Creato il 14 gennaio 2026

Guida pratica alle differenze tra Machine Learning e Deep Learning

Ricercatrice dell'Osservatorio Artificial Intelligence

Indice degli argomenti

Differenze tra Machine Learning e Deep Learning in breve

Il Machine Learning e il Deep Learning sono termini spesso confusi, ma hanno differenze sostanziali: il primo utilizza algoritmi statistici per apprendere dai dati, il secondo impiega reti neurali profonde con molteplici strati di calcolo interconnessi
Il Machine Learning è ideale per dati strutturati e problemi con relazioni non troppo complesse, mentre il Deep Learning eccelle con dati non strutturati (immagini, audio, testi) e pattern nascosti
La scelta tra le due tecnologie dipende da tipologia e volume dei dati disponibili, risorse hardware e budget, necessità di interpretabilità dei risultati, e tempistiche di implementazione
Comprendere le distinzioni è essenziale per muoversi efficacemente nel panorama italiano del mercato dell’AI, che secondo l’Osservatorio Artificial Intelligence della School of Management del Politecnico di Milano ha raggiunto unvalore di 1,2 miliardi di euro

Questo articolo, a cura dell’Osservatorio Artificial Intelligence,si propone di chiarire le differenze fondamentali tra queste due metodologie, fornendo una guida pratica per professionisti e decisori aziendali.

Cos’è il Machine Learning

Il Machine Learning è una branca dell’Intelligenza Artificiale che consente ai computer di apprendere dai dati senza essere esplicitamente programmati per ogni singola situazione. Attraverso algoritmi statistici e matematici, i sistemi di Machine Learning identificano pattern e relazioni nei dati, costruendo modelli predittivi che migliorano le proprie performance con l’esperienza.

In pratica, si fornisce un gran numero di esempi (dati) ad un algoritmo, che cerca regolarità o correlazioni nei dati stessi. Dopo di che l’obiettivo del Machine Learning è costruire un modello matematico in grado di fare previsioni o classificazioni sempre più accurate, grazie all’esperienza accumulata.

Il Machine Learning è particolarmente efficace laddove i dati disponibili sono ordinati, ben strutturati, e quando la relazione tra le variabili non è troppo complessa o “nascosta”. Tra i casi d’uso, troviamo:

previsione della domanda e delle vendite;
analisi del rischio di credito;
segmentazione di clienti;
diagnosi mediche basate su dati strutturati.

Cos’è il Deep Learning

Il Deep Learning rappresenta un sottoinsieme specializzato del Machine Learning, ispirato alla struttura e al funzionamento del cervello umano. Utilizza reti neurali artificiali, composte da molteplici strati (layers) di neuroni artificiali interconnessi, capaci di apprendere rappresentazioni gerarchiche dei dati in modo autonomo.

La grande novità del Deep Learning è che le reti sono capaci di imparare in autonomia le caratteristiche più utili (feature) dalle informazioni grezze. In sostanza, i modelli riescono a cogliere anche aspetti molto complessi e nascosti nei dati, senza bisogno che sia un esperto umano a dirgli cosa cercare o come elaborare i dati stessi.

Il Deep Learning consente risultati eccezionali soprattutto quando occorre scoprire pattern intricati o relazioni non evidenti, ad esempio per riconoscere un volto in una folla o distinguere una parola nel flusso di una registrazione audio. Di conseguenza, gli ambiti d’uso preferenziali includono:

riconoscimento immagini e video (Computer Vision);
analisi automatica di testo (Natural Language Processing);
generazione automatica di contenuti (Generative AI).

Quali sono le differenze tra Machine Learning e Deep Learning

Sebbene Deep Learning sia a tutti gli effetti una sottocategoria del Machine Learning, le due tecnologie presentano differenze sostanziali che impattano su progetti, costi, tempi e risultati. Guardiamo ora in dettaglio i principali punti di confronto.

Aspetto	Machine Learning	Deep Learning
Definizione	Modellazione che apprende dai dati attraverso algoritmi statistici, spesso con pochi livelli di analisi.	Modelli che usano reti neurali artificiali molto profonde (con tanti strati) ispirate al cervello umano.
Feature Engineering	Le caratteristiche (feature) rilevanti devono essere scelte e costruite manualmente dagli esperti.	Le reti apprendono automaticamente le feature più utili: è minima la necessità di intervento umano.
Tipologia dei dati	Più adatto a dati strutturati (tabelle, numeri, valori chiari).	Ideale per dati non strutturati e complessi (immagini, audio, testi).
Dimensione dei dati	Efficiente anche con dataset di dimensione relativamente piccola o media (migliaia/decine di migliaia di esempi).	Richiede moltissimi dati (centinaia di migliaia fino a milioni di esempi) per dare il meglio di sé.
Risorse Hardware	Può essere implementato su computer standard o server di media potenza.	Rende necessaria una grande potenza di calcolo (GPU, TPU); richiede hardware e consumi maggiori.
Tempi di Addestramento	Addestramento rapido (da minuti a poche ore).	Addestramento lungo (molte ore, giorni o settimane, specie con grandi set di dati).
Interpretabilità	Buona: modelli spiegabili, facile individuare come e perché viene presa una decisione.	Limitata: le reti risultano spesso una “scatola nera” poco comprensibile anche per gli sviluppatori.
Costi e complessità	Implementazione più economica e accessibile.	Richiede investimenti in hardware, tempi più lunghi e competenze più verticali.
Casi d’uso tipici	Previsioni, classificazione di dati strutturati, raccomandazioni commerciali.	Riconoscimento visivo, linguaggio naturale, audio, generazione e interpretazione di contenuti complessi.

Approfondiamo di seguito le principali differenze.

1. Dati e complessità dei problemi

Il Machine Learning è perfetto per problemi in cui la struttura dei dati è chiara e le relazioni tra le variabili sono piuttosto lineari o non eccessivamente intricate. Per esempio, prevedere se un cliente pagherà un prestito usando dati socioeconomici.
Il Deep Learning è impiegabile quando ci sono tanti dati “grezzi” e strutture o pattern da individuare sono profondi, stratificati e non evidenti, come riconoscere un volto in mezzo a una folla oppure interpretare la voce umana.

2. Feature engineering ed esperienza umana

Nel Machine Learning, è fondamentale la mano dell’esperto: selezionare e progettare le feature giuste spesso fa la differenza tra il successo e l’insuccesso di un progetto.
Il Deep Learning automatizza questa scoperta grazie ai numerosi livelli delle reti neurali, permettendo anche a chi non è specialista del dominio (ad esempio, non esperto di medicina o di linguaggi) di addestrare modelli che trovano pattern rilevanti nei dati.

3. Requisiti tecnologici e costi

Un modello di Machine Learning può essere sviluppato e utilizzato anche in aziende prive di sofisticate infrastrutture informatiche.
Il Deep Learning richiede server specifici con elevate capacità di calcolo, il cui affitto o acquisto implica costi rilevanti e consumo energetico superiore. Inoltre, le tempistiche di progettazione e addestramento sono spesso inferiori nel ML, con cicli più agili e iterazioni rapide.

4. Trasparenza e applicazioni regolamentate

Machine Learning è preferito in contesti dove la comprensione delle decisioni è un requisito legale o etico (finanza, sanità): si può risalire specificamente ai fattori che hanno portato a una certa decisione.
Deep Learning, data la sua natura poco trasparente, può essere problematico nei settori dove è richiesta la tracciabilità delle scelte.

5. Adattabilità e evoluzione delle soluzioni

In scenari in cui nuove esigenze emergono rapidamente e occorre cambiare frequentemente approccio, il Machine Learning consente di iterare rapide modifiche e aggiornamenti, data la semplicità e velocità di addestramento.
Il Deep Learning si adatta meglio a contesti in cui la stabilità dei dati è assicurata e si può investire tempo nell’addestramento per ottenere prestazioni ai limiti dello stato dell’arte.

Come scegliere tra Machine Learning e Deep Learning

Machine Learning e Deep Learning sono due strumenti fondamentali nello sviluppo dell’Intelligenza Artificiale moderna, ognuno con vantaggi e limiti specifici. Il Machine Learning, grazie alla sua accessibilità, velocità e trasparenza, rimane la scelta ideale per la maggior parte delle aziende che lavorano con dati strutturati e hanno bisogno di soluzioni rapide e facilmente interpretabili.

Il Deep Learning, invece, rappresenta la scelta vincente quando ci si trova a lavorare con dati di grande complessità (immagini, testi, audio) e si hanno a disposizione risorse abbondanti e dataset estesi.

Machine Learning e Deep Learning non sono quindi in competizione, ma si integrano come strumenti diversi di una stessa cassetta degli attrezzi: la vera sfida, oggi, consiste nel saperli scegliere e combinare in base alla natura del problema da risolvere, la quantità e la qualità dei dati disponibili, le risorse tecnologiche accessibili, le tempistiche e gli impatti etico-normativi richiesti dal settore di riferimento.