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Intelligenza artificiale, machine learning e deep learning, qual è la differenza?

Il moderno smart software si basa sulle tecnologie più svariate. Per esempio: conosci la differenza fra intelligenza artificiale, machine learning e deep learning? E sai cosa sono i big data? Cosa fa esattamente un data scientist? In questo articolo, ti spieghiamo il significato di tutti questi termini e perché potrebbero essere importanti per la tua azienda.

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Intelligenza Artificiale

L’intelligenza artificiale (IA o AI – Artificial Intelligence) è esattamente ciò che sembra: la stessa intelligenza che esiste nel mondo umano ed animale, ricreata al computer. Tuttavia, dietro questa semplice definizione si nasconde una grande complessità, perché gli scienziati e i filosofi non hanno ancora capito bene cosa sia l'intelligenza, né tantomeno come crearne una forma artificiale.

Siamo ancora lontani anni luce dal ricreare l’intelligenza, ma possiamo scomporla in diversi sotto domini: ragionamento, problem solving, pianificazione, apprendimento, uso del linguaggio, visione.

Sono tutte forme di intelligenza, e per ognuna di queste forme esiste anche un dominio all'interno dell'IA che mira a integrare le capacità umane in un computer.

Machine Learning

Il dominio più ampio e probabilmente il più conosciuto dell’intelligenza artificiale è il Machine Learning o Apprendimento di Macchina. Questo mira a riprodurre la capacità umana di apprendimento. Come esseri umani aumentiamo costantemente la nostra conoscenza, attraverso l’interazione con il mondo esterno, nella nostra vita quotidiana. Per esempio, se un bambino guarda un gatto e i genitori dicono “gatto”, ripetendolo più volte ogni volta che ne vedono uno, il bambino impara a riconoscere il gatto con il tempo.

Il Machine Learning funziona allo stesso modo, attraverso gli esempi. Si forniscono al sistema numerosi esempi di immagini di gatti con la descrizione "gatto", e da questo addestramento il sistema impara che queste immagini hanno qualcosa in comune.

È improbabile che nel tuo business tu sia interessato a riconoscere gatti, ma ci sono tantissime cose che puoi fare con il machine learning. Ad esempio, è possibile sviluppare un modello predittivo che indichi la probabilità di un acquisto o del successivo acquisto. Ciò fornirà un enorme impulso al tasso di successo delle proposte di vendita.

Deep Learning

Le reti neurali (artificiali) sono un approccio importante al machine learning. Come suggerisce il nome, questo approccio è ispirato al funzionamento del cervello umano. Dopotutto, il cervello umano è costituito da una rete di neuroni collegati tra loro, le cellule cerebrali, che trasmettono impulsi elettrici l'uno all'altro. Allo stesso modo, una rete neurale artificiale è costituita da neuroni artificiali, che possono ricevere input da altri neuroni e passare output ad altri neuroni. Di solito, in una rete neurale artificiale questi neuroni sono costruiti da differenti strati. Si ha quindi uno strato di ingresso, uno o più strati intermedi (nascosti) e uno strato di uscita.

Deep Learning

Si parla di Deep Learning, o apprendimento profondo, per il fatto che unarete neurale artificiale ha un alto numero di strati nascosti. Il Deep Learning ha permesso di fare grandi passi avanti nell’intelligenza artificiale degli ultimi 10 anni in molte areee, come il campo del riconoscimento degli oggetti tramite computer, della riconoscimento vocale, del controllo qualità, dell’individuazione delle frodi e anche della diagnosi medica.

Big Data

Il Deep Learning è quindi una famiglia di tecnica utilizzate nel machine learning, che si affianca a tante altre già esistenti. Dove il Machine Learning è uhno dei domini di azione dell’Intelligenza Artifciale. Visivamente, possiamo rappresentare qusste discipline in maniera grafica in questo modo:

Big Data

Questa rappresentazione contienedue ulteriori concetti: big data e data science. Cominciamo con il primo.

Si parla di big data quando in riferimento ad un insieme di dati troppo grande o troppo complesso da elaborare con un sistema di gestione di database tradizionale. Si parla di big data, ad esempio di fronte ad un problema di machine learning in cui si devono analizzare centinaia di migliaia di foto. Il deep learning si presta perfettamente ad affrontare e indirizzare problemi risolvibili tramite big data.

Semplificando, si passa a tecniche di big data quando non si riesce più a far funzionare un sistema di machine learning su un pc. Spesso ci si imbatte in limitazioni date dalla tecnologia, come una memoria troppo scarsa o una potenza del processore di calcolo troppo bassa per la grande quantità di dati in lavorazione. La soluzione è eseguire il software per sviluppare algoritmi di deep learning su un cluster di computer all’interno di un data center. Il compito viene quindi suddiviso ed eseguito in parallelo su diversi computer.

Data Science

Cos’è quindi la data science? È un approccio interdisciplinare che usa metodi scientifici e algoritmi per raccogliere informazioni da ampie collezioni di dati per risolvere problemi in diverse aree di applicazione.

Nell’immagine sopra, puoi vedere che la data science è parte dell’intelligenza artificiale e, in particolare, del machine learning. La data science comprende il campo dei big data e in parte del deep learning. Ma la data science comprende anche aspetti che non rientrano nel dominio dell'intelligenza artificiale.

Che cosa fa un Data Scientist?

Per chiarire meglio le applicazioni pratiche della data science che non rientrano nell’intelligenza artificiale, diventa più chiaro se andiamo ad analizzare cosa fa un data scientist. Le sue skill si possono raggruppare in 4 macroaree:

  • Intelligenza artificiale: conoscenza del machine learning e delle relative tecniche, nonché dei modelli statistici e della relativa matematica.
  • Informatica: conoscenza di linguaggi di programmazione come Python, R e database come SQL e noSQL, sviluppi tramite tecnologia
  • Domain knowledge: conoscenza del contesto aziendale in cui l'IA risolve i problemi.
  • Comunicazione: la capacità di spiegare chiaramente le informazioni che derivano dall’applicazione delle tecniche di data science 

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Esempio: Individuare le impurità nei dati.

Con un esempio possiamo aver più chiarezza. Un'azienda specializzata nella gestione dei rifiuti vuole utilizzare una telecamera basata sull'intelligenza artificiale lungo i nastri trasportatori pe rilevare la presenza di impurità. Il data scientist utilizza la sua conoscenza del contesto aziendale per tradurre il compito in un problema algoritmico. Si avvale della sua conoscenza dell'IA utilizzando il deep learning per elaborare un modello, basato su foto di flussi di plastica puri e impuri. Per riuscirci, scrive del codice in Python che esegue i task in una piattaforma cloud. Spiega i risultati all’azienda utilizzando le sue capacità di comunicazione. Per sviluppare un sistema automatico di rilevazione delle impurità nei rifiuti deve quindi attraversare delle fasi dove analizza dati, parla con esperti di dominio, conosce, automatizza, scrive codice, tutte attività che non rientrano all’interno di un software AI.

Passare dai dati all’azione

Le aziende non sono certo nuove all’estrazione di informazioni da set di dati più o meno complessi. Questo processo è comunemente noto come Business Intelligence, ed ha come strumenti i report e le dashboard interattive. Tuttavia, le analisi di business intelligence si limitano a guardare indietro: cosa è successo e perché. Inoltre, prevedono molti processi manuali che costringono gli utenti a prendere ancora molte decisioni da soli e costano un enorme lavoro di elaborazione del dato.

L’analisi avanzata dei dati, e in particolar modo l’intelligenza artificiale fanno un passo avanti e permettono di guardare oltre lo studio del passato. I risultati sono, infatti, previsioni (cosa succederà?) e suggerimenti (cosa dovrei fare?). Il software e i dati di base abilitano una persona, riducendo le attività manuali al minimo, così che si possa concentrare meglio sul prendere decisioni riducendo l’errore.

Le forme più avanzate di intelligenza artificiale, in perimetri ristretti, automatizzano i pochi passaggi umani, e a volte prendono decisioni (campo dei videogiochi e giochi). Ciò consente di eseguire azioni in modo completamente automatico sulla base dei dati.

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