Cos'è il Machine Learning?

Cos'è il Machine Learning?

I primi algoritmi di Machine Learning sono stati sviluppati nel 1950. Il Machine Learning, o apprendimento automatico, è sia una tecnologia che una scienza (Data Science) che permette a un computer di effettuare un processo di apprendimento senza essere stato programmato a tal fine. Questa tecnica, legata al settore dell'Intelligenza Artificiale (IA), ha lo scopo di evidenziare dei pattern (schemi di ripetizioni statistiche) e di trarne delle previsioni statistiche. Il data mining (trivellazione o estrazione di dati), che consiste nell'estrazione di informazioni in una grande quantità di dati, serve da materia prima al Machine Learning per mettere in evidenza gli schemi per la previsione statistica. I Big Data (insieme dei dati prodotti e salvati) sono quindi indissociabili dal Machine Learning. Maggiore è il set di indicatori dei trend, più precise saranno le previsioni.

Più precisamente, l’algoritmo di apprendimento applicato consente al computer di rendere più precise le proprie analisi e risposte basandosi su dati empirici provenienti dalla banca dati associata. Per i professionisti, il Machine Learning è un modello di apprendimento di opportunità, in quanto consente loro di trarre vantaggio dalle informazioni generate dalla propria clientela o attività. L'Intelligenza Artificiale rappresenta quindi una grande sfida per chi vuole affermarsi.

Esistono diversi tipi di apprendimento classificati in base ai dati esistenti durante la fase di apprendimento. Se si conosce già la risposta a una data attività, si dice che i dati sono etichettati e si parla di apprendimento controllato. A seconda della natura dei dati, se discreti o continui, si parla di classificazione o di regressione. Se l'apprendimento non avviene passo per passo, con un sistema di ricompensa per ogni attività svolta correttamente, allora si effettua un apprendimento per rafforzamento. Il caso più frequente di apprendimento è l’apprendimento non controllato, che consiste in una ricerca senza etichette. L'obiettivo è prevedere un risultato senza avere risposte note a priori.

Tipi di apprendimento automatico: due approcci

Machine Learning monitorato

Il Machine Learning con supervisione è un tipo di apprendimento automatico in cui un modello viene addestrato su un insieme di dati etichettati. Ciò significa che ogni esempio del dataset contiene un input (o caratteristica) e un output corrispondente (o etichetta). L'obiettivo è imparare una funzione che, dalle caratteristiche di input, prevede correttamente le etichette di output per i nuovi dati.

Il processo di base del Machine Learning monitorato è il seguente.

1. Raccolta dati: raccolta di un set di dati con esempi etichettati.
2. Divisione dei dati: separare i dati in set di addestramento e test.
3. Allenamento: utilizzare il set di allenamento per imparare un modello che collega le caratteristiche di input alle etichette di output.
4. Convalida e test: consente di valutare le prestazioni del modello rispetto all'insieme di test per verificarne la precisione e la capacità di generalizzazione.

Il Machine Learning monitorato è utilizzato in diversi tipi di attività: per la classificazione (ad esempio, determinare una categoria come lo Spam) o per prevedere un valore numerico (ad esempio, stimare il prezzo di una casa in funzione delle sue caratteristiche).

L'apprendimento controllato viene utilizzato in molte applicazioni pratiche: riconoscimento vocale, rilevamento di frodi e sistemi di raccomandazione.

Machine Learning non monitorato

Il Machine Learning senza supervisione è un tipo di apprendimento automatico in cui un modello viene addestrato su dati non etichettati. A differenza dell'apprendimento controllato, non esiste un output predefinito. L'obiettivo è trovare strutture o pattern nascosti nei dati.

Principali tipi di apprendimento non controllato:

• clustering (raggruppamento): suddividere i dati in gruppi o cluster basati su similarità (ad esempio, raggruppare clienti e clienti con comportamenti di acquisto simili);
• riduzione della dimensionalità: semplificazione dei dati riducendo il numero di funzioni e conservando la maggior parte delle informazioni (ad esempio, il metodo dei componenti principali o PCA).

Esempi comuni di utilizzo del Machine Learning non monitorato:

• segmentazione della clientela: identificare i gruppi di clienti e i gruppi di clienti con comportamenti o caratteristiche simili;
• rilevamento di anomalie: identificazione di dati insoliti che non seguono il comportamento generale (ad esempio, identificazione di transazioni fraudolente).

L'apprendimento non supervisionato è utile per esplorare i dati e scoprire pattern o relazioni senza dover prima conoscere le etichette o i risultati previsti.

Quando si utilizza il Machine Learning?

La potenza e il vantaggio del Machine Learning risiede nella capacità di elaborare un enorme volume di dati, impossibile da trattare per il cervello umano. I settori che recuperano una grande quantità di dati hanno bisogno di una soluzione per trattarli e trarne informazioni utili per prendere decisioni. L'analisi predittiva di questi dati permette di anticipare situazioni precise: questo è il punto di forza del Machine Learning. Prendiamo ad esempio il settore finanziario. Il Machine Learning permette di individuare frodi, comportamenti controversi e altri elementi chiave nel funzionamento delle istituzioni finanziarie.

I dati transazionali che inviamo in misura sempre maggiore servono alle aziende per indirizzare i clienti in base al loro comportamento d’acquisto, individuando delle ripetizioni. I siti che visitiamo online generano anche dati utilizzabili dal Machine Learning per definire le nostre preferenze. È quindi evidente che questa tecnica di trattamento dei dati, senza bisogno dell'intervento dell'uomo, è una carta vincente per le imprese che vogliono approfittare della massa di informazioni a loro disposizione. Un essere umano non può verosimilmente trarre vantaggio da queste informazioni a causa dell’enorme quantità di dati da elaborare. Prendiamo ad esempio le grandi società appartenenti ai GAFAM: l'implementazione dell'IA e del Machine Learning nei loro processi è diventata una necessità, in ragione del flusso di dati utilizzabili conseguente.

Con la crescente produzione di dati, sempre più imprese dovranno integrare questa tecnologia nella propria struttura per sfruttare meglio le informazioni a loro disposizione. Prendiamo ad esempio gli smart objects, che sono sempre più presenti nella nostra vita quotidiana. Nel 2019, più di 8 miliardi di oggetti connessi sono entrati a far parte della nostra società, raccogliendo più dati sul nostro ritmo di vita, i nostri consumi, le nostre abitudini, affidandoci al riconoscimento vocale. Tutto ciò rappresenta una massa di informazioni critiche per le aziende e il Machine Learning permette di ricavarne gli elementi utili. Come avrai capito, la posta in gioco è alta. Molte applicazioni sono possibili nella società moderna, come il riconoscimento facciale, i veicoli autonomi, la robotica, le case intelligenti... tutto sta nel sapere come utilizzare questa risorsa in modo adeguato. Questa tecnologia non è adatta solo ai team di sviluppo esperti nel campo dell'IA. Molte aziende stanno intraprendendo l'avventura del Machine Learning scegliendo soluzioni chiavi in mano adatte ai propri obiettivi.

Il funzionamento del Machine Learning

Il funzionamento del Machine Learning si basa sull'”esperienza”. Il computer raccoglie una grande quantità di dati che utilizzerà per analizzare delle situazioni e prevederle. L'obiettivo del processo è che la macchina possa elaborare da sé un "piano interno" che le permetta di individuare gli elementi chiave su cui ci si vuole concentrare. Dovrà "sperimentare" diversi esempi e test per poter progredire: per questo motivo si parla di apprendimento.
Per fare ciò, il computer ha bisogno di dati di apprendimento per allenarsi. L'esplorazione dei dati costituisce la base del funzionamento del Machine Learning. Sono i dati di addestramento (o training data set). Sono inoltre necessari un software e algoritmi di analisi. Infine, serve un ambiente di sviluppo, generalmente un server adatto alle esigenze di calcolo. Esistono diversi tipi di apprendimento che possono variare in base alla conoscenza della risposta richiesta o meno, al tipo di dati analizzati, all'ambiente di dati considerato e al tipo di azione analitica effettuata (statistiche, confronti, riconoscimento di immagini, ecc.). Gli algoritmi di apprendimento differiscono a seconda dell’operazione da realizzare; lo stesso vale per la potenza di calcolo richiesta.

L’apprendimento del computer è in genere suddiviso in due fasi. La prima consiste nell'elaborazione del modello a partire dall'insieme di dati di prova, denominati anche "dati di osservazione". Questa parte consiste nel definire l’attività che si cerca di trattare (individuare la presenza di un elemento in una foto, rilevare una ricorrenza statistica, la risposta al segnale di un sensore, ecc.). Si tratta della fase di test o di “addestramento.” Poi inizia la fase di produzione del modello, che può essere ottimizzata con l’apporto di nuovi dati. Alcuni sistemi possono eventualmente continuare la fase di apprendimento durante la produzione, ma occorre ottenere un feedback sui risultati prodotti per poter garantire l'ottimizzazione del modello e il comportamento della macchina. Altri sistemi invece possono continuare l’apprendimento da soli e diventare autonomi.

L’algoritmo di previsione sarà più preciso e l’analisi più pertinente se questi elementi sono rispettati al massimo. Una volta che il progetto di apprendimento del computer è stato definito e sono pronti i database, si può avviare il Machine Learning!

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