Il Machine Learning (ML) è un aspetto molto importante dell’Intelligenza Artificiale.
Attraverso l’IA, le macchine imitano comportamenti tipicamente umani, seguendo diversi algoritmi che sostituiscono l’esperienza diretta. I computer utilizzano la logica e imitano la capacità di ragionamento umana.
Il machine learning rappresenta un aspetto estremamente interessante dell’IA. Ovvero, la capacità delle macchine di imparare costantemente attraverso i dati raccolti e migliorare così la loro prestazione. I computer ed i vari sistemi apprendono dalle informazioni raccolte in maniera più o meno autonoma. I dispositivo non necessita così di troppe istruzioni o input da parte del programmatore.
Cerchiamo quindi di capire cos’è il machine learning, i vari approcci e i campi di applicazione di questa tecnologia.
L’apprendimento automatico è chiaramente diretto dagli algoritmi. Sono proprio questi che rendono il machine learning possibile, facile e sicuro. Tra tutti, ce ne sono tre principali e più utilizzati: il machine learning supervisionato, quello non supervisionato e l’apprendimento per rinforzo.
L’utilizzo di un algoritmo di machine learning supervisionato, necessita di un lavoro primario da parte del programmatore. Esso infatti si comporta come un vero e proprio insegnante, diventando una guida per il computer. Fornisce vari input alla macchina e gli output legati a questi esempi.
L’obiettivo primario è quello di creare una sorta di comportamento abituale per il dispositivo: da un determinato input ottenere l’output desiderato. La macchina impara così da una serie di informazioni e dati inseriti al suo interno, collegando poi l’output corretto.
L’apprendimento automatico non supervisionato è un procedimento più indipendente. La macchina infatti comprende i processi, distingue i vari input e decide quale comportamento seguire in maniera più autonoma. A differenza del machine learning supervisionato, gli input sono privi di etichette e non è previsato un output specifico. Il programmatore non deve quindi guidare costantemente il computer, né dargli una netta direzione.
La macchina cercherà somiglianze nelle varie informazioni e, creando dei collegamenti, otterrà delle etichette per questi dati.
La macchina nel tentativo di relazionarsi con il mondo circostante, cercherà di raggiungere un obiettivo ben preciso. La guida informerà il computer solo nel caso di un effettivo raggiungimento di questo obiettivo.
Il machine learning, o apprendimento automatico, è spesso in unione con il data mining. Per data mining, si intendono tutte quelle tecnologie che hanno come obiettivo il recupero di informazioni e dati utili. Queste informazioni vengono recuperate all’interno di grandi quantità di dati. Per ottenere ciò, il data mining si serve di metodi automatici, o anche semi-automatici, come il machine learning.
L’apprendimento automatico e il data mining spesso collaborano per ottenere informazioni utili da moltissimi dati. I due lavorano insieme e si utilizzano a vicenda per i loro scopi. Il machine learning usa infatti il data mining per ottenere dati legati all’apprendimento non supervisionato, aumentando così la sua prestazione e precisione. Il data mining, invece, sfrutta i mezzi del ML per ottenere i dati che ricerca.
I due sono esattamente agli antipodi: l’apprendimento automatico riproduce conoscenze già note, mentre il data mining scopre nuove nozioni e nuove informazioni. Nonostante il loro lavoro sia spesso combinato, ci sono infatti grandi differenze tra le due tecnologie. Queste sono chiaramente legate a obiettivi diversi e applicazioni diverse.
Al giorno d’oggi, il machine learning viene utilizzato in moltissimi settori diversi.
Quando acquistiamo online o utilizziamo i social media ad esempio. In questi ambiti sono infatti presenti algoritmi di apprendimento automatico così da migliorare sempre più le nostre attività future. Ma anche nei vari smartphone, nelle tecnologie di riconoscimento vocale sono presenti algoritmi di apprendimento automatico. Queste tecnologie le ritroviamo anche in vari software, ad esempio quelli di riconoscimento della scrittura manuale o quelli legati ai motori di ricerca. Questi ultimi infatti hanno l’obiettivo di migliorare e semplificare le ricerche da parte degli utenti.
In campo finanziario ritroviamo spesso queste tecnologie intelligenti. Le banche utilizzano infatti questi algoritmi per controllare e segnalare ogni movimento sospetto. Modelli predittivi sono spesso presenti anche in campo medico.
Anche la sfera del marketing e della pubblicità utilizza queste tecnologie. Gli algoritmi creano sponsorizzazioni e banner pubblicitari ad hoc per ogni utente in base a ciò che viene maggiormente ricercato.