Cos’è il Machine Learning? Qual è il principio di funzionamento e le applicazioni del metodo di apprendimento automatico del Machine Learning? Scopra la risposta nella sezione sottostante con INVIAI!

Nell’era digitale, i dati sono una risorsa preziosa e il Machine Learning (apprendimento automatico) è lo strumento chiave che permette all’uomo di sfruttare appieno questa risorsa.

Il Machine Learning (ML) è un ramo dell’intelligenza artificiale (AI) che consente ai computer di apprendere dai dati e migliorare le proprie capacità di elaborazione nel tempo senza necessità di una programmazione dettagliata. In altre parole, il ML permette ai computer di “imparare” dall’esperienza per aumentare progressivamente la precisione delle previsioni, in modo simile a come gli esseri umani apprendono dall’esperienza reale.

Come funziona il Machine Learning

Il Machine Learning si basa sui dati. Innanzitutto, il sistema deve raccogliere un grande volume di dati diversificati provenienti da molte fonti (sensori, sistemi di transazione, social network, database aperti, ecc.). La qualità dei dati è fondamentale: se i dati sono rumorosi, incompleti o non rappresentativi, il modello ML potrebbe apprendere in modo errato e fornire risultati inaccurati.

Ad esempio, più i dati sono puliti e rappresentativi, più il modello apprende efficacemente, ma i dati devono essere pre-elaborati (pulizia, normalizzazione, ecc.) per essere pronti per l’addestramento.

1. Raccolta e pre-elaborazione dei dati: Prima di tutto, è necessario identificare i dati di input e raccoglierli da fonti affidabili. Successivamente, i dati vengono puliti, eliminando errori, integrando valori mancanti o normalizzando le informazioni di input. Questa fase richiede molto tempo ma è determinante per la precisione finale del modello.
2. Selezione dell’algoritmo e addestramento del modello: In base al tipo di dati e all’obiettivo (classificazione o previsione), si sceglie l’algoritmo più adatto (ad esempio: regressione lineare, alberi decisionali, reti neurali, ecc.). I dati di addestramento, una volta elaborati, vengono inseriti nel modello per apprendere ottimizzando una funzione di perdita. Il processo di addestramento regola i parametri del modello per ridurre l’errore di previsione sui dati di training.
3. Valutazione e implementazione: Dopo l’addestramento, il modello viene testato su dati nuovi (set di test) per valutarne la qualità. Gli indicatori più comuni sono accuratezza, precision, recall o F1-score, a seconda del tipo di problema. Se i risultati sono soddisfacenti, il modello viene implementato in applicazioni reali (app o servizi); altrimenti si può modificare il dataset o l’algoritmo e riaddestrare.

Metodi di apprendimento automatico

Il Machine Learning si divide solitamente in tre metodi principali basati sul modo in cui il modello apprende dai dati:

• Apprendimento supervisionato (Supervised Learning): Il modello viene addestrato su un set di dati etichettati. Ogni esempio di addestramento include input e risultato (etichetta) corrispondente, aiutando il modello a imparare la relazione tra i due. Dopo l’addestramento, il modello può prevedere l’etichetta per nuovi dati. Questo è il metodo più comune per problemi di classificazione (ad esempio: riconoscimento della scrittura a mano, filtro antispam) o regressione (previsione di prezzi immobiliari, azioni, ecc.).
• Apprendimento non supervisionato (Unsupervised Learning): Il modello riceve dati non etichettati, cioè solo input senza conoscere i risultati corretti. L’obiettivo è scoprire pattern nascosti o strutture nei dati, come il clustering o la riduzione della dimensionalità. Ad esempio, un algoritmo di clustering (come K-Means) raggruppa automaticamente i clienti in gruppi basati sul comportamento d’acquisto senza sapere in anticipo quali gruppi siano corretti o meno.
• Apprendimento per rinforzo (Reinforcement Learning): Il modello (agente) impara a interagire con l’ambiente e a ricevere ricompense o penalità in base alle sue azioni. Attraverso tentativi ed errori, il modello ottimizza la strategia per massimizzare la ricompensa. Questo metodo è spesso usato in giochi (come AlphaGo) o robotica e sistemi di controllo automatico, dove il modello deve decidere la mossa migliore per raggiungere un obiettivo.

Applicazioni comuni del Machine Learning

Il Machine Learning ha dimostrato il suo valore in molti settori diversi. Le applicazioni tipiche includono:

• Elaborazione delle informazioni e comunicazione: Riconoscimento delle immagini (come riconoscimento facciale, classificazione delle immagini), riconoscimento vocale e elaborazione del linguaggio naturale (traduzione automatica, assistenti virtuali come Siri, Google Assistant).
• Raccomandazioni e sicurezza: Sistemi di raccomandazione personalizzati (come suggerimenti di film o prodotti su Netflix, Shopee, ecc.), filtro antispam e rilevamento di frodi online (ad esempio, individuazione di transazioni sospette).
• Automazione e analisi: Veicoli autonomi (come la tecnologia Tesla), diagnosi mediche automatiche (analisi di immagini, previsione di malattie), analisi di mercato finanziario e opinione pubblica (analisi delle tendenze, analisi del sentiment degli utenti), ecc.

Grazie alla capacità di apprendere dai dati, il Machine Learning sta diventando la base di molte tecnologie AI moderne, trasformando le idee di automazione e intelligenza in realtà concrete.

>>> Clicchi per scoprire:

Cos'è l'AI ristretta e l'AI generale?

Le differenze tra: AI, Machine Learning e Deep Learning

In sintesi, il Machine Learning (apprendimento automatico) è una tecnologia fondamentale nell’era dei big data. Permette ai computer di apprendere e migliorare le capacità predittive nel tempo senza dover essere programmati in modo dettagliato per ogni passaggio. Grazie a ciò, il ML è stato e continua a essere ampiamente applicato nella vita quotidiana e nell’industria, dagli assistenti virtuali intelligenti ai sistemi automatizzati avanzati.

Come già detto, “il Machine Learning è lo strumento che consente all’uomo di sfruttare appieno” il valore dei dati nell’era digitale, aprendo molte opportunità per le applicazioni di tecnologie intelligenti nel futuro.