Molte persone non si fidano degli algoritmi e del apprendimento automatico, semplicemente perché non comprendono completamente il loro funzionamento.
Avevamo visto in passato come l'apprendimento automatico può essere utilizzato per migliorare l'esperienza utente, ma di cosa si tratta davvero?
Che cos'è il machine learning?
Il apprendimento automaticoL'apprendimento automatico, o machine learning, è un'applicazione dell'intelligenza artificiale che consente ai sistemi di apprendere e migliorare automaticamente a partire dai dati, senza essere programmati esplicitamente per ogni compito. Attraverso l'analisi di grandi quantità di dati, questi sistemi riescono a rilevare schemi, fare previsioni o automatizzare alcune attività complesse.
Gli algoritmi usati nell'apprendimento automatico sono composti da una serie di passaggi matematici che permettono di risolvere un problema specifico. Utilizzano i dati per "imparare" e adattare le loro risposte. Per esempio, un'app di e-commerce può imparare a prevedere quali prodotti potrebbero piacerti in base ai tuoi acquisti precedenti.
Machine learning: come funziona?
Per semplificare, gli algoritmi di apprendimento automatico elaborano grandi quantità di dati. Questo processo inizia con l'addestramento del modello su un insieme di dati di esempio, noto come set di addestramento. L'obiettivo è permettere all'algoritmo di comprendere la relazione tra un input (per esempio, un'immagine) e un output (per esempio, la parola "cane").
Ecco le principali fasi di un processo di apprendimento automatico:
- Raccolta dei dati: Più la quantità e la qualità dei dati sono elevate, più il modello sarà performante.
- Preparazione dei dati: Pulizia e strutturazione dei dati per garantirne la coerenza.
- Addestramento: I dati sono usati per "addestrare" l'algoritmo a riconoscere pattern.
- Valutazione: Testare il modello con dati non usati durante l'addestramento.
- Distribuzione: Una volta convalidato, il modello viene integrato in un'applicazione per funzionare in tempo reale.
Diverse metodologie di apprendimento
Il apprendimento automatico può essere suddiviso in diversi approcci, a seconda di come vengono usati i dati e degli obiettivi perseguiti. Ecco i tre principali:
Apprendimento supervisionato
Nell'apprendimento supervisionato, i dati di input sono etichettati, cioè includono un risultato atteso chiaro. Per esempio, si mostra all'algoritmo un'immagine di un cane indicando che si tratta di un cane. L'algoritmo usa questi esempi per imparare a stabilire un collegamento tra un input (l'immagine) e un output (la parola "cane").
Man mano che viene addestrato, l'algoritmo diventa sempre più preciso. È il metodo più diffuso perché si basa su dati facilmente etichettabili. È ideale per compiti come il riconoscimento facciale, la rilevazione di email indesiderate o le previsioni di borsa.
Apprendimento non supervisionato
L'apprendimento non supervisionato utilizza dati non etichettati. A differenza dell'apprendimento supervisionato, non esiste una risposta attesa. Per esempio, si forniscono all'algoritmo immagini senza specificare cosa rappresentano. L'algoritmo analizza i dati per identificare raggruppamenti o somiglianze, come distinguere foto di cani da quelle di gatti.
Questo metodo è spesso utilizzato per la segmentazione della clientela, il rilevamento delle frodi o l'analisi delle tendenze.
Apprendimento per rinforzo
L'apprendimento per rinforzo si basa su un sistema di ricompense e punizioni. L'algoritmo apprende interagendo con un ambiente e ricevendo feedback positivi o negativi in base alle sue azioni. Per esempio, un robot può imparare a muoversi in una stanza ricevendo punti ogni volta che evita un ostacolo.
Questo approccio viene impiegato in ambiti come i videogiochi, la robotica e l'ottimizzazione dei processi industriali.
Applicazioni concrete del machine learning
L'apprendimento automatico sta trasformando molti settori.
Nel marketing permette di personalizzare le raccomandazioni o ottimizzare le campagne pubblicitarie. In ambito medico viene utilizzato per supportare le diagnosi. I sistemi di trasporto lo impiegano per sviluppare auto autonome.
È presente anche negli assistenti vocali, nei motori di ricerca e nella finanza, per rilevare frodi o prevedere comportamenti di borsa.
Cosa fare con il machine learning per la vostra azienda?
Per integrare l'apprendimento automatico nel tuo progetto, inizia identificando un problema o una funzionalità che possa essere ottimizzata tramite previsioni basate sui dati.
Ad esempio, su un sito e-commerce l'apprendimento automatico può servire a raccomandare prodotti simili in base al comportamento degli utenti o a prevedere i bisogni di un cliente in base al suo storico acquisti.
Su un'app mobile è possibile aggiungere una funzionalità di riconoscimento immagini che permetta agli utenti di cercare un prodotto caricando una foto. L'uso dell'apprendimento automatico consente anche di analizzare il sentiment nelle recensioni dei clienti o di ottimizzare la navigazione in tempo reale nelle app di mappe.
Gli sviluppatori possono integrare soluzioni pronte all'uso grazie a librerie popolari come TensorFlow, PyTorch o Scikit-learn, oppure utilizzare API come quelle di Google o Microsoft per aggiungere funzionalità predefinite a basso costo.
Come iniziare con il machine learning?
Per iniziare con l'apprendimento automatico è importante comprendere le basi matematiche e algoritmiche che lo sostengono, come l'algebra lineare, la statistica e le probabilità. Imparare un linguaggio di programmazione come Python è inoltre essenziale, perché offre librerie potenti per lavorare su progetti di apprendimento automatico.
Per integrare il machine learning nei vostri progetti, potete rivolgervi a un sviluppatore freelance specializzato in machine learning. Per questo, pubblicate gratuitamente un progetto su Codeur.com per ricevere preventivi da sviluppatori.
