Machine Learning: cosa è e a cosa serve

Cos’è il Machine Learning?

Soprattutto negli ultimi mesi in cui l’Intelligenza Artificiale (AI) e le sue applicazioni spesso occupano le prime pagine dei giornali, sentiamo sempre più spesso parlare di Machine Learning o Apprendimento Automatico.

Ma cos’è il Machine Learning? Il Machine Learning è una branca dell’intelligenza artificiale che permette ai computer di imparare dai dati senza essere esplicitamente programmati, migliorando le loro prestazioni in compiti specifici attraverso l’esperienza e l’analisi.

In termini semplici, è come se insegnassimo ad una macchina ad imparare dall’esperienza.

Funzionamento di base del Machine Learning

Immaginate di avere un bambino che osserva il mondo attorno a sé. Quando vede un oggetto o una situazione più volte, inizia a riconoscerla e a prevedere cosa succederà dopo.

Analogamente, nel machine learning, un modello viene “alimentato” con un’enorme quantità di dati e, attraverso algoritmi specifici, apprende a riconoscere schemi e tendenze. Una volta addestrato, il modello può fare previsioni o prendere decisioni basate su nuovi dati.

Il Machine Learning si articola in diverse tecniche, a seconda della natura del problema, della disponibilità dei dati e dell’obiettivo desiderato.

Apprendimento supervisionato

L’apprendimento supervisionato consiste nell’addestrare il sistema utilizzando un insieme di dati pre-etichettato, cioè un dataset in cui ogni esempio ha associato un’etichetta o un risultato noto.

L’obiettivo primario è di sviluppare un modello che possa fare previsioni accurate quando si presenta con dati non etichettati. Per intenderci, è come se un insegnante supervisionasse lo studente durante la fase di apprendimento, fornendo feedback correttivo lungo il percorso.

Due delle applicazioni più comuni dell’apprendimento supervisionato sono la classificazione (dove l’obiettivo è categorizzare gli input in classi distinte) e la regressione (dove l’obiettivo è prevedere un valore continuo).

Una volta che un modello è stato addestrato con successo attraverso l’apprendimento supervisionato, può essere utilizzato per fare previsioni su nuovi dati.

Apprendimento non-supervisionato

L’apprendimento non supervisionato è un approccio specifico nel dominio del machine learning, dove gli algoritmi lavorano su dati non etichettati, cercando di identificare strutture o pattern nascosti senza una guida esplicita.

A differenza dell’apprendimento supervisionato, in cui il risultato “corretto” è noto in anticipo, l’apprendimento non supervisionato opera in un ambito non noto, dove il sistema tenta di organizzare le informazioni autonomamente.

Questa modalità può essere paragonata a un esploratore che cerca di comprendere un territorio sconosciuto senza una mappa.

Due delle principali tecniche in questo ambito sono il clustering, che raggruppa dati simili in insiemi o cluster, e la riduzione della dimensionalità, che cerca di semplificare dati complessi mantenendo le loro caratteristiche essenziali.

L’apprendimento non supervisionato è fondamentale in situazioni dove ottenere dati etichettati è costoso o impraticabile e offre una prospettiva unica, permettendo di scoprire relazioni e anomalie che potrebbero non essere evidenti in un approccio supervisionato.

Apprendimento per rinforzo

Mentre l’apprendimento supervisionato si basa su dati etichettati e quello non supervisionato cerca strutture in dati non etichettati, l’apprendimento per rinforzo opera in un contesto di interazione dinamica: un sistema prende decisioni, agisce in un ambiente e riceve in risposta dei segnali di ricompensa o penalità. È come se un bambino imparasse a camminare: ogni passo incerto può portare a una caduta (penalità) o a un avanzamento riuscito (ricompensa).

L’obiettivo del sistema è di massimizzare la ricompensa cumulativa nel tempo.

Questo processo iterativo di prova-errore consente al sistema di scoprire quali azioni sono le migliori in vari contesti o situazioni.

L’apprendimento per rinforzo trova applicazioni in una miriade di ambiti, dal gioco degli scacchi, alle auto autonome, alla gestione ottimizzata delle risorse energetiche, rappresentando una frontiera molto promettente dell’intelligenza artificiale moderna.

Apprendimento per trasferimento

L’apprendimento per trasferimento è una strategia potente nell’ambito del machine learning che permette ai modelli di applicare la conoscenza acquisita da un ambito ad uno strettamente correlato.

Invece di partire da zero, un modello può sfruttare informazioni e strutture già apprese, riducendo significativamente il tempo e i dati necessari per l’addestramento su nuovi compiti.

Questo concetto è simile all’esperienza umana: una volta acquisite certe abilità o conoscenze in un determinato campo, è più facile trasferirle o adattarle a situazioni leggermente diverse.

Ad esempio, un modello addestrato a riconoscere automobili potrebbe essere “trasferito” per riconoscere motociclette con minore necessità di dati e tempo.

L’apprendimento per trasferimento è particolarmente utile in settori dove i dati sono scarsi o costosi da ottenere, permettendo ai ricercatori e agli sviluppatori di costruire modelli efficaci con risorse ridotte.

Apprendimento federato

Piuttosto che centralizzare grandi quantità di dati in un unico server o in cloud, l’apprendimento federato permette ai modelli di essere addestrati direttamente sui dispositivi degli utenti, come smartphone o computer.

Una volta che l’addestramento locale è completato, le modifiche aggregate vengono condivise e combinate centralmente, garantendo che i dati sensibili degli utenti non lascino mai i loro dispositivi.

L’apprendimento federato non solo risponde alle questione legate alla privacy, ma promette anche di sfruttare l’intelligenza collettiva di milioni di dispositivi, portando l’apprendimento automatico direttamente alla periferia della rete.

Ensemble learning

L’Ensemble Learning, o apprendimento d’insieme, è una strategia nel machine learning che sfrutta la combinazione di diversi modelli per ottenere prestazioni predittive superiori rispetto a quanto potrebbe fare un singolo modello da solo.

L’idea di base è simile al detto “due teste pensano meglio di una”. Invece di affidarsi a una singola prospettiva, l’ensemble learning combina le previsioni di diversi modelli, mitigando i rischi di errori individuali e capitalizzando sulle forze di ciascuno.

Le tecniche più comuni sono il bagging, che addestra modelli indipendenti su diversi sottoinsiemi di dati e poi aggrega i loro risultati, e il boosting, che addestra modelli sequenzialmente, ogni nuovo modello che cerca di correggere gli errori del precedente.

A cosa serve il Machine Learning

Le tecniche di apprendimento automatico hanno un’ampia gamma di applicazioni:

1. Riconoscimento vocale. Gli assistenti virtuali che siamo abituati ad utilizzare, come Siri o Google Assistant, utilizzano il machine learning per comprendere e rispondere alle nostre richieste.
2. Raccomandazioni personalizzate. Servizi come Netflix o Amazon usano l’apprendimento automatico per analizzare le nostre abitudini di visione o acquisto e suggerire contenuti o prodotti pertinenti.
3. Medicina. Il machine learning può aiutare i medici nella diagnosi precoce di malattie analizzando risultati di test e immagini mediche.
4. Trasporti. Auto autonome utilizzano il machine learning per muoversi e reagire a situazioni impreviste.

Questi sono solo alcuni esempi. Il machine learning ha il potenziale di rivoluzionare quasi ogni settore, rendendo i processi più efficienti e offrendo soluzioni innovative a problemi complessi.

Tecnologie per il Machine Learning

Il Machine Learning si basa su una serie di tecnologie, sia per l’elaborazione locale che per soluzioni basate su cloud.

Localmente, linguaggi di programmazione come Python e R dominano la scena, con librerie specializzate come TensorFlow, PyTorch e scikit-learn che offrono agli sviluppatori gli strumenti necessari per progettare, addestrare e implementare modelli di apprendimento automatico.

Tuttavia, con l’esplosione del volume dei dati e la necessità di potenza di calcolo sempre maggiore, le soluzioni cloud sono diventate sempre più potenti e quindi utilizzate. Piattaforme come AWS SageMaker (offerta da Amazon), Azure Machine Learning (da Microsoft) e Google Cloud AI offrono servizi completi che vanno dall’addestramento dei modelli alla distribuzione, scalando automaticamente le risorse in base alle necessità.

Queste soluzioni cloud non solo rendono l’apprendimento automatico accessibile a un pubblico più ampio, eliminando la necessità di hardware costoso, ma offrono anche servizi integrati per l’analisi dei dati, l’elaborazione e lo storage, creando un ecosistema completo per le esigenze di data science moderne.

Le figure professionali che si occupano di Machine Learning

L’ambito del Machine Learning, così come quello di tutta l’Intelligenza Artificiale, è in rapida evoluzione e le figure professionali che se ne occupano sono quasi tutte emerse di recente. Le principali sono:

• Data Scientist. Usa tecniche statistiche avanzate per analizzare e interpretare grandi set di dati e creare modelli predittivi, a supporto del business.
• Machine Learning Engineer. Si concentra sull’implementazione, la valutazione e la manutenzione di algoritmi e modelli di machine learning.
• AI Engineer. Sviluppa e implementa soluzioni di intelligenza artificiale.
• Research Scientist. Conduce ricerche avanzate nel campo dell’intelligenza artificiale e del machine learning, spesso cercando nuovi metodi o tecniche.
• Deep Learning Engineer. Specializzato in reti neurali e altri algoritmi di deep learning. Si occupa di problemi complessi come il riconoscimento vocale, la visione artificiale e la traduzione automatica.
• NLP Scientist (Natural Language Processing). E’ specializzato nell’elaborazione del linguaggio naturale, una sottocategoria del machine learning, e lavora su problemi come la traduzione, la classificazione dei sentimenti e chatbot development.
• Robotics Scientist. Nella robotica spesso si utilizzano tecniche di machine learning per sviluppare robot che possono “apprendere” dall’ambiente circostante.
• Application Architect. Si occupa di integrare al meglio le capacità di machine learning in applicazioni e sistemi esistenti.
• Data Analyst. Gli analisti di dati possono utilizzare il machine learning per analizzare ed interpretare dati.
• Specialista in Etica AI. Poiché la crescente applicazione dell’IA e del machine learning porta con sé considerazioni etiche, il ruolo di chi esamina e guida l’uso responsabile dell’IA sta diventando sempre più rilevante.

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