Intelligenza artificiale

Machine learning: cos’é, come funziona e a cosa serve5 min read

4 Giugno 2021

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Machine learning: cos’é, come funziona e a cosa serve5 min read

Il Machine Learning e le reti neurali sono tecniche informatiche che permettono di insegnare un comportamento umano a un computer o un robot attraverso programmi di apprendimento automatico. Gli algoritmi usano metodi che permettono loro di apprendere informazioni direttamente dai dati, senza modelli matematici o equazioni predeterminate.

Questo tipo di algoritmi sono adattivi, quindi man mano che gli esempi da cui imparare aumentano, le loro prestazioni migliorano. Vediamo quindi nel dettaglio quali sono le varie caratteristiche di questa tecnologia.  

Cos’è il Machine Learning 

L’apprendimento automatico, nell’accezione tradizionale dell’informatica, è un processo che fa riferimento all’abilità delle macchine di imparare senza essere state precedentemente programmate Il Machine Learning consente ai computer di imparare dall’esperienza: c’è apprendimento quando il programma riesce a migliorare le sue prestazioni dopo aver svolto o completato un’azione, anche errata, dato che è valido il principio del “sbagliando si impara”. 

In maniera informatica tutto ciò significa che invece di scrivere un codice di programmazione con il quale si dice al computer cosa fare, al programma vengono dati solo dei blocchi di dati che vengono elaborati in autonomia dagli algoritmi, così facendo la macchina svilupperà da sola la logica per svolgere il compito richiesto.  

Come funziona il Machine Learning

Il Machine Learning è un processo che può funzionare sulla base di due principali tipi di approcci, un apprendimento supervisionato e un apprendimento non supervisionato.  Il primo, quello supervisionato, attiene al fatto che al computer sia diano esempi completi da seguire per realizzare il compito richiesto; l’apprendimento non supervisionato invece prevede che si lasci lavorare il programma senza nessun tipo di aiuto.  Vediamo nel dettaglio queste due tipologie e i vari sottoinsiemi che le caratterizzano. 

L’apprendimento supervisionato 

Con questa tipologia di Machine Learning alla macchina vengono dati sia un set di informazioni che i dati relativi ai risultati desiderati. L’obiettivo ultimo è quello di far trovare al sistema una regola generale che colleghi i dati in ingresso con quelli in uscita, quindi che trovi il nesso logico tra le informazioni fornite in modo da creare una regola da applicare poi a casi simili. 

L’apprendimento non supervisionato 

In questa categoria di Machine Learning alla macchina vengono forniti solo set di dati senza nessuna indicazione relativa al risultato desiderato.  
Lo scopo di questo metodo è quello di risalire a schemi o modelli nascosti, quindi identificare all’interno degli input una struttura logica che non sia stata già etichettata.

L’apprendimento per rinforzo 

Per apprendimento rinforzato si fa riferimento a quel tipo di Machine Learning in cui il sistema deve interagire con un ambiente dinamico (da cui attinge i dati di input) e raggiungere un obiettivo, ottenendo di conseguenza una ricompensa. Con questo tipo di metodo, l’algoritmo impara anche dagli errori, che vengono identificati tramite delle punizioni. In sintesi lo schema di apprendimento si basa su una “routine” di ricompensa e punizione. 

Con questo tipo di modelli per esempio, il computer impara a battere un avversario in un gioco concentrandosi sullo svolgimento di un preciso compito con l’obiettivo di massimizzare la ricompensa; il sistema quindi giocando sbaglierà e sarà punito, non ripeterà più le azioni errate e le prestazioni miglioreranno.  

L’apprendimento semi-supervisionato 

Questo è un modello ibrido, dove al computer viene fornito un insieme di dati incompleti. Alcuni di questi hanno poi il rispettivo output come nell’apprendimento supervisionato, mentre altri ne sono privi, come nel non supervisionato.  
L’obiettivo ultimo comunque resta lo stesso, identificare regole e funzioni per la soluzione di problemi con i rispettivi modelli di dati per raggiungere particolari obiettivi.

Gli altri approcci al Machine Learning 

Ci sono altre sottocategorie di Machine Learning, basati su una classificazione “pratica” perché si riferiscono agli approcci concreti di applicazione dei vari algoritmi, da cui appunto si derivano delle categorie di apprendimento dei sistemi. 

Il modello del clustering 

Questi sono modelli matematici in cui si raggruppano informazioni e dati “simili: esistono quindi vari modelli di apprendimento che si occupano di identificare un “cluster” e la sua natura e modelli che invece si occupano di riconoscere quali “oggetti” fanno parte di un gruppo invece che di un altro.

I modelli probabilistici 

Questo tipo di modelli basa il proprio processo di apprendimento sul calcolo delle probabilità, il più famoso tra è la “rete di Bayes”, un modello che rappresenta in un grafo (struttura matematica) l’insieme delle variabili e le relative dipendenze condizionali. 

Machine Learning e reti neurali

Infine, abbiamo i modelli basati sulle reti neurali artificiali che utilizzano per l’apprendimento algoritmi ispirati alla struttura e al funzionamento delle reti neurali biologiche, quindi al cervello umano. Esistono anche le reti neurali multi-strato che attengono alla categoria del Deep Learning, quindi un apprendimento profondo e più stratificato.

Una rete neurale artificiale riceve segnali esterni (input) su uno strato di nodi (paragonabili a dei neuroni) d’ingresso, ciascuno dei quali è collegato con numerosi nodi interni, organizzati in più livelli. Ogni nodo elabora i segnali ricevuti e trasmette il risultato a nodi successivi.

Le applicazioni del Machine Learning 

Le applicazioni di questa tecnologia sono numerose, molte delle quali fanno già parte della nostra quotidianità senza che noi ce ne rendiamo conto. 
  
Primo esempio fra tutti un motore di ricerca, attraverso delle parole chiave loro ci restituiscono dei risultati che sono il risultato un algoritmo di apprendimento non supervisionato. Altro esempio molto comune sono i filtri anti-spam delle e-mail, i cui sistemi di Machine Learning imparano continuamente a riconoscere i messaggi di posta sospetti e ad agire di conseguenza, quindi eliminandoli prima che vengano inseriti all’interno delle caselle di posta principali. 

Anche i sistemi di raccomandazione si basano sul Machine Learning, quando navighiamo in particolari siti web o applicazioni, magari di shopping o streaming video ci verranno suggeriti dei prodotti nel corso del tempo selezionati sulla base delle nostre ricerche passate. 

 

 

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