Cos’è l’apprendimento automatico?
L’apprendimento automatico, detto anche machine learning, è un tipo di intelligenza artificiale (AI) che fornisce ai computer la capacità di apprendere senza essere programmati in modo esplicito.
L’apprendimento automatico, dunque, si concentra sullo sviluppo di programmi per computer che possono “ragionare” se esposti a nuovi dati. È attualmente uno dei sotto campi “esplosivi” all’interno della Data Science.
Il processo di machine learning è simile a quello del data mining. Entrambi i sistemi ricercano i dati per trovare modelli. Tuttavia, invece di estrarre i dati per la comprensione umana, l’apprendimento automatico utilizza tali dati per rilevare i modelli nei dati stessi e regolare, di conseguenza, gli output del programma.
Un esempio di apprendimento automatico
Facendo un esempio concreto, lo spazio notizie di Facebook utilizza l’apprendimento automatico per personalizzare il feed di ogni singolo membro del social network. Dietro le quinte, il software utilizza l’analisi statistica e l’analisi predittiva per identificare i modelli nei dati degli utenti e utilizzare tali modelli per popolare un feed “coerente” di notizie. Nel caso in cui l’utente si fermi di più a leggere, a mettere mi piace o commentare determinati post, i nuovi dati verranno inclusi nel set di dati e il feed delle notizie verrà adeguato di conseguenza. La macchina, dunque, ha di fatto “appreso” un nuovo dato.
Cosa fa il machine learning?
In che cosa consiste l’apprendimento automatico, dunque, e cosa fa in concreto?
Il Machine Learning è nato dalla necessità di gestire e archiviare i dati in modo efficiente e ottimizzato, e per ottemperare alla raccolta di una grande quantità di informazioni su Internet senza la capacità veloce e impeccabile di immagazzinarli. In tale scenario, otteniamo un concetto che fa già parte delle strategie a lungo termine delle grandi aziende: i big data.
La tecnologia dei big data viene utilizzata insieme all’apprendimento automatico, d’altra parte, poiché consente la memorizzazione di migliaia di informazioni attraverso algoritmi che ricevono ed effettuano la gestione dei dati. Affidati, per l’appunto, all’elaborazione in autonomia (apprendimento automatico) delle macchine e dei computer, senza l’impiego del know how umano.
Come funzionano algoritmi e metodi statistici in questa tecnologia?
Affinché macchine e sistemi abbiano questa capacità di apprendimento, vengono utilizzati algoritmi, metodi statistici e big data per essere in grado di identificare schemi operativi e la creazione di connessioni virtuose.
Ciò accade quando gli algoritmi utilizzano le statistiche per apprendere i processi più comuni, per poi prevedere risposte e atteggiamenti. In questo modo, la macchina può eseguire attività che seguono questi schemi, cercando sempre di fare il minor numero di errori possibile.
Gli algoritmi di apprendimento automatico sono divisi in supervisionati, non supervisionati e per rinforzo (come vedremo tra un attimo).
Quanti tipi di machine learning esistono?
Andiamo adesso a scoprire quanti tipi di apprendimento automatico ci sono. Esistono prevalentemente 3 tipi di apprendimento nella machine learning, che approfondiremo nel dettaglio in altri contenuti di questo blog. Nel frattempo, vediamo brevemente a cosa ci riferiamo con:
– Apprendimento supervisionato (supervised learning)
L’apprendimento supervisionato e i suoi algoritmi possono applicare ciò che è stato appreso in passato a nuovi dati immessi.
Se ad esempio alla macchina viene conferito un input semplice, il compito è proprio quello di restituire una risposta esatta dell’input stesso (detta output). Nei casi più elementari, quindi, le risposte possibili sono sì o no (detti problemi di classificazione binaria). La macchina o risponde nel modo corretto o risponde nel modo giusto, senza possibilità di interpretazioni.
– Apprendimento non supervisionato (unsupervised learning)
A differenza di quanto accade per l’apprendimento supervisionato, nell’apprendimento non supervisionato alla macchina non vengono inviati degli input da “verificare”, quanto il contrario. Da una struttura di dati sarà la macchina stessa a raggruppare elementi per analogia e formare dei “cluster” oppure a identificare nei dati un numero limitato di “dimensioni” rilevabili.
Data la natura complessa dei big data e anche della relazione uomo/ macchina, comunque, esiste anche un tipo di apprendimento detto “apprendimento semi-supervisionato (semisupervised learning)”, cioè in parte supervisionato e in parte non supervisionato.
– Apprendimento per rinforzo (reinforcement learning)
Quanto all’apprendimento per rinforzo, infine, il suo scopo è quello di costruire un sistema di intelligenza artificiale che migliori la performance dell’ambiente nel quale opera attraverso proprio le interazioni con l’ambiente stesso.
I rinforzi, in questo caso, sono degli input sotto forma di segnali di ricompensa, atti proprio a migliorare le funzionalità del sistema. Tale rinforzo non utilizza le etichette di valori corretti o di verità (come nell’output “corretto” dell’apprendimento supervisionato), bensì una valutazione generale sulla qualità delle azioni intraprese dal sistema in maniera autonoma.
Dove viene utilizzato l’apprendimento automatico?
Le applicazioni di apprendimento automatico sono talmente comuni e “normali” che difficilmente ci fermiamo a notare dove viene utilizzata questa tecnologia. Di seguito sono riportati alcuni esempi di come il machine learning semplifichi la tua routine.
– Traduzione di testi
È facile identificare una traduzione che è stata eseguita automaticamente e non da un essere umano: non è mai accurata al 100%! Bisogna, infatti, considerare il contesto di ogni frase. Con l’apprendimento automatico, tuttavia, questo processo viene eseguito in modo più preciso, poiché questa tecnologia è in grado di identificare modelli e apprendere in maniera sempre più preformante.
– Consigli sui contenuti
Hai presente quando navighi in Internet, soprattutto sui social network, e vedi sempre pubblicità di prodotti e aziende legate alle tue preferenze? L’apprendimento automatico sta identificando i tuoi schemi di ricerca!
Un altro esempio di questo scenario sono le piattaforme di streaming che utilizziamo per guardare film, video, programmi TV e ascoltare musica, che identificano le tue preferenze e iniziano a consigliartele. Di fatto, non sbagliano un colpo!
– Rilevamento e protezione dalle frodi
Le aziende devono disporre di un processo molto sicuro per ricevere e gestire informazioni riservate e preziose per le organizzazioni e i clienti. Il settore finanziario, poi, deve essere ancora più prudente al riguardo. In tale contesto, l’apprendimento automatico viene utilizzato per rilevare le transazioni inappropriate o quelle che non seguono lo schema perché fraudolente.
– Riduzione dei costi
Realizzare la riduzione dei costi senza influenzare l’efficienza del processo è una sfida costante per aziende e manager. In questa ricerca, l’apprendimento automatico gioca un ruolo importante e strategico.
Ad esempio, nel settore energetico esistono già organizzazioni che utilizzano questa tecnologia per conoscere e identificare i modelli di consumo di un computer, in modo che il machine learning possa controllare i sistemi energetici senza influire sulla qualità dei servizi o sulla produttività dell’azienda stessa.
Python learning machine: perché è importante?
L’apprendimento automatico è una tecnologia che non solo può eseguire attività di apprendimento svolte dal tuo team, ma anche ignorare alcune limitazioni che hanno la mente e il corpo umani. In questo modo, come professionista avrai risultati più affidabili nelle tue attività e ridurrai anche costi significativi.
Uno dei programmi più conosciuti che ti permettono di implementare la tua competenza in machine learning è Python, un linguaggio di programmazione che supporta la creazione di un’ampia gamma di applicazioni. La sua forza, infatti, sta nella versatilità: si adatta, infatti, al machine learning, all’analisi dei big data e anche al deep learning.
Il codice Python per machine learning è conciso e leggibile anche per i nuovi sviluppatori, il che è vantaggioso per i progetti di machine learning e deep learning. Grazie alla sua semplice sintassi, lo sviluppo di applicazioni con Python è veloce rispetto a molti linguaggi di programmazione. Inoltre, consente allo sviluppatore di testare algoritmi senza implementarli.
Il significato di deep learning
Cosa significa deep learning, infine? Come abbiamo visto, l’apprendimento automatico espande ulteriormente i metodi di intelligenza artificiale utilizzando algoritmi per analizzare i dati, apprendere e prendere decisioni migliori.
Il deep learning, invece, funziona in modo simile ma ha capacità diverse, come trarre conclusioni che assomigliano al processo decisionale umano. È reso possibile dall’utilizzo di strati ben strutturati di algoritmi ispirati alla rete neurale del cervello umano. Di fatto, il deep learning è ciò che più ricorda l’apprendimento umano.
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