Il machine learning inquadra una serie di tecnologie informatiche per l’apprendimento automatico delle macchine, con le quali è possibile allenare e migliorare le capacità dei sistemi di intelligenza artificiale. Si tratta di un ramo piuttosto vasto, in cui trovano applicazione svariate soluzioni per l’ottimizzazione dei programmi avanzati in diversi campi, dall’IoT all’analisi predittiva basata sullo studio dei Big Data.
Oggi questi sistemi sono ampiamente presenti nella nostra vita di tutti i giorni, infatti sono utilizzati in tantissimi settori, dall’ambito finanziario a quello hi-tech, dalla robotica evoluta all’industria 4.0. Tali meccanismi sono essenziali per lo sviluppo delle tecnologie digitali e informatiche, per raggiungere nuovi traguardi nella creazione di macchine sempre più avanzate. Vediamo nel dettaglio cos’è il machine learning e quali sono le applicazioni principali.
Indice
Significato e definizione di machine learning
La definizione di machine learning è letteralmente quella di apprendimento automatico delle macchine, infatti si tratta di sistemi che consentono alle macchine di ottimizzare le performance in base a benchmark prefissati. È possibile intendere il machine learning come una sorta di allenamento, una serie di attività che aiutano i sistemi informatici a migliorare le loro prestazioni in base a un compito specifico, utilizzando dati, sistemi e regole prestabilite.
Naturalmente la definizione di machine learning è legata da vicino a quella dell’intelligenza artificiale, tuttavia non bisogna confondere questi due mondi. Nonostante siano spesso integrati tra loro, in realtà IA e machine learning sono due settori differenti e per certi versi autonomi tra loro. Ad ogni modo, è possibile pensare all’intelligenza artificiale come a un ambito più ampio, all’interno del quale trovano applicazione diverse tecnologie e branche, tra cui appunto anche il machine learning.
In cosa consiste il machine learning
Quando si parla di apprendimento automatico delle machine ci si riferisce ad algoritmi di machine learning. Questi sistemi permettono ai programmi informatici di effettuare delle esperienze, iniziando a realizzare alcuni compiti predefiniti affinché sia possibile misurarne le prestazioni nello svolgimento di tali attività. Il monitoraggio delle performance consente di capire se la macchina sta migliorando, diventando sempre più brava a svolgere la sua attività, per guidarla verso la direzione giusta da seguire.
Si è iniziato a parlare di apprendimento della macchine intorno agli anni ’40 e ’50, quando personaggi come il matematico Alan Turing cominciarono a indicare la necessità di creare algoritmi di machine learning. Una delle prime definizioni, infatti, risale proprio al 1959 ad opera di Arthur Lee Samuel, scienziato e informatico statunitense tra i principali pionieri nel campo dell’intelligenza artificiale. Ad ogni modo, è soltanto nel corso degli anni ’80 e ’90 che l’apprendimento automatico in ambito informatico prende piede, fino alla consacrazione avvenuta negli ultimi 20 anni con il boom delle tecnologie IA.
Come funziona il machine learning
Il funzionamento del machine learning prevede due approcci principali che si possono seguire, quando l’obiettivo è allenare una macchina e migliorarne le performance in uno o più compiti da eseguire. Nel dettaglio, si tratta della scelta del tipo di algoritmo da utilizzare, il quale in base alla metodologia di apprendimento automatico si divide in:
- machine learning supervisionato;
- machine learning non supervisionato.
Il machine learning supervisionato è l’approccio più utilizzato per l’apprendimento della macchine. Questi algoritmi informatici si basano su modelli guidati da un esperto, un data scientist che insegna alla macchina quali sono i risultati da raggiungere, aiutando il programma a conseguire gli obiettivi prefissati. In questi casi si usano set di dati per l’addestramento dei sistemi informatici, con un output prestabilito a seconda delle performance che si vogliono ottenere.
Esempi di machine learning supervisionato sono:
- regressioni logistiche;
- macchine vettoriali;
- reti neurali;
- regressione lineare.
Nel machine learning non supervisionato, invece, la figura del data scientist è assente o marginale, in quanto è la macchina stessa che apprende senza l’ausilio costante di un operatore. In questa circostanza non vengono forniti set di dati e output predefiniti, ma le informazioni che vengono utilizzate sono dei dati non strutturati o senza etichetta. La capacità di risoluzione dei problemi da parte della macchina viene affrontata in diversi modi, tra cui quelli principali sono il clustering e la riduzione della dimensionalità dei dati.
Esempi di machine learning non supervisionato sono:
- algoritmi di pattern search;
- reti bayesiane;
- clustering DBSCAN;
- deep learning;
- modelli logici.
Esistono anche altri tipi di machine learning, come l’approccio semi-supervisionato in cui si adoperano sistemi di dati cosiddetti misti, con una serie di dati strutturati con input e output mentre altri non sono invece classificati, utilizzando di fatto una metodologia integrata tra le soluzioni supervisionate e quelle non supervisionate.
Infine il processo di apprendimento può avvenire anche attraverso il machine learning per rinforzo, in cui la macchina lavora interagendo con l’ambiente esterno e ricevendo “premi” e “punizioni” in base alle sue prestazioni.
Machine learning vs. deep learning
Nel campo dell’apprendimento automatico delle macchine non bisogna confondere machine learning e deep learning. Si tratta di due tecnologie differenti, caratterizzate da utilizzi, finalità e campi di applicazione diversi. In particolare, è possibile immaginare una classificazione concettuale di questo tipo, considerando come settore più ampio l’intelligenza artificiale, all’interno del quale trovano spazio il machine learning per l’addestramento delle macchine e il deep learning per l’apprendimento tramite reti neurali senza la supervisione umana.
Il deep learning, dunque, è un approccio di machine learning per l’intelligenza artificiale, con lo scopo di consentire alle macchine di prendere decisioni intelligenti e migliorare le proprie capacità. Il deep learning o apprendimento profondo può essere sia supervisionato che non supervisionato. Nel primo caso il processo viene guidato da una persona, attraverso set di dati e output prefissati, nel secondo si adoperano dati non strutturati, permettendo al sistema stesso di categorizzare i dati.
Applicazioni principali del machine learning
Al giorno d’oggi sono numerose le applicazioni di machine learning, grazie al forte sviluppo dei sistemi di intelligenza artificiale avvenuto negli ultimi due decenni. Spesso abbiamo a che fare con queste tecnologie ogni giorno, senza però accorgerci che stiamo usando servizi basati su soluzioni di IA e algoritmi di apprendimento automatico. Si tratta ad esempio dei motori di ricerca che usiamo ogni giorno per effettuare ricerche online, i quali adoperano da sempre sistemi di machine learning per ottimizzare le risposte fornite agli utenti.
L’apprendimento automatico per le macchine viene impiegato per i sistemi di cyber security, ad esempio per allenare le tecnologie usate per rilevare le frodi e proteggersi contro i cyber attacchi. Gli algoritmi di machine learning sono essenziali per la gestione dei filtri anti-spam delle caselle email, infatti questi sistemi di prevenzione sono sviluppati con approcci di apprendimento supervisionato. Lo stesso vale per le tecnologie di riconoscimento vocale, come i voice assistant presenti negli smart speaker, utilizzati in casa, in auto e perfino nelle aziende.
Anche nel campo dei business digitali il machine learning è fondamentale, in quanto aiuta le imprese a mettere a punto sistemi più efficienti e automatizzati di customer care, chatbot e tecnologie per migliorare la customer journey. Ad esempio, il machine learning permette di offrire consigli agli acquisti agli utenti in base alle loro preferenze, rendendo lo shopping online più gradevole, veloce e personalizzato, oppure ricevere suggerimenti su misura a seconda del proprio comportamento online.
Le tecnologie di apprendimento delle macchine sono adoperate anche per consigliare brani musicali da ascoltare, contenuti audiovisivi nelle piattaforme di streaming, oppure per aumentare l’engagement delle campagne di marketing e pubblicità. Applicazioni importanti del machine learning avvengono anche nel campo educativo, per esempio nelle piattaforme di e-learning, nella ricerca universitaria e nel settore della ricerca medica e scientifica.
Il potenziale del machine learning per le aziende
Come abbiamo visto, il machine learning è indispensabile per lo sviluppo di soluzioni di intelligenza artificiale evolute, infatti consente di addestrare le macchine in modo supervisionato o non supervisionato, con l’obiettivo di rendere i sistemi informatici sempre più avanzati e performanti. Inoltre queste tecnologie sono essenziali per la creazione di modelli predittivi, infatti partendo dall’analisi di grandi quantità di dati possono offrire simulazioni di possibili scenari futuri, offrendo anche indicazioni probabilistiche per ogni modello.
L’utilizzo di sistemi predittivi basati sul machine learning e l’IA permette alle imprese di migliorare la propria capacità decisionale, riducendo il margine di errore e costruendo aziende data-driven. In passato, infatti, si realizzavano studi dei dati storici, compiendo scelte per il futuro incentrate sulla possibilità di ripetizione dei fenomeni. Oggi, invece, con il supporto dell’intelligenza artificiale e del machine learning è possibile ipotizzare contesti futuri più accurati, considerando un numero di variabili superiore per realizzare previsioni più affidabili.
Si tratta ad esempio della manutenzione predittiva delle attrezzature industriali o degli autoveicoli, la produzione di energia elettrica tenendo conto dei modelli predittivi sui consumi e la domanda, oppure i sistemi finanziari sofisticati che sfruttano le previsioni ottenute con l’IA e il machine learning. Il potenziale di queste tecnologie è enorme per le aziende, in quanto consente di ridurre i costi, migliorare l’efficienza e prendere decisioni più corrette, adottando modelli che consentono di creare business più resilienti e competitivi.
