Cos’è e come funziona il Machine Learning: principi e algoritmi

Una guida completa su cos’è e come funziona il Machine Learning, una tecnologia che consente al PC di comprendere dati ed eseguire compiti senza programmazione esplicita.

Negli ultimi mesi avrai sicuramente sentito parlare di Intelligenza Artificiale o di Machine Learning, espressioni che nel corso del tempo diventeranno sempre più comuni. Grazie alle app di intelligenza artificiale puoi lavorare e informarti con estrema facilità anche quando sei in mobilità, se poi avessi già letto la nostra guida sulla storia dell’intelligenza artificiale conosceresti sicuramente anche perché solo attualmente ha avuto una così capillare espansione.

Oggi però focalizzeremo la nostra attenzione sul Machine Learning, su come funziona e sugli algoritmi fondamentali.

Indice

Cos’è il Machine Learning: definizione e principi fondamentali

Quando ci riferiamo al Learning Machine o al Machine Learning (ML\Apprendimento automatico) ci riferiamo a un sottoinsieme dell’IA (Intelligenza Artificiale) che ha il compito di occuparsi dello sviluppo di algoritmi e modelli funzionali all’apprendimento dei dati. Questa tecnologia non esegue istruzioni esplicite, ma analizza e identifica schemi e dati per previsioni future o per prendere decisioni in modo automatico. Un approccio di questo tipo permette di ottimizzare le prestazioni nel tempo poiché garantisce allo strumento di accumulare esperienza grazie all’analisi di un database predefinito.

Ti starai chiedendo, ma perché il Machine Learning è importante nell’era digitale, giusto? Che lo strumento utilizzato sia Machine Learning in italiano o in un’altra lingua, ti consente di gestire e analizzare una quantità di dati molto ampia in modo efficace riducendo i tempi di cui avresti bisogno per farlo da solo.

Le applicazioni sono potenzialmente infinite, il Machine Learning viene utilizzato per la previsione di tendenze di mercato, per l’automazione di processi, per il miglioramento dell’efficienza operativa e tantissimo altro.

Qual è la differenza tra Machine Learning, Deep Learning e Intelligenza Artificiale

Tantissimi utenti confondono spesso ML con IA o DL (Deep Learning), cerchiamo di fare chiarezza su queste tre espressioni. Come ti abbiamo anticipato, il machine learning è un sottoinsieme dell’IA e si concentra principalmente sull’apprendimento dai dati. L’intelligenza artificiale invece, ricopre un campo molto più ampio che integra qualsiasi tecnica che permette a una macchina di simulare comportamenti intelligenti.

Quando ci si riferisce al Deep Learning intendiamo una sotto-categoria del Machine Learning, che ha la capacità di usare reti neurali con molti strati (Deep) con lo scopo di risolvere problemi complessi, che vertono dal riconoscimento di immagini e video all’elaborazione del linguaggio naturale. Sinterizzando, l’ML funziona con dati strutturali e richiede ingenti risorse computazionali, mentre il DL è efficace soprattutto con dati non predefiniti, come audio, testi e immagini.

Come funziona il Machine Learning: elementi chiave

Ora che abbiamo le idee un po’ più chiare su cosa sia l’ML è interessante comprendere come funziona il Machine Learning non credi?

Algoritmi di apprendimento supervisionato e non supervisionato

Affinché possa funzionare il Machine Learning ha bisogno di algoritmi, che vengono classificati in due categorie: apprendimento supervisionato e apprendimento non supervisionato.

• Apprendimento supervisionato: utilizza un database etichettato per addestrare il modello a prevedere output specifici.
• Apprendimento non supervisionato: lavora su un database non etichettato per identificare pattern o raggruppamenti nei dati senza istruzioni esplicite.

Il ruolo dei dati nel processo di apprendimento automatico

Oltre a queste due categorie è indispensabile considerare anche l’apprendimento automatico al Machine Learning. Infatti, i dati sono indispensabili per ottenere un processo e un risultato di successo. La quantità e la qualità delle informazioni influiscono sulle prestazioni del modello, quindi, un database preparato bene ti permette di ottenere risultati più accurati. Ad esempio, la stessa domanda posta a due strumenti di IA diversi ti porteranno a risposte simili, ma non uguali. Ciò dipende dalla qualità del database.

Algoritmi chiave del Machine Learning

Possiamo, quindi, affermare che gli algoritmi regolano la gran parte dei risultati del Machine Learning, ma quali sono quelli chiave?

Alberi di decisione e random forest

Tra i più rilevanti ci sono gli alberi di decisione, modelli semplici ma molto potenti che hanno il compito di dividere le informazioni a seconda delle regole decisionali. Mentre la random forest è una vera e propria estensione di questo concetto e ha la capacità di combinare più alberi di decisione per ottimizzare l’accuratezza delle risposte, riducendo il rischio di imprecisioni.

Reti neurali e apprendimento profondo (DL)

Diverse IA vengono sviluppate con reti neurali, che si ispirano al funzionamento del cervello umano. Nello specifico, nel DL le reti neurali sono organizzate secondo più livelli, e consentono di gestire le informazioni più complesse, come immagini e linguaggio naturale.

Support vector machines (SVM)

Quando vengono utilizzati questi algoritmi, cioè SVM, si ha l’esigenza di classificare i gruppi di dati a disposizione, cercando il miglior iperpiano per massimizzare il margine tra le classi.

Apprendimento automatico: applicazioni del Machine Learning in Italia

Dando uno sguardo al nostro Paese, è interessante analizzare i settori che utilizzano maggiormente il Machine Learning. Non c’è un settore dove l’impiego è particolarmente evidente, al momento l’Italia sta integrando tali soluzioni sia nel contesto finanziario per rilevare le frodi online, che nella sanità per la diagnosi delle malattie.

Alcune integrazioni sono molto valide anche nel settore dell’agricoltura, per pianificare le coltivazioni, e nella vendita per comunicare con la clientela o per pubblicizzare prodotti. Tra le piattaforme più celebri ti segnaliamo PyTorch e TensorFlow, particolarmente utilizzate per sviluppare modelli ML.

Vantaggi e sfide del Machine Learning

Magari ti stai chiedendo quando usarlo e cosa si può fare con il Machine Learning; la risposta non è così scontata come potrebbe sembrare. Questa tecnologia è molto utile quando hai a disposizione una quantità di dati rilevante da analizzare o quando hai la necessità di automatizzare processi decisionali complessi. Le aziende, dopo aver archiviato diverse informazioni sulla clientela, utilizzano il Machine Learning per previsioni, classificazioni e potenziali campagne marketing.

I benefici per le aziende e gli utenti sono, quindi, legati all’aumento dell’efficienza operativa, ma anche alla capacità di prevedere con una buona accuratezza ciò che accadrà in futuro. Le grandi aziende sfruttano sistemi ML anche per automatizzare le attività ripetitive, come l’e-mail marketing.

Ci sono però anche dei limiti e problemi etici dell’apprendimento automatico che vanno discussi nei prossimi anni. Il rischio di incorrere in trasparenza dei modelli o semplicemente nell’archiviazione di dati protetti, porta con sé tutte quelle problematiche di privacy e sicurezza informatica che meriterebbero una regolamentazione precisa.

Conclusioni: il futuro del Machine Learning

Non vi è alcun dubbio sul fatto che in futuro avremo un’intelligenza artificiale sempre più avanzata. Non solo l’evoluzione hardware, che consente una maggiore forza di calcolo, ma anche le soluzioni software ottimizzate ci permetteranno di usare un’app di Intelligenza Artificiale o un software IA con estrema facilità ovunque desideriamo. Purtroppo, anche il Machine Learning ha dei limiti, legati sia agli algoritmi utilizzati, che alle normative sulla privacy che ancora latitano ad arrivare e di cui si sente sempre più la necessità.

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