Il machine learning e il deep learning sono diventati parte integrante di ogni carriera. Nel corso degli anni, i computer hanno cercato di fare previsioni accurate con il minor intervento umano possibile.
L'apprendimento automatico e l'apprendimento profondo sono due di questi tentativi nell'intelligenza artificiale che mirano a migliorare l'efficienza e la comprensibilità del computer.
Punti chiave
- L'apprendimento automatico è un sottoinsieme dell'intelligenza artificiale che consente ai computer di apprendere e prendere decisioni basate sui dati senza una programmazione esplicita.
- Il deep learning è un ramo specializzato dell'apprendimento automatico che utilizza reti neurali artificiali per elaborare grandi quantità di dati e prendere decisioni complesse.
- Il deep learning eccelle nelle attività che coinvolgono dati non strutturati, come il riconoscimento di immagini e l'elaborazione del linguaggio naturale, mentre il machine learning è più versatile per vari tipi di problemi.
Apprendimento automatico vs Apprendimento profondo
L’apprendimento automatico è un sottoinsieme dell’intelligenza artificiale che si concentra sullo sviluppo di algoritmi e modelli statistici che consentono ai computer di migliorare automaticamente le proprie prestazioni su un’attività specifica. Il deep learning è un sottocampo dell’apprendimento automatico che utilizza reti neurali artificiali per apprendere dai dati. Le reti neurali artificiali sono composte da nodi interconnessi organizzati in strati.
L'apprendimento automatico si concentra sull'applicazione di dati e algoritmi per copiare il modo in cui gli esseri umani acquisiscono informazioni.
Alcuni campi che utilizzano l'apprendimento automatico sono la medicina, il filtraggio delle e-mail, il riconoscimento vocale e la visione artificiale. Inoltre, l'apprendimento automatico è una versione evoluta dell'intelligenza artificiale.
Gli output del machine learning sono numerici, ad esempio una classificazione del punteggio.
Il deep learning si basa su reti neurali artificiali con apprendimento rappresentativo. Il processo di comprensione profonda implica l'uso di più livelli nella rete.
L'apprendimento profondo è anche noto come apprendimento strutturato profondo. Questi livelli possono essere eterogenei nel deep learning per garantire efficienza e comprensibilità.
Esiste un'ampia varietà di architetture di deep learning. Il deep learning comprende milioni di punti dati.
Il deep learning tende a risolvere problemi complessi utilizzando dati e algoritmi.
Tavola di comparazione
| Parametri di confronto | machine Learning | Deep Learning |
|---|---|---|
| Punti dati | L'apprendimento automatico comprende migliaia di punti dati. | Il deep learning ha migliaia di punti dati. |
| Funzione | L'obiettivo principale dell'apprendimento automatico è rimanere competitivi e imparare cose nuove. | Funzioni di deep learning per risolvere problemi complessi. |
| Uscite | Gli output del deep learning includono valori numerici ed elementi in formato libero. | L'apprendimento automatico è meno complesso e quindi più facile da capire rispetto all'apprendimento profondo. |
| Complessità | Il machine learning è meno complesso e più facile da capire rispetto al deep learning. | Il deep learning è un processo complesso. |
| Tempo di preparazione | L'apprendimento automatico richiede meno tempo di configurazione. | Il deep learning richiede più tempo di configurazione. |
Cos'è l'apprendimento automatico?
L'apprendimento automatico è un sottoinsieme dell'intelligenza artificiale e dell'informatica.
L'obiettivo principale dell'apprendimento automatico è concentrarsi sull'applicazione di dati e algoritmi per copiare il modo in cui gli esseri umani acquisiscono informazioni.
Gli algoritmi di machine learning costruiscono un modello di dati di addestramento basato su dati di esempio.
Esistono diverse applicazioni pratiche dell'apprendimento automatico. Alcuni campi che utilizzano l'apprendimento automatico sono la medicina, il filtraggio delle e-mail, il riconoscimento vocale e la visione artificiale.
L'apprendimento automatico è utilizzato efficacemente in questi campi poiché altrimenti è difficile sviluppare algoritmi convenzionali. L'apprendimento automatico è noto come analisi predittiva nel settore degli affari.
Pertanto, l'apprendimento automatico è un processo che utilizza dati e algoritmi per produrre risultati affidabili. L'apprendimento automatico pone l'accento sullo sviluppo di programmi per computer che analizzano i dati e l'utente stesso.
Inoltre, il machine learning è una versione evoluta dell’intelligenza artificiale. Gli output del machine learning sono numerici, ad esempio una classificazione del punteggio.
Alcune importanti applicazioni di apprendimento automatico sono in agricoltura, astronomia, banche, scienza dei cittadini, visione artificiale, recupero di informazioni, assicurazioni, riconoscimento della grafia, marketing, diagnosi medica e motori di ricerca.
L'apprendimento automatico ha alcune limitazioni, come l'incapacità di fornire i risultati attesi. Inoltre, l'apprendimento automatico può essere soggetto a diversi bias di dati.
Cos'è l'apprendimento profondo?
L'apprendimento profondo si riferisce a un ramo dell'apprendimento automatico. Un altro nome per il deep learning è il deep learning strutturato.
Esiste un’ampia varietà di architetture di deep learning. Alcune di queste sono reti neurali profonde, apprendimento per rinforzo profondo, reti di credenze profonde e reti neurali convoluzionali.
Alcune applicazioni pratiche del deep learning sono nella visione artificiale, nell'elaborazione del linguaggio naturale, nella bioinformatica, nell'ispezione dei materiali, nel riconoscimento vocale e nella progettazione di farmaci.
Il processo di deep learning prevede l'uso di più livelli nella rete. Questi livelli possono essere eterogenei nella comprensione profonda per garantire efficienza e comprensibilità.
Il deep learning comprende milioni di punti dati. I risultati della comprensione profonda includono valori numerici ed elementi in forma libera.
Il deep learning tende a risolvere problemi complessi utilizzando dati e algoritmi. La comprensione profonda può essere costruita utilizzando il metodo avido strato per strato.
I metodi di deep learning hanno un’applicazione pratica vitale nelle attività di apprendimento non supervisionato.
Il caso più convincente di deep learning è il riconoscimento vocale su larga scala. Altre aree di funzionamento del deep learning sono l'elaborazione delle arti visive, il riconoscimento delle immagini, l'elaborazione del linguaggio naturale e la gestione delle relazioni con i clienti.
Tuttavia, alcune tecniche di deep learning possono mostrare comportamenti problematici.
Principali differenze tra Machine Learning e Deep Learning
- Mentre l'apprendimento automatico è costituito da migliaia di punti dati, la comprensione profonda è composta da milioni.
- L'obiettivo principale dell'apprendimento automatico è rimanere competitivi e imparare cose nuove. Al contrario, il deep learning funziona per risolvere problemi complessi.
- L'apprendimento automatico richiede meno tempo di configurazione. D'altra parte, il deep learning richiede più tempo di configurazione.
- Il machine learning è meno complesso e più facile da capire rispetto al deep learning.
- Gli output dell'apprendimento automatico sono numerici, come una classificazione del punteggio. Al contrario, i risultati del deep learning includono valori numerici ed elementi in forma libera.
- https://en.wikipedia.org/wiki/Deep_learning#Applications
- https://en.wikipedia.org/wiki/Machine_learning#Applications
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