Blog di Andj Crew

Machine Learning e Deep Learning: 5 differenze da conoscere

Viviamo un’era in cui i Big Data e le tecnologie moderne hanno abituato le aziende alla raccolta di enormi quantità di dati. Affinché questi dati possano essere analizzati e lavorati correttamente ecco che Machine Learning e Deep Learning entrano in gioco a semplificare la vita agli analisti.
Alla base vi è l’intelligenza artificiale in cui Machine Learning e Deep Learning lavorano come processi per renderla operativa.

Vorresti una consulenza per aumentare i tuoi clienti ?
Prenota una consulenza gratuita

Che cos’è il Machine Learning

Tra Machine Learning e Deep Learning il primo termine si riferisce a un processo che rende una macchina capace di apprendere senza che questa sia stata programmata.
Questo sistema è un modo per “addestrare” un algoritmo sulla base degli input che riceve dall’esterno per adattarsi di conseguenza agli eventi futuri.

Il Machine Learning è molto usato, ad esempio, nel settore bancario come prevenzione alle frodi. L’analisi di miliardi di pagamenti incrociando i Paesi di origine, indirizzi IP e domini e-mail permette di prevenire tentativi di truffa ai danni delle persone.

Definizione di Deep Learning

Il Deep Learning combina potenze di calcolo e reti neurali basate sulla conformazione biologica del cervello umano.
In parole semplici questo processo imita le azioni che gli esseri umani compiono durante le attività quotidiane, in fase decisionale o di fronte ad aventi esterni.

Il Deep Learning è utilizzato anche per attività complesse come la diagnosi medica o la traduzione automatica della lingua.

5 differenze tra Machine Learning e Deep Learning

Entriamo nel merito delle differenze tra Machine Learning e Deep Learning così da rendere più chiaro i campi di applicazione di uno e dell’altro processo.

Modalità di apprendimento

Il Machine Learning necessita di una programmazione umana e un costante perfezionamento.
Il Deep Learning si basa su un primo approccio tramite programmazione umana per poi proseguire in totale autonomia grazie all’auto apprendimento.

Tempi di funzionamento

Il Machine Learning funziona molto rapidamente con il difetto di avere una potenza di calcolo limitata.
Il Deep Learning richiede più tempo per essere settato e raccogliere dati ma, una volta impostato, genera grandissime quantità di risultati istantanei.

Dati e database

Collegandosi al punto precedente, il Machine Learning genera un database di facile accesso e controllabile dalle persone.
Il Deep Learning crea e connette milioni di nodi tra i dati dando vita ad una rete molto complessa da esplorare.

Ambiti di applicazione

Per lo più il Machine Learning è usato nella posta elettronica, riconoscimento vocale e di immagini, sicurezza informatica etc.
Il Deep Learning ha campi applicative molto più complessi come la diagnosi di malattie, robot medici, guida autonoma etc.

Tipo di algoritmo

Il machine Learning utilizza algoritmi classici e statici per analizzare i dati, apprendere ed agire di conseguenza.
Il Deep Learning struttura gli algoritmi in modo da creare una rete neurale artificiale che apprende i dati e decide in autonomia.

Il futuro dell’intelligenza artificiale

L’intelligenza artificiale è una tecnologia molto giovane anche se può sembrare stia avanzando ad una velocità incredibile. Molti campi sono ancora inesplorati ma la direzione verso si cui sta procedendo sembra molto chiara.

Queste tecnologie possono fare una differenza enorme per questo vi suggeriamo il nostro approfondimento che tratta l’applicazione dell’intelligenza artificiale nel marketing.

Vi starete chiedendo come poter applicare l’IA al vostro business e se non riuscite a mettere a fuoco una risposta concrete non preoccupatevi, la nostra agenzia è a disposizione per una consulenza dedicata.