AI vs Machine Learning vs Deep Learning: in che cosa differiscono?

Con così tanti progressi tecnologici e cambiamenti sociali, è facile perdersi in concetti diversi e nella loro applicabilità.

Ecco un ottimo esempio: l'intelligenza artificiale (AI) è spesso usata nella narrativa di fantascienza ed è un termine ben noto, ma sai cosa offre effettivamente?

Ti sei mai fermato a pensare alle differenze tra "AI vs Machine Learning vs Deep Learning"?

Ognuno di questi concetti ha uno scopo e può essere implementato in modo diverso.

Per semplificare, abbiamo scritto questo articolo per spiegare questi termini e la loro applicabilità nella vita quotidiana di un'azienda.

Parleremo di queste differenze e dei seguenti argomenti:

Che cos'è l'intelligenza artificiale e come funziona?

L'IA si riferisce allo sviluppo di sistemi e macchine capaci di pensare e agire in modo indipendente, senza la necessità della partecipazione umana diretta.

Si occupa di operazioni più semplici, come l'estrazione di dati da un foglio di calcolo, e di processi più complessi, come l'automazione di macchinari.

Questo tipo di tecnologia consente a una macchina non solo di svolgere compiti ma di interagire con l'ambiente circostante.

Il concetto è apparso negli anni '50 ed è sempre stato un argomento che ha attirato la curiosità della società, soprattutto con la presenza del termine nei film di fantascienza.

L'IA è diventata una realtà in diverse aziende e segmenti. I processi sono snelliti, le decisioni sono più precise e l'intero ambiente di lavoro ne trae vantaggio.

Un sistema comune può analizzare i dati e segnalare errori, mentre l'IA è in grado di interpretare scenari e situazioni. Può, ad esempio, identificare un tentativo di frode nell'e-commerce.

In breve, è un modo per simulare il funzionamento del cervello umano in macchine e sistemi, interpretando informazioni e dati da utilizzare nel lavoro quotidiano.

Come può essere applicato?

Vuoi sapere quali sono le possibili applicazioni dell'IA nel tuo Piano di Marketing o in altre aree della tua azienda?

Dai un'occhiata ad alcuni esempi:

Analisi predittiva

L'uso dei dati è fondamentale per il successo di qualsiasi azienda oggi e uno dei modi più efficienti per farlo è attraverso l'analisi predittiva.

Studiando dati e metriche è possibile definire un trend. Un negozio, ad esempio, può valutare meglio le proprie scorte con l'uso dell'IA, impedendo che un articolo si esaurisca o si accumuli.

Conversazione automatizzata

Un'altra area che beneficia dell'IA è il servizio clienti.

Invece di avere un team che stabilisce un contatto di base con l'utente , un chatbot può rispondere a semplici domande o addirittura indirizzare la conversazione a un dipendente specializzato in un particolare argomento.

L'idea è di ottimizzare i passaggi per offrire un'esperienza cliente più fluida.

Monitoraggio delle prestazioni

I manager possono anche godere dei vantaggi dell'IA in termini di produttività.

Un sistema può aiutare a identificare chi sta andando bene e chi ha bisogno di migliorare.

I dettagli possono essere molto utili, ad esempio, durante il lavoro a distanza , dove non è così semplice monitorare da vicino le prestazioni di ogni professionista del proprio team.

Assistente personale

L'IA sta guadagnando spazio anche come assistente personale.

Un esempio è Alexa di Amazon che può identificare i comandi vocali dell'utente ed eseguire attività specifiche.

Siri di Apple è un altro esempio di intelligenza artificiale come strumento di assistente personale.

In una routine frenetica, la funzione può aiutare a ricordare appuntamenti, rispondere a domande o persino inviare un'e-mail.

Come funziona l'apprendimento automatico?

L'apprendimento automatico è un processo fondamentale per il funzionamento dell'IA.

Questa tecnologia implica la capacità di un robot o di un sistema di apprendere dai dati e dalle informazioni che elabora.

Senza la partecipazione umana, è possibile identificare modelli comportamentali e persino prendere decisioni intelligenti.

Questo concetto è essenziale per il processo di umanizzazione dell'IA.

Hai mai parlato con un chatbot e ti sei reso conto che aveva informazioni precedenti, ad esempio, sui tuoi acquisti su quel sito di e-commerce?

L'apprendimento automatico, senza dubbio, faceva parte di quel sistema.

Come indica il nome, attraverso questa tecnologia, una macchina può imparare ed evolversi, offrendo un'esperienza più umanizzata, imitando il processo di pensiero di un essere umano.

Questo pensiero artificiale, quindi, consente una serie di nuove opportunità e alternative.

Con il Machine Learning, un'azienda avrà bisogno di una minore partecipazione umana in molti processi, poiché il sistema stesso può ragionare e capire come prendere la decisione migliore.

Può essere utilizzato in diversi contesti, come rendere più efficiente un sistema CRM o automatizzare i macchinari in una fabbrica.

Come può essere applicato?

Uno dei grandi vantaggi del Machine Learning è la possibilità di applicarlo in diverse aree di un'azienda, indipendentemente dal segmento o dalle dimensioni.

Continua a leggere per scoprire le principali alternative:

Chatbot umanizzati

Quando si utilizza la chat su un sito Web, oltre l'86% dei consumatori preferisce parlare con gli esseri umani, secondo un sondaggio di Forbes.

Un modo per superare questo problema è investire in Machine Learning poiché può comprendere i modelli di comportamento degli utenti e persino cambiare il tono della voce, i consigli o le procedure suggerite.

Rapporti più accurati

Uno dei grandi vantaggi della Trasformazione Digitale è che facilita le attività burocratiche, come la creazione di report e fogli di calcolo.

Il machine learning può aiutare a trasformare i dati grezzi in informazioni e, di conseguenza, a generare preziose informazioni per il tuo team.

In questo modo, i professionisti del marketing o delle vendite possono avere dettagli più precisi sulla segmentazione di una campagna o sulla chiusura di una vendita.

Sistema di raccomandazione

Un altro vantaggio di Machine Learning sono i consigli.

Una società di e-commerce, ad esempio, può eseguire campagne segmentate in base al comportamento dell'utente sulle sue pagine.

In questo modo, il consumatore riceve raccomandazioni più precise relative ai suoi interessi, aumentando le possibilità che effettui un acquisto.

In tempi di forte concorrenza, questo può essere un differenziale rilevante.

Contenuti più segmentati

Il machine learning può essere utile anche per la tua strategia di Inbound Marketing.

Oltre a buoni copywriter, è fondamentale contare su preziose informazioni su ciò che può essere interessante per i tuoi lettori.

La macchina è in grado di identificare argomenti e persino formati di contenuto , come materiali interattivi, che possono avere un impatto maggiore sul pubblico di destinazione.

Che cos'è il deep learning e dove si applica?

Il Deep Learning è un processo ancora più avanzato di Machine Learning.

La sua capacità è così alta che può raggiungere livelli di apprendimento non supervisionato, cioè senza partecipazione umana ad alcun processo.

Tutto questo è possibile grazie a un sistema che simula il funzionamento del cervello umano a livelli molto alti.

Il Deep Learning è, quindi, un'evoluzione del Machine Learning , grazie ai suoi strati più profondi di algoritmi.

Con questa struttura, la macchina può riconoscere oggetti, comprendere comandi vocali, tradurre lingue e persino prendere decisioni.

Non ha nemmeno bisogno della supervisione umana per continuare ad apprendere e svilupparsi.

Il Deep Learning è la tecnologia più efficiente quando si tratta di Big Data, ad esempio. Dopotutto, interpretare così tante informazioni non è così semplice, ma è fondamentale.

Questa può essere la soluzione per estrarre dati preziosi dalle fonti più diverse , come social network, sistemi, motori di ricerca, in breve, per filtrare ciò che è più rilevante per la pianificazione di un'azienda.

La ragione di una capacità così elevata è l'alto livello di reti neurali artificiali utilizzate, che riproducono il cervello umano in un modo molto simile e consentono un approccio non lineare nell'interpretazione di dati e informazioni.

Come può essere applicato?

Qual è l'applicabilità del Deep Learning in un'azienda? Dai un'occhiata ad alcuni suggerimenti!

Intercettazione di una frode

Poiché il sistema è in grado di identificare il comportamento, può rilevare la frode in una transazione finanziaria o persino l'autenticazione per accedere a un sistema.

Il Deep Learning funziona in modo non lineare , quindi la tecnologia si relaziona a diversi scenari e comportamenti per capire che una particolare azione non è appropriata e potrebbe segnalare un problema.

Automazione senza supervisione

Google e Uber utilizzano il Deep Learning per consentire alle auto di essere controllate dall'IA.

Si tratta di un processo ancora in fase di sviluppo, ma già notevolmente avanzato.

Tutto questo grazie all'elevata capacità di apprendimento del sistema , in grado di reagire alle situazioni quotidiane nel traffico.

Senza alcuna supervisione, l'auto è in grado di trasportare un passeggero senza problemi.

Riconoscimento facciale

Molti smartphone offrono già sistemi di riconoscimento facciale.

Questo processo sembra relativamente semplice ed è direttamente correlato al Deep Learning.

La tecnologia è in grado di identificare i dettagli per poter determinare e differenziare le espressioni facciali, garantendo la massima sicurezza per gli utenti.

AI vs Machine Learning vs Deep Learning: quali sono le differenze principali?

Ora che sai di più su AI, Machine Learning e Deep Learning, potrebbe essere più facile capire le differenze tra di loro.

Insomma, le ultime due tecnologie fanno parte dell'universo della prima.

Sono evoluzioni del processo, rendendo un sistema ancora più capace di prendere decisioni senza interferenze umane.

L'IA, quindi, è una fase iniziale del ragionamento artificiale, in cui una macchina può prendere le proprie decisioni ma non è altamente capace.

Machine e Deep Learning sono fasi ancora più complesse in cui sistemi e macchine hanno maggiore autonomia, aumentando la capacità di ragionamento e, di conseguenza, di decisione.

Tra Machine Learning e Deep Learning, i nomi sono un buon indicatore delle loro differenze.

Come indica il termine “deep”, Deep Learning racchiude un Machine Learning ancora più complesso e avanzato.

Il sistema crea una rete neurale artificiale da un livello di algoritmo, consentendogli di prendere le proprie decisioni senza la partecipazione umana.

In sintesi, le tre tecnologie differiscono per logica e algoritmo, consentendo loro di avere obiettivi e applicabilità diversi all'interno di un'azienda.

Ma si completano a vicenda, rappresentando vari gradi di capacità. L'uso di ciascuno varia a seconda delle richieste.

Conclusione: andare avanti con le tue conoscenze sull'IA appena ottenute

Più che conoscere semplicemente la risposta alla domanda "AI vs Machine Learning vs Deep Learning", è importante comprendere come integrare queste tecnologie per far sì che le tue strategie funzionino meglio.

Comprendendo le differenze di ciascun concetto , è possibile farne un uso più completo e completo all'interno della propria organizzazione, facendo leva su diverse aree e settori per ottenere risultati migliori.

Oltre alle tecnologie utilizzate, è importante contare su informazioni e dati rilevanti per arrivare dove vuoi andare.

Ora che lo sai, che ne dici di guardare il nostro webinar registrato sul ruolo dell'IA nel marketing ?

L'ospite speciale è Paul Roetzer, fondatore e CEO di PR 20/20 e del Marketing Artificial Intelligence Institute!