File not found
ETF

Alloggi Aler, la replica del presidente Cavallin al Pd: «Ripristiniamo la verità, perché i dati bisogna anche saperli leggere» - ilBustese.it

Vacanze in montagna, le Dolomiti a misura di bambinoNegozi storici, nove applausi dalla Regione a Busto - ilBustese.itMichelle Hunziker, il segreto svelato mentre si allena sotto sole e caldo: «Se vuoi una vita lunga e felice, devi rimanere single»

post image

Farsettiarte porta a Cortina gli italiani che cambiarono ParigiMachine learning e deep learning non sono la stessa cosa. Questi presentano infatti svariate differenze che li rendono più o meno adatti a seconda delle esigenze e degli specifici ambiti di applicazione.Con “intelligenza artificiale” ci si riferisce in generale alla tecnologia in grado di svolgere mansioni tipicamente eseguite da esseri umani. All’interno dell’ambito,VOL vengono dunque utilizzati software diversi a seconda delle esigenze e questi si basano sul concetto di machine learning e su quello di deep learning, termini spesso erroneamente utilizzati come sinonimi, ma che nascondono differenze molto importanti.Il machine learning indica appunto la capacità delle macchine di apprendere automaticamente, mentre il deep learning – specializzazione del machine learning – significa apprendimento profondo. Le differenze tra machine learning e deep learning (immagine: Levity)Indice dei contenutiDefinizione di machine learningDefinizione di deep learningDifferenze tra machine learning e deep learningCompetenze differenti per diversi ambiti di applicazioneCome scegliere tra machine e deep learning?Definizione di machine learningIl machine learning permette al sistema di apprendere autonomamente attraverso l’esperienza, senza che sia stato specificamente programmato. Questo sistema si avvale di statistiche per delineare un modello all’interno di una grande quantità di dati, costituiti da numeri, parole, immagini o qualsiasi altra cosa possa essere archiviata digitalmente. L’addestramento di un sistema di machine learning consiste quindi nella sua esposizione a una grande quantità di dati, che lo aiuteranno a identificare pattern con una maggiore “sicurezza” e a fornire output sempre più accurati.Esistono quattro tipologie di machine learning:Apprendimento supervisionato: i dati di input sono etichettati e si può prevedere quale potrebbe essere l’output. Per esempio, dovendo portare il sistema a classificare immagini di cani e gatti, si dovranno fornire alla macchina informazioni adeguate, indicando dettagli come la forma della coda di gatti e cani, la forma dei loro occhi, le altezze, il colore, ecc. Una volta completato l’addestramento, il sistema, controllando i singoli dati all’interno di un’immagine a lui sottoposta, potrà classificarla correttamente.Apprendimento non supervisionato: i dati di input non sono etichettati, per cui è impossibile prevedere quale sarà l’output. L’pprendimento non supervisionato lavora confrontando i dati alla ricerca di similarità o differenze. Si pensi all’esempio precedente: in questo caso, le immagini sono sconosciute al sistema e questo le classificherà per somiglianze e differenze, trovando modelli e categorie in modo più autonomo. Apprendimento semi-supervisionato: i dati sono etichettati solo in parte, quindi alcune informazioni vengono fornite e altre vengono ricavate per comparazione dal sistema stesso.Apprendimento per rinforzo: il sistema apprende attraverso l’interazione con l’ambiente in cui si trova; l’azione che il sistema compirà si basa sullo stato attuale e verrà valutata positivamente o negativamente a posteriori attraverso feedback.La composizione di un training dataset adatto e – nel caso dell’apprendimento supervisionato – correttamente etichettato è dunque elemento essenziale per la buona riuscita della fase di addestramento dell’algoritmo utilizzato.Definizione di deep learningL’apprendimento profondo è una sottocategoria di machine learning. Si tratta di un tipo di sistemi che cerca di imitare la struttura base e il funzionamento del cervello umano attraverso la creazione di reti neurali artificiali (artificial neural networks), le quali sono divise in tre parti:livello di input (dati forniti);livello nascosto (non immediatamente comprensibile dall’esterno);livello di output (risultato). Il livello nascosto – spesso suddiviso a sua volta in più livelli che costituiscono reti più ampie – è ciò che rende l’apprendimento di questo genere di sistemi “profondo” ed è anche ciò che permette loro di risolvere problemi ancora più complessi.In questi sistemi, infatti, la fase di apprendimento è svolta interamente dalla rete neurale cui vengono sottoposti i dati di interesse. Questa procederà all’estrazione delle caratteristiche e classificherà gli input, dando a ogni dato un peso differente e facendo passare le informazioni al livello neurale successivo. Qualora la rilevanza associata a uno specifico dato risultasse a posteriori male attribuita, il sistema tornerà dunque indietro ad aggiornarla per determinare output appropriati.Infine, anche il deep learning può essere supervisionato o non supervisionato a seconda che i dati di input siano o meno etichettati.Differenze tra machine learning e deep learningTra il machine learning e il deep learning esistono dunque diverse differenze, a partire dalle modalità di apprendimento fino ad arrivare alle applicazioni.Machine learningDeep learningDatiRichiede migliaia di dati (strutturati) per essere addestratoRichiede un dataset (non necessariamente strutturato) molto più ampioApprendimentoNecessita di un addestratore umanoNon richiede la presenza di un essere umano (auto-apprendimento)AlgoritmoVariabileRete neurale di algoritmiTempi esecuzionePochi minuti o oreFino a settimaneDatabaseControllabileNecessita di milioni di punti datiOutputValori numericiIn qualsiasi formaApplicazioneOperazioni di routineCompiti complessiCompetenze differenti per diversi ambiti di applicazioneLe caratteristiche di questi sistemi li rendono più o meno adatti a diversi settori sulla base di specifiche esigenze.Il machine learning, per quanto più “semplice” del deep learning, risulta molto utile nell’assistenza clienti (grazie ai chatbot), nell’ambito dell’online marketing attraverso l’analisi del mercato e l’estrapolazione di dati utili, nel settore delle vendite grazie alle sue doti predittive e nell’elaborazione di strategie commerciali (e non) all’interno di un’azienda.Anche il deep learning viene utilizzato nell’assistenza clienti e la rende ancor più efficiente, ma può essere utilizzato – tra le altre cose – anche nell’ambito della sicurezza informatica, in quello della computer vision, per migliorare gli assistenti vocali, per la creazione di contenuti di diversa natura e anche nei veicoli a guida autonoma.Come scegliere tra machine e deep learning?Sia il machine learning che il deep learning presentano pro e contro, ma l’elemento distintivo più importante consiste nella necessità o meno dell’apporto umano per l’estrazione delle caratteristiche dai dati utilizzate in fase di apprendimento e per ulteriori elaborazioni. Come sopra indicato, infatti, il machine learning richiede il lavoro iniziale di un essere umano per l’estrazione, mentre il deep learning può funzionare anche sulla base di dati grezzi, come immagini e contenuti testuali. L’estrazione delle caratteristiche nel machine learning e nel deep learning (immagine: Technologynous)Per esempio, se si intende addestrare un modello per il riconoscimento visivo di automobili, inizialmente è necessario identificare le caratteristiche tipiche di un’auto (colori, dimensioni, forma, ecc.) ed estrarle per alimentare l’algoritmo. Nel caso del deep learning, questo processo è eseguito direttamente dalla rete neurale, senza che vi sia la necessità dell’intervento umano. Proprio per questo motivo, i tempi di esecuzione dell’apprendimento profondo sono molto più estesi. Di conseguenza, non esiste una risposta univoca su quale sia il sistema migliore. Semplicemente, se il dataset utilizzato non è di grandi dimensioni, non è necessario utilizzare un sistema di deep learning, in quanto l’estrazione umana delle caratteristiche non richiederebbe troppo tempo. Se, invece, i dati a disposizione sono moltissimi ed estrarre le caratteristiche non risulta così agevole, un sistema più complesso e autonomo di deep learning potrebbe essere preferibile.

Riecco Banksy, a Londra spuntano due opere in 24 oreChiude la macelleria Rossi: «Le piste ciclabili, il colpo di grazia. Grazie Comune» - ilBustese.it

«Ci diceva 'giriamo una scena di stupro' poi ci molestava»: così la giornalista-modella ha fatto arrestare il finto talent scout

Bridgerton, Benedict sarà il protagonista dellla quarta stagione: cosa si aspetta dalle nuove puntateCoppa del Mondo Tiramisù, al via candidature per diventare giudice

Drammi in montagna, escursionista precipita e muore a 32 anni in Trentino. Alpinista 51enne stroncato da maloreFinanziera di 20 anni violentata dal capitano, l'invito a cena in cambio di aiuti agli esami e lo stupro: «Questo è solo un assaggio»

Papà si tuffa nel lago per salvare il figlio ma annega: il dramma in vacanza davanti alla moglie

Valentina Ferragni e il suo linguaggio dell'amore: «Le lasagne». Il messaggio segreto nella foto con Matteo NapoletanoCibo, birra, cultura e solidarietà: quanto è gustoso il weekend a Busto e in Valle - ilBustese.it

Ryan Reynold
All'ospedale di Varese gli open day vaccinali di luglio, agosto e settembre - ilBustese.it“The English Teacher”, tra i nuovi film su SeriallyRifiuti, in aumento i “Comuni Ricicloni”: +11% in un anno

Professore del Dipartimento di Gestione del Rischio di BlackRock

  1. avatarEstate, cresce richiesta lettini-ombrelloni da turisti stranieriProfessore per gli Investimenti Istituzionali e Individuali di BlackRock

    Il Mostro di Firenze è ancora vivoEnergia, nasce My Energy nuova società del Gruppo Q8M5s, Grillo chiede incontro su temi assemblea costituente. Niet di ConteNon solo Sinner

    1. Una giornata storica per l’Università dell’Insubria: Maria Pierro è la prima rettrice  - ilBustese.it

      1. avatarDal caffè a vini e olio: il made in Italy vola con EmiratesProfessore Campanella

        La birra è una cosa seria. E scorre a Solbiate grazie a 100 volontari - ilBustese.it

  2. avatarFLAVIOLIMPICO - La stella Nicolò agli albori, l'intervista di Brebbia e la domanda del mio capo: «Ma chi è Martinenghi?» - ilBustese.itanalisi tecnica

    Campi da padel, il Comune prova a spostarli vicino al palaginnastica. Il sindaco: «La città li vuole» - ilBustese.itMorta Shannen Doherty, star di Beverly Hills 90210: aveva 53 anni - ilBustese.itAddio al pasticciere Roberto Linguanotto, il "padre del Tiramisù" - ilBustese.itRiparte la Casa di Comunità a Fagnano Olona: motore a pieno regime - ilBustese.it

  3. avatarInps, sì alla cassa integrazione se la temperatura supera i 35 gradi: tutte le informazioni utiliCampanella

    Will Smith in una Zurigo deserta: «Sembra "Io sono leggenda"»Si tuffa da 7 metri dalla scogliera (proibita), uomo di 36 anni in gravi condizioni: «Trauma toracico per l'impatto con l'acqua»Tre giochi (quasi) gratuiti su smartphone per questa estateTemptation Island, la dedica di Siria a Matteo. Poi spunta la foto per Alessia (ex di Lino): «La pizza Totò»

Una serata “Sotto le stelle” a Ville Ponti per far volare la beneficenza - ilBustese.it

Il Museo Agusta svela il Prototipo AW189 - ilBustese.itVitiligine patologia sociale cronica autoimmune, approvato ordine del giorno a bilancio Regione - ilBustese.it*