di industrializzazione richiede molte risorse e può essere una vera e propria sfida.
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