.webp) |
Per comprendere meglio come funziona l'AI (Artifical Intelligence) che ci circonda è necessario conoscere cosa sono il Machine Learning (ML) e il Deep Learning (DL). Queste due branche dell'AI rapprensentano le fondamenta degli attuali sistemi che stiamo imparando ad usare giornalmente come ChatGPT di OpenAI, Gemini di Google, Perplexity e molti altri.
Prima di leggere questo articolo ti consiglio di dare un'occhiata al post Guida Semplice all'Intelligenza Artificiale per avere un'idea generale di cosa sia l'AI e del suo funzionamento base.
Cos'è il Machine Learning?
Il Machine Learning (ML), o apprendimento automatico, è una branca dell'Intelligenza Artificiale (AI) che permette ai computer di imparare dai dati ed effettuare previsioni o decisioni senza essere esplicitamente programmati. Invece di seguire regole rigide, i modelli di ML analizzano grandi quantità di dati per identificare schemi e migliorare le proprie prestazioni nel tempo.
Tipologie di Machine Learning
Il Machine Learning si suddivide in tre principali categorie:
Apprendimento supervisionato
In questo approccio, il modello viene addestrato con un dataset etichettato, cioè con esempi già classificati.
Esempio: Un sistema di riconoscimento delle email di spam viene addestrato con migliaia di email già classificate come "spam" o "non spam".
Il modello impara a riconoscere i pattern e, una volta addestrato, può classificare nuove email in modo autonomo.
Apprendimento non supervisionato
Qui il modello lavora con dati non etichettati, cercando autonomamente relazioni e schemi nascosti nei dati.
Esempio: Un algoritmo di clustering che analizza il comportamento degli utenti su un sito web e li raggruppa in base a somiglianze, aiutando a personalizzare i contenuti.
Questo tipo di ML è spesso utilizzato per scoprire nuove informazioni senza una guida esplicita.
Apprendimento per rinforzo
Il modello impara attraverso un meccanismo di ricompensa e penalizzazione, proprio come farebbe un essere umano tramite prove ed errori.
Esempio: Un'intelligenza artificiale che gioca a scacchi migliora il proprio gioco man mano che vince o perde partite, aggiornando la sua strategia in base alle esperienze precedenti.
Questo metodo è molto utilizzato nei videogiochi, nella robotica e nei sistemi di controllo avanzati.
Come funziona l'addestramento di un modello ML?
L'addestramento di un modello di Machine Learning segue diverse fasi:
Raccolta e preparazione dei dati – Il modello ha bisogno di dati di qualità per imparare correttamente.
Selezione del modello – Si sceglie un algoritmo adatto al problema (ad esempio, una rete neurale per il riconoscimento delle immagini o una regressione per le previsioni di valori numerici).
Addestramento – Il modello analizza i dati e modifica i suoi parametri (pesi e bias) per migliorare le sue previsioni.
Valutazione – Si testa il modello su dati nuovi per verificare la sua accuratezza.
Ottimizzazione e miglioramento – Se il modello non è abbastanza preciso, si possono regolare i parametri o aggiungere più dati per migliorare le prestazioni.
Esempi pratici di Machine Learning
Il Machine Learning è già presente nella nostra vita quotidiana in molti modi:
Chatbot e assistenti virtuali di base (come alcuni sistemi di assistenza clienti automatici).
Sistemi di raccomandazione (Netflix, YouTube, Amazon suggeriscono contenuti in base alle preferenze dell'utente).
Riconoscimento facciale semplice (sblocco dei telefoni con il viso, ma senza analisi avanzate di profondità).
Previsioni di mercato (sistemi che analizzano dati finanziari per prevedere trend di mercato).
Medicina (diagnosi automatizzate su dataset più semplici e predefiniti).
Cos'è il Deep Learning?
Il Deep Learning (DL) è un sottoinsieme del Machine Learning che utilizza reti neurali artificiali profonde per analizzare e interpretare dati complessi. Queste reti sono ispirate al funzionamento del cervello umano e sono composte da più strati di neuroni artificiali.
Il Deep Learning è particolarmente efficace per problemi che coinvolgono grandi quantità di dati e schemi complessi, come:
Riconoscimento delle immagini (ad esempio, Google Photos che organizza le foto in base ai volti riconosciuti).
Elaborazione del linguaggio naturale (come ChatGPT, che comprende e genera testo in modo naturale).
Guida autonoma (le auto a guida autonoma utilizzano reti neurali profonde per interpretare l'ambiente circostante).
Esempi pratici di Deep Learning
Il Deep Learning è utilizzato in numerose applicazioni avanzate:
Riconoscimento vocale avanzato – Assistenti vocali come Siri e Google Assistant utilizzano reti neurali per comprendere e rispondere ai comandi vocali in modo naturale.
Diagnosi mediche avanzate – Algoritmi di Deep Learning analizzano immagini di risonanza magnetica e radiografie per individuare malattie con alta precisione.
Guida autonoma – Le auto a guida autonoma utilizzano reti neurali profonde per analizzare in tempo reale i dati provenienti da sensori e videocamere.
Deepfake e generazione di immagini – Il DL può creare volti realistici, modificare video e generare contenuti digitali altamente sofisticati.
Differenza tra Machine Learning e Deep Learning
Il Machine Learning utilizza algoritmi più semplici e può funzionare con dataset più piccoli, mentre il Deep Learning sfrutta reti neurali profonde e richiede grandi quantità di dati e potenza di calcolo.
ML tradizionale: Algoritmi come regressione lineare, alberi decisionali e SVM.
DL: Reti neurali profonde con più livelli di elaborazione.
Applicazioni: Il ML è adatto per problemi più semplici o con dati limitati, mentre il DL è ideale per elaborare immagini, audio e linguaggio naturale su larga scala.
- Artificial Intelligence (AI): Agenti che automatizzano attività solitamente eseguite manualmente dagli esseri umani
- Machine Learning (ML): Sistemi che utilizzano algoritmi e dati per dedurre modelli
- Deep Learning (DL): Tecnica di ML che utilizza algoritmi noti come reti neurali
- Generative AI (Gen-AI): Utilizzo di algoritmi di apprendimento profondo per generare nuovi contenuti (testo, immagini, ecc.)
Conclusione
Il Machine Learning è una delle tecnologie più rivoluzionarie dell’era moderna, permettendo a computer e sistemi intelligenti di migliorarsi autonomamente. Dalla personalizzazione dei contenuti alla guida autonoma, le sue applicazioni sono in continua espansione. Il Deep Learning ne rappresenta l'evoluzione più avanzata, rendendo possibili sistemi ancora più sofisticati.
Follow me #techelopment
Official site: www.techelopment.it
facebook: Techelopment
instagram: @techelopment
X: techelopment
Bluesky: @techelopment
telegram: @techelopment_channel
whatsapp: Techelopment
youtube: @techelopment
