Molto spesso i termini AI, Machine Learning e Deep Learning vengono usati come sinonimi, ma indicano concetti diversi e con diversi gradi di specializzazione. L’Intelligenza Artificiale è il contenitore generale, che comprende tutte le tecniche per creare macchine “intelligenti”. Dentro questo contenitore troviamo il Machine Learning (ML), che consiste nell’addestrare un algoritmo a riconoscere schemi e a fare previsioni analizzando grandi quantità di dati. In altre parole, il ML non segue istruzioni rigide ma impara attraverso l’esperienza, un po’ come facciamo noi. All’interno del ML c’è poi il Deep Learning (DL), una branca che utilizza reti neurali artificiali molto complesse, ispirate alla struttura del cervello umano. Queste reti sono particolarmente potenti nell’elaborare dati non strutturati come immagini, audio e testi. Se l’AI è il concetto ampio, il ML rappresenta il metodo principale per realizzarla e il DL è la sua espressione più avanzata e sofisticata, utilizzata oggi per applicazioni come il riconoscimento facciale, le auto a guida autonoma e i sistemi generativi.