Machine Learning (ML): sottoinsieme dell’Intelligenza Artificiale (AI) che ha come obiettivo la creazione di sistemi in grado di apprendere e perfezionarsi progressivamente attraverso l’analisi di volumi crescenti di dati.
Questa disciplina si distingue per la sua capacità di scoprire relazioni e pattern all’interno di insiemi di dati potenzialmente ampi, andando oltre le capacità della semplice analisi statistica. Con questo obiettivo, il Machine Learning impiega algoritmi sofisticati, addestrati per individuare specifici modelli nei dati, che servono successivamente come base per generare previsioni e classificare nuove informazioni.
FUNZIONAMENTO
Il funzionamento del Machine Learning si basa sulla creazione di modelli statistici computazionali che vengono ottimizzati per uno scopo specifico mediante l’analisi di dati di addestramento. Questo approccio si differenzia dal metodo classico, in cui i programmatori sviluppano algoritmi statici per risolvere un problema.
Quando i set di dati vengono inseriti nel modello di ML, l’accuratezza dei risultati viene valutata, permettendo ai data scientist di affinare il modello attraverso la regolazione di variabili predefinite, note come iperparametri, e variabili che l’algoritmo stesso regola, denominate parametri di apprendimento.
Il processo di esposizione a nuovi dati e il calcolo ad essi correlato perfezionano progressivamente l’algoritmo, migliorando le sue prestazioni. L’algoritmo costituisce la componente computazionale del progetto, mentre il modello è l’algoritmo già addestrato, pronto per essere applicato in contesti reali.
DIFFERENZE CON L’INTELLIGENZA ARTIFICIALE
L’Intelligenza Artificiale è una macro-disciplina informatica focalizzata sulla concezione e il perfezionamento di sistemi capaci di emulare il pensiero umano. Il Machine Learning, invece, è un sottoinsieme di tale campo che si concentra specificamente sull’aspetto computazionale del processo di apprendimento. Sebbene i due termini siano spesso utilizzati in modo intercambiabile e affrontano sfide simili, mantengono una loro identità distinta.
Il Deep Learning è un sottoinsieme del Machine Learning che si avvale di reti neurali a più livelli, definite reti neurali profonde, per simulare la complessa capacità decisionale del cervello umano.
La principale differenza tra Deep Learning e machine learning risiede nella struttura dell’architettura della rete neurale sottostante. Mentre i modelli tradizionali di machine learning non sono “profondi” e utilizzano reti neurali semplici con uno o due strati computazionali, i modelli di Deep Learning ne impiegano tre o più, arrivando spesso a centinaia o migliaia di strati per addestrare i modelli.
I modelli di Deep Learning possono sfruttare l’apprendimento non supervisionato, grazie a cui possono essere in grado di estrarre caratteristiche, funzioni e relazioni necessarie per ottenere risultati accurati direttamente da dati grezzi e non strutturati. Inoltre, questi modelli possono anche auto-valutare e perfezionare i propri risultati per una maggiore precisione.
Il Deep Learning è un campo della data science che alimenta numerosi servizi e applicazioni, favorendo l’automazione e l’esecuzione di attività analitiche e fisiche senza la necessità di un intervento umano.
CAMPI DI APPLICAZIONE
Il Machine Learning è ampiamente impiegato in diversi settori.
Nel settore sanitario il Machine Learning viene utilizzato per attività quali l’analisi di immagini mediche, l’analisi predittiva e la diagnosi delle malattie. I sistemi di ML possono anche analizzare sintomi, informazioni genetiche e altri dati dei pazienti per suggerire esami utili a diagnosticare condizioni come cancro, diabete e malattie cardiache.
Per i rivenditori, e la vendita al dettaglio nello specifico, il Machine Learning può ottimizzare le operazioni e le vendite. A livello operativo, può analizzare i dati della Supply Chain per perfezionare la gestione dell’inventario e prevedere ritardi. Per incrementare le vendite, il Machine Learning può esaminare la cronologia di ricerca e navigazione di un cliente e i suoi dati demografici per creare un profilo utile a futuri interventi di marketing.
Uno degli usi più efficaci del Machine Learning riguarda il settore finanziario, grazie a cui è possibile rilevare le frodi. Gli algoritmi di Machine Learning sono in grado di identificare il comportamento tipico di un account, segnalando tempestivamente eventuali anomalie per una potenziale indagine.
