differenze tra apprendimento profondo e apprendimento automatico

Differenze tra deep learning e machine learning

Quando negli anni '50 furono pubblicate le prime storie di fantascienza del famoso romanziere e scienziato Isaac Asimov, poche persone credevano che l'intelligenza artificiale fosse qualcosa che non sarebbe mai realmente esistito.

Attualmente, gli ingegneri informatici stanno discutendo su quali siano i differenze tra apprendimento profondo e apprendimento automatico che, sembrando così simili, hanno le loro disparità; ma perchè succede questo?

Il fatto che l'intelligenza artificiale abbia cessato di essere finzione ed è diventata una scienza, che ha creato nuove categorie in cui, ad esempio, è necessario tenere conto di quali sono le differenze tra deep learning e machine learning Se una risposta a questa domanda, continua a leggere questo articolo.

Che cos'è l'apprendimento profondo?

Il deep learning è il processo mediante il quale un sistema crea autonomamente i propri modi per apprendere e gestire il proprio database, identificando modelli complessi e migliaia di fonti di informazioni attraverso algoritmi. Tutto questo è possibile perché basa le sue funzioni sul intelligenza artificiale che mira a dare alla macchina un comportamento o un'elaborazione indipendente, senza richiedere costantemente l'intervento di un programmatore per il suo funzionamento.

Cos'è l'apprendimento automatico?

Il machine learning è una disciplina inquadrata all'interno delle funzioni dell'intelligenza artificiale per creare sistemi in grado di apprendere autonomamente. Per fare ciò, questi team o "macchine" devono disporre di un software che consenta loro di identificare schemi molto complessi tra molti altri dati che, a causa della loro densità, possono sembrare infiniti.

Grazie a questo sistema, le macchine imparano a prevedere il comportamento futuro e ad anticipare per una ricerca più efficace dei dati.

Quali sono le differenze tra deep learning e machine learning?

Per conoscere le differenze, è pertinente sapere prima quali sono le somiglianze tra i due.

La principale somiglianza tra il apprendimento automatico e il apprendimento approfondito è che entrambi funzionano da intelligenza artificiale , che cerca di imitare direttamente il modo in cui il cervello umano impara a operare in modo supervisionato o non supervisionato. Ora, parlando delle differenze, possiamo trovarne due principali.

• Innanzitutto, scopriamo che il tipo di algoritmo utilizzato da ciascuno è diverso. In questo senso, il Deep learning è più simile all'apprendimento umano sin dalla sua struttura reti neurali artificiali sono molto simili a ciò che puoi trovare in un cervello.
• In secondo luogo, mentre il machine learning è abituato a utilizzare alberi decisionali, il deep learning utilizza una rete. neurale artificiale che, in questo caso, sono stati più sviluppati degli altri.

Tra le altre notevoli differenze abbiamo che nell'apprendimento automatico devi guidare la macchina, durante l'esecuzione di ogni processo in modo che essa stessa decifra gli algoritmi e sia registrata come parte del suo apprendimento automatico .

D'altra parte, il deep learning ha a apprendimento approfondito poiché sta imparando da solo ogni input di informazioni che viene ricevuto nel suo reti Di grandi dati .

Un'altra somiglianza tra i due è che il loro funzionamento è regolato con scienza dei dati per cercare immagini su internet attraverso a data mining , pesando i risultati in base alle corrispondenze trovate.

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