L'apprendimento per rinforzo dal feedback umano (RLHF) è un tema caldo per tutti coloro che lavorano nel campo dell'intelligenza artificiale (IA). In...
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12/08/2024
L'apprendimento automatico e l'apprendimento profondo sono i due concetti principali della scienza dei dati e sottoinsiemi del più ampio campo dell'intelligenza artificiale. Molti neofiti usano i termini machine learning, deep learning e intelligenza artificiale come se fossero le stesse parole. Sono di moda, ma in realtà tutti questi termini sono diversi, anche se sono collegati tra loro.
Ad esempio, in Pangeanic utilizziamo la "traduzione automatica con adattamento profondo" basata su processi automatizzati di deep learning. In questo articolo spiegheremo come l'apprendimento automatico sia diverso dall'apprendimento profondo. Ma prima di conoscere le differenze, rivediamo entrambi i concetti.
Che cos'è l'apprendimento automatico?
L'apprendimento automatico fa parte del campo dell'intelligenza artificiale e della crescente tecnologia che consente alle macchine di imparare da serie di dati precedenti e di eseguire automaticamente un determinato compito. Pertanto, la quantità e la qualità dei dati, così come altri parametri (la varietà del set di dati di addestramento, la "sporcizia" o il "rumore" nei dati, le ripetizioni, le distorsioni, il fatto che contengano informazioni aggiuntive, cioè che siano state sottoposte a un processo di annotazione dei dati, ecc.
Grazie all'apprendimento automatico, i computer (o meglio, gli algoritmi che utilizzano GPU di grandi dimensioni) imparano autonomamente dalle esperienze passate, utilizzando metodi statistici per migliorare le prestazioni e prevedere i risultati senza essere esplicitamente programmati per farlo.
Le applicazioni di ML (Machine Learning) più diffuse sono, ad esempio, il filtraggio dello spam, le raccomandazioni di prodotti (libri o musica simile), il rilevamento di frodi online, ecc.
Alcuni utili algoritmi di ML sono:
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Algoritmo ad albero decisionale
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Classificatore bayesiano ingenuo
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K-Medias (per il data mining)
Come funziona l'apprendimento automatico?
Il lavoro dei modelli di apprendimento automatico può essere compreso con il tipico esempio dell'identificazione dell'immagine di un gatto o di un cane. Per identificarlo, il modello ML prende in input numerose immagini di cani e gatti. Il modello stesso è responsabile del riconoscimento, dell'inferenza e dell'estrazione delle diverse caratteristiche delle immagini, come la forma, l'altezza, il naso, gli occhi e così via.
Lettura consigliata:
L'importanza della pulizia dei dati nella traduzione automatica e nel Deep Learning
Che cos'è l'apprendimento profondo?
L 'apprendimento profondo(DL) è un sottoinsieme speciale dell'apprendimento automatico. Funziona tecnicamente come l'apprendimento automatico, ma con capacità e approcci diversi. Nell'apprendimento profondo, i modelli utilizzano diversi livelli per apprendere e scoprire intuizioni dai dati.
L 'apprendimento profondo si ispira al funzionamento delle cellule del cervello umano, note come neuroni, che porta al concetto di reti neurali artificiali. È anche chiamato rete neurale profonda o apprendimento neurale profondo.
Alcune applicazioni popolari del deep learning sono le auto a guida autonoma, la traduzione automatica, l'elaborazione del linguaggio naturale, ecc.
I modelli di deep learning più diffusi includono:
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Rete neurale convoluzionale
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Rete neurale ricorrente
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Encoder automatici
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Reti neurali classiche, ecc.
Come funziona il deep learning?
Possiamo capire il funzionamento del deep learning con lo stesso esempio dell'identificazione di un gatto rispetto a un cane. Il modello di apprendimento profondo prende in input le immagini e le fornisce direttamente agli algoritmi senza richiedere alcuna fase di estrazione manuale delle caratteristiche. Le immagini vengono passate ai diversi livelli della rete neurale artificiale e predicono l'output finale.
Confronti chiave tra apprendimento automatico e apprendimento profondo
Cerchiamo di capire le principali differenze tra questi due termini in termini di parametri diversi:
Conclusione: in conclusione, possiamo dire che il deep learning è l'apprendimento automatico, ma con maggiori capacità e un approccio di lavoro diverso. La scelta di uno di essi per risolvere un particolare problema dipende non solo dalla complessità del problema, ma anche dalla quantità di dati disponibili.
Nell'ultimo decennio, l'intelligenza artificiale e branche come l'elaborazione del linguaggio naturale sono state integrate nella nostra vita quotidiana: sono le tecnologie che consigliano libri, film, suggeriscono cibi, personalizzano le nostre esperienze come utenti di social network e possono prevedere i comportamenti.
Nel campo delle tecnologie di traduzione automatica questi modelli di apprendimento sono diventati essenziali e in Pangeanic li abbiamo applicati allo sviluppo del nostro strumento ECO. Per saperne di più, richiedete una demo e scoprite come funziona!
