La statistica è alla base di molte delle tecniche che oggi ritroviamo in analisi di machine learning, deep learning e di generative IA. In questo articolo scopriremo cosa significano in pratica questi termini e in cosa si distinguono tra loro.
Indice
Quando la statistica diventa Machine Learning?
La statistica nasce con l’obiettivo di comprendere, descrivere e testare un insieme di dati, studiandone le relazioni con tecniche come t-test, ANOVA, regressioni, curve di Kaplan-Meier.
Il passo verso il machine learning avviene quando spostiamo l’obiettivo dalla descrizione alla predizione di relazioni.
Il machine learning (ML) è un ramo dell’IA che permette alle macchine di “imparare dai dati” senza essere programmate esplicitamente per ogni regola. Infatti, qui l’attenzione è sulla capacità predittiva: i modelli cercano pattern nei dati per fare previsioni su dati nuovi.
Ad esempio, un modello di regressione può essere usato nel machine learning non per testare ipotesi sulla direzione e importanza dei coefficienti, ma per stimare il valore futuro di una variabile o la probabilità che un evento si verifichi.
In sostanza, la differenza tra statistica e ML non sta nel modello stesso, ma nell’uso e nella valutazione: la regressione lineare in un contesto statistico serve a spiegare, in un contesto ML serve a prevedere. E per prevedere, entrano in gioco concetti come: train e test, validazione incrociata, metriche predittive come l’errore quadratico medio o l’accuratezza.
Altri esempi di modelli di ML includono:
- Support Vector Machine (SVM): algoritmi che trovano confini ottimali tra le classi dei dati.
- Random Forest: insiemi di alberi decisionali che migliorano la predizione mediando molte decisioni semplici.
- Modello di Cox, se usato per predire il tempo a un evento su nuovi dati, può essere considerato un modello ML.
Deep Learning: apprendere rappresentazioni complesse
Quando i dati diventano particolarmente numerosi ed articolati, le relazioni diventano sempre più complesse. In questo contesto, si passa allora al deep learning.
Il Deep Learning (DL) è un sottoinsieme del ML che utilizza reti neurali complesse, capaci di apprendere rappresentazioni gerarchiche e astrazioni dai dati.
È particolarmente potente per immagini, suoni e linguaggio naturale. Infatti, a differenza dei modelli tradizionali, le reti neurali non richiedono di definire manualmente le relazioni tra le variabili: imparano autonomamente pattern nascosti e relazioni complesse, rendendole particolarmente potenti in applicazioni come riconoscimento immagini, analisi del linguaggio naturale o analisi audio.
Generative AI: creare nuovi contenuti
Il passo ancora successivo al deep learning è la Generative AI, che non si limita a predire o classificare, ma genera contenuti nuovi. Tra gli esempi più conosciuti troviamo ChatGPT, DeepSeek, ecc..
Questi modelli apprendono da enormi dataset e possono produrre nuovi esempi realistici: testi che sembrano scritti da un umano, immagini di oggetti mai esistiti, o musica, ecc.
La generative AI rappresenta la frontiera più recente dell’intelligenza artificiale, in quanto non si limita a interpretare o classificare i dati, ma li genera. I modelli generativi, come ChatGPT, sono in grado di produrre testi, immagini o musica, spesso difficili da distinguere da quelli creati dall’uomo.
Dalla statistica alla Generative AI: e adesso?
La distinzione tra queste tecniche non è netta, ma riguarda obiettivi, complessità e uso dei dati: la statistica si concentra sull’interpretazione, il ML sulla predizione, il deep learning sulla rappresentazione e la Generative AI sulla creazione. Per capire quale è la procedura più adatta per i tuoi dati, non esitare a contattarmi!
Articolo redatto in collaborazione con Diego Sodini.
