Deep Learning (DL) vs Machine Learning (ML): una guida comparativa

Che tu sia un aspirante data scientist o semplicemente qualcuno interessato agli ultimi sviluppi dell'intelligenza artificiale, probabilmente hai sentito termini come machine learning e deep learning. Ma cosa significano davvero? E quali sono le differenze tra loro? In questo post, mettiamo a confronto machine learning e deep learning per evidenziarne somiglianze, differenze, casi d'uso e vantaggi, due discipline fondamentali.

Che cos'è l'Intelligenza Artificiale?

Abbiamo una Guida rapida all'AI per principianti completa che esplora questo argomento più in profondità. Tuttavia, per una rapida introduzione, l'intelligenza artificiale (AI) è un campo dell'informatica che mira a creare sistemi intelligenti in grado di svolgere compiti che normalmente richiedono livelli di intelligenza umana. Ciò può includere cose come riconoscere il linguaggio naturale, riconoscere schemi e prendere decisioni per risolvere problemi complessi.

Possiamo pensare all'AI come a un insieme di strumenti che possiamo usare per far comportare i computer in modo intelligente e automatizzare compiti. Tra gli utilizzi dell'intelligenza artificiale ci sono le auto a guida autonoma, i sistemi di raccomandazione e gli assistenti vocali.

Come vedremo, termini come machine learning e deep learning sono sfaccettature dell'ampio campo del machine learning. Puoi consultare la nostra guida separata su intelligenza artificiale vs machine learning per un approfondimento sull'argomento. 

Che cos'è il Machine Learning?

Come per l'AI, abbiamo una guida dedicata che spiega cos'è il machine learning. In sintesi, il machine learning (ML) è un modo per implementare l'intelligenza artificiale; di fatto è un ramo specializzato all'interno dell'ampio campo dell'AI, che a sua volta è un ramo dell'informatica.

Con il machine learning, possiamo sviluppare algoritmi che hanno la capacità di imparare senza essere esplicitamente programmati. Questi algoritmi includono:

• Alberi decisionali
• Naive Bayes
• Random forest
• Support vector machine
• K-nearest neighbor
• Clustering k-means
• Modello a mistura gaussiana
• Modello di Markov nascosto

Quindi come imparano automaticamente i computer?

La chiave è i dati. Fornisci dati, caratterizzati da vari attributi o feature, che gli algoritmi analizzano e comprendono. Questi algoritmi creano una frontiera decisionale basata sui dati forniti, permettendo loro di fare previsioni o classificazioni. Una volta che l'algoritmo ha elaborato e compreso i dati—in sostanza si è addestrato—puoi passare alla fase di test. Qui introduci nuovi punti dati all'algoritmo, e ti restituirà risultati senza ulteriore programmazione. Esempio:

Immagina di voler prevedere i prezzi delle case. Hai un dataset con informazioni su 1000 case, che include il prezzo e il numero di stanze—queste sono le tue feature. Il tuo compito è inserire queste feature in un algoritmo, per esempio un albero decisionale, per permettergli di imparare la relazione tra il numero di stanze e il prezzo della casa.

In questo scenario, inserisci il numero di stanze e l'algoritmo predice il prezzo della casa. Ad esempio, durante la fase di test, se inserisci "tre" come numero di stanze, l'algoritmo dovrebbe prevedere correttamente il prezzo corrispondente della casa, avendo appreso dalla relazione tra numero di stanze e prezzi delle case nei dati di addestramento.

Che cos'è il Deep Learning?

Il deep learning è una sotto-categoria del machine learning focalizzata sul dare ai computer una struttura di apprendimento con cui possano riconoscere schemi e prendere decisioni, in modo simile agli esseri umani. Per esempio, se insegniamo a un computer a distinguere tra diversi animali, partiamo da concetti più semplici e di base come il numero di zampe, per poi introdurre gradualmente aspetti più complessi come habitat e comportamenti.

Nel campo del machine learning, il deep learning si distingue per l'uso di reti neurali con tre o più livelli. Queste reti neurali multilivello cercano di replicare i modelli di apprendimento del cervello umano, permettendo al computer di analizzare e imparare da enormi volumi di dati. Una rete a singolo livello può fare previsioni rudimentali, ma aggiungendo più livelli la rete diventa capace di comprendere schemi e relazioni più intricate, migliorando la sua accuratezza predittiva.

Il deep learning è essenzialmente un tipo di filtro sofisticato e multilivello. Inseriamo dati grezzi e non organizzati nella parte superiore, e questi attraversano vari livelli della rete neurale, venendo raffinati e analizzati a ogni passaggio. Alla fine, quello che emerge in uscita è un'informazione coerente e strutturata o una precisa "previsione".

Questo processo eccelle nel decifrare dati con molteplici livelli di astrazione, rendendolo indispensabile per compiti come riconoscimento di immagini e voce, elaborazione del linguaggio naturale e definizione di strategie di gioco. È la spina dorsale di molte innovazioni, dagli assistenti virtuali sui nostri telefoni allo sviluppo di veicoli autonomi.

Come si vede nella figura sopra, questa rete neurale poco profonda ha diversi livelli:

• Livello di input. L'input può essere pixel di un'immagine o una serie temporale.
• Livello nascosto. Comunemente chiamati pesi, vengono appresi durante l'addestramento della rete neurale
• Livello di output. Il livello finale fornisce una previsione rispetto all'input che hai inserito nella rete.

Quindi, la rete neurale è una funzione di approssimazione in cui la rete cerca di imparare i parametri (pesi) nei livelli nascosti che, moltiplicati per l'input, ti danno un output previsto vicino all'output desiderato.

Il deep learning consiste nell'accatastare più livelli nascosti tra il livello di input e quello di output, da cui il nome deep learning.

Deep Learning vs Machine Learning: principali somiglianze e differenze

Funzionamento

Come abbiamo stabilito, il deep learning è un sottoinsieme specializzato del machine learning che impiega reti neurali artificiali a più livelli per analizzare i dati e prendere decisioni intelligenti. Approfondisce l'analisi dei dati, da cui il termine "deep", consentendo intuizioni più sfumate e sofisticate. Al contrario, il machine learning, che include il deep learning, si concentra sullo sviluppo di algoritmi in grado di apprendere e fare previsioni o decisioni basate sui dati, utilizzando una varietà di metodi, tra cui ma non solo, le reti neurali.

Estrazione delle feature

Il Deep Learning estrae autonomamente feature significative dai dati grezzi. Una "feature" in questo contesto è una proprietà o caratteristica misurabile del fenomeno osservato. Il Deep Learning non dipende da metodi di estrazione di feature programmati manualmente, come i local binary patterns o gli istogrammi dei gradienti, che sono modi predefiniti per riassumere i dati grezzi. Invece, impara le feature più utili per svolgere il compito, partendo da quelle semplici e apprendendo progressivamente rappresentazioni più complesse. Il Machine Learning tradizionale, invece, spesso si basa su feature progettate a mano e richiede un'attenta ingegnerizzazione per ottenere prestazioni ottimali.

Dipendenza dai dati

I modelli di deep learning sono affamati di dati; performano meglio avendo accesso ad abbondanti quantità di dati. Al contrario, molti algoritmi di machine learning possono offrire risultati soddisfacenti anche con dataset più piccoli. Questo è cruciale da considerare quando si sceglie tra metodologie, soprattutto se si hanno limitazioni nella disponibilità di dati.

Dalla figura sopra, si vede che all'aumentare dei dati, le prestazioni degli algoritmi di deep learning aumentano rispetto agli algoritmi di machine learning tradizionali, in cui le prestazioni tendono quasi a saturarsi dopo un po' anche se si incrementano i dati.

Potenza di calcolo

Il deep learning richiede capacità computazionali avanzate, tipicamente fornite dalle GPU (Graphical Processing Units), a causa dell'enorme quantità di dati e della profondità (numero di livelli nelle reti neurali). Gli algoritmi di machine learning tradizionali spesso possono essere eseguiti con CPU (Central Processing Units) standard, rendendoli più accessibili per chi inizia con la data science.

Tempo di training e inferenza

Addestrare una rete di deep learning può richiedere molto tempo, arrivando potenzialmente a mesi. "Training" si riferisce al processo di insegnare al modello a fare previsioni accurate fornendogli dati. Il "tempo di inferenza", ovvero il tempo che il modello impiega a fare previsioni una volta addestrato, può essere anch'esso consistente nel deep learning a causa della complessità dei modelli. Al contrario, gli algoritmi di machine learning tradizionali di solito hanno tempi di training più rapidi e tempi di inferenza variabili.

Tecnica di problem solving

Nel machine learning, risolvere un problema significa scomporlo in parti e applicare algoritmi specifici a ciascuna parte. Ad esempio, riconoscere oggetti in un'immagine potrebbe prevedere prima il rilevamento degli oggetti e poi l'applicazione di un algoritmo per identificarli. Nel deep learning, la rete impara a svolgere entrambi i compiti insieme, offrendo una soluzione più integrata e olistica.

Utilizzi nell'industria

Gli algoritmi di machine learning sono ampiamente utilizzati in vari settori grazie alla loro interpretabilità. Tuttavia, le prestazioni superiori dei modelli di deep learning in alcuni compiti sono talvolta offuscate dalla loro natura "black box", rendendoli meno preferibili in situazioni in cui l'interpretabilità del modello è cruciale, come in ambito sanitario o finanziario.

Output

Mentre il machine learning tipicamente produce output sotto forma di valori numerici, punteggi o classificazioni, il deep learning può generare una gamma più ampia di output, tra cui testo e voce, offrendo soluzioni più versatili in campi come l'elaborazione del linguaggio naturale e il riconoscimento vocale.

Machine Learning vs Deep Learning: casi d'uso ottimali

Machine learning e deep learning sono la spina dorsale di una miriade di applicazioni in campi diversi, ciascuno con requisiti e sfide specifiche. Ecco un'esplorazione più dettagliata di quando usare l'uno o l'altro, con esempi:

1. Campo medico

• Caso d'uso. Rilevamento di cellule cancerose, restauro di immagini MRI cerebrali e stampa genica.
• Scelta. Sia machine learning che deep learning.
• Motivazione. Il machine learning è adatto all'analisi di dati strutturati e può essere usato per previsioni diagnostiche basate sulle cartelle cliniche. Il deep learning eccelle nel riconoscimento di immagini e voce, rendendolo ideale per interpretare immagini mediche e analizzare i pattern del parlato dei pazienti per valutazioni neurologiche.

2. Analisi dei documenti

• Caso d'uso. Super-risoluzione di immagini di documenti storici e segmentazione del testo nelle immagini di documenti.
• Scelta. Deep learning.
• Motivazione. I modelli di deep learning, in particolare le Convolutional Neural Networks (CNN), sono abili nella gestione di dati di immagine e possono estrarre pattern e feature intricati dai documenti storici, rendendoli adatti a compiti come super-risoluzione delle immagini e segmentazione del testo.

3. Settore bancario

• Caso d'uso. Previsione azionaria e decisioni finanziarie.
• Scelta. Machine learning.
• Motivazione. I modelli di machine learning, come i modelli di regressione e gli alberi decisionali, sono efficaci nell'analisi di dati numerici e strutturati, rendendoli adatti a prevedere i prezzi delle azioni e a supportare i processi decisionali finanziari.

4. Natural Language Processing (NLP)

• Caso d'uso. Sistemi di raccomandazione (come quelli usati da Netflix per suggerire film agli utenti in base ai loro interessi), sentiment analysis e tagging delle foto.
• Scelta. Sia machine learning che deep learning.
• Motivazione. Il machine learning è efficace nell'analisi del comportamento e delle preferenze degli utenti per i sistemi di raccomandazione, mentre il deep learning è potente nella comprensione e generazione del linguaggio umano per compiti come la sentiment analysis.

5. Information retrieval

• Caso d'uso. Motori di ricerca, sia ricerca testuale che per immagini, come quelli usati da Google, Amazon, Facebook, LinkedIn, ecc.
• Scelta. Sia machine learning che deep learning.
• Motivazione. Gli algoritmi di machine learning possono gestire ed elaborare in modo efficiente le query nei motori di ricerca, mentre i modelli di deep learning, in particolare le CNN, sono abili nel riconoscimento e nell'analisi delle immagini, potenziando le capacità di ricerca per immagini dei motori di ricerca.

Criteri decisionali:

Quando decidi se usare Machine Learning o Deep Learning, considera i seguenti aspetti:

• Disponibilità di dati. Il deep learning richiede grandi quantità di dati; se il tuo dataset è piccolo, il machine learning potrebbe essere più appropriato.
• Potenza computazionale. I modelli di deep learning necessitano di elevate risorse computazionali, di solito fornite dalle GPU. Se le risorse sono limitate, i modelli di machine learning, che possono girare su CPU, potrebbero essere più praticabili.
• Complessità del compito. Per compiti più semplici e dati strutturati, spesso i modelli di machine learning sono sufficienti. Per compiti più complessi che coinvolgono dati non strutturati come immagini o linguaggio naturale, il deep learning è più indicato.
• Interpretablità. In scenari in cui è cruciale comprendere il processo decisionale del modello, l'interpretablità dei modelli di machine learning dà loro un vantaggio rispetto alla natura "black box" dei modelli di deep learning.

Capendo punti di forza e limiti di machine learning e deep learning in diversi scenari, gli aspiranti data scientist possono prendere decisioni informate sull'approccio più adatto alle proprie esigenze e vincoli specifici.

Conclusione

In questa guida abbiamo esplorato i complessi paesaggi del machine learning (ML) e del deep learning (DL), due sottoinsiemi fondamentali dell'intelligenza artificiale (AI). Abbiamo analizzato i concetti di base, le caratteristiche distintive e le molteplici applicazioni che ciascuno offre nel mondo tecnologico di oggi. Dalla comprensione delle sfumature degli algoritmi all'individuazione dei casi d'uso ottimali in vari ambiti come la medicina e l'elaborazione del linguaggio naturale, abbiamo cercato di offrire chiarezza e spunti a chi si affaccia al mondo dell'AI.

Questa esplorazione è solo uno sguardo sul vasto e in continua evoluzione mondo dell'AI. Il percorso di apprendimento e scoperta è ampio, con innumerevoli sfumature e aspetti da esplorare. Per chi desidera approfondire e ampliare le proprie conoscenze, il nostro percorso di competenze Deep Learning in Python è un prossimo passo altamente consigliato.