Apprendimento automatico e reti neurali: qual è la differenza?

Intelligenza artificiale (AI), Machine Learning (ML) e Deep Learning (DL) sono diventati così profondamente intrecciati nella nostra vita quotidiana e così velocemente che ci siamo abituati senza nemmeno conoscerne le connotazioni. Per la maggior parte delle persone, AI, ML e DL sono tutti uguali. Tuttavia, sebbene queste tecnologie siano interconnesse, presentano differenze innate.

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Oggi faremo luce su una di queste fonti di confusione di massa: Machine Learning vs Neural Network.

Che cos'è l'apprendimento automatico?

L'apprendimento automatico rientra nella più ampia tela dell'intelligenza artificiale. Il Machine Learning cerca di costruire sistemi o macchine intelligenti in grado di apprendere e allenarsi automaticamente attraverso l'esperienza, senza essere programmati in modo esplicito o richiedere alcun intervento umano.

In questo senso, il Machine Learning è un'attività in continua evoluzione. L'apprendimento automatico mira a comprendere la struttura dei dati del set di dati in uso e ad accogliere i dati in modelli ML che possono essere utilizzati da aziende e organizzazioni.

I due metodi principali di ML sono l'apprendimento supervisionato e l'apprendimento non supervisionato. Ulteriori informazioni sui tipi di apprendimento automatico.

Cos'è una rete neurale?

La struttura del cervello umano ispira una rete neurale. È essenzialmente un modello di Machine Learning (più precisamente, Deep Learning) che viene utilizzato nell'apprendimento non supervisionato. Una rete neurale è una rete di entità interconnesse note come nodi in cui ogni nodo è responsabile di un semplice calcolo. In questo modo, una rete neurale funziona in modo simile ai neuroni nel cervello umano.

Leggi: Deep Learning vs Rete neurale

Apprendimento automatico vs rete neurale: differenze chiave

Diamo un'occhiata alle differenze principali tra Machine Learning e Reti Neurali.

1. L'apprendimento automatico utilizza algoritmi avanzati che analizzano i dati, ne apprendono e utilizzano tali apprendimenti per scoprire modelli di interesse significativi. Considerando che una rete neurale consiste in un assortimento di algoritmi utilizzati in Machine Learning per la modellazione dei dati utilizzando grafici di neuroni.

2. Mentre un modello di Machine Learning prende decisioni in base a ciò che ha appreso dai dati, una rete neurale dispone gli algoritmi in modo tale da poter prendere decisioni accurate da sola. Pertanto, sebbene i modelli di Machine Learning possano apprendere dai dati, nelle fasi iniziali potrebbero richiedere un intervento umano.

Le reti neurali non richiedono l'intervento umano poiché gli strati nidificati all'interno trasmettono i dati attraverso gerarchie di vari concetti, il che alla fine li rende capaci di apprendere attraverso i propri errori.

3. Come accennato in precedenza, i modelli di apprendimento automatico possono essere classificati in due tipi: modelli di apprendimento supervisionato e non supervisionato. Tuttavia, le reti neurali possono essere classificate in reti neurali feed-forward, ricorrenti, convoluzionali e modulari.

4. Un modello ML funziona in modo semplice: viene alimentato con dati e apprende da essi. Con il tempo, il modello ML diventa più maturo e addestrato poiché apprende continuamente dai dati. Al contrario, la struttura di una rete neurale è piuttosto complicata. In esso, i dati passano attraverso diversi strati di nodi interconnessi, in cui ogni nodo classifica le caratteristiche e le informazioni dello strato precedente prima di trasmettere i risultati ad altri nodi negli strati successivi.

5. Poiché i modelli di Machine Learning sono adattivi, si evolvono continuamente attraverso l'apprendimento attraverso nuovi dati ed esperienze campione. Pertanto, i modelli possono identificare i modelli nei dati. Qui, i dati sono l'unico livello di input. Tuttavia, anche in un semplice modello di rete neurale, ci sono più livelli.

Il primo livello è il livello di input, seguito da un livello nascosto e infine un livello di output. Ogni strato contiene uno o più neuroni. Aumentando il numero di livelli nascosti all'interno di un modello di rete neurale, puoi aumentare le sue capacità di calcolo e di risoluzione dei problemi.

6. Le competenze richieste per l'apprendimento automatico includono programmazione, probabilità e statistica, Big Data e Hadoop, conoscenza di framework ML, strutture di dati e algoritmi. Le reti neurali richiedono competenze come modellazione dei dati, matematica, algebra lineare e teoria dei grafi, programmazione, probabilità e statistica.

7. L'apprendimento automatico viene applicato in aree come sanità, vendita al dettaglio, e-commerce (motori di raccomandazione), BFSI, auto a guida autonoma, streaming video online, IoT e trasporti e logistica, solo per citarne alcuni. Le reti neurali, d'altra parte, vengono utilizzate per risolvere numerose sfide aziendali, tra cui previsioni di vendita, convalida dei dati, ricerca sui clienti, gestione del rischio, riconoscimento vocale e riconoscimento dei caratteri, tra le altre cose.

Conclusione

Queste sono alcune delle principali differenze tra Machine Learning e Reti Neurali. Le reti neurali sono essenzialmente una parte del Deep Learning, che a sua volta è un sottoinsieme del Machine Learning. Quindi, le reti neurali non sono altro che un'applicazione altamente avanzata di Machine Learning che ora sta trovando applicazioni in molti campi di interesse.

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