Machine learning e Deep learning: quali sono le differenze?

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• il Machine learning indica i processi di apprendimento automatico;
• il Deep learning si riferisce a sistemi di apprendimento approfondito, dunque, un ulteriore step rispetto al precedente. 

Andiamo a scoprire più nel dettaglio cosa sono, a cosa servono e dove vengono applicati i due processi, per entrare meglio nel merito della questione e per comprendere nel concreto il loro utilizzo e le loro possibili future applicazioni quando parliamo di AI.

Machine Learning: chi è e dove trovarlo

Il machine learning può essere definito come un sottoinsieme dell'intelligenza artificiale che si occupa di creare sistemi che apprendono o migliorano le performance in base ai dati che utilizzano. Di fatto, si parla di apprendimento automatico da parte della macchina, proprio perché il processo si attiva nel momento in cui il cervello artificiale, dopo aver ricevuto un input, inizia ad elaborarlo attraverso i suoi algoritmi.

Gli algoritmi (sotto forma di rete neurale) vengono letteralmente allenati, in modo da migliorare costantemente nel loro apprendimento e svolgere attività in futuro, rispondendo correttamente alla richiesta umana. Ovviamente, il buon funzionamento del machine learning dipende dalla quantità di dati che viene immessa: più è ingente, più la mole di informazioni immaginate e incamerate potrà aiutare la macchina a rispondere in maniera adeguata alla richiesta. 

Quali sono i suoi principali campi di applicazione. Vediamoli insieme: 

• Pubblicità online: attraverso il machine learning è possibile presentare spot ad hoc agli utenti selezionati in base ai loro gusti e alle loro inclinazioni emersi dai dati di navigazione; 
• Analisi del sentiment: il machine learning si rivela molto utile anche nell'analisi dell'opinione pubblica su alcuni argomenti, esaminando i post pubblicati sui social media;
• Riconoscimento facciale:  parliamo della tecnologia che permette, ad esempio, a Facebook di riconoscere i volti delle persone nelle foto e taggarle in modo automatico. 
• Filtri antispam: molto comoda è la sua applicazione nel riconoscimento dei messaggi indesiderati che arrivano nella casella di posta elettronica e che gli algoritmi del machine learning riescono a catalogare come inutili o fraudolenti e spostarli direttamente nella casella spam;
• Chatbot online: capita molto spesso di trovarli nei siti e nelle applicazioni di società che vendono servizi, come i provider internet, per fare un esempio. I chatbot simulano il comportamento umano e aiutano i clienti a risolvere le più disparate problematiche inerenti ai servizi che hanno sottoscritto o ai prodotti che hanno acquistato. 

Deep Learning: identità e applicazioni

Il Deep learning, anche se possiamo classificarlo come l'altra anima dell'AI, permette di fare un ulteriore balzo in avanti: là dove il machine learning, riguarda l'apprendimento automatico, con il deep learning siamo nella sfera dell'apprendimento approfondito. Per ottenere un feedback rilevante, questo tipo di processo necessita di una quantità di dati ancora più ingente rispetto al machine learning: parliamo dei cosiddetti big data con i quali vengono alimentati gli algoritmi capaci poi di cimentarsi in analisi complesse. 

Proprio per il suo maggiore livello di complessità, il deep learning è destinato ad ambiti di applicazione diversi ed ancora più strutturati. Scopriamoli:

• Marketing: basta pensare alla profilazione del target di pubblico;
• Customer care: ci stiamo sempre riferendo ai chatbot utilizzati per fornire assistenza ai clienti, ma in una loro versione potenziata, capace di comprendere una domanda inedita e di rispondere con accuratezza per la sua similarità con altre viste in precedenza,
• Assistenti vocali e virtuali: come non citare i vari Amazon Echo, Google Home o Alexa, ormai capaci di avere un'interazione alla pari con i loro umani. 

Questi sono solo alcuni degli ambiti di applicazione di questo tipo di processo, ma le sue potenzialità sono così evidenti che, ovviamente, hanno attirato l'interesse dei colossi del digitale, come Facebook, Microsoft, Google, sempre più convinti dell'importanza d'investire in questa tecnologia. 

La Redazione