Machine Learning Introduzione

 

Nascita e definizione

 

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.

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 l’apprendimento automatico invece la macchina “impara” dagli eventi passati nutrendosi di dati ed esempi che le permettono di costruire regole e pattern comportamentali da applicare successivamente ai nuovi dati.

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

 

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 le pagine dedicate ai settori.

 

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.

 

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