Algoritmi di machine learning: come funzionano?

Mai sentito parlare di apprendimento automatico? Come funzionano gli algoritmi di machine learning? Come possiamo sfruttarli in azienda? Tutti siamo sempre stati affascinati dalle macchine dotate di intelligenza artificiale. Significa che le macchine possono imparare? Possiamo utilizzarle a nostro favore o ne verremo dominati?

Ebbene, anche se a Kubrick o ad Asimov sarebbe piaciuto parecchio (o forse no), la risposta è no. Possiamo però dirti con certezza che stanno cambiando il mondo e non tutti se ne stanno accorgendo. È vero infatti che gli algoritmi in grado di apprendere sono utilizzati in tutti i campi e molti sono diventati invisibili perché sono entrati ormai a far parte della nostra vita quotidiana e sono sempre più utilizzati dalle aziende.

Sono inoltre la fortuna delle aziende che operano nel web e che hanno fatto dell’apprendimento automatico la loro fortuna diventando leader nel mondo.

Se non sai di cosa si tratta e ti interessa capire come funzionano gli algoritmi di machine learning dedica 3 minuti alla lettura di questo articolo.

 

 

 

rappresentazione-grafica-del-machine-learning

Qual è la definizione di machine learning?

Partiamo dal significato generale. Cosa è il machine learning? Come dice Wikipedia, è una branca dell’intelligenza artificiale che raccoglie diversi metodi sviluppati negli ultimi decenni come statistica computazionale, riconoscimento di pattern, reti neurali artificiali, filtraggio adattivo, teoria dei sistemi dinamici, elaborazione delle immagini, data mining, algoritmi adattivi, ecc.

Detto in parole più semplici, si tratta dell’abilità dei “programmi” in grado di rendersi più efficienti attraverso l’apprendimento di informazioni e della loro rielaborazione. Sono quindi macchine che imparano dall’esperienza e migliorano man mano che quest’ultima aumenta.

A cosa serve l’apprendimento automatico?

Che ce ne facciamo di tutti questi programmi in grado di imparare? Gli ambiti di sviluppo sono diversi, partiamo dai software per arrivare alle  Smart City.

Per fare un esempio pratico possiamo parlare di filtri antispam delle e-mail. Questi sono basati su sistemi di machine learning che imparano sia a intercettare messaggi che ad eliminarli prima che raggiungano gli utenti diventando potenzialmente pericolosi.

Le auto a guida autonoma di Tesla imparano a riconoscere l’ambiente circostante attraverso i sensori e adattare il loro “comportamento” in base alle situazioni specifiche che devono affrontare.

Quante tipologie di apprendimento automatico ha una macchina?

Una macchina può avere diverse tipologie di algoritmi di apprendimento:

  • Supervisionato: utilizza l’esperienza del passato (regressione/classificazione) e in base a questa determina la propria “intelligenza”.
  • Non supervisionato: agisce in maniera individuale: individua similitudini e strutture nascoste all’interno dei dati (clustering).
  • Parzialmente supervisionato: è una via di mezzo tra i primi due ed è anche la situazione più diffusa perché etichettare tutti dati risulta molto dispendioso in termini di tempo e denaro.
  • Con rinforzo: funziona attraverso tentativi ed errori, come fosse un bambino. L’algoritmo possiede un sistema di valutazione e l’obiettivo è quello di massimizzarla.

Prendendo per esempio l’idea di insegnare ad un algoritmo a riconoscere l’immagine di un gatto, gli si forniscono una serie di immagini di gatti e gli si dice che quelle immagini sono proprio immagini di gatti. Le immagini di oggetti o animali diversi saranno contrassegnati da un etichetta “non è un gatto”. Il discorso cambia con gli algoritmi non supervisionati dove invece i dati non sono classificati da esseri umani ed è la macchina stessa a dover ricavare dai dati le informazioni.

Saremo dominati dalle macchine come in odissea nello spazio?

Un’intelligenza artificiale che diventa cattiva è forse il cliché più gettonato della storia della fantascienza, ma la realtà odierna è ben diversa, sebbene molte persone siano ancora scettiche riguardo la possibilità di convivere con macchine pensanti “buone”.

Chissà se Stanley Kubrick nel 1968 con Odissea nello spazio avrebbe mai pensato che le macchine un giorno avrebbero dominato il mondo. Di sicuro il suo computer HAL 9000 poteva, specialmente pensando di poter essere disattivato o distrutto.

Il discorso è complesso e certamente i dubbi sui pericoli sulle intelligenze artificiali ci sono. I problemi principali sono derivati dal fatto che queste macchine tendono ad assomigliare ai propri creatori o tendono ad imparare sulla base di informazioni passate che possono determinare comportamenti o asserzioni sbagliate.

In ogni caso non esistono al momento non esistono reali pericoli che il machine learning possa portare grossi problemi come l’estinzione della razza umana, possiamo stare sereni.

Come puoi utilizzare il machine learning in azienda?

I vantaggi del machine learning in azienda sono molteplici:

  • rapidità decisionale: gli algoritmi sono in grado di automatizzare i processi decisionali
  • adattabilità: l’intelligenza artificiale è in grado di operare in tempo reale
  • programmabilità: gli algoritmi sono in grado di raggiungere un elevato grado di automazione
  • complessità: sono in grado di analizzare enormi flussi di dati che vanno oltre le capacità umane
  • efficienza: mettono nelle condizioni di formulare piani e previsioni adeguati riducendo i costi
  • produttività: ti permettono di raggiungere migliori risultati sulla base delle opportunità e dei rischi individuati

Per gli imprenditori a cui sta a cuore l’innovazione non dovrebbero fare a meno del machine learning per migliorare i loro processi aziendali. Google Cloud in questo caso offre una valida infrastruttura con acceleratori hardware specifici.

I campi dove la si può integrare sono ormai tutti, dal marketing all’industria passando per la medicina.

Quale futuro per il machine learning?

Negli ultimi anni le aziende hanno compiuto passi da gigante nello sviluppo di applicazioni di machine learning. Basti pensare alle grandi aziende come Google, Facebook, Amazon, Tesla o tantissime altre che usano i big data per modificare automaticamente il modo che hanno di relazionarsi con l’utente o nel caso Tesla, il modo di interagire con il contesto in cui si trovano.

Sapere come funzionano gli algoritmi di apprendimento automatico o machine learning è quindi fondamentale per capire come ne si può trarre profitto per la propria attività.

C’è ancora moltissimo da fare per migliorare e anche noi di Flyip siamo impegnati nella realizzazione di software che sfrutta metodi e tecniche per l’apprendimento automatico nel campo aziendale, del marketing e non solo.

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