Cos’è il Machine Learning?
Introduzione all’Apprendimento Automatico
L’apprendimento automatico è un sottoinsieme dell’intelligenza artificiale che si concentra sul permettere ai computer di apprendere dai dati, senza essere programmati esplicitamente. In altre parole, è un modo per insegnare alle macchine ad apprendere e migliorare dall’esperienza, proprio come fanno gli esseri umani. Le applicazioni comuni dell’apprendimento automatico includono Facebook e altre piattaforme di social media che utilizzano l’apprendimento automatico per suggerire amici, gruppi e contenuti basati sugli interessi e sulle attività degli utenti. Pur essendo solo la punta dell’iceberg, l’apprendimento automatico sta assumendo un ruolo sempre più importante in vari campi, come la diagnosi medica, l’analisi dei titoli, il riconoscimento delle impronte digitali, l’elaborazione del linguaggio, lo shopping online, le previsioni meteorologiche e molti altri.
Come Funziona l’Apprendimento Automatico
L’idea centrale alla base dell’apprendimento automatico è creare algoritmi che possano apprendere dai dati e utilizzare questa conoscenza per fare previsioni o prendere decisioni su nuovi dati. Questo processo prevede diverse fasi:
Raccolta Dati
Il primo passo è raccogliere i dati che possono essere utilizzati per addestrare l’algoritmo. Questi dati possono provenire da una varietà di fonti, come sensori, database o interazioni degli utenti.
Pre-elaborazione Dati
Una volta raccolti, i dati devono essere pre-elaborati per renderli utilizzabili dall’algoritmo di apprendimento automatico. Ciò può comportare la pulizia dei dati, la rimozione di informazioni irrilevanti e la conversione in un formato facilmente processabile.
Addestramento del Modello
Il passo successivo è addestrare il modello di apprendimento automatico sui dati pre-elaborati. Durante l’addestramento, l’algoritmo impara a riconoscere schemi nei dati e a fare previsioni basandosi su tali schemi.
Valutazione del Modello
Dopo l’addestramento, il modello deve essere valutato per determinare quanto bene si comporta su nuovi dati, testandolo su un set separato non utilizzato durante l’addestramento.
Implementazione del Modello
Infine, il modello addestrato viene implementato e utilizzato per fare previsioni o prendere decisioni su nuovi dati.
Tipi di Apprendimento Automatico
Sebbene l’apprendimento automatico venga spesso discusso nel contesto dell’intelligenza artificiale, non tutte le applicazioni di IA coinvolgono l’apprendimento automatico. L’apprendimento automatico è simile all’apprendimento umano in quanto richiede dati di addestramento per identificare schemi e fare previsioni. Si classifica in quattro tipi: apprendimento supervisionato, apprendimento non supervisionato, apprendimento semi-supervisionato e apprendimento per rinforzo.
Apprendimento Supervisionato
L’apprendimento supervisionato è una tecnica di apprendimento automatico che prevede l’etichettatura dei dati per insegnare alla macchina come identificare le risposte corrette. Ad esempio, nel caso del riconoscimento delle immagini di gatti e cani, le immagini devono essere prima etichettate dagli esseri umani per identificare le caratteristiche distintive, come orecchie, zampe e forma del corpo. Successivamente, la macchina analizza i dati per identificare schemi e formulare previsioni. L’apprendimento supervisionato richiede una quantità significativa di dati per raggiungere un alto livello di accuratezza, ma è efficace per compiti in cui sono disponibili molti dati etichettati.
Apprendimento Non Supervisionato
Come suggerisce il termine, l’apprendimento non supervisionato prevede l’addestramento di una macchina senza fornire esempi di addestramento pre-etichettati. Invece, la macchina viene lasciata libera di identificare automaticamente le caratteristiche dei dati e classificarle autonomamente. Ad esempio, si può fornire a una macchina un gran numero di immagini di gatti e cani per apprendere, senza specificare in anticipo quali sono gatti e quali sono cani. La macchina distingue automaticamente le possibili caratteristiche e le classifica di conseguenza. Le funzioni comuni dell’apprendimento non supervisionato includono il clustering, l’associazione e la riduzione della dimensionalità, strumenti utili per l’esplorazione dei dati nelle fasi iniziali del data mining. Sebbene questi metodi richiedano meno intervento umano, possono creare problemi ai modelli di IA, poiché caratteristiche irrilevanti potrebbero essere attribuite con un peso eccessivo, portando a previsioni distorte.
Apprendimento Semi-Supervisionato
L’apprendimento semi-supervisionato prevede l’etichettatura di una piccola parte dei dati per fornire un punto di riferimento agli algoritmi di apprendimento automatico. Questo metodo consente previsioni più accurate ed è attualmente il tipo di apprendimento automatico più utilizzato. Ad esempio, si può procedere a una selezione casuale di 100 immagini di gatti e cani, etichettandone 10 per fornire alla macchina informazioni sulle caratteristiche distintive. La macchina impara a riconoscere autonomamente le relazioni tra le caratteristiche delle immagini, utilizzando come riferimento le immagini etichettate. Generalmente, le previsioni ottenute con l’apprendimento semi-supervisionato sono più accurate rispetto a quelle dell’apprendimento non supervisionato.
Apprendimento per Rinforzo
Il funzionamento dell’apprendimento per rinforzo prevede l’interazione diretta con l’ambiente per imparare come raggiungere gli esiti desiderati. Questo metodo non richiede etichettatura, ma indica al computer quali azioni sono corrette e quali non lo sono, consentendo alla macchina di apprendere dai propri errori per diventare sempre più efficiente nel raggiungere i propri obiettivi. Nel contesto dell’apprendimento non supervisionato, l’apprendimento per rinforzo riveste un ruolo particolarmente importante. Ad esempio, se la macchina, nel processo di apprendimento autonomo per riconoscere caratteristiche distinte, identifica erroneamente l’immagine di un cane come quella di un gatto, può essere guidata dall’uomo per apprendere dall’errore e migliorare la capacità di classificare e identificare correttamente, ottenendo così previsioni più accurate e affidabili.
Applicazioni dell’Apprendimento Automatico
L’apprendimento automatico ha un’ampia gamma di applicazioni, tra cui:
Riconoscimento Immagini
Gli algoritmi di apprendimento automatico possono essere addestrati a riconoscere oggetti, persone e altre caratteristiche nelle immagini.
Elaborazione del Linguaggio Naturale
L’apprendimento automatico può essere utilizzato per analizzare e comprendere il linguaggio umano, abilitando applicazioni come chatbot e assistenti vocali.
Analisi Predittiva
Gli algoritmi di apprendimento automatico possono essere utilizzati per fare previsioni su eventi futuri o comportamenti, basandosi su schemi presenti nei dati storici.
Rilevamento delle Frodi
L’apprendimento automatico può essere utilizzato per rilevare e prevenire frodi nelle transazioni finanziarie.
Diagnosi Medica
Gli algoritmi di apprendimento automatico possono essere addestrati ad analizzare immagini mediche e aiutare nella diagnosi delle malattie.
Riepilogo dell’Apprendimento Automatico
L’apprendimento automatico è uno strumento potente che ha rivoluzionato il modo in cui affrontiamo problemi complessi. Consentendo ai computer di apprendere dai dati, è possibile creare algoritmi in grado di fare previsioni e prendere decisioni che sarebbero impossibili da raggiungere autonomamente dagli esseri umani. In realtà, i quattro tipi di apprendimento automatico menzionati — apprendimento supervisionato, apprendimento non supervisionato, apprendimento semi-supervisionato e apprendimento per rinforzo — sono solo classi approssimative. La scelta dell’algoritmo da utilizzare in un progetto dipende da numerosi fattori, come la quantità effettiva di dati disponibili e gli obiettivi del progetto. Pertanto, indipendentemente dal metodo di apprendimento, la prima domanda da porsi dovrebbe sempre essere: “Quale problema stiamo cercando di risolvere?”.
