Il Machine Learning (ML) è una branchia dell’intelligenza artificiale (AI) che si occupa di creare sistemi che apprendono o migliorano le performance in base ai dati che utilizzano.
Un futuro in cui esisteranno robot sempre più intelligenti ed estremamente simili agli esseri umani non è una visione completamente utopica. Tutto dipenderà dalla nostra capacità di implementare con successo l’intelligenza artificiale (AI).
Tuttavia, trasformare le macchine in dispositivi pensanti non è affatto facile.
Una forte intelligenza artificiale può essere raggiunta solo con il Machine Learning (apprendimento automatico) che permette di insegnare alle macchine a ragionare come gli esseri umani.
Il Machine Learning è un’applicazione dell’AI che consente ai sistemi di apprendere e migliorare dall’esperienza senza essere programmati in modo esplicito. L’apprendimento automatico si concentra sullo sviluppo di programmi per computer in grado di accedere ai dati e utilizzarli per apprendere da soli.
Come funziona il Machine Learning?
Simile al modo in cui il cervello umano acquisisce conoscenza e comprensione, il Machine Learning si basa su input, come dati di allenamento o grafici della conoscenza, per comprendere entità, domini e le connessioni tra di loro.
Il processo di apprendimento automatico inizia con osservazioni di dati come: esempi, esperienza diretta o istruzioni. L’obiettivo principale del Machine Learning è consentire ai computer di apprendere autonomamente senza l’intervento o l’assistenza umana e regolare le azioni di conseguenza.
Ma il Machine Learning come concetto esiste già da un po’ di tempo.
Il termine è stato coniato da Arthur Samuel, uno scienziato informatico dell’IBM e un pioniere dell’AI e dei giochi per computer. Samuel ha progettato un programma per computer per giocare a dama. Più il programma veniva utilizzato, più imparava dall’esperienza, usando algoritmi per fare previsioni.
Come disciplina, l’apprendimento automatico esplora l’analisi e la costruzione di algoritmi in grado di apprendere e fare previsioni sui dati.
Il Machine Learning si è sempre dimostrato prezioso perché può risolvere problemi complessi ad una velocità eccellente, che non può essere paragonata alle capacità della mente umana media.
Forti di una capacità di calcolo superba relativamente ad una singola o più attività specifiche, le macchine possono essere addestrate per identificare schemi e relazioni tra i dati di input e automatizzare i processi di routine.
Gli algoritmi che guidano l’apprendimento automatico diventano fondamentali per il successo. Questi algoritmi Machine Learning costruiscono un modello matematico basato su dati campione, noto come “dati di addestramento“, per fare previsioni o decisioni senza essere esplicitamente programmati per occuparsene. Ciò può rivelare le tendenze all’interno dei dati che le aziende informatiche possono utilizzare per migliorare il processo decisionale, ottimizzare l’efficienza e acquisire dati utilizzabili su larga scala.
Il Machine Learning fornisce anche le basi per i sistemi di intelligenza artificiale che automatizzano i processi e risolvono autonomamente i problemi aziendali basati sui dati.
Le comuni applicazioni di apprendimento automatico che potresti trovare applicate nel mondo reale includono: chatbot, auto a guida autonoma e il riconoscimento vocale.
Il Machine Learning è già ampiamente sfruttato
L’apprendimento automatico non è fantascienza. È già comunemente utilizzato dalle aziende di tutti i settori per promuovere l’innovazione e aumentare l’efficienza dei processi.
Nel 2021, il 41% delle aziende ha accelerato il lancio dell’AI (anche a causa della pandemia). Questi nuovi arrivati si uniscono al 31% delle aziende che stavano già attivamente sperimentando tecnologie di intelligenza artificiale.
Vediamo alcuni settori e relativi esempi di applicazioni all’interno di essi per renderci conto di quanto il Machine Learning faccia già parte della nostra quotidianità.
Data Security
I modelli di Machine Learning possono identificare le vulnerabilità della sicurezza dei dati prima che possano trasformarsi in problemi gravi. Osservando le esperienze passate, si possono prevedere attività future ad alto rischio in modo che questo possa essere mitigato in modo pro-attivo.
Finanza
Banche, intermediari commerciali e società fintech utilizzano algoritmi di apprendimento automatico per automatizzare il trading e fornire servizi di consulenza finanziaria agli investitori.
Bank of America sta utilizzando un chatbot, Erica, per automatizzare l’assistenza clienti.
Inoltre, l’intelligenza artificiale viene utilizzata nel settore finanziario e bancario per analizzare autonomamente un gran numero di transazioni e scoprire attività fraudolente in tempo reale.
Sanità
Il Machine Learning viene utilizzato per analizzare enormi set di dati sanitari col fine di accelerare la scoperta di trattamenti e cure, migliorare i risultati dei pazienti e automatizzare i processi di routine per prevenire l’errore umano. Ad esempio, Watson di IBM utilizza il data mining per fornire ai medici i dati che possono utilizzare per personalizzare il trattamento del paziente.
Vendite online
I ricercatori e gli sviluppatori di intelligenza artificiale stanno utilizzando algoritmi Machine Learning per sviluppare software che danno consigli e suggerimenti sui prodotti da acquistare, basati sulle scelte passate degli acquirenti, nonché sui dati storici, geografici e demografici.
Differenti metodi d’apprendimento
Il Machine Learning offre chiari vantaggi per le tecnologie di intelligenza artificiale. Ma quale approccio è giusto per ogni organizzazione? Ci sono 3 metodi di apprendimento Machine Learning tra cui scegliere:
- Supervisionato
- Senza supervisione
- Per rinforzo
Vediamo cosa hanno da offrire ognuno di essi.
L’apprendimento supervisionato
Gli algoritmi di apprendimento automatico supervisionati applicano ciò che è stato appreso in passato a nuovi dati, utilizzando esempi etichettati per prevedere eventi futuri. Analizzando un set di dati di addestramento noto, l’algoritmo di apprendimento produce una funzione dedotta per prevedere i valori di output. Il sistema può fornire obiettivi per qualsiasi nuovo input dopo una formazione sufficiente. Può anche confrontare il suo output con l’output corretto e previsto per trovare errori e modificare il modello di conseguenza.
L’apprendimento senza supervisione
Gli algoritmi di apprendimento automatico non supervisionati vengono utilizzati quando le informazioni utilizzate per l’addestramento non sono né classificate né etichettate. L’apprendimento non supervisionato studia come i sistemi possono dedurre una funzione per descrivere una struttura nascosta da dati non etichettati. In nessun momento il sistema conosce con certezza l’output corretto. Invece, trae inferenze dai set di dati su quale dovrebbe essere l’output.
L’apprendimento per rinforzo
Gli algoritmi di apprendimento automatico di rinforzo sono un metodo di apprendimento che interagisce con il suo ambiente producendo azioni e scoprendo errori o ricompense. Le caratteristiche più rilevanti dell’apprendimento per rinforzo sono la ricerca per tentativi ed errori e la ricompensa ritardata. Questo metodo consente alle macchine e agli agenti software di determinare automaticamente il comportamento ideale all’interno di un contesto specifico per massimizzarne le prestazioni. Un semplice feedback sulla ricompensa, noto come segnale di rinforzo, è necessario affinché l’agente sappia quale sia l’azione migliore.
Il Machine Learning non è perfetto
È importante capire i limiti del Machine Learning. Per quanto utile sia nell’automatizzazione del trasferimento dell’intelligenza umana alle macchine, è tutt’altro che una soluzione perfetta.
Vediamo perché.
Il Machine Learning non si basa sulla conoscenza
Contrariamente alla credenza popolare, l’apprendimento automatico non può raggiungere un’intelligenza a livello umano. Le macchine sono guidate dai dati, non dalla conoscenza umana. Di conseguenza, “l’intelligenza” è dettata dal volume di dati.
Addestrare l’AI attraverso i dati
L’81% dei data scientist ammette che addestrare l’AI attraverso i dati è più difficile del previsto. Ci vogliono tempo e risorse per addestrare le macchine. Sono necessari enormi set di dati per creare dei modelli e il processo prevede la codifica manuale e la categorizzazione dei dati stessi. Questo consumo di risorse può creare latenza e colli di bottiglia nelle iniziative di Machine Learning avanzate.
Il Machine Learning e soggetto a problemi di dati
Il 96% delle aziende ha riscontrato problemi relativi alla formazione relativi alla qualità dei dati, all’etichettatura dei dati e alla creazione di un modello di fiducia. Questi problemi relativi alla formazione sono una delle ragioni principali per cui il 78% dei progetti Machine Learning si blocca prima dell’implementazione.
La scatola nera
I sistemi di apprendimento automatico sono noti per funzionare all’interno di una scatola nera, il che significa che non hai piena visibilità su come la macchina impara e prende decisioni. Pertanto, se si identifica un’istanza di distorsione, non c’è modo di identificare cosa l’ha causata. L’unica possibilità è riqualificare l’algoritmo con dati aggiuntivi, ma non è una garanzia di risoluzione del problema.
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