Machine Learning: cos'è, come funziona e quali tipologie di machine learning sono

L'apprendimento automatico consente all'intelligenza artificiale di agire in modo simile all'intelligenza umana (Immagine: Vitor Pádua/)

Il Machine Learning è un’area dell’Intelligenza Artificiale (AI) che consente ai sistemi di apprendere dai dati, identificare modelli e fare previsioni. Ciò significa insegnare a un computer ad agire in modo autonomo.

Esistono quattro modi per addestrare un algoritmo di Machine Learning: supervisionato, non supervisionato, semi-supervisionato e Reinforcement Learning. Pertanto, i computer “imparano da soli” a svolgere compiti complessi e a prendere decisioni più accurate.

I sistemi di Machine Learning sono presenti in numerose attività di routine. Ad esempio, algoritmi di raccomandazione dei prodotti nell'e-commerce e assistenti virtuali nei telefoni cellulari e nei gadget per la casa intelligente.

Scopri maggiori dettagli su cos'è il Machine Learning, come funziona e altre questioni relative all'argomento.

Indice

Cos'è l'apprendimento automatico?
Perché serve il machine learning?
Come funziona l'apprendimento automatico?
- Quali sono i tipi di Machine Learning?
- Cosa sono gli algoritmi di Machine Learning?
Quali sono gli esempi di utilizzo del Machine Learning?
Quali sono i vantaggi del Machine Learning?
Quali sono gli svantaggi del Machine Learning?
Qual è la differenza tra Intelligenza Artificiale e Machine Learning?
Qual è la differenza tra Machine Learning e Deep Learning?

Cos'è l'apprendimento automatico?

Il Machine Learning, o Machine Learning, è un sottocampo dell'intelligenza artificiale (AI) che consente ai sistemi di apprendere dai dati, senza essere programmati direttamente per le attività. Utilizzando algoritmi, le macchine vengono addestrate a eseguire azioni complesse e prendere decisioni in modo autonomo con un intervento umano minimo.

Perché serve il machine learning?

Gli algoritmi di Machine Learning possono essere applicati in diversi settori dell’industria, del commercio, della sanità, della finanza e dell’intrattenimento. In questi casi, le macchine utilizzano i dati per apprendere determinati compiti complessi e ottimizzare le azioni senza l’aiuto umano.

Alcuni esempi sono i filtri antispam nei servizi di posta elettronica, i sistemi di raccomandazione dei servizi di streaming e il rilevamento delle frodi bancarie. Inoltre, dietro gli assistenti virtuali e i sistemi di auto autonome c’è la tecnologia.

Come funziona l'apprendimento automatico?

Il funzionamento del Machine Learning può essere suddiviso in nove fasi. Sono:

Raccolta dati: Inizialmente, i dati devono essere raccolti o curati. Queste informazioni possono essere trovate in diverse fonti, come database, file di testo, immagini e audio;
Preelaborazione dei dati: i dati devono essere sottoposti a “pulizia” prima di alimentare l’algoritmo. Questo passaggio prevede la correzione dei valori mancanti, la rimozione delle informazioni duplicate e la standardizzazione dei dati;
Divisione dei dati: I dati utilizzati per alimentare l'algoritmo possono essere suddivisi in diversi insiemi. Un'azione che permette di valutare l'evoluzione dell'IA durante l'allenamento;
Scelta dell'algoritmo: la scelta del modello di apprendimento (supervisionato, non supervisionato) e dell'algoritmo (rete neurale, regressione lineare, clustering) deve essere correlata all'uso della macchina in un determinato compito;
Formazione del modello: l'addestramento del sistema basato sui dati raccolti comprende aggiustamenti dei parametri interni per ottimizzare le azioni e generare risultati soddisfacenti;
Valutazione del modello: l'algoritmo viene valutato utilizzando i dati di test. Ciò consente di considerare le prestazioni della macchina in base a parametri di precisione, richiamo o errore quadratico;
Impostazioni dei parametri: l'algoritmo del sistema può essere modificato dopo la valutazione, con l'obiettivo di migliorare la prestazione dei risultati. Quindi, applicare gli iperparametri è un mezzo per ottimizzare i parametri non appresi dalla macchina;
Distribuzione del modello: Il sistema è pronto per essere implementato in un ambiente di prodotto dopo formazione e parametrizzazione. La macchina è quindi in grado di elaborare informazioni e fornire risultati in tempo reale;
Monitoraggio e manutenzione: Le prestazioni dell'algoritmo devono essere monitorate dopo l'implementazione per un'eventuale manutenzione. Le modifiche o la riqualificazione dei dati sono essenziali per mantenere la macchina aggiornata per eseguire azioni.

Il funzionamento del Machine Learning è suddiviso in nove fasi (Immagine: Vitor Pádua/)

Quali sono i tipi di Machine Learning?

Il Machine Learning può essere suddiviso in quattro categorie principali:

Apprendimento supervisionato: l'algoritmo viene addestrato con dati etichettati, a cui è già associata la risposta corretta. Il modello impara a fare previsioni e classificazioni su nuovi dati e può essere applicato per classificare le email come spam;
Apprendimento non supervisionato: l'algoritmo apprende da dati non etichettati, cercando di trovare modelli e cluster senza un set di addestramento predefinito. Il modello viene utilizzato, ad esempio, per segmentare i clienti in gruppi con comportamenti simili;
Apprendimento semi-supervisionato: L'algoritmo viene addestrato con dati etichettati e senza etichetta, utile quando è presente una quantità limitata di dati etichettati e una grande quantità di dati senza etichetta. Il modello può essere applicato come maggiore economia ed efficienza nella classificazione di immagini mediche con pochi dati etichettati, ad esempio;
Apprendimento per rinforzo: l'algoritmo apprende attraverso le interazioni con un ambiente, in un formato per tentativi ed errori con un sistema di ricompensa. Ideale per addestrare un robot, ad esempio;

Cosa sono gli algoritmi di Machine Learning?

Esistono diversi algoritmi di Machine Learning. Questi sono i più utilizzati:

Reti neurali: modelli ispirati al cervello umano, in grado di apprendere modelli complessi in grandi volumi di dati. Utilizzato nel riconoscimento delle immagini, nell'elaborazione del linguaggio naturale e nelle attività di generazione di contenuti;
Regressione lineare: algoritmo che cerca di trovare il miglior iperpiano che si adatta ai dati. Utilizzato per prevedere valori numerici continui, come prezzi storici e temperature, essendo la base di numerosi algoritmi complessi;
Regressione logistica: algoritmo di classificazione che stima la probabilità degli eventi, applicato nella classificazione binaria (sì/no) e multinomiale (classi multiple). Ad esempio, rilevamento delle frodi, gestione dello spam e controllo di qualità;
Raggruppamento: insieme di tecniche che separano dati simili in gruppi (cluster). Utilizzato per scoprire modelli nascosti nei dati, segmentare i clienti, analizzare dati biologici e rilevare anomalie;
Alberi decisionali: modello che rappresenta le decisioni sotto forma di albero, applicato nella classificazione e nella regressione. Utilizza un diagramma ad albero per presentare una sequenza di ramificazione, facilitando l'interpretazione e la visualizzazione.

Quali sono gli esempi di utilizzo del Machine Learning?

L’utilizzo del Machine Learning è già presente in numerose attività della nostra vita quotidiana. Alcuni di loro sono:

Consigli personalizzati: algoritmi analizzano le nostre abitudini di consumo e navigazione per suggerirci prodotti, film o musica che potrebbero interessarci;
Assistenti virtuali: assistenti come Siri, Alexa e Google Assistant rispondono ai nostri comandi vocali attraverso il processo del linguaggio naturale;
Diagnosi mediche: Il Machine Learning assiste nell’analisi di immagini mediche, come radiografie e scansioni tomografiche, consentendo il rilevamento precoce delle malattie;
Rilevamento delle frodi: le banche e gli istituti finanziari utilizzano algoritmi per identificare le transazioni sospette, proteggendo i dati dei clienti e le risorse finanziarie;
Veicoli autonomi: Le auto a guida autonoma utilizzano algoritmi per elaborare le informazioni in tempo reale, consentendo loro di guidare in ambienti complessi e prendere rapidamente decisioni intelligenti.

Gli assistenti virtuali come Alexa, presenti in diversi dispositivi domestici intelligenti, sono esempi di Machine Learning (Immagine: Igor Shimabukuro/)

Quali sono i vantaggi del Machine Learning?

Il Machine Learning presenta numerosi vantaggi che contribuiscono alla routine delle aziende e della gente comune. Per esempio:

Automazione intelligente: gli algoritmi possono automatizzare compiti ripetitivi e complessi, come la classificazione dei documenti, liberando i professionisti per dedicarsi ad attività più strategiche;
Scoperta di informazioni: Il Machine Learning può analizzare grandi quantità di dati in modo rapido ed efficiente, trovando modelli e approfondimenti che non potrebbero essere identificati manualmente;
Previsioni e raccomandazioni: gli algoritmi utilizzano i dati per prevedere il comportamento e le preferenze degli utenti, offrendo consigli personalizzati in vari ambiti, come l'e-commerce, il marketing e la finanza;
Apprendimento continuo: I modelli di Machine Learning possono essere addestrati con nuovi dati, migliorando costantemente le loro prestazioni nel tempo.

Quali sono gli svantaggi del Machine Learning?

Alcuni punti possono essere visti come svantaggi in relazione all’utilizzo del Machine Learning:

Algoritmi influenzabili: I modelli di Machine Learning apprendono dai dati forniti. Se questi dati sono distorti o incompleti, gli algoritmi hanno seguito questi riferimenti nel presentare i risultati;
Dipendenza dai dati: La maggior parte degli algoritmi richiede grandi quantità di dati per apprendere in modo efficace. Pertanto, la qualità di questi dati è essenziale per non portare a risultati imprecisi;
Investimento elevato: implementare progetti di Machine Learning richiede un investimento significativo in infrastrutture, software e professionisti qualificati. Inoltre, lo sviluppo e il mantenimento degli algoritmi è un processo continuo;
Etica e privacy: L’uso di algoritmi solleva importanti questioni etiche come la privacy e la responsabilità. È essenziale che i sistemi siano sviluppati in modo etico e responsabile.

Qual è la differenza tra Intelligenza Artificiale e Machine Learning?

Il Machine Learning è un sottocampo dell'Intelligenza Artificiale (AI) che lavora per creare algoritmi che consentono alle macchine di apprendere dai dati. Ciò significa che i modelli possono eseguire compiti complessi senza essere programmati direttamente.

L’intelligenza artificiale è un campo dell’informatica che cerca di creare macchine in grado di simulare l’intelligenza umana. Ciò include tutto, dalla risoluzione di problemi complessi alla comprensione e alla generazione del linguaggio naturale.

Il Machine Learning è un sottocampo dell’Intelligenza Artificiale (Immagine: Vitor Pádua/)

Qual è la differenza tra Machine Learning e Deep Learning?

Il Machine Learning è un sottocampo dell'intelligenza artificiale che consente alle macchine di imparare a eseguire attività complesse dai dati. Questo apprendimento viene effettuato attraverso algoritmi che identificano modelli, consentendo di eseguire azioni in modo autonomo.

Il Deep Learning è un sottocampo del Machine Learning che utilizza reti neurali artificiali multistrato per apprendere rappresentazioni complesse di dati. Queste reti sono ispirate al cervello umano, comunemente applicate nelle attività di riconoscimento delle immagini o di generazione di contenuti.