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Machine learning: cos’è e perché è importante

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Vuoi saperne di più sul Machine Learning? Continui a sentirne parlare e a chiederti: il Machine Learning: cos’è?

Sei nel posto giusto. Questa guida ti aiuterà a comprendere il Machine Learning e il suo significato.

Negli ultimi anni l’importanza di questo tema è cresciuta notevolmente e sembra essere destinata a crescere ancora. Ecco perché al giorno d’oggi la sua conoscenza è fondamentale.

In poche parole, il Machine Learning insegna ai computer e ai robot a compiere determinate azioni come se fossero degli umani. Si tratta, quindi, di un continuo apprendimento dall’esperienza. In pratica gli algoritmi che utilizza si avvalgono di metodi matematico-computazionali per apprendere informazioni dai dati a disposizione, senza seguire modelli matematici o equazioni predeterminate a priori. Col passare del tempo gli algoritmi migliorano sempre di più le proprie prestazioni.

Detto così può sembrare complicato. Ma se approfondirai questo articolo riuscirai ad avere le idee più chiare su che cos’è il Machine Learning, come funziona e quali sono le sue applicazioni.

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Scopri come funziona il Machine Learning

Non ti è ancora chiaro cos’è il Machine Learning? Ti senti confuso e hai bisogno di qualche esempio che possa aiutarti a capire in maniera semplice di cosa si tratta? Non perderti d’animo. Continua a leggere e vedrai che imparerai molto sull’argomento.

Che cosa si intende quando si parla di apprendimento automatico

Se cerchi Machine Learning su Wikipedia scoprirai che si tratta di una branca dell’informatica molto vicina all’intelligenza artificiale.

Il Machine Learning o apprendimento automatico è la combinazione di diversi meccanismi che permettono ad una macchina intelligente di migliorarsi, di aumentare nel tempo le proprie capacità e di conseguenza anche le proprie prestazioni.

La macchina quindi, esattamente come un essere umano o un animale, sarà in grado di imparare a svolgere dei compiti in modo sempre più efficiente, imparando continuamente dalla propria esperienza.

Alla base di questo apprendimento c’è una lunga serie di algoritmi che, partendo dalle funzioni base, riusciranno a prendere una decisione piuttosto che un’altra, ovvero ad effettuare tutte le azioni che hanno appreso nel tempo, in completa autonomia.

La storia del Machine Learning

Oggi sentir parlare di intelligenza artificiale, di computer e di apprendimento automatico è una cosa normale. Ma per arrivare a questo punto è stata percorsa una strada molto lunga e complessa. All’inizio degli anni Cinquanta, infatti, alcuni matematici ed esperti di statistica cominciarono a pensare di usare i metodi probabilistici per creare delle macchine che potessero decidere in autonomia, tenendo conto della probabilità di accadimento di un evento.

Il primo nome legato al Machine Learning è quello di Alan Turing. Egli ipotizzò la necessità di creare algoritmi per realizzare macchine in grado di apprendere. Contemporaneamente si intensificarono gli studi sull’intelligenza artificiale, che videro un’alternanza di momenti di crescita e di periodi di rinunce, a causa delle grosse difficoltà nel reperimento di sussidi economici e dello scetticismo generale.

Solo a partire dagli anni Ottanta iniziarono a comparire i risultati che avrebbero portato alla rinascita delle ricerche in questo settore, grazie a nuovi, ingenti, investimenti. Ed ecco che alla fine degli anni Novanta il settore dell’apprendimento automatico diventa un ramo ufficialmente riconosciuto della ricerca.

Machine Learning: i vari livelli di apprendimento automatico

che-cose-machine-learningCome avrai avuto modo di capire, il Machine Learning è un metodo di programmazione che consente ai computer di imparare dalla propria esperienza. L’apprendimento vero e proprio si verifica quando le prestazioni di un programma migliorano dopo aver svolto una determinata azione.

Da un punto di vista informatico, il Machine Learning ribalta il metodo di programmazione. Anziché scrivere un codice che dica alla macchina cosa fare passo dopo passo, al programma vengono forniti “solo” dei set di dati, che verranno elaborati dagli algoritmi, i quali svilupperanno una logica propria per compiere una determinata azione.

L’apprendimento automatico contiene dei sottoinsiemi, che consentono di classificarlo ulteriormente e in maniera più dettagliata.

Tali sottoinsiemi sono:

  • Supervised Learning;
  • Unsupervised Learning;
  • Machine Learning con apprendimento per rinforzo;
  • Machine Learning con apprendimento semi-supervisionato;
  • Altri approcci.

Il prossimo paragrafo mira ad esaminare sinteticamente ognuno di questi modelli, in modo che tu possa davvero capire cos’è il Machine Learning e perché è tanto importante oggi.

Supervisione o no?

In questo paragrafo passeremo in rassegna i sottoinsiemi dell’apprendimento automatico.

La prima categoria è quella dell’apprendimento automatico supervisionato. Al computer vengono forniti dei set di dati come input e le informazioni relative ai risultati desiderati, in modo che il sistema possa identificare una regola generale per collegare i dati in ingresso con quelli in uscita. Lo scopo è quello di riutilizzare tale regola per gestire compiti simili.

Nel caso dell’apprendimento non supervisionato, invece, si forniscono al sistema i set di dati senza indicazione sui risultati desiderati. Lo scopo è quello di far emergere schemi e modelli nascosti, ossia una struttura logica, senza etichettare i dati preventivamente.

Nell’apprendimento con rinforzo, il computer o l’algoritmo dovranno interagire con un ambiente dinamico e raggiungere un obiettivo, che varrà loro una ricompensa. Essi impareranno anche dagli errori, che invece valgono una punizione. Questo modello è utile, ad esempio, se il computer deve battere un avversario ad un gioco.

L’ultimo sottoinsieme riguarda l’apprendimento semi-supervisionato. Si tratta di un modello “ibrido”, in cui al computer viene fornito un set di dati incompleti per l’allenamento. Alcuni degli input sono già dotati di esempi di output, come nel metodo supervisionato. Altri invece ne sono privi, come nel caso opposto. L’obiettivo è da un lato identificare le regole e le funzioni per risolvere i problemi e dall’altro creare modelli e strutture utili a raggiungere degli obiettivi.

Gli altri modelli: dal clustering al Deep Learning

Poco più su abbiamo accennato alle altre sottocategorie o approcci del Machine Learning.

Tra questi è il caso di citare i cosiddetti “alberi delle decisioni”, grazie ai quali è possibile scoprire le conseguenze di determinate decisioni che agiscono da input.

Un altro approccio è quello del “clustering”, ossia di modelli matematici che consentono di raggruppare dati e informazioni. O ancora, i “modelli probabilistici”, che sono basati sul calcolo delle probabilità.

Infine ci sono le “reti neurali artificiali”, il cui funzionamento è ispirato alle connessione delle reti neurali biologiche dell’essere umano. In questo caso si entra nel campo del cosiddetto “Deep Learning”, ossia apprendimento profondo.

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Le applicazioni del Machine Learning

Le applicazioni del Machine Learning sono numerosissime e molte di esse fanno ormai parte del nostro quotidiano.

Pensiamo infatti ai motori di ricerca: attraverso una parola chiave, restituiscono liste di risultati che sono l’effetto dell’applicazione di Machine Learning non supervisionato.

O ai filtri anti-spam delle e-mail, basati su algoritmi che apprendono continuamente e intercettano i messaggi sospetti. Sistemi simili vengono utilizzati in ambito Finance per la prevenzione delle frodi, dei furti di identità e di dati: gli algoritmi imparano a conoscere le nostre abitudini di acquisto, ad esempio, e possono identificare in tempo reale i comportamenti anomali.

Interessanti impieghi si hanno anche in campo medico, in cui gli algoritmi fanno previsioni sempre più accurate per prevenire lo scoppio di epidemie o effettuare diagnosi precoci su tumori o malattie rare.

Pensiamo ancora al riconoscimento vocale o alle auto a guida autonoma che, grazie al Machine Learning, imparano a riconoscere l’ambiente circostante e adattano il proprio comportamento in base alle situazioni da affrontare.

Più semplicemente, portali come Amazon, Netflix e Spotify, imparano costantemente dal nostro comportamento  e dalle nostre preferenze, consigliandoci esattamente ciò che potrebbe piacerci.

Machine Learning e libri

Esistono moltissimi libri sull’argomento Machine Learning. Se sei un principiante ti consigliamo “Machine Learning For Absolute Beginners” di Oliver Theobald. Se invece hai già una base di programmazione, non puoi non leggere “Machine learning con Python“. Costruire algoritmi per generare conoscenza” di Vahid Mirjalili e Sebastian Raschka. Buona lettura!

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