Machine learning, deep learning e reti neurali
Quando si leggono articoli sull’intelligenza artificiale molto probabilmente si parla di software di machine learning.
Gli algoritmi di apprendimento automatico utilizzano la statistica e la matematica per trovare correlazioni tra dati (numeri, parole, immagini, video). Quando un’informazione diventa digitale può essere memorizzata e quindi inserita in un algoritmo di apprendimento automatico. Risultato: le macchine stanno imparando a riconoscere immagini e parole, informazioni, analizzano documenti, riuscendo a tenere una conversazione utilizzando il nostro linguaggio, imparando a parlare proprio come fanno i bambini.
Ma come avviene l’apprendimento?
Il machine learning raggruppa la categoria generale di algoritmi in grado di prendere un set di dati e utilizzarlo per identificare pattern, portare alla luce informazioni e/o formulare previsioni. Tra le branche del machine learning, ve ne troviamo una in particolare chiamata deep learning che parte dalle medesime funzionalità ma va oltre le sue capacità.
In generale, il machine learning include un certo coinvolgimento umano, in quanto gli ingegneri sono in grado di rivedere i risultati di un algoritmo e apportare modifiche in base alla loro precisione. Il deep learning non prevede questa revisione. Al contrario, un algoritmo di deep learning utilizza la propria rete neurale per verificare l’accuratezza dei suoi risultati e quindi imparare da essi.
La rete neurale di un algoritmo di deep learning è una struttura di algoritmi stratificati con l’obiettivo di replicare la struttura del cervello umano. Di conseguenza, la rete neurale impara a migliorare un’attività nel tempo senza che gli ingegneri le forniscano feedback.
Ma quali sono le due fasi principali dello sviluppo di una rete neurale?
Le due fasi principali dello sviluppo di una rete neurale sono l’addestramento e l’inferenza. L’addestramento è la fase iniziale nella quale all’algoritmo di deep learning viene assegnato un set di dati con il compito di interpretare quello che rappresenta. Gli ingegneri forniscono quindi alla rete neurale un feedback sull’accuratezza della sua interpretazione per l’adeguamento. Il processo può comprendere molte interazioni.
L’inferenza, invece, si verifica quando la rete neurale viene distribuita ed è in grado di acquisire un set di dati che non ha mai visto prima e di formulare previsioni accurate su quello che rappresenta.
Differenze tra reti neurali, machine learning e deep learning
Ma quali sono le caratteristiche sostanziali che differenziano reti neurali, machine learning e deep learning? Vediamole qui di seguito:
- Reti neurali: è un modello computazionale ispirato dal funzionamento del cervello umano. È costituito da un insieme di unità di elaborazione chiamate neuroni artificiali, che sono collegati tra loro da pesi sinaptici. Le reti neurali vengono utilizzate per modellare e risolvere problemi complessi imitando il modo in cui il cervello elabora le informazioni.
- Machine learning: è un campo dell’intelligenza artificiale che si occupa di sviluppare algoritmi e modelli che consentono a un sistema di apprendere automaticamente dai dati senza essere esplicitamente programmato. L’apprendimento automatico si basa sull’idea di utilizzare i dati per addestrare un modello o un algoritmo in modo che possa fare previsioni o prendere decisioni.
- Deep learning: è una sottocategoria del machine learning che si concentra sull’addestramento di reti neurali artificiali profonde. Le reti neurali profonde sono composte da molti strati di neuroni artificiali, ognuno dei quali esegue una trasformazione dei dati. Il deep learning ha dimostrato risultati eccezionali in molte aree, come il riconoscimento delle immagini, il riconoscimento del parlato e la traduzione automatica.
Quindi, le reti neurali sono la base su cui si basano il machine learning e il deep learning. Il machine learning utilizza approcci più ampi per l’apprendimento automatico, mentre il deep learning si concentra sull’uso di reti neurali artificiali profonde per compiti di apprendimento automatico più complessi.
