Qual è la differenza tra deep learning, machine learning e intelligenza artificiale?

Il deep learning è una branca del machine learning che utilizza reti neurali artificiali per elaborare e analizzare le informazioni. Le reti neurali sono composte da nodi di calcolo stratificati all'interno di algoritmi di deep learning. Ogni livello contiene uno strato di input, uno di output e uno nascosto. Alla rete neurale vengono forniti dati di addestramento, che aiutano l'algoritmo ad apprendere e a migliorare l'accuratezza. Quando una rete neurale contiene più strati nascosti oltre agli strati di input e output, è considerata una rete neurale profonda, che è la base del deep learning.

Gli algoritmi di deep learning si ispirano ai meccanismi del cervello umano e sono particolarmente efficaci per l'analisi di grandi quantità di dati non strutturati. Viene utilizzato in molte delle attività che oggi pensiamo come AI, tra cui il riconoscimento vocale e di immagini, il rilevamento di oggetti e l'elaborazione del linguaggio naturale. Il deep learning può creare correlazioni non lineari e complesse all'interno dei set di dati, sebbene richieda più dati di addestramento e risorse informatiche rispetto al machine learning.

Alcuni tipi comuni di reti neurali utilizzate per il deep learning includono:

• Le reti neurali feed-forward (FF) sono una delle forme più vecchie di reti neurali, in cui i dati passano in un solo verso tra i livelli di neuroni artificiali fino a raggiungere l'output.
• Le reti neurali ricorrenti (RNN) si differenziano dalle reti neurali feed-forward in quanto di solito utilizzano dati di serie temporali o che prevedono sequenze. Le reti neurali ricorrenti hanno "memoria" di ciò che è successo nello strato precedente in quanto dipendente dall'output di quello corrente.
• La memoria lunga a breve termine (LSTM) è una forma avanzata di RNN che può utilizzare la memoria per "ricordare" ciò che è accaduto nei livelli precedenti.
• Le rete neurali convoluzionali (CNN) includono alcune delle reti neurali più comuni nell'intelligenza artificiale moderna e utilizzano diversi livelli distinti (uno convoluzionale, quindi uno di pooling) che filtrano parti diverse di un'immagine prima di ricrearla (nello strato completamente connesso).
• Le reti generative avversarie (GAN) sono due reti neurali (una che funge da "generatore" e l'altra da "discriminatore") che competono tra loro in un gioco che alla fine migliora l'accuratezza del risultato.

Il machine learning è una branca dell'intelligenza artificiale che consente a un sistema di apprendere e migliorare in modo autonomo senza essere programmato esplicitamente. Gli algoritmi di machine learning agiscono riconoscendo pattern e dati e facendo previsioni quando vengono inseriti nuovi dati nel sistema.

Nel machine learning vengono in genere utilizzati diversi modelli, tra cui:

L'apprendimento supervisionato è un modello di machine learning che utilizza dati di addestramento etichettati (dati strutturati) per mappare un input specifico a un output. Nell'apprendimento supervisionato, l'output è noto (ad esempio il riconoscimento dell'immagine di una mela) e il modello viene addestrato sui dati dell'output noto. In parole povere, per addestrare l'algoritmo a riconoscere le immagini di mele, gli si forniscono immagini etichettate come mele.

Gli algoritmi di apprendimento supervisionato più comuni utilizzati oggi includono:

• Regressione lineare
• Risultati vicini K-nearest
• Naive Bayes
• Regressione polinomiale
• Alberi decisionali

L'apprendimento non supervisionato è un modello di machine learning che utilizza dati non etichettati (dati non strutturati) per apprendere pattern. A differenza dell'apprendimento supervisionato, l'output non è noto in anticipo. Piuttosto, l'algoritmo apprende dai dati senza input umani (di conseguenza, non è supervisionato) e li classifica in gruppi in base agli attributi.

Gli algoritmi di apprendimento non supervisionato più comuni utilizzati oggi includono:

• Medie fuzzy
• Clustering K-means
• Clustering gerarchico
• Analisi delle componenti principali
• Minimi quadrati parziali

Spesso si utilizza anche il machine learning con approccio misto, chiamato apprendimento semi-supervisionato, dove solo una parte dei dati viene etichettata. Nell'apprendimento semi-supervisionato, l'algoritmo deve capire come organizzare e strutturare i dati per ottenere un risultato noto. Ad esempio, al modello di machine learning viene detto che il risultato finale è una mela, ma solo alcuni dati di addestramento sono etichettati come mela.

L'apprendimento per rinforzo è un modello di machine learning che può essere descritto come un modello di "apprendimento tramite pratica" attraverso una serie di prove con potenziali errori. Un "agente" impara a eseguire una determinata attività attraverso un ciclo di feedback finché le sue prestazioni non rientrano in un intervallo desiderato. L'agente riceve un premio quando esegue correttamente l'attività e una penalità quando le prestazioni sono inadeguate.

L'intelligenza artificiale è un settore scientifico che riguarda la creazione di computer e macchine in grado di ragionare, imparare e agire in un modo che normalmente richiede l'intelligenza umana o prevede l'analisi di dati la cui scala supera ciò che l'uomo è in grado di analizzare. L'AI è un vasto campo che comprende molte discipline, tra cui l'informatica, i dati e l'analisi, l'ingegneria del software e persino la filosofia. 

A livello aziendale, l'AI è un insieme di tecnologie con molti casi d'uso, tra cui analisi dei dati, previsioni e stime, elaborazione del linguaggio naturale, suggerimenti, automazione informatica, recupero intelligente dei dati e altro ancora.

Sebbene questi termini siano correlati, rappresentano una chiara gerarchia: il deep learning è un tipo specializzato di machine learning e il machine learning è una disciplina fondamentale nel campo più ampio dell'intelligenza artificiale. La distinzione principale riguarda capacità, complessità e feature engineering.