AI VS ML VS DL

Introduzione ad AI, ML e Deep Learning: Differenze e Relazioni

L'Intelligenza Artificiale (AI), il Machine Learning (ML) e il Deep Learning (DP) sono campi correlati ma con distinzioni fondamentali.

1. Intelligenza Artificiale (AI)

L'AI è il campo più ampio, che mira a creare sistemi in grado di svolgere compiti che tipicamente richiedono intelligenza umana, come:

• Ragionamento

• Apprendimento

• Percezione (es: riconoscimento di immagini o voce)

• Decisioni autonome

L'AI può essere basata su regole (senza apprendimento) o su tecniche di apprendimento automatico.

2. Machine Learning (ML)

Il ML è un sottoinsieme dell'AI che si concentra sull'addestrare algoritmi per apprendere dai dati senza essere esplicitamente programmati.

• Apprendimento supervisionato (dati etichettati, es: classificazione)

• Apprendimento non supervisionato (dati non etichettati, es: clustering)

• Apprendimento per rinforzo (apprende tramite reward/punizioni)

Esempi:

• Algoritmi di regressione (prevedere prezzi)

• Sistemi di raccomandazione (Netflix, Amazon)

3. Deep Learning (DP)

Il Deep Learning è un sottoinsieme del ML che utilizza reti neurali artificiali con molti strati ("deep") per modellare dati complessi.

• Reti Neurali Convoluzionali (CNN) per immagini

• Reti Neurali Ricorrenti (RNN) per sequenze (testo, tempo)

• Transformer (modelli avanzati come ChatGPT)

Vantaggi:

• Eccelle con grandi quantità di dati

• Riduce la necessità di feature engineering

Differenze Chiave

Caratteristica	AI	ML	Deep Learning
Scopo	Automazione intelligente	Apprendere dai dati	Modelli complessi con reti neurali
Dipendenza dai dati	Può essere a regole fisse	Richiede dati	Richiede molti dati
Complessità	Ampio spettro	Meno complesso del DP	Altamente complesso
Esempi	Chatbot semplici	Regressione, SVM	GPT-4, riconoscimento facciale

Relazione Gerarchica

AI ⊃ ML ⊃ Deep Learning

Quando usare cosa?

• AI tradizionale: Compiti basati su regole (es: sistemi esperti).

• ML: Quando hai dati strutturati e vuoi modelli adattivi.

• Deep Learning: Per dati non strutturati (immagini, testo, audio) e problemi complessi.