Cos’è l’apprendimento automatico e come funziona

L’apprendimento automatico è un’entusiasmante branca dell’Intelligenza Artificiale, ed è tutto intorno a noi. L’apprendimento automatico sfrutta la potenza dei dati in modi nuovi, come nel caso di Facebook che suggerisce gli articoli nel vostro feed. Questa straordinaria tecnologia aiuta i sistemi informatici ad apprendere e migliorare in base all’esperienza, sviluppando programmi informatici in grado di accedere automaticamente ai dati e di eseguire attività tramite previsioni e rilevamenti.

L’inserimento di un maggior numero di dati in una macchina aiuta gli algoritmi a insegnare al computer, migliorando così i risultati ottenuti. Quando chiedete ad Alexa di riprodurre la vostra stazione musicale preferita su Amazon Echo, la macchina andrà alla stazione che avete riprodotto più spesso. È possibile migliorare e perfezionare ulteriormente l’esperienza di ascolto dicendo ad Alexa di saltare i brani, regolare il volume e molti altri comandi possibili. L’apprendimento automatico e il rapido progresso dell’intelligenza artificiale rendono possibile tutto questo.

Iniziamo rispondendo alla domanda: cos’è il Machine Learning?

Che cos’è esattamente l’apprendimento automatico?

Per cominciare, l’apprendimento automatico è una sottoarea centrale dell’Intelligenza Artificiale (IA). Le applicazioni di apprendimento automatico imparano dall’esperienza (o, per essere precisi, dai dati) come fanno gli esseri umani, senza una programmazione diretta. Quando sono esposte a nuovi dati, queste applicazioni imparano, crescono, cambiano e si sviluppano da sole. In altre parole, l’apprendimento automatico prevede che i computer trovino informazioni utili senza che venga detto loro dove cercare. Al contrario, lo fanno sfruttando algoritmi che imparano dai dati in un processo iterativo.

Il concetto di apprendimento automatico esiste da molto tempo (si pensi alla macchina Enigma della Seconda Guerra Mondiale, per esempio). Tuttavia, l’idea di automatizzare l’applicazione di complessi calcoli matematici ai big data è presente solo da alcuni anni, anche se ora sta prendendo sempre più piede.

Ad alto livello, l’apprendimento automatico è la capacità di adattarsi a nuovi dati in modo indipendente e attraverso iterazioni. Le applicazioni imparano dai calcoli e dalle transazioni precedenti e utilizzano il “riconoscimento dei modelli” per produrre risultati affidabili e informati.

Come funziona l’apprendimento automatico?

L’apprendimento automatico è senza dubbio uno dei sottoinsiemi più interessanti dell’intelligenza artificiale. Completa il compito di imparare dai dati con input specifici per la macchina. È importante capire cosa fa funzionare il Machine Learning e, quindi, come potrà essere utilizzato in futuro.

Il processo di Machine Learning inizia con l’immissione di dati di addestramento nell’algoritmo selezionato. I dati di addestramento sono dati noti o sconosciuti per sviluppare l’algoritmo finale di Machine Learning. Il tipo di dati di addestramento immessi ha un impatto sull’algoritmo e questo concetto sarà trattato più avanti.

I nuovi dati in ingresso vengono inseriti nell’algoritmo di apprendimento automatico per verificare se l’algoritmo funziona correttamente. La previsione e i risultati vengono quindi confrontati.

Se la previsione e i risultati non corrispondono, l’algoritmo viene riaddestrato più volte finché lo scienziato dei dati non ottiene il risultato desiderato. In questo modo l’algoritmo di apprendimento automatico impara continuamente da solo e produce la risposta ottimale, aumentando gradualmente l’accuratezza nel tempo.

Quali sono i tipi di apprendimento automatico?

L’apprendimento automatico è complesso ed è per questo che è stato suddiviso in due aree principali: l’apprendimento supervisionato e l’apprendimento non supervisionato. Ognuna di esse ha uno scopo e un’azione specifici, producendo risultati e utilizzando varie forme di dati. Circa il 70% dell’apprendimento automatico è costituito dall’apprendimento supervisionato, mentre l’apprendimento non supervisionato rappresenta dal 10 al 20%. Il resto è occupato dall’apprendimento per rinforzo.

Apprendimento supervisionato

Nell’apprendimento supervisionato si utilizzano dati noti o etichettati come dati di addestramento. Poiché i dati sono noti, l’apprendimento è quindi supervisionato, cioè indirizzato verso un’esecuzione corretta. I dati in ingresso passano attraverso l’algoritmo di apprendimento automatico e vengono utilizzati per addestrare il modello. Una volta che il modello è stato addestrato sulla base dei dati noti, è possibile utilizzare dati sconosciuti nel modello e ottenere una nuova risposta.

In questo caso, il modello cerca di capire se i dati sono una mela o un altro frutto. Una volta che il modello è stato ben addestrato, identificherà che i dati sono una mela e darà la risposta desiderata.

Apprendimento non supervisionato

Nell’apprendimento non supervisionato, i dati di addestramento sono sconosciuti e non etichettati, il che significa che nessuno li ha esaminati prima. Senza l’aspetto dei dati noti, l’input non può essere guidato dall’algoritmo, da cui deriva il termine unsupervised. Questi dati vengono forniti all’algoritmo di apprendimento automatico e vengono utilizzati per addestrare il modello. Il modello addestrato cerca di cercare un modello e di dare la risposta desiderata. In questo caso, spesso è come se l’algoritmo cercasse di decifrare un codice come la macchina Enigma, ma senza che la mente umana sia direttamente coinvolta, bensì una macchina.

In questo caso, i dati sconosciuti sono costituiti da mele e pere simili tra loro. Il modello addestrato cerca di metterli insieme in modo da ottenere le stesse cose in gruppi simili.

Apprendimento per rinforzo

Come i tipi tradizionali di analisi dei dati, in questo caso l’algoritmo scopre i dati attraverso un processo di tentativi ed errori e poi decide quale azione produce una ricompensa maggiore. L’apprendimento per rinforzo si basa su tre componenti principali: l’agente, l’ambiente e le azioni. L’agente è il soggetto che apprende o prende le decisioni, l’ambiente comprende tutto ciò con cui l’agente interagisce e le azioni sono ciò che l’agente fa.

L’apprendimento per rinforzo avviene quando l’agente sceglie azioni che massimizzano la ricompensa attesa in un determinato periodo di tempo. Questo risultato è più facile da ottenere quando l’agente lavora all’interno di un quadro di politiche solide.

Perché l’apprendimento automatico è importante?

Per rispondere meglio alla domanda su cosa sia l’apprendimento automatico e per comprenderne l’utilizzo, è necessario considerare alcune applicazioni dell’apprendimento automatico. L’auto a guida autonoma di Google, il rilevamento delle frodi informatiche e i motori di raccomandazione online di Facebook, Netflix e Amazon. Le macchine rendono possibili tutte queste applicazioni filtrando le informazioni utili e mettendole insieme sulla base di modelli per ottenere risultati accurati.

La rapida evoluzione del Machine Learning ha causato un conseguente aumento dei casi d’uso, delle richieste e dell’importanza dell’apprendimento automatico nella vita moderna. Anche i Big Data sono diventati una parola d’ordine molto utilizzata negli ultimi anni. Ciò è dovuto, in parte, alla maggiore sofisticazione del Machine Learning, che consente l’analisi di grandi quantità di Big Data. Il Machine Learning ha anche cambiato il modo in cui si estraggono e interpretano i dati, automatizzando metodi/algoritmi generici e sostituendo così le tecniche statistiche tradizionali.

Ora che sapete cos’è l’apprendimento automatico, i suoi tipi e la sua importanza, passiamo agli usi dell’apprendimento automatico.

Principali usi dell’apprendimento automatico

I risultati tipici dell’utilizzo dell’apprendimento automatico includono di solito i risultati delle ricerche sul web, gli annunci in tempo reale sulle pagine web e sui dispositivi mobili, il filtraggio dello spam via e-mail, il rilevamento delle intrusioni in rete e il riconoscimento di modelli e immagini. Tutti questi risultati sono il risultato dell’utilizzo dell’apprendimento automatico per analizzare enormi volumi di dati.

Tradizionalmente, l’analisi dei dati era basata su tentativi ed errori, un approccio che è diventato sempre più impraticabile grazie all’aumento di grandi insiemi di dati eterogenei. L’apprendimento automatico offre alternative intelligenti per l’analisi dei dati su larga scala. L’apprendimento automatico può produrre risultati e analisi accurate sviluppando algoritmi veloci ed efficienti e modelli basati sui dati per l’elaborazione dei dati in tempo reale.

Come si decide quale algoritmo di apprendimento automatico utilizzare?

Esistono decine di algoritmi diversi tra cui scegliere, ma non esiste la scelta migliore o quella che si adatta a ogni situazione. In molti casi, è necessario ricorrere a tentativi ed errori. Ma ci sono alcune domande che possono aiutare a restringere la scelta.

• Qual è la dimensione dei dati con cui lavorerete?
• Qual è il tipo di dati con cui lavorerete?
• Che tipo di informazioni cercate dai dati?
• Come verranno utilizzati questi dati?

Prerequisiti per l’apprendimento automatico

Per coloro che sono interessati a saperne di più su cosa sia il Machine Learning, è necessario soddisfare alcuni requisiti per avere successo in questo campo. Questi requisiti includono:

• Conoscenza di base dei linguaggi di programmazione come Python, R, Java, JavaScript, ecc.
• Conoscenze intermedie di statistica e probabilità.
• Conoscenza di base dell’algebra lineare. Nel modello di regressione lineare, viene tracciata una retta attraverso tutti i punti dei dati e tale retta viene utilizzata per calcolare i nuovi valori.
• Conoscenza del calcolo.
• Conoscenza di come pulire e strutturare i dati grezzi nel formato desiderato per ridurre i tempi del processo decisionale.

Questi prerequisiti miglioreranno le possibilità di intraprendere con successo una carriera nell’apprendimento automatico.