Machine Learning cos’è e come imparano le macchine

 

Il Machine Learning e l’Intelligenza Artificiale stanno cambiando il nostro modo di vivere; tutti i giorni nelle nostre attività ne entriamo in contatto ogni volta che usiamo Google, Amazon, Netflix, Facebook e tantissimi altri servizi di aziende a cui quotidianamente ci rivolgiamo.

Sono settori sui quali si sta investendo molto e il potenziale di mercato è estremamente elevato.

Machine Learning e Intelligenza Artificiale però non sono la stessa cosa, il Machine Learning è uno degli elementi che fanno parte di una soluzione di Intelligenza Artificiale.

Questi nuovi settori e soluzioni non sono recenti e su di essi si è sempre lavorato e investito in ambito scientifico. L’innovazione tecnologica recente, con tassi di crescita esponenziali negli ultimi anni in termini di capacità computazionale e storage, ha permesso l’applicazione di queste soluzioni anche per obiettivi di business e non più di sola ricerca accademica.

Il cloud e i costi computazionali sempre più bassi hanno reso accessibili a tutte le aziende, questi metodi di analisi e modellazione, in precedenza di solo appannaggio delle Top.

 

Machine Learning cos’è e nascita

 

Il Machine Learning nasce nel 1959 con Arthur Samuel che ne coniò il termine. Letteralmente significa “apprendimento macchina”, tradotto in italiano come apprendimento automatico, è una forma di Intelligenza Artificiale in cui il computer, attraverso motori di calcolo sviluppati tramite algoritmi, apprende conoscenza in modo autonomo per fornire soluzioni ed eseguire azioni rispetto ad un obiettivo.

 

Ma attenzione, se tutto quello che è Machine Learning rientra nell’AI, non tutta l’AI è Machine Learning.

 

Per Machine Learning si può intendere lo studio, la progettazione e la combinazione di algoritmi per automatizzare la risoluzione di problemi e lo svolgimento di compiti.

Gli algoritmi di Machine Learning non si basano sulla relazione azione-reazione come i programmi tradizionali in cui è il programmatore che ha previsto una reazione che deve seguire ad ogni azione.

La logica di programmazione tradizionale vedeva il programmatore come attore primario e responsabile di codificare “tutto” nel programma con evidente rischio di non poter prendere in considerazione tutti i fattori.

Con il Machine Learning invece la macchina “impara” dagli eventi passati nutrendosi di dati ed esempi che le permettono di identificare regole e pattern comportamentali da utilizzare successivamente sui nuovi casi.

L’apprendimento consente quindi di capire, con un grado sempre maggiore di accuratezza, se i nuovi casi rispondono o meno alle regole imparate precedentemente.

E’ un ambito che ha legami con la statistica computazionale e spesso in ambito industriale è noto come predictive analytics.

Per capire meglio facciamo qualche esempio.

Pensiamo alla complessità (e fattibilità!) che richiederebbe un approccio tradizionale al problema dello SPAM. I filtri anti-spam infatti sono costruiti con soluzioni di Machine Learning che, grazie all’analisi delle email sospette e fraudolente, sono in grado di capirne le caratteristiche. In questo modo la soluzione di Machine Learning è in grado di individuare, tra tutte le email in ingresso, quali siano fraudolente o sospette ed indirizzarle nella casella SPAM dell’utente.

Soluzioni di Machine Learning sono presenti nei motori di ricerca dove, a fronte dell’inserimento di parole chiave, restituiscono in poche frazioni di secondo liste di risultati attinenti alla ricerca

I sistemi di recommendation presenti nelle aziende digitali sono frutto dell’apprendimento automatico che, imparando dal comportamento di navigazione e dalla fruizione di servizi, propongono contenuti in linea con i gusti del clienti.

 

Il processo di apprendimento delle macchine

 

Il processo di apprendimento delle macchine è identico a quello umano. Nella vita gli esseri umani imparano dall’ambiente che li circonda attraverso l’osservazione, l’imitazione di comportamenti, la lettura, lo studio, l’interazione e la comunicazione e tutte le altre attività che caratterizzano la nostra specie. Da queste non facciamo che estrarre informazioni che con l’esperienza diventano regole e modelli da utilizzare nella vita. L’apprendimento non è lineare ma è un processo iterativo che, all’aumentare delle informazioni raccolte, migliora la nostra conoscenza.

L’obiettivo del Machine Learning è quello di ricreare e utilizzare questo processo. Dato un algoritmo di apprendimento, quest’ultimo analizza i dati e gli esempi per estrapolarne regole che li descrivano.

Ma in che modo avviene ? Ci sono modalità diverse con cui una macchina apprende, tutte efficaci e differiscono per gli algoritmi utilizzati e per lo scopo per cui devono apprendere.

Gli ingredienti fondamentali per la macchina sono sicuramente due:

  • Dati in input da analizzare
  • Una soluzione analitica di apprendimento (l’algoritmo) che preveda la manipolazione, la trasformazione, l’analisi e la modellazione avanzata dei dati in input per ottenere un risultato coerente con lo scopo finale, ovvero cosa ci si aspetta che la macchina impari.

Tipologie e approcci di Machine Learning

 

In base alla tipologia dei dati, al livello di conoscenza a cui si tende, alla capacità tecnologica e computazionale (per garantire la massima performance e accuratezza del risultato) gli algoritmi possono utilizzare metodologie ed approcci di apprendimento differenti:

  • Supervised learning utilizzato per classificazione, previsione, rilevamento anomalie
  • Semi Supervised learning utilizzato per classificazione, clustering
  • Unsupervised learning utilizzato per clustering, knowledge discovery
  • Reinforcement learning utilizzato in tutti gli ambiti in cui la macchina si deve adattare all’ambiente e ai suoi cambiamenti (es. macchine autonome)

Soluzioni e corsi di Machine Learning: la nostra offerta

 

Sviluppiamo numerosi progetti di Data Intelligence, utilizzando metodologie e soluzioni di Machine Learning, in numerosi settori e con obiettivi di:

 

L’applicazione di questi modelli di analisi e metodologie sono tantissimi. Per conoscere tutte le nostre soluzioni visita il nostro sito.

 

All’interno della nostra Accademia del dato eroghiamo corsi di formazione in ambito Machine Learning & Data Intelligence.

 

Se sei interessato a soluzioni di Machine Learning contattaci saremo lieti di fornirti tutte le informazioni e rispondere alla tue domande.

 

Rimani sempre aggiornato con la nostra newsletter. Se non sei ancora iscritto clicca qui

 


Warning: in_array() expects parameter 2 to be array, boolean given in /web/htdocs/www.excelle.it/home/wordpress/wp-content/plugins/exit-popup/exit-popup.php on line 180