Cos'è il Machine Learning?

Cos'è il Machine Learning? Qual è il principio di funzionamento e quali sono le applicazioni del metodo di apprendimento automatico chiamato Machine Learning? Scopri insieme a INVIAI la risposta dettagliata nella sezione sottostante!

Cos'è il Machine Learning...?

Il Machine Learning (ML, noto anche come apprendimento automatico) è un ramo dell'intelligenza artificiale (AI) che si concentra nel permettere ai computer di simulare il modo in cui gli esseri umani apprendono per eseguire automaticamente compiti e migliorare le prestazioni accumulando esperienza dai dati. In termini semplici, si tratta di un "campo di studio che consente ai computer di apprendere autonomamente senza essere programmati esplicitamente", secondo la definizione classica dell'esperto Arthur Samuel degli anni '50. Questa definizione mantiene ancora oggi il suo valore: invece di programmare ogni istruzione specifica, forniamo i dati affinché la macchina possa estrarre regole e migliorare progressivamente i risultati nel tempo.

Oggi, il machine learning è ampiamente presente nella vita quotidiana. Molti servizi online che utilizziamo ogni giorno – dai motori di ricerca su Internet, ai filtri antispam per le email, ai sistemi di suggerimento di film/prodotti, fino ai software bancari per il rilevamento di transazioni sospette – sono tutti alimentati da algoritmi di apprendimento automatico.

Questa tecnologia è presente anche in molte applicazioni mobili, come la funzione di riconoscimento vocale che permette agli assistenti virtuali di comprendere ciò che dite. Grazie alla capacità di autoapprendimento e miglioramento, il machine learning sta diventando la base della maggior parte dei sistemi AI moderni. Infatti, la maggior parte dei progressi nell'AI degli ultimi 5-10 anni è strettamente legata al machine learning, tanto che molti considerano AI e ML quasi sinonimi.

Relazione tra Machine Learning, AI e Deep Learning

L'intelligenza artificiale (AI) è un concetto ampio che comprende tutte le tecniche che consentono alle macchine di eseguire comportamenti "intelligenti" simili a quelli umani. Il Machine Learning è un metodo per realizzare l'AI, permettendo alle macchine di apprendere dai dati invece di essere programmate passo dopo passo. Nell'ecosistema AI, il ML ha un ruolo così centrale che molti sistemi AI sono costruiti proprio su modelli di apprendimento automatico.

Il Deep Learning (apprendimento profondo) è un sottoinsieme speciale del machine learning. Il deep learning utilizza reti neurali artificiali profonde (deep neural networks) per estrarre automaticamente caratteristiche dai dati grezzi con minima interferenza umana. Grazie alla struttura a più livelli, gli algoritmi di deep learning possono elaborare enormi quantità di dati (ad esempio immagini, audio, testi) e apprendere caratteristiche importanti per classificare o prevedere senza che il programmatore debba fornire a priori tali caratteristiche. Questo riduce lo sforzo di "insegnamento" alla macchina e sfrutta dati su larga scala per i modelli.

Al contrario, gli algoritmi ML "classici" (che non utilizzano il deep learning) dipendono molto dalla progettazione manuale delle caratteristiche di input e richiedono dati più strutturati per ottenere buoni risultati. Si può immaginare che, se l'AI è un insieme ampio di tecnologie intelligenti, il machine learning è un sottoinsieme dell'AI e il deep learning è un sottoinsieme del machine learning, focalizzato su modelli di reti neurali profonde.

(Nota: Robot e machine learning sono due campi distinti. La robotica riguarda hardware e meccanica automatizzata, mentre il ML è principalmente un algoritmo software. Tuttavia, i robot moderni possono integrare il ML per diventare più "intelligenti", ad esempio i robot autonomi che usano l'apprendimento automatico per imparare a muoversi.)

Tipi di Machine Learning

Esistono molti metodi e algoritmi diversi nel machine learning. Tuttavia, fondamentalmente, il ML si divide in quattro tipologie principali basate sul modo in cui il sistema apprende dai dati:

Apprendimento supervisionato (Supervised Learning)

L'apprendimento supervisionato è un metodo di addestramento del modello utilizzando dati già etichettati. Ciò significa che i dati di input hanno già un risultato atteso noto, aiutando l'algoritmo a imparare da esempi specifici. Il modello regola i parametri interni per prevedere un output che corrisponda all'etichetta fornita. Ad esempio, se forniamo all'algoritmo molte immagini di cani/gatti già etichettate, il modello imparerà da queste immagini a distinguere accuratamente un cane da un'immagine che non lo rappresenta. L'apprendimento supervisionato è il tipo di machine learning più diffuso oggi, utilizzato in numerosi problemi come il riconoscimento della scrittura a mano, la classificazione delle email spam o la previsione dei prezzi immobiliari.

Apprendimento non supervisionato (Unsupervised Learning)

Con l'apprendimento non supervisionato, i dati in input non hanno etichette. L'algoritmo esplora autonomamente modelli e strutture nascoste nel dataset senza alcuna guida preventiva. L'obiettivo è che la macchina scopra gruppi di dati o regole nascoste che gli esseri umani potrebbero non conoscere. Ad esempio, un programma di apprendimento non supervisionato può analizzare dati di acquisti online e automaticamente raggruppare i clienti in cluster con comportamenti di acquisto simili.

Questa segmentazione aiuta le aziende a comprendere diversi segmenti di clientela anche se prima non esistevano etichette specifiche per "tipi di clienti". L'apprendimento non supervisionato è spesso applicato nell'analisi esplorativa dei dati, nella riduzione della dimensionalità e in sistemi di raccomandazione.

Apprendimento semi-supervisionato (Semi-supervised Learning)

L'apprendimento semi-supervisionato combina dati etichettati e non etichettati durante l'addestramento. Di solito, si dispone di una piccola quantità di dati etichettati e di una grande quantità di dati non etichettati. L'algoritmo semi-supervisionato utilizza questo piccolo set di dati etichettati per guidare la classificazione e l'estrazione delle caratteristiche sul più ampio dataset non etichettato. Questo approccio sfrutta la grande mole di dati non etichettati senza richiedere un enorme sforzo manuale di etichettatura.

L'apprendimento semi-supervisionato è particolarmente utile quando raccogliere dati etichettati è difficile o costoso, migliorando la precisione rispetto al solo apprendimento non supervisionato.

Apprendimento per rinforzo (Reinforcement Learning)

L'apprendimento per rinforzo è un metodo in cui l'algoritmo impara autonomamente attraverso un sistema di ricompense e penalità interagendo con l'ambiente. A differenza dell'apprendimento supervisionato, il modello non riceve coppie dati-risposta predefinite, ma sperimenta diverse azioni e riceve un feedback (ricompensa o penalità) basato sul successo di tali azioni.

Nel tempo, le azioni che portano a risultati positivi vengono "rafforzate" (reinforce), aiutando il modello a imparare strategie ottimali per raggiungere gli obiettivi prefissati. L'apprendimento per rinforzo è spesso utilizzato per addestrare AI a giocare, controllare robot o insegnare a veicoli autonomi.

Ad esempio, un modello può imparare a giocare a scacchi giocando molte partite da solo e ricevendo punti quando vince. Un esempio famoso è il sistema IBM Watson, che ha utilizzato l'apprendimento per rinforzo per decidere quando rispondere e quanto puntare, vincendo il quiz televisivo Jeopardy! nel 2011.

Come funziona il Machine Learning

Il Machine Learning si basa sui dati. Innanzitutto, il sistema deve raccogliere un grande volume di dati diversificati 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 può imparare in modo errato e produrre risultati inaccurati.

Ad esempio, più i dati sono puliti e rappresentativi, più il modello apprende efficacemente, ma i dati devono essere preprocessati (pulizia, normalizzazione, ecc.) per essere pronti all'addestramento.

1. Raccolta e Preprocessing 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. Questa fase richiede molto tempo ma è cruciale 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 preprocessati vengono inseriti nel modello per apprendere ottimizzando una funzione di perdita. Durante l'addestramento, i parametri del modello vengono regolati per ridurre l'errore di previsione sul dataset di training.
3. Valutazione e implementazione: Dopo l'addestramento, il modello viene testato su dati nuovi (dataset di test) per valutarne la qualità. Le metriche comuni includono accuratezza, precision, recall o F1-score, a seconda del 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.

Applicazioni pratiche del Machine Learning

Il machine learning è ampiamente applicato nella realtà, da utilità quotidiane familiari a settori tecnologici avanzati. Ecco alcuni esempi rappresentativi di applicazioni ML:

• AI generativa (Generative AI): Questa è una tecnologia ML che consente di creare nuovi contenuti (testi, immagini, video, codice sorgente, ecc.) basati sulle richieste dell'utente. I modelli di AI generativa (come i grandi modelli linguistici) apprendono da enormi quantità di dati per comprendere le richieste e generare contenuti automaticamente. Esempio: ChatGPT è un'applicazione AI generativa famosa, capace di rispondere a domande o redigere testi secondo le indicazioni dell'utente.

• Riconoscimento vocale: Il machine learning aiuta i computer a comprendere la voce umana e convertirla in testo. Questa tecnologia di Speech Recognition utilizza modelli di apprendimento automatico (spesso combinati con l'elaborazione del linguaggio naturale) per riconoscere e trascrivere la voce. Le applicazioni pratiche includono assistenti virtuali su smartphone (come Siri, Google Assistant) che eseguono comandi vocali, o la dettatura vocale per facilitare l'interazione con i dispositivi.

• Chatbot e assistenza clienti: Molti chatbot su siti web e social network sono dotati di machine learning per rispondere automaticamente alle domande frequenti (FAQ), supportare la consulenza sui prodotti e interagire con i clienti 24/7. Grazie al ML, i chatbot possono comprendere l'intento delle domande degli utenti e fornire risposte appropriate, imparando da ogni conversazione per migliorare il servizio. Questo aiuta le aziende a risparmiare risorse umane e migliorare l'esperienza cliente (ad esempio assistenti virtuali e chatbot di e-commerce che suggeriscono prodotti e rispondono immediatamente ai dubbi).

• Visione artificiale (Computer Vision): Questo campo del ML consente ai computer di "vedere" e comprendere il contenuto di immagini o video. Gli algoritmi di computer vision spesso utilizzano reti neurali convoluzionali (CNN) per riconoscere caratteristiche visive, rilevare oggetti, classificare o riconoscere pattern nelle immagini. Le applicazioni sono molteplici: dal tag automatico delle foto sui social network, al riconoscimento facciale su smartphone, fino alla diagnostica medica per immagini (ad esempio rilevamento di tumori in radiografie) e ai veicoli autonomi (che riconoscono pedoni, segnali stradali, ecc.).

• Sistemi di raccomandazione (Recommender System): Questi sono algoritmi ML che analizzano il comportamento degli utenti per fornire suggerimenti personalizzati in base ai gusti individuali. Ad esempio, basandosi sulla cronologia di visione o acquisto, il sistema suggerisce film o prodotti che potrebbero interessare. E-commerce e servizi di streaming (Netflix, Spotify...) utilizzano ML per personalizzare i contenuti mostrati, migliorando l'esperienza utente e incrementando le vendite.

• Rilevamento frodi: Nel settore finanziario e bancario, il machine learning viene impiegato per individuare rapidamente transazioni fraudolente o anomale. I modelli ML possono essere addestrati su dati di transazioni note come fraudolente (apprendimento supervisionato) per riconoscere segnali tipici di frode. Inoltre, combinati con tecniche di rilevamento anomalie, i sistemi ML possono segnalare transazioni "anormali" rispetto alle abitudini usuali per ulteriori controlli. Grazie al ML, banche e società di carte di credito rilevano tempestivamente le frodi, riducendo perdite e rischi per i clienti.

(Inoltre, il ML ha molte altre applicazioni come: controllo automatico nelle fabbriche (robotica), analisi della supply chain, previsioni meteorologiche, analisi dei dati genetici in biologia, ecc. Lo sviluppo del ML sta aprendo nuove possibilità in quasi tutti i settori.)

Vantaggi e svantaggi del Machine Learning

Come tutte le tecnologie, il machine learning presenta vantaggi significativi ma anche alcuni limiti. Comprendere questi aspetti ci aiuta a utilizzare il ML in modo efficace e evitare rischi potenziali.

Vantaggi

• Capacità di individuare pattern in grandi dati: Il ML può scoprire modelli e tendenze nascoste in enormi quantità di dati che sarebbero difficili da rilevare per gli esseri umani. Ciò consente alle aziende di estrarre informazioni dai "big data" per prendere decisioni più accurate.

• Automazione e riduzione della dipendenza dall'uomo: I sistemi ML possono apprendere e migliorare gli algoritmi di analisi con minima supervisione umana. Basta fornire dati di input e il modello si "monta" e regola automaticamente i parametri interni per ottimizzare i risultati. Questo permette di automatizzare compiti complessi (come classificazione e previsione) in modo continuo senza dover programmare manualmente ogni caso.

• Miglioramento nel tempo e personalizzazione dell'esperienza: A differenza dei software tradizionali (con prestazioni fisse), i modelli di apprendimento automatico migliorano la precisione con l'aumentare dei dati. Ad ogni nuovo addestramento, il modello apprende dall'esperienza e fa previsioni migliori. Questo consente ai sistemi ML di adattarsi a ogni utente – ad esempio suggerendo contenuti sempre più in linea con i gusti personali – e migliorare l'esperienza utente nel tempo.

Svantaggi

• Dipendenza dalla qualità dei dati: I modelli ML richiedono grandi quantità di dati di addestramento che devono essere precisi, diversificati e non distorti. Se i dati sono di scarsa qualità, i risultati saranno scadenti (principio "garbage in, garbage out"). Inoltre, raccogliere e gestire grandi volumi di dati richiede infrastrutture di storage e calcolo potenti, che possono comportare costi elevati.

• Rischio di apprendimento errato o risultati distorti: I modelli ML possono commettere errori gravi se i dati di addestramento sono insufficienti o non rappresentativi. In alcuni casi, con dataset troppo piccoli, l'algoritmo può trovare una regola apparentemente "matematicamente valida ma completamente errata" nella realtà. Questo porta a previsioni fuorvianti o errate, con impatti negativi sulle decisioni basate su di esse. Perciò è fondamentale verificare con attenzione l'affidabilità dei risultati ML, soprattutto quando i dati di input sono limitati.

• Mancanza di trasparenza: Molti modelli ML complessi (specialmente quelli di deep learning) funzionano come una "scatola nera", rendendo difficile spiegare perché il modello ha prodotto una certa previsione. Ad esempio, una rete neurale profonda con milioni di parametri può avere alta precisione, ma è difficile capire quali caratteristiche hanno portato alla decisione. Questa mancanza di spiegabilità è un problema in settori che richiedono giustificazioni delle decisioni (come finanza o medicina). Al contrario, modelli più semplici (ad esempio alberi decisionali) sono più trasparenti e verificabili, poiché è possibile seguire la logica delle decisioni – un vantaggio che le reti neurali "scatola nera" non offrono.

>>> Clicchi per saperne di più:

Cos'è l'AI ristretta e l'AI generale?

Differenze tra: AI, Machine Learning e Deep Learning

In sintesi, il Machine Learning (apprendimento automatico) è una tecnologia chiave nell'era dei big data. Permette ai computer di apprendere e migliorare le capacità predittive nel tempo senza programmazione dettagliata passo dopo passo. Grazie a ciò, il ML è stato e continua a essere ampiamente applicato nella vita quotidiana e nell'industria, da assistenti virtuali intelligenti a sistemi automatizzati avanzati.

Come detto, "il Machine Learning è lo strumento che aiuta l'uomo a sfruttare appieno" il valore dei dati nell'era digitale, aprendo molte opportunità per applicazioni tecnologiche intelligenti nel futuro.