Machine Learning è una sezione dell’Intelligenza Artificiale che utilizza metodi statistici e matematici per migliorare progressivamente la performance di un algoritmo nel distinguere dinamiche e correlazioni all’interno di enormi quantità di dati più o meno strutturati. Le macchine stanno imparando a riconoscere l’ordine nel caos.
Riconoscono, analizzano, classificano, creano relazioni, imparano come bambini dall’esperienza. Gli algoritmi migliorano le proprie prestazioni quanti più dati elaborano, perciò le loro applicazioni più importanti riguardano piattaforme che sono in grado di raccogliere ed elaborare moltissime informazioni.
Basti pensare ai motori di ricerca attraverso parole chiave: le liste di risultati che restituiscono sono l’effetto di algoritmi di Machine Learning. Le informazioni ritenute attinenti alla ricerca effettuata sono originate dall’analisi di schemi, modelli, strutture rintracciate nei dati forniti come input.
Anche i cosiddetti sistemi di raccomandazione sfruttano il Machine Learning imparando dal comportamento e dalle preferenze degli utenti che navigano su siti web, piattaforme o applicazioni mobile.
In sintesi il Machine Learning offre un sistema di analisi che è in grado di prevedere un trend e, sulla base dell’esperienza, di poter dare di conseguenza delle risposte sempre più accurate.
Le macchine riescono ad apprendere in tre modi:
1. Apprendimento supervisionato
Al computer vengono fatti esaminare come input sia dei dati, sia le informazioni relative allo scopo da raggiungere con l’obiettivo che il sistema identifichi una regola generale che colleghi i dati in ingresso con quelli in uscita in modo da poter poi creare una regola da utilizzare per successive elaborazioni.
2. Apprendimento non supervisionato
Al sistema vengono forniti solo set di dati senza alcuna indicazione del risultato desiderato. Lo scopo di questo secondo metodo di apprendimento è identificare all’interno dei dati una struttura logica senza che questi siano preventivamente etichettati.
3. Rinforzo
Rappresenta l’ultima frontiera dell’apprendimento automatico; un algoritmo di rinforzo impara per tentativi ed errori per raggiungere un obiettivo chiaro, viene ricompensato o penalizzato a seconda che i suoi comportamenti permettano o impediscano il raggiungimento del suo scopo.
Machine Learning: le applicazioni
Il Machine Learning è già presente, anche se non ce ne rendiamo conto, in molti servizi e prodotti che utilizziamo. Ad esempio è alla base dei sistemi di raccomandazione di piattaforme come YouTube, Spotify e Netflix, alimenta i motori di ricerca e gestisce i feed dei social media. Un altro esempio comune è legato ai filtri anti-spam delle caselle di posta elettronica basati su sistemi di Machine Learning che affinano le proprie capacità di intercettare e-mail sospette per poi agire di conseguenza.
In molti prodotti definiti “smart” si accende l’intelligenza del machine learning, basti pensare agli assistenti vocali o al sistema di identificazione della scrittura manuale.
I sistemi che si basano sull’apprendimento con rinforzo sono alla base dello sviluppo delle auto a guida autonoma che imparano a riconoscere l’ambiente circostante – attraverso l’analisi delle informazioni ricevute da GPS e sensori, e ad adattare il loro comportamento in base alle diverse situazioni che si trovano ad affrontare.
Interessanti esempi di Machine Learning arrivano dal settore della ricerca scientifica nel settore medico dove gli algoritmi imparano a fare previsioni sempre più accurate per aiutare i medici ad effettuare diagnosi in modo più attento e tempestivo. Non solo, sono in aumento i servizi sanitari supportati dall’intelligenza artificiale: medici virtuali, robot, diagnostica e assistenza da remoto, via app e su dispositivi wearable che permettono di scambiare dati con le strutture sanitarie per migliorare il controllo della salute e il dialogo con il medico.
Questa nuova esigenza di gestione ed analisi dei big data ci ispira a lavorare attivamente ad un progetto di Intelligenza Artificiale che possa supportare le aziende, soprattutto del settore sanitario, nella gestione dei propri dati e nella condivisione di statistiche, andamenti ed informazioni con i propri clienti. Una mente digitale che metterà ordine nel caos e sarà plasmata sulle esigenze di ogni realtà.
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