Cos'è l'apprendimento automatico? Tipi, usi e futuro

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L'apprendimento automatico aiuta le applicazioni software a diventare accurate nel fare previsioni senza dover essere programmate esplicitamente per le stesse. Gli algoritmi di apprendimento automatico sono in grado di prevedere nuovi valori di output utilizzando dati storici.

Un caso d'uso comune per questo campo sono i motori di raccomandazione. Altre applicazioni includono il filtro antispam, il rilevamento delle frodi, la manutenzione predittiva, l'automazione dei processi aziendali (BPA) e il rilevamento delle minacce malware.

Tipi di machine learning

L'apprendimento automatico è classificato in base alla strategia utilizzata dall'algoritmo per aumentarne l'accuratezza durante l'effettuazione delle previsioni. Esistono quattro approcci che vengono selezionati in base al tipo di dati che devono essere previsti:

  • Apprendimento supervisionato – Questo tipo di apprendimento automatico prevede la fornitura di dati di addestramento etichettati agli algoritmi e la definizione delle variabili che devono essere valutate dall'algoritmo per le correlazioni. L'input e l'output dell'algoritmo sono specificati.
  • Apprendimento senza supervisione – In questo machine learning, l'algoritmo viene addestrato utilizzando dati senza etichetta. L'algoritmo analizzerà il set di dati per una correlazione significativa. I dati utilizzati per l'addestramento e le raccomandazioni o le previsioni fatte dall'algoritmo sono predeterminati.
  • Apprendimento semi-supervisionato – Questo approccio di apprendimento automatico prevede la combinazione dei due tipi precedenti. Un algoritmo viene alimentato principalmente con dati di addestramento etichettati. Tuttavia, il modello può esplorare i dati e sviluppare la propria comprensione.
  • Insegnamento rafforzativo – Questo tipo viene utilizzato per insegnare a una macchina a completare un processo in più fasi con regole chiaramente definite. Un data scientist programmerà un algoritmo e gli darà domande negative o positive per completare un'attività. Ma l'algoritmo deciderà quali passi intraprendere lungo il percorso.

Usi dell'apprendimento automatico

L'apprendimento automatico ha trovato un'ampia gamma di applicazioni. L'applicazione più popolare è il sistema di consigli utilizzato dalle migliori aziende come Facebook. Con l'apprendimento automatico, Facebook è in grado di personalizzare il feed di ogni utente.

Se un membro legge i post di un particolare gruppo, il sistema di consigli inizierà a mostrare maggiormente l'attività di quel gruppo nel feed.

Questo sistema rafforza i modelli noti nel comportamento online dell'utente. Se il membro cambia pattern e non legge i post di quel gruppo, il feed verrà modificato di conseguenza.

Oltre al sistema di raccomandazione, ecco alcune altre applicazioni dell'apprendimento automatico:

  • Gestione delle relazioni con i clienti – I modelli di apprendimento automatico vengono utilizzati nel software CRM per analizzare le e-mail e dare la priorità ai messaggi importanti per primi. Un sistema avanzato, infatti, può consigliare una risposta efficace.
  • Business Intelligence – I fornitori di analisi e BI possono utilizzare l'apprendimento automatico per identificare punti dati importanti, anomalie e modelli di punti dati.
  • Sistemi di informazione sulle risorse umane – Questi sistemi utilizzano modelli di machine learning per filtrare le applicazioni e identificare il miglior candidato per un lavoro.
  • Auto a guida autonoma – Utilizzando algoritmi di apprendimento automatico, le auto autonome sono in grado di riconoscere un oggetto e avvisare il guidatore.
  • Assistenti virtuali – Questi assistenti utilizzano una combinazione di modelli di apprendimento supervisionati e non supervisionati per interpretare il linguaggio naturale e fornire il contesto.

Selezione del giusto modello di machine learning

Se non viene utilizzata la strategia giusta, il compito di selezionare il modello ML corretto per risolvere un problema può richiedere molto tempo. Ecco alcuni passaggi che devono essere seguiti:

  • Il problema deve essere allineato con i potenziali input di dati considerati per la soluzione. A tal fine, i professionisti della scienza dei dati devono avere una comprensione approfondita del problema.
  • Successivamente, i dati devono essere raccolti, formattati ed etichettati, se necessario. Per questo passaggio, i data scientist devono spesso lavorare con i data wrangler.
  • Seleziona l'algoritmo che verrà utilizzato e testali per vedere se stanno andando bene.
  • Ottimizza le uscite fino a ottenere un livello di precisione accettabile. I data scientist eseguono questo compito ricevendo feedback da esperti con una conoscenza approfondita del problema.
  • Se il modello di machine learning è complesso, spiegare come funziona può essere difficile. In alcuni settori verticali, i data scientist utilizzano modelli semplici poiché è importante spiegare come è stata presa una decisione.

    Esempi di tali settori sono quelli con pesanti oneri di conformità come assicurazioni e banche. E anche se i modelli complessi forniscono previsioni accurate, spiegarle e fornire risultati a un profano può essere difficile.

    Il futuro dell'apprendimento automatico

    Sono passati decenni dall'avvento del machine learning. Con la crescente importanza dell'intelligenza artificiale (AI), anche l'apprendimento automatico continua a guadagnare nuova popolarità. I modelli di deep learning vengono utilizzati per alimentare alcune delle applicazioni AI più avanzate.

    Le piattaforme ML sono oggi tra i regni più competitivi con i principali fornitori come Amazon, IBM, Microsoft, Google e altri.

    Queste aziende sono in una corsa per ottenere clienti per i loro servizi di piattaforma che coprono l'intero spettro del machine learning come raccolta dati, preparazione, classificazione, creazione di modelli e formazione e distribuzione di applicazioni.

    Ora che l'importanza dell'apprendimento automatico nelle operazioni aziendali è aumentata, l'intelligenza artificiale è diventata più pratica. Nei prossimi anni, la guerra tra le piattaforme di machine learning si intensificherà.

    I ricercatori di tutto il mondo stanno esaminando il deep learning e l'intelligenza artificiale per sviluppare applicazioni generali. Stanno lavorando su tecniche attraverso le quali le macchine saranno in grado di applicare il contesto che hanno appreso da un'attività a un'attività diversa in futuro.

    Conclusione

    Raccogliendo i dati dei clienti e creando una correlazione con i comportamenti, gli algoritmi di apprendimento automatico sono in grado di apprendere le associazioni e adattare le iniziative di marketing e lo sviluppo del prodotto in base alle richieste dei clienti.

    In effetti, alcune società Internet implementano l'apprendimento automatico nei loro modelli di business come driver principale.

    Un esempio di ciò è Uber che abbina i conducenti ai motociclisti utilizzando algoritmi. Google utilizza l'apprendimento automatico per fornire la pubblicità giusta nelle sue ricerche.

    Con così tante aziende che utilizzano l'apprendimento automatico, ora è il momento di iniziare sul campo. Chiunque sia interessato a lavorare come ingegnere di machine learning deve iscriversi a corsi di AI ML per ottenere un vantaggio rispetto alle controparti.