Nelle nostre realtà di business italiane siamo abituati alle macchine programmate e da qualche tempo sentiamo più vicine le realtà in cui le macchine imparano e agiscono sulla base di quanto appreso.
Abbiamo in mente tutti quell’immagine del 17 febbraio del 1996 a Filadelfia, in Pennsylvenia, dove il campione del mondo di scacchi Garry Kasparov batteva il computer Deep Blue. Tuttavia, già nel 1997 ci fu la rivincita del super computer, in sole 19 mosse. In quell’anno, Deep Blue si era allenato per l’occasione. Come? I suoi programmatori lo avevano reso capace di analizzare circa 200 milioni di mosse al secondo. Fu una delle prime vittorie dell’Intelligenza Artificiale, in un fine secolo in cui era quasi impensabile che una macchina potesse ‘ragionare’ e addirittura prevalere sulla stessa intelligenza umana da cui era stata creata.
Parliamo quindi, più specificamente dei processi di apprendimento definiti Machine Learning e Deep Learning, nell’ambito di AI. Che differenza c’è?
Si tratta di due concetti conseguenti, che crescono alimentati da un denominatore comune: i dati. Senza i dati non ci sarebbe nulla da analizzare e da cui trarre le informazioni da integrare nel processo di apprendimento.
Il Machine Learning è il concetto base e ha già una certa età, se consideriamo che le basi sono state teorizzate già negli anni ’50, e richiede l’intervento umano, poiché necessita di input iniziali.
Il Deep Learning elabora i dati in completa autonomia. È l’ambito più profondo dell’Intelligenza Artificiale e si basa sui neuroni artificiali che interconnettono tra loro informazioni, dando vita a un’architettura gerarchica e replicando l’attività del nostro cervello. Il Deep Learning tiene conto delle nozioni acquisite dallo strato precedente. Più la rete è estesa, più i risultati saranno più dettagliati e frutto di informazioni sempre più ricche. In questo processo di apprendimento profondo, le prestazioni diventano progressivamente migliori all’aumentare dei dati a disposizione. Nel Deep Learning, sono le reti neurali artificiali ad assimilare le informazioni e strutturarle, grazie a speciali algoritmi, e a far sì che le macchine sviluppino capacità logico-deduttive.
Campi di applicazione
Pensiamo alle applicazioni di Machine Learning in campo Sales e Marketing, dove possiamo capire meglio quali prodotti e servizi interessano di più e fornire soluzioni custom, oppure nelle piattaforme di Business Intelligence o ai sistemi di interazioni in assistenza clienti, come chatbot o assistenti virtuali.
Il Deep Learning, invece, può essere usato per le azioni di cybersecurity o creazione di contenuti, o, ancora, i sistemi di assistenza vocale grazie ai quali possiamo interagire con le macchine attraverso comandi vocali.
Machine Learning e Deep Learning sono, quindi, due tecnologie di Intelligenza Artificiale che hanno campi di applicazione diversi, pur essendo entrambi un vantaggio per il proprio business.
Utilizzi già Machine Learning e Deep Learning per le tue attività di business?
Nelle nostre realtà di business italiane siamo abituati alle macchine programmate e da qualche tempo sentiamo più vicine le realtà in cui le macchine imparano e agiscono sulla base di quanto appreso.
Abbiamo in mente tutti quell’immagine del 17 febbraio del 1996 a Filadelfia, in Pennsylvenia, dove il campione del mondo di scacchi Garry Kasparov batteva il computer Deep Blue. Tuttavia, già nel 1997 ci fu la rivincita del super computer, in sole 19 mosse. In quell’anno, Deep Blue si era allenato per l’occasione. Come? I suoi programmatori lo avevano reso capace di analizzare circa 200 milioni di mosse al secondo. Fu una delle prime vittorie dell’Intelligenza Artificiale, in un fine secolo in cui era quasi impensabile che una macchina potesse ‘ragionare’ e addirittura prevalere sulla stessa intelligenza umana da cui era stata creata.
Parliamo quindi, più specificamente dei processi di apprendimento definiti Machine Learning e Deep Learning, nell’ambito di AI. Che differenza c’è?
Si tratta di due concetti conseguenti, che crescono alimentati da un denominatore comune: i dati. Senza i dati non ci sarebbe nulla da analizzare e da cui trarre le informazioni da integrare nel processo di apprendimento.
Il Machine Learning è il concetto base e ha già una certa età, se consideriamo che le basi sono state teorizzate già negli anni ’50, e richiede l’intervento umano, poiché necessita di input iniziali.
Il Deep Learning elabora i dati in completa autonomia. È l’ambito più profondo dell’Intelligenza Artificiale e si basa sui neuroni artificiali che interconnettono tra loro informazioni, dando vita a un’architettura gerarchica e replicando l’attività del nostro cervello. Il Deep Learning tiene conto delle nozioni acquisite dallo strato precedente. Più la rete è estesa, più i risultati saranno più dettagliati e frutto di informazioni sempre più ricche. In questo processo di apprendimento profondo, le prestazioni diventano progressivamente migliori all’aumentare dei dati a disposizione. Nel Deep Learning, sono le reti neurali artificiali ad assimilare le informazioni e strutturarle, grazie a speciali algoritmi, e a far sì che le macchine sviluppino capacità logico-deduttive.
Campi di applicazione
Pensiamo alle applicazioni di Machine Learning in campo Sales e Marketing, dove possiamo capire meglio quali prodotti e servizi interessano di più e fornire soluzioni custom, oppure nelle piattaforme di Business Intelligence o ai sistemi di interazioni in assistenza clienti, come chatbot o assistenti virtuali.
Il Deep Learning, invece, può essere usato per le azioni di cybersecurity o creazione di contenuti, o, ancora, i sistemi di assistenza vocale grazie ai quali possiamo interagire con le macchine attraverso comandi vocali.
Machine Learning e Deep Learning sono, quindi, due tecnologie di Intelligenza Artificiale che hanno campi di applicazione diversi, pur essendo entrambi un vantaggio per il proprio business.
Utilizzi già Machine Learning e Deep Learning per le tue attività di business?
