Machine Learning vs Deep Learning: differenza tra Machine Learning e Deep Learning

Machine learning e Deep learning sono entrambi parole d'ordine nel settore tecnologico. Machine learning e deep learning sono entrambi suddivisioni della tecnologia di intelligenza artificiale. Se analizziamo ulteriormente, il deep learning è una suddivisione della tecnologia di apprendimento automatico.

Se hai familiarità con le basi del machine learning e del deep learning, è un'ottima notizia!

Tuttavia, se sei nuovo nel campo dell'IA, devi essere confuso. Qual è la differenza tra machine learning e deep learning?

Non c'è niente di cui preoccuparsi. Questo articolo spiegherà le differenze in un linguaggio facile da capire.

Che cos'è l'apprendimento automatico?

L'apprendimento automatico è una branca della tecnologia che studia gli algoritmi dei computer. Questi algoritmi consentono al sistema di imparare dai dati o di migliorare da solo attraverso l'esperienza. Gli algoritmi di apprendimento automatico effettuano previsioni o decisioni senza essere programmati in modo esplicito.

Per semplificare, lascia che ti ricordi alcune applicazioni di intelligenza artificiale che hai utilizzato. Ti ricordi di aver giocato a scacchi con un computer? Sì, quelli erano i primi giorni dell'IA. Questi giochi di scacchi erano il risultato di algoritmi codificati progettati da un programmatore. Un programmatore di computer ha pensato a una serie di mosse intelligenti con i migliori risultati e ha scritto i codici per queste partite di scacchi.

L'apprendimento automatico è molto più avanti dei primi giorni degli algoritmi di intelligenza artificiale. Gli algoritmi di apprendimento automatico non sono progettati con regole codificate per risolvere il problema. Questi algoritmi imparano da soli fornendo loro dati del mondo reale. Significa che con il passare del tempo, gli algoritmi di apprendimento automatico diventano intelligenti e fanno una propria previsione.

Facciamo un esempio e capiamo come questi algoritmi apprendono da soli. Inserisci una raccolta di immagini di coniglio e topo nell'algoritmo ML. Ora vuoi identificare le immagini di coniglio e topo separatamente con l'uso dell'algoritmo ML. Devi fornire dati strutturati all'algoritmo ML per funzionare. Ora etichetta le caratteristiche specifiche del coniglio e del topo nelle immagini e presentalo all'algoritmo ML. Gli algoritmi ML impareranno le caratteristiche distinte di questi due animali da questi dati etichettati. Continua a identificare milioni di immagini di conigli e topi in base alle caratteristiche apprese dalle etichette.

Per saperne di più: Deep Learning vs reti neurali: differenza tra deep learning e reti neurali

Che cos'è l'apprendimento profondo?

Il deep learning è una branca del machine learning composta da neuroni virtuali nel livello successivo. Il deep learning è estremamente flessibile e si ispira alla funzione del cervello umano. Il lavoro di ciascun neurone è analizzare l'input che entra in esso e decidere se trasferire o meno l'output ai neuroni successivi. Ogni neurone in uno strato è connesso. La rete di neuroni può risolvere un gran numero di problemi, proprio come il cervello umano.

Per capire come funziona il deep learning, prendiamo lo stesso esempio di Identificazione dell'immagine di coniglio e topo. Per risolvere questo problema, le reti di deep learning adotteranno un approccio diverso. Il vantaggio è che non sono necessari dati strutturati o etichettati per identificare l'animale.

Quando alimentiamo le immagini di coniglio e topo alle reti neurali di deep learning, questo input passerà attraverso un diverso livello di neuroni. Ogni livello di neuroni nella gerarchia definirà una caratteristica specifica dell'immagine e la sposterà al livello successivo. Ora riesci a vedere la somiglianza tra le reti di deep learning e il cervello umano? Il cervello umano risolve anche il problema passandolo a una diversa gerarchia di concetti e query e trovando una soluzione.

Una volta che i dati vengono elaborati attraverso un diverso livello di rete di neuroni, creerà un identificatore specifico per classificare entrambi gli animali.

Differenze chiave tra Machine Learning e Deep Learning

Questi sono solo esempi di base per spiegare come funzionano il machine learning e il deep learning. Ora riassumiamo le differenze chiave:

• L'apprendimento automatico richiede dati strutturati e apprendimento da funzionalità etichettate. In confronto, il Deep Learning non richiede dati strutturati o etichettati ed elabora i dati all'interno della rete di neuroni artificiali.

• Gli algoritmi di Machine Learning sono progettati in modo tale da imparare a fare le cose con l'esperienza. Ogni volta che l'output desiderato non viene ricevuto, è necessario l'intervento umano per riqualificare l'algoritmo. In confronto, le reti neurali di deep learning imparano dai propri errori e non richiedono l'intervento umano. Tuttavia, se l'input non è di buona qualità, anche il deep learning può fornire output indesiderato poiché producono output attraverso una rete di neuroni a strati.

Come abbiamo visto in entrambi i casi, i dati di input sono essenziali. La qualità dei dati di input decide la qualità dell'output.

Diamo anche un'occhiata agli usi dell'apprendimento automatico e del deep learning:

Utilizzo dell'apprendimento automatico

• In un'organizzazione che dispone di alcuni dati strutturati, l'apprendimento automatico può essere utile. Possono utilizzare facilmente questi dati per addestrare algoritmi di apprendimento automatico.
• L'applicazione intelligente delle soluzioni di apprendimento automatico può aiutare nell'automazione di vari processi aziendali.
• Può anche essere usato per sviluppare chatbot.

Utilizzo dell'apprendimento profondo

• Quando un'organizzazione ha a che fare con un'enorme quantità di dati non strutturati, il deep learning è un'opzione migliore.

• Nel caso di problemi complessi, il deep learning fornisce soluzioni migliori.

• L'utilizzo del deep learning brilla nel caso dell'elaborazione del linguaggio naturale o del riconoscimento vocale.

Domanda di machine learning e deep learning nella scienza dei dati e nell'intelligenza artificiale

In un'azienda ogni giorno viene generata una notevole quantità di dati. Molte informazioni cruciali passano inosservate a causa dell'ampia quantità di dati. Ora le aziende hanno compreso molto bene il potere dell'analisi dei dati. Un'elaborazione approfondita dei dati può generare vari approfondimenti che serviranno a molti scopi aziendali.

Machine learning, deep learning, data science e intelligenza artificiale stanno diventando parte integrante di ogni azienda in crescita. Queste tecnologie sono già entrate anche nelle nostre vite sotto forma di assistenti moderni. Se prendi informazioni, che si tratti di Netflix o Amazon, stanno utilizzando queste tecnologie per la crescita del loro business.

Quando sfogli un prodotto specifico su Amazon, inconsapevolmente, stai generando dati. Questi dati vengono analizzati da un Data Scientist per comprendere il tuo interesse. Hai mai notato lo schema degli annunci quando guardi YouTube o Netflix? Questi annunci sono di prodotti simili dalla tua cronologia di navigazione. Come succede? Non è altro che la scienza dei dati che fa il suo lavoro.

Ora comprendi la connessione tra data science e machine learning.

Data Science viene utilizzato per eseguire analisi ed elaborazione dei dati. Lo scopo principale è estrarre risultati significativi per scopi aziendali. La scienza dei dati coinvolge non solo l'elaborazione dei dati, ma anche l'estrazione dei dati, la pulizia dei dati, l'analisi dei dati, la visualizzazione dei dati e la generazione di dati di insight fruibili. Ci sono tonnellate di dati che passano inosservati negli affari.

Un Data Scientist è una persona che è responsabile dell'estrazione di informazioni significative da questi dati. Analizzando il modello di dati, i data scientist fanno luce sui risultati della produzione, sul comportamento dei clienti e su altri scopi aziendali. La scienza dei dati è essenziale per le aziende per battere la concorrenza del mercato e migliorare la soddisfazione dei clienti.

Quindi, sorge la domanda, qual è il ruolo dell'apprendimento automatico nella scienza dei dati?

In parole semplici, il Machine Learning fa parte di Data Science. Come abbiamo discusso, i dati vengono generati in quantità enormi nelle aziende. Diventa un compito noioso per un Data Scientist lavorarci sopra. Quindi ecco che arriva il ruolo dell'apprendimento automatico. Machine Learning utilizza statistiche e algoritmi per elaborare e analizzare i dati. Tutte queste elaborazioni e analisi dei dati vengono eseguite senza l'intervento umano. Puoi anche dire che l'apprendimento automatico è una capacità data al sistema di elaborare, analizzare e fornire informazioni dettagliate sui risultati da solo.

Machine Learning e Deep Learning sono alcune delle funzionalità della scienza dei dati. Tuttavia, queste tecnologie sono utilizzate per uno scopo distinto nell'intelligenza artificiale.

L'apprendimento automatico, se combinato con l'IA, diventa una potente combinazione. Ora le aziende cercano con forza l'automazione digitale. Uno dei modi per eseguire l'automazione dei processi aziendali è l'uso dell'automazione dei processi robotici. RPA utilizza sia l'intelligenza artificiale che l'apprendimento automatico per automatizzare i processi aziendali. Ora i robot stanno sostituendo gli esseri umani per lavori banali e ripetitivi. Aiuta le aziende con un migliore utilizzo delle risorse.

Come puoi vedere, ML, AI e Data Science svolgono un ruolo cruciale nella trasformazione digitale. Il fatto è che ogni azienda ha a che fare con dati enormi, lavoro ripetitivo e clienti esigenti. Il mondo intero si sta muovendo verso la trasformazione digitale. In questo scenario, tecnologie come l'apprendimento automatico, il deep learning, l'intelligenza artificiale e la scienza dei dati sono molto richieste.

Abilità richieste

Qualsiasi professionista interessato alla tecnologia più recente e al miglioramento delle competenze può apprendere il machine learning e il deep learning. Per intraprendere una carriera in questo campo, il professionista deve essere esperto in quanto segue:

• Richiede una conoscenza approfondita delle statistiche, degli algoritmi, un esperto nel disegnare i dati dei moduli di probabilità e nella creazione di modelli predittivi e la capacità di risolvere le matrici di confusione.

• Il professionista deve conoscere linguaggi di programmazione come Python, R, C++ e Java.

• Un'abilità molto cruciale richiesta per l'apprendimento automatico è la modellazione dei dati. Un professionista deve avere una comprensione approfondita di come funziona la modellazione dei dati, misure di accuratezza per determinati errori e strategia di valutazione operativa.

• Insieme alle competenze sopra menzionate, i professionisti devono tenersi aggiornati con le ultime tecnologie, strumenti di sviluppo e algoritmi.

Come padroneggiare le abilità richieste?

upGrad è una soluzione completa per tutte le tue esigenze tecnologiche. Dopo aver compreso la domanda del mercato e le esigenze individuali di perfezionamento, upGrad ha progettato vari corsi. upGrad offre più corsi relativi a AI, Data Science, Machine Learning e Deep Learning. Diamo un'occhiata ai loro corsi:

• Certificazione PG in Machine Learning e Deep Learning
• Certificazione PG in Machine Learning e NLP
• Diploma PG in Machine Learning e AI
• Laurea Magistrale in Machine Learning e AI
• Certificazione avanzata in Machine Learning e Cloud
• Certificazione PG in Data Science
• Diploma di PG in Data Science
• Laurea Magistrale in Data Science

Tutti questi corsi sono progettati tenendo conto della domanda del settore. Questi corsi sono delineati secondo le esigenze professionali di lavoro. Durante il corso, esperti del settore forniranno la loro guida agli studenti. Per una migliore esperienza di apprendimento, agli studenti verranno forniti tutor dedicati.

Chiunque voglia portare la propria carriera al livello successivo può seguire questi corsi. I criteri minimi di ammissibilità sono un diploma di laurea e non è richiesto alcun background di codifica. La parte migliore è dopo il completamento; ovviamente, ti verrà assegnato un prestigioso riconoscimento da IIIT-B.

Conclusione

Machine learning, deep learning, intelligenza artificiale e scienza dei dati sono molto richiesti. Le aziende si stanno muovendo rapidamente verso la trasformazione digitale. Il primo passo verso il cambiamento è l'automazione e una visione approfondita dei dati dell'organizzazione.

Secondo The Hindu, "La macchina governerà il posto di lavoro entro il 2025". Il World Economic Forum afferma: “Più del 54% dei dipendenti indiani in 12 settori necessitano di una riqualificazione entro il 2022”.

La rivoluzione industriale è al culmine. Ogni azienda vuole automatizzare il proprio processo. Per essere leader di mercato, è fondamentale avere una comprensione approfondita dei requisiti operativi e processi più rapidi per risparmiare tempo e soddisfare i clienti.

È imperativo capire che le tecnologie si stanno muovendo a un ritmo veloce e l'automazione è di gran moda. I robot si occuperanno di tutte le attività di dati ripetitive, banali e massicce. In tale scenario, la forza lavoro umana sarà utilizzata per un lavoro migliore. Ora il miglioramento delle competenze è obbligatorio per rimanere nella competizione.

Il machine learning e il deep learning sono la spina dorsale delle ultime tecnologie. Le tendenze mostrano anche che Machine Learning e Deep Learning giocheranno un ruolo fondamentale nell'automazione dei processi aziendali. Quindi, padroneggiare l'abilità che è molto richiesta ti porterà opportunità illimitate.