Machine Learning vs Deep Learning: qual è la differenza?

Quando si tratta di analizzare dati, individuare pattern e prevedere il comportamento dei consumatori, le aziende hanno un alleato potente: l'intelligenza artificiale (AI). Prima di sfruttare l'AI per raggiungere i tuoi clienti, però, è fondamentale capire le differenze tra machine learning e deep learning.

Anche se machine learning e deep learning possono sembrare simili, non sono sinonimi. Come sottoinsiemi dell'AI, queste tecnologie aiutano le applicazioni a elaborare, analizzare e apprendere dalle informazioni senza dover essere esplicitamente programmate da un essere umano. Capire come funzionano, e come mettono in connessione persone e agenti AI, ti permette di offrire un'esperienza migliore ai clienti e di rendere il personale più produttivo. In questo articolo esploreremo il confronto machine learning vs deep learning e ti aiuteremo a capire i vantaggi dell'utilizzo di entrambi.

Di cosa parleremo:

• Che cos'è il machine learning?
• Che cos'è il deep learning?
• Come il machine learning apre la strada allo sviluppo dell'AI
• I vantaggi del deep learning
• Differenze principali tra machine learning e deep learning
• Quando usare modelli di machine learning vs deep learning?

Il machine learning (ML, in italiano anche apprendimento automatico) è un sottoinsieme dell'AI che consente alle macchine di imparare continuamente da nuovi risultati e informazioni, diventando sempre più intelligenti e capaci nel tempo. Implica lo sviluppo di algoritmi e modelli che permettono ai computer di acquisire informazioni dai dati, identificare pattern e formulare previsioni o decisioni senza essere esplicitamente programmati a tal fine. Attraverso questo processo, le macchine possono migliorare le proprie prestazioni grazie all'esperienza e all'analisi dei dati.

Nel machine learning, l'AI si affida in larga misura agli algoritmi per apprendere dai dati. Alcuni esempi includono i large language model (LLM), utilizzati nell'elaborazione del linguaggio naturale (NLP), e i small language model, impiegati in un contesto simile ma su scala ridotta.

All'interno del machine learning esistono due approcci fondamentali: l'apprendimento supervisionato e l'apprendimento non supervisionato.

L'apprendimento supervisionato prevede il training di un modello su dati etichettati (labeled), dove i dati di input sono abbinati alle corrispondenti etichette di output. L'obiettivo è che il modello apprenda la relazione tra le variabili di input e di output, per fare previsioni o classificazioni accurate su dati mai visti prima. Il modello impara dagli esempi forniti e viene guidato da risposte corrette e note, il che gli consente di generalizzare e fare previsioni su nuovi dati non etichettati.

Tra le applicazioni più comuni dell'apprendimento supervisionato c'è l'analisi dei dati dei clienti per individuare pattern utili. Ad esempio, un'azienda potrebbe fare il training della propria AI su dati storici etichettati per identificare i clienti a rischio di passare alla concorrenza.

L'apprendimento non supervisionato, invece, lavora con dati non etichettati: il modello cerca di scoprire pattern, strutture o relazioni all'interno dei dati senza etichette di output predefinite. L'obiettivo è portare alla luce insight nascosti o raggruppamenti nei dati, spesso attraverso tecniche come il clustering o la riduzione della dimensionalità. L'apprendimento non supervisionato consente al modello di imparare in autonomia e di identificare pattern o strutture intrinseche che potrebbero non essere evidenti all'occhio umano.

Un esempio comune di apprendimento non supervisionato si trova nei servizi di streaming. Quando apri una piattaforma di streaming, è probabile che tu veda una sezione tipo «Continua a guardare» o «Potrebbe piacerti». In base alla tua cronologia di visione, l'AI della piattaforma identifica pattern ricorrenti per suggerirti contenuti in linea con i tuoi interessi.

Il deep learning (in italiano anche apprendimento profondo) è un sottoinsieme del machine learning ispirato al funzionamento del cervello umano. Opera facendo il training di reti neurali artificiali (ANN) multistrato per apprendere rappresentazioni gerarchiche dei dati ed estrarle. Consente al modello di imparare automaticamente pattern e caratteristiche complesse a partire dai dati grezzi, producendo previsioni e decisioni di grande precisione.

Prima di affrontare il confronto machine learning vs deep learning, vediamo quale ruolo svolgono le reti neurali nel deep learning e qual è il suo punto di forza principale: l'apprendimento gerarchico.

Le reti neurali si ispirano alla struttura e al funzionamento del cervello umano. Sono composte da nodi interconnessi, detti neuroni, organizzati in livelli. Ogni neurone riceve segnali di input, esegue elaborazioni e produce un segnale di output.

L'architettura di una rete neurale è composta tipicamente da tre tipi di livelli: un livello di input, livelli nascosti e un livello di output.

• Il livello di input riceve i dati grezzi, come immagini o testo, e li trasmette ai livelli nascosti.
• I livelli nascosti eseguono quindi elaborazioni sui dati di input, applicando pesi e bias agli input.
• Il livello di output produce le previsioni o le classificazioni finali sulla base delle elaborazioni eseguite nei livelli nascosti. Ogni neurone nel livello di output rappresenta una classe o una previsione specifica.

Durante l'addestramento, la rete regola i pesi e i bias nei livelli nascosti per ridurre al minimo la differenza tra l'output previsto e quello effettivo.

Il punto di forza delle reti neurali è la capacità di comprendere rappresentazioni gerarchiche dei dati. Ogni livello della rete impara a estrarre e rappresentare diversi livelli di astrazione.

I livelli iniziali catturano caratteristiche di basso livello come bordi o texture, mentre i livelli più profondi apprendono caratteristiche più complesse e astratte. Questa rappresentazione gerarchica consente alle reti neurali di comprendere e riconoscere pattern nei dati, rendendole strumenti potenti per attività come il riconoscimento delle immagini, l'NLP e il riconoscimento vocale.

Il machine learning è fondamentale per guidare lo sviluppo dell'AI. Poiché il machine learning acquisisce dati e impara da essi, è in grado di riconoscere pattern, modificare il proprio comportamento e migliorare nel tempo. Inoltre, i modelli di machine learning non richiedono che i programmatori forniscano loro continuamente istruzioni, il che consente di accelerare rapidamente le capacità e le funzionalità dell'AI e di supportare il lavoro autonomo degli agenti AI.

Nella programmazione basata su regole, le persone forniscono a un computer delle istruzioni condizionali (se/allora) che stabiliscono come deve reagire al verificarsi di un determinato evento. Un esempio classico di questo approccio Tecnologia è un chatbot tradizionale. Nei modelli basati sui dati, invece, è il computer stesso a riconoscere schemi e ad adattarsi a situazioni e informazioni complesse. È importante sottolineare che la capacità del machine learning di apprendere e migliorarsi nel tempo è alla base della sua efficacia.

Il machine learning offre funzionalità molto ampie e porta vantaggi concreti in diversi settori. Ecco alcune delle applicazioni più comuni:

• Riconoscimento vocale: nella vita quotidiana, questa funzione entra in gioco ogni volta che si dà un comando vocale a un dispositivo smart o si risponde a voce a un menu di assistenza clienti automatizzato. In ambito aziendale, il riconoscimento vocale è diventato uno strumento fondamentale per acquisire e riassumere le conversazioni. Ad esempio, durante un incontro di vendita con un potenziale cliente, questa tecnologia può analizzare la registrazione della chiamata, individuare i punti chiave e creare un file di testo con le note che il commerciale potrà consultare in seguito.
• Riconoscimento delle immagini: questa funzione di ML consente ai computer di contestualizzare le immagini e di indicizzarle come informazioni. È ciò che permette di sbloccare uno smartphone tramite il riconoscimento facciale o di trovare possibili pagine prodotto attraverso la foto di un articolo. Tra le applicazioni aziendali pratiche ci sono quelle dei tecnici di assistenza sul campo, che caricano immagini per identificare le riparazioni necessarie, oppure dei retailer che fotografano gli scaffali per una gestione automatizzata dell'inventario.
• Analisi predittiva: l'analisi basata sul machine learning ha applicazioni illimitate per le aziende. Tra gli usi più comuni figurano il supporto alla previsione delle vendite, il targeting dei clienti con attività di marketing pertinenti e il rilevamento delle frodi nei servizi finanziari.
• Consigli personalizzati: i consigli sui prodotti intelligenti, come quelli forniti da un agente autonomo su un sito di e-commerce, sono alimentati dal machine learning.
• Ottimizzazione aziendale: il machine learning può anche aiutare le applicazioni AI a individuare gli sprechi e a migliorare l'allocazione delle risorse nelle operazioni aziendali. Nel settore manifatturiero, ad esempio, seguire le raccomandazioni dell'AI per risparmiare tempo o migliorare i processi può aiutare uno stabilimento a incrementare la produttività.

Ci sono molti vantaggi nell'uso dell'AI, di cui il deep learning fa parte, perché può comprendere ed estrarre informazioni dai tuoi dati non strutturati sui clienti, come immagini, testo e audio, senza necessità di etichettatura o categorizzazione.

Grazie all'uso di reti neurali con più livelli, i modelli di deep learning sono in grado di rilevare automaticamente pattern e rappresentazioni complesse a partire da dati grezzi. Questo permette agli algoritmi di deep learning di scoprire informazioni altrimenti nascoste e formulare previsioni accurate, aprendo la strada ad applicazioni in settori come la computer vision, l'elaborazione del linguaggio naturale e il riconoscimento vocale.

Partiamo dal campo della computer vision.

• Rilevamento e classificazione degli oggetti: gli algoritmi di deep learning possono analizzare flussi video in tempo reale per rilevare e classificare oggetti, rendendo le auto a guida autonoma più sicure ed efficienti.
• Monitoraggio e identificazione in tempo reale: il deep learning consente anche il monitoraggio e l'identificazione in tempo reale di potenziali minacce, potenziando le misure di sicurezza nei sistemi di sorveglianza.

Nel campo dell'NLP, il deep learning ha trasformato i compiti legati al linguaggio. Modelli di deep learning come le reti neurali ricorrenti (RNN) e i transformer hanno rivoluzionato la traduzione automatica, l'analisi del sentiment e gli assistenti AI. Tutto ciò ha implicazioni significative per le aziende, tra cui:

• Chatbot basati sul deep learning: i chatbot che utilizzano AI conversazionale possono offrire un servizio clienti personalizzato ed efficiente, riducendo i costi e migliorando la soddisfazione dei clienti.
• Analisi del sentiment: grazie al deep learning, l'analisi del sentiment permette alle aziende di comprendere il feedback e le opinioni dei clienti su larga scala, consentendo loro di prendere decisioni basate sui dati e migliorare prodotti e servizi.

La combinazione di computer vision e NLP ha aperto nuove possibilità. Ad esempio, i modelli di deep learning possono analizzare immagini ed estrarne informazioni testuali, abilitando applicazioni come la didascalia automatica delle immagini e la moderazione dei contenuti. Questo ha implicazioni per settori come i social media, l'e-commerce e la creazione di contenuti.

Il deep learning è promettente anche per applicazioni emergenti, come l'utilizzo dell'AI generativa per la creazione di contenuti. È una possibilità concreta per i team del servizio clienti che devono popolare i repository di knowledge management sia per i clienti che per i rappresentanti dell'assistenza.

Il deep learning può essere d'aiuto anche alle organizzazioni di vendita, rendendo la gestione e la qualificazione dei lead più semplice (e più precisa), oltre ad assistere nelle opportunità di upselling in base alla cronologia e alle preferenze dei clienti.

Il deep learning è un tipo di machine learning, ma si differenzia per approccio e capacità nei seguenti modi:

• Machine learning: questa tecnologia si concentra su algoritmi che apprendono dai dati e formulano previsioni o prendono decisioni senza essere appositamente programmati. Si basa sul feature engineering, in cui esperti di dominio estraggono caratteristiche rilevanti dai dati per addestrare i modelli. Gli algoritmi di machine learning funzionano in genere bene con dati strutturati e sono efficaci in attività come regressione, classificazione e clustering.
• Deep learning: questi modelli sono composti da più layer di nodi (neuroni) interconnessi che apprendono rappresentazioni dei dati a diversi livelli di astrazione. A differenza del machine learning, gli algoritmi di deep learning possono apprendere automaticamente le caratteristiche dai dati grezzi, eliminando la necessità del feature engineering manuale. Questo rende il deep learning particolarmente efficace nella gestione di dati non strutturati, come immagini, audio e testo.

Ecco altri modi in cui queste tecnologie si differenziano.

Il machine learning richiede spesso un feature engineering manuale, in cui esperti di dominio estraggono caratteristiche rilevanti dai dati. Queste caratteristiche fungono da input per gli algoritmi di machine learning. Ad esempio, in un'attività di classificazione delle email spam, un modello ML potrebbe basarsi su caratteristiche come la presenza di determinate parole chiave o la lunghezza dell'email per prendere una decisione.

I modelli di deep learning possono apprendere automaticamente dai dati grezzi, eliminando la necessità di un feature engineering esplicito. Ad esempio, nella classificazione delle immagini, un modello di deep learning può imparare a riconoscere bordi, forme e texture direttamente dai valori dei pixel delle immagini. Questo consente agli agenti virtuali di gestire dati non strutturati, come immagini, audio e testo, senza intervento manuale.

I modelli di machine learning richiedono in genere una quantità moderata di dati etichettati per funzionare bene. Le dimensioni e la qualità dei dati di addestramento svolgono un ruolo fondamentale nell'accuratezza del modello. I modelli di machine learning possono spesso essere addestrati su dataset di dimensioni ridotte e scalano bene anche con risorse computazionali limitate.

I modelli di deep learning richiedono generalmente una grande quantità di dati etichettati per raggiungere prestazioni ottimali. Questo risultato si ottiene utilizzando gli LLM, che possono essere impiegati per creare agenti LLM. Più dati sono disponibili per l'addestramento, meglio il modello di deep learning riesce a cogliere pattern complessi e a generalizzare su esempi mai visti prima. I modelli di deep learning traggono inoltre vantaggio da risorse computazionali potenti, come le GPU, per gestire i calcoli su larga scala coinvolti nell'addestramento di reti neurali profonde.

I modelli di machine learning offrono spesso una maggiore trasparenza. Poiché le feature vengono elaborate manualmente, è più semplice capire e interpretare la relazione tra le feature di input e le previsioni del modello. Ad esempio, in un modello di regressione lineare, i coefficienti assegnati a ciascuna feature possono fornire indicazioni sulla loro importanza e sull'impatto sull'output.

I modelli di deep learning, al contrario, sono spesso considerati delle "scatole nere" a causa delle loro architetture complesse e del processo di apprendimento automatico delle feature. Pur raggiungendo un'elevata accuratezza, comprendere il funzionamento interno e spiegare il processo decisionale dei modelli di deep learning può risultare difficile. Sono tuttavia in corso sforzi per sviluppare tecniche di interpretazione e spiegazione dei modelli di deep learning, come la visualizzazione delle feature e i meccanismi di attenzione.

Sia i modelli di deep learning he quelli di machine learning offrono un valore unico, con punti di forza e di debolezza. Ad esempio, se vuoi risolvere problemi complessi e articolati, il deep learning potrebbe essere la scelta giusta. Tuttavia, questo comporta la necessità di una maggiore potenza di calcolo e di dataset più grandi.

Vediamo più da vicino quando usare i diversi modelli, partendo dal deep learning:

• Classificazione delle immagini e riconoscimento vocale: il deep learning può consentire alle applicazioni mediche di identificare e classificare diversi tipi di patologie confrontando le radiografie, oltre ad aiutare gli assistenti digitali a riconoscere le query vocali e ad agire di conseguenza.
• Traduzione linguistica: quando usi un'app di traduzione o la funzione di traduzione automatica su una pagina web, è il deep learning a fare il lavoro.
• Analisi del sentiment: il deep learning è fondamentale per questo compito, importante sia per i team di vendita che per quelli di assistenza. L'AI può aiutare questi team a comprendere il sentiment dei clienti, offrendo un contesto più ricco ai dati.
• Sviluppo di chatbot: i clienti si aspettano chatbot moderni, capaci di fare molto di più rispetto ai modelli precedenti. Il deep learning, ad esempio, consente ai chatbot di fornire suggerimenti di prodotti pertinenti sui siti ecommerce.
• Contenuti realistici: il deep learning permette di generare immagini, video e musica estremamente realistici. Queste applicazioni richiedono però grandi dataset, una caratteristica propria del deep learning.

Poiché i modelli di machine learning si basano su dati strutturati, eccellono in determinati ambiti applicativi. Eccone alcuni:

• Valutazione dell'affidabilità creditizia dei clienti: i modelli di machine learning possono aiutare le applicazioni di servizi finanziari a eseguire controlli del credito in modo rapido e preciso.
• Rilevamento delle frodi finanziarie: oltre alla valutazione del credito, le aziende di servizi finanziari possono sviluppare applicazioni AI basate sul machine learning per contrastare le frodi.
• Necessità di manutenzione dei macchinari: il machine learning è ideale per individuare quando i componenti devono essere ispezionati, riparati o sostituiti, eliminando le congetture e riducendo il rischio di guasti.
• Previsione del comportamento dei clienti: utilizzando dataset basati sui dati dei clienti, le applicazioni AI basate sul machine learning possono aiutare i team sales a identificare i clienti a rischio di abbandono verso un concorrente.

Le applicazioni di machine learning e deep learning costituiscono la spina dorsale dell'intelligenza artificiale, guidando l'innovazione e trasformando il modo in cui interagiamo con Tecnologia.

Capire la differenza tra deep learning e machine learning, oltre ai vantaggi e alle applicazioni concrete di queste tecnologie, mette le aziende nella posizione ideale per sviluppare una solida strategia di AI e ottenere un ROI positivo.

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