Cosa sono il machine learning e il deep learning nell’intelligenza artificiale?

I dispositivi connessi a Internet sono chiamati dispositivi intelligenti. Praticamente tutto ciò che riguarda Internet è noto come Dispositivo intelligente. In questo contesto, il codice che fa i dispositivi PIÙ INTELLIGENTE – quindi può funzionare con un intervento umano minimo o nullo si può dire che sia basato su Intelligenza artificiale (AI). Gli altri due, ovvero: Apprendimento automatico (ML) e Apprendimento profondo (DL), sono diversi tipi di algoritmi creati per fornire più funzionalità ai dispositivi intelligenti. Vediamo AI vs ML vs DL in dettaglio di seguito per capire cosa fanno e come sono collegati all’AI.

Che cos’è l’intelligenza artificiale per quanto riguarda ML e DL?

Machine learning e deep learning nell'intelligenza artificiale

L’intelligenza artificiale può essere definita un superset di processi di machine learning (ML) e di deep learning (DL). AI è solitamente un termine generico utilizzato per ML e DL. Il Deep Learning è di nuovo un sottoinsieme del Machine Learning (vedi immagine sopra).

Alcuni sostengono che l’apprendimento automatico non fa più parte dell’intelligenza artificiale universale. Dicono che la ML sia una scienza completa a sé stante e quindi non è necessario chiamarla con riferimento all’Intelligenza Artificiale. L’intelligenza artificiale prospera sui dati: Big Data. Più dati consumi, più accurato è. Non è che prevedo sempre correttamente. Ci saranno anche false flag. L’intelligenza artificiale si allena su questi errori e migliora ciò che dovrebbe fare, con o senza la supervisione umana.

L’intelligenza artificiale non può essere definita correttamente poiché è penetrata in quasi tutti i settori e influenza troppi tipi di processi e algoritmi (aziendali). Possiamo dire che l’Intelligenza Artificiale si basa sulla Data Science (DS: Big Data) e contiene il Machine Learning come sua parte differenziata. Allo stesso modo, il deep learning è una parte diversa dell’apprendimento automatico.

Il modo in cui il mercato IT si sta inclinando, il futuro sarebbe dominato da dispositivi intelligenti connessi, chiamati Internet of Things (IoT). I dispositivi intelligenti significano intelligenza artificiale: direttamente o indirettamente. Stai già utilizzando l’intelligenza artificiale (AI) in molte attività nella tua vita quotidiana. Ad esempio, digitando sulla tastiera di uno smartphone che continua a migliorare con “suggerimento di parole”. Tra gli altri esempi in cui hai inconsapevolmente a che fare con l’intelligenza artificiale, stai cercando cose su Internet, acquisti online e, naturalmente, le sempre intelligenti caselle di posta in arrivo di Gmail e Outlook.

Cos’è l’apprendimento automatico?

L’apprendimento automatico è un campo dell’intelligenza artificiale in cui l’obiettivo è far apprendere e addestrare una macchina (o un computer o un software) senza molta programmazione. Questi dispositivi richiedono meno programmazione in quanto applicano metodi umani per completare le attività, incluso imparare a lavorare al meglio. Fondamentalmente ML significa programmare un po ‘un computer / dispositivo / software e consentirgli di imparare da solo.

Esistono diversi metodi per facilitare l’apprendimento automatico. Di questi, i seguenti tre sono ampiamente utilizzati:

  1. Supervisionato
  2. Senza supervisione e
  3. Apprendimento rafforzato.

Apprendimento supervisionato nell’apprendimento automatico

Supervisionato nel senso che i programmatori forniscono prima alla macchina i dati taggati e le risposte già elaborate. In questo caso, le etichette indicano i nomi di righe o colonne in un database o foglio di calcolo. Dopo aver fornito al computer grandi set di dati di questo tipo, sei pronto per analizzare più set di dati e fornire i risultati autonomamente. Ciò significa che hai insegnato al computer come analizzare i dati che riceve.

Di solito è confermato dalla regola 80/20. Enormi set di dati vengono inviati a un computer che prova e apprende la logica dietro le risposte. L’80% dei dati per un evento viene inviato al computer insieme alle risposte. Il restante 20 percento si alimenta senza risposte per vedere se il computer può ottenere i risultati corretti. Questo 20 percento viene utilizzato per controllare come il computer (macchina) sta imparando.

Apprendimento automatico senza supervisione

L’apprendimento senza supervisione si verifica quando la macchina riceve set di dati casuali senza etichetta e fuori uso. La macchina deve capire come produrre i risultati. Ad esempio, se offri palle da baseball di colori diversi, dovresti essere in grado di classificarle in base al colore. Pertanto, in futuro, quando la macchina verrà presentata con una nuova palla da baseball, sarà in grado di identificare la palla con i tag già presenti nel suo database. Non ci sono dati di addestramento in questo metodo. La macchina deve imparare da sola.

Apprendimento rafforzato

Le macchine che possono prendere una sequenza di decisioni rientrano in questa categoria. Poi c’è un sistema di ricompensa. Se la macchina fa bene quello che vuole il programmatore, ottiene una ricompensa. La macchina è programmata in modo tale da desiderare il massimo delle ricompense. E per ottenere ciò, risolve i problemi ideando diversi algoritmi in diversi casi. Ciò significa che il computer AI utilizza tentativi ed errori per ottenere risultati.

Ad esempio, se la macchina è un veicolo autonomo, è necessario creare i propri scenari lungo la strada. Non c’è modo che un programmatore possa programmare ogni passo in quanto non può pensare a tutte le possibilità quando la macchina è in viaggio. È qui che entra in gioco l’apprendimento per rinforzo. Puoi anche chiamarlo prova ed errore AI.

In che modo il deep learning è diverso dal machine learning?

L’apprendimento profondo è per compiti più complicati. Il deep learning è un sottoinsieme dell’apprendimento automatico. Solo che contiene più reti neurali che aiutano la macchina nell’apprendimento. Le reti neurali artificiali non sono nuove. I laboratori di tutto il mondo stanno cercando di costruire e migliorare le reti neurali in modo che le macchine possano prendere decisioni informate. Devi aver sentito parlare di Sophia, un umanoide in Arabia Saudita a cui è stata concessa la cittadinanza regolare. Le reti neurali sono come i cervelli umani, ma non sofisticate come il cervello.

Esistono alcune buone reti che forniscono un apprendimento profondo senza supervisione. Si può dire che il Deep Learning è più reti neurali che imitano il cervello umano. Tuttavia, con una quantità sufficiente di dati di esempio, è possibile utilizzare algoritmi di apprendimento approfondito per raccogliere dettagli dai dati di esempio. Ad esempio, con una macchina DL con un processore di immagini, è più facile creare volti umani con emozioni che cambiano in base alle domande poste alla macchina.

Quanto sopra spiega AI vs MI vs DL in un linguaggio più semplice. L’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico sono campi vasti, che si stanno aprendo e hanno un enorme potenziale. Questo è il motivo per cui alcune persone sono contrarie all’uso del machine learning e del deep learning nell’intelligenza artificiale.

AI vs ML vs DL

Lascia un commento

Il tuo indirizzo email non sarà pubblicato. I campi obbligatori sono contrassegnati *