Machine learning: cos’è, come funziona, tipi ed esempi

Il tuo frigorifero ti dice da solo quando stai per finire il latte? Netflix ti consiglia i film e le serie tv in base ai tuoi gusti? La pubblicità che ti viene proposta sui social media ti sembra creata su misura per te? Tutto questo è possibile grazie al machine learning. 

L’universo della tecnologia sta vivendo una rivoluzione senza precedenti grazie a un campo in continua evoluzione. Negli ultimi anni, il machine learning ha guadagnato sempre più importanza, trasformando radicalmente la nostra percezione e interazione con la tecnologia. 

Ma cosa significa davvero “machine learning” e come incide sul nostro quotidiano?

Il machine learning è un ramo dell’intelligenza artificiale che consente alle macchine di apprendere autonomamente dai dati, migliorando le proprie performance nel tempo senza essere esplicitamente programmate. 

In altre parole, le macchine non solo eseguono compiti specifici, ma imparano da esperienze passate per migliorare continuamente le proprie prestazioni. Questo concetto potrebbe sembrare astratto, ma il suo impatto si riflette in molteplici aspetti della nostra vita quotidiana.

In questo articolo vogliamo esplorare il vasto mondo del machine learning, svelando i suoi segreti e mettendo in luce come questa tecnologia stia plasmando il futuro, nonché il nostro presente. Dalla comprensione di base di cosa sia il machine learning fino a come funziona concretamente, ci addentreremo nei meandri di questa disciplina rivoluzionaria. Ma, prima di tutto, cerchiamo di capire bene cos’è il machine learning e qual è il suo legame con l’ormai onnipresente intelligenza artificiale. 

Cos’è il machine learning

Il machine learning, traducibile in italiano come “apprendimento automatico”, è una branca dell’intelligenza artificiale (IA) che si concentra sullo sviluppo di algoritmi e modelli che consentono ai computer di apprendere dai dati. 

Mentre l’intelligenza artificiale in generale è un campo più ampio che si occupa di creare sistemi in grado di eseguire compiti che richiedono intelligenza umana, il machine learning rappresenta una specifica metodologia attraverso la quale i computer acquisiscono la capacità di apprendere e migliorare.

Invece di essere programmati per eseguire un compito specifico, i sistemi di machine learning utilizzano l’esperienza passata per migliorare la propria performance in modo autonomo.

L’idea fondamentale è quella di fornire ai computer la capacità di apprendere dai dati e trarre conclusioni senza essere programmati per svolgere un compito specifico. Questo processo di apprendimento è guidato dai dati, che alimentano gli algoritmi di machine learning per identificare modelli e trend, adattandosi e migliorando nel tempo.

Esistono diversi approcci al machine learning, ma l’aspetto più importante da comprendere è proprio che nel machine learning i programmatori non devono continuamente intervenire sul software. Programmato una volta, è in grado di evolversi in autonomia senza bisogno di metterci continuamente le mani.

In sintesi, il machine learning rappresenta una potente leva tecnologica che consente ai computer di apprendere autonomamente dai dati, apportando un’impressionante gamma di applicazioni in settori come l’elaborazione del linguaggio naturale, la visione artificiale, la diagnosi medica e molto altro.

Come funziona il machine learning

Il machine learning funziona identificando schemi nei dati. I computer vengono addestrati su un set di dati di input e output. Il set di input è costituito da dati che il computer deve imparare a elaborare, mentre il set di output è costituito dai risultati desiderati. Il computer utilizza questi dati per identificare schemi che possono essere utilizzati per predire l’output per nuovi dati di input.

Ecco una panoramica generale del processo:

• Raccolta dei dati: il primo passo è raccogliere un ampio set di dati che sarà utilizzato per l’addestramento del modello, questi dati devono essere rappresentativi del problema che il modello dovrà risolvere;
• Preparazione dei dati: i dati raccolti possono contenere rumore o informazioni non rilevanti, quindi vengono puliti, normalizzati e organizzati in un formato adatto per l’addestramento;
• Selezione del modello: si seleziona il tipo di modello di machine learning che si adatta meglio al problema in base alla natura dei dati e al tipo di compito da eseguire (classificazione, regressione, clustering, ecc.);
• Divisione dei dati: il set di dati viene diviso in un insieme di addestramento, utilizzato per insegnare al modello, e un insieme di test, per valutare le sue prestazioni su dati mai visti prima;
• Addestramento del modello: il modello di machine learning viene esposto al set di addestramento, dove impara a riconoscere modelli e relazioni nei dati per regolare i parametri;
• Validazione e ottimizzazione: il modello viene testato sul set di validazione per verificare le sue prestazioni;
• Valutazione del modello: viene infine valutato sul set di test, che contiene dati non visti durante l’addestramento;
• Predizione: una volta addestrato e valutato, il modello è pronto per fare predizioni su nuovi dati.

Il machine learning è un processo iterativo e spesso richiede aggiornamenti frequenti del modello per mantenere alte prestazioni nel tempo, soprattutto in ambienti in evoluzione.

Tipi di machine learning

Esistono diversi approcci nel machine learning, ciascuno progettato per affrontare tipi specifici di compiti. Vediamo i principali tipi di apprendimento nel dettaglio. 

Apprendimento supervisionato

È il tipo di machine learning più comune. Il computer viene addestrato su un set di dati in cui l’output è già noto. Il computer utilizza questi dati per imparare a predire l’output per nuovi dati di input. 

Esempio: un computer può essere addestrato a riconoscere oggetti in immagini. Il set di dati di addestramento può essere costituito da immagini di oggetti con etichette, come “gatto”, “cane”, “albero”. Il computer utilizza queste immagini per imparare a riconoscere gli oggetti nelle immagini.

Apprendimento non supervisionato

il computer viene addestrato su un set di dati in cui l’output non è noto. Utilizza questi dati per identificare schemi che possono essere utilizzati per classificare o clusterizzare i dati. 

Esempio: un computer può essere addestrato a classificare i dati in gruppi simili. Il set di dati di addestramento può essere costituito da dati di diverse fonti come dati demografici, dati di acquisto o dati di social media. 

Apprendimento semi-supervisionato

Combina l’apprendimento supervisionato e non supervisionato. In questo tipo di apprendimento, il computer viene addestrato su un set di dati in cui solo una parte dei dati è etichettata. Utilizza i dati etichettati per imparare a predire l’output per i dati non etichettati. 

Esempio: un computer può essere addestrato a tradurre lingue. Il set di dati di addestramento può essere costituito da un set di dati di traduzioni etichettate e un set di dati di traduzioni non etichettate. Il computer utilizza le traduzioni etichettate per imparare a tradurre le lingue, e utilizza le traduzioni non etichettate per migliorare le sue prestazioni.

Apprendimento per rinforzo

Qui il computer viene addestrato per eseguire un compito in un ambiente dinamico. Il computer riceve un feedback positivo o negativo per le sue azioni, che utilizza per imparare a migliorare le sue prestazioni. 

Esempio: un robot può essere addestrato a camminare. Il robot riceve un feedback positivo quando cammina in modo corretto, e un feedback negativo quando cammina in modo errato. Il robot utilizza questo feedback per imparare a camminare in modo più efficiente.

I vantaggi del machine learning

Il machine learning è così interessante perché offre una serie di vantaggi che hanno contribuito in modo significativo a trasformare molteplici settori. 

Vediamo alcuni dei principali vantaggi del machine learning:

• Automazione dei compiti ripetitivi: può automatizzare compiti ripetitivi e laboriosi, consentendo agli operatori umani di concentrarsi su attività più complesse e creative;
• Apprendimento continuo: i modelli di machine learning possono migliorare continuamente le proprie prestazioni man mano che vengono esposti a nuovi dati, rendendoli più adattabili e in grado di mantenere la loro rilevanza nel tempo;
• Analisi predittiva: il machine learning consente di effettuare analisi predittive, anticipando trend e comportamenti futuri basandosi sui modelli identificati nei dati storici;
• Riconoscimento di pattern complessi: i modelli di machine learning possono identificare pattern complessi nei dati che possono sfuggire all’analisi umana, questo è particolarmente utile in settori come la medicina, la finanza e la sicurezza;
• Personalizzazione: il machine learning è alla base di molte esperienze personalizzate online, come raccomandazioni di prodotti, suggerimenti di contenuti e filtri personalizzati;
• Miglioramento della sicurezza: nei settori della sicurezza informatica, il machine learning è utilizzato per individuare comportamenti anomali che potrebbero indicare minacce o attività fraudolente;
• Risparmio di tempo e risorse: l’automazione delle attività tramite machine learning può portare a significativi risparmi di energia, aumentando così la produttività; 
• Miglioramento nella precisione delle decisioni: nei settori come la medicina e la finanza, il machine learning può assistere nella presa di decisioni più precise e tempestive, basate su analisi dettagliate dei dati;
• Esplorazione e analisi di big data: facilita l’uso di grandi volumi di dati, identificando correlazioni e relazioni complesse che sarebbero difficili da individuare con metodi tradizionali.

In poche parole, il machine learning offre una potente gamma di strumenti che possono trasformare radicalmente il modo in cui le organizzazioni operano.

Machine Learning e Intelligenza artificiale

A volte capita che i termini “machine learning” e “intelligenza artificiale” vengano utilizzati in modo intercambiabile. In realtà, benché appartengano allo stesso gruppo concettuale, identificano situazioni diverse.

L’intelligenza artificiale è un ramo dell’informatica che si occupa della creazione di macchine intelligenti, in grado di apprendere e ragionare come gli esseri umani. L’IA è quindi un campo ampio e diversificato, che comprende una vasta gamma di tecniche e approcci.

Il machine learning è una branca dell’IA che si occupa dello sviluppo di algoritmi che possono imparare dai dati. Stiamo quindi parlando di un sottoinsieme dell’IA.

A sua volta, un sottoinsieme del machine learning è il deep learning, che si basa sull’utilizzo di reti neurali artificiali per apprendere dai dati. Le reti neurali artificiali, come vedremo tra poco, sono modelli matematici ispirati al sistema nervoso umano.

Quindi, riassumendo, l’intelligenza artificiale è un concetto generale che si occupa della creazione di macchine intelligenti. Il machine learning è un metodo specifico per realizzare l’intelligenza artificiale. Il deep learning è un sottocampo del machine learning che utilizza reti neurali artificiali. E le reti neurali nel machine learning sono un tipo di algoritmo ispirato al sistema nervoso umano.

Cosa sono le reti neurali

Le reti neurali sono una componente fondamentale del campo del machine learning e in particolare del deep learning. 

Sono modelli matematici ispirati alla struttura e al funzionamento delle reti neurali biologiche presenti nel cervello umano. Questa ispirazione biologica ha portato allo sviluppo di un’architettura composta da unità chiamate “neuroni artificiali” collegati tra loro.

Ogni neurone artificiale riceve input, applica un’operazione di trasformazione su di essi e produce un output. Questa operazione spesso include la somma ponderata degli input seguita da una funzione di attivazione, che determina se il neurone deve essere attivato o meno.

Le reti neurali sono organizzate in strati di neuroni: una rete tipica ha uno strato di input, uno o più strati nascosti e uno strato di output. Ogni connessione tra neuroni ha un peso che viene regolato durante il processo di apprendimento.

Il processo di apprendimento avviene attraverso l’addestramento della rete su un ampio set di dati. Durante l’addestramento, la rete neurale regola automaticamente i pesi delle connessioni per ridurre l’errore tra le sue previsioni e gli output desiderati.

Quando una rete neurale ha più di uno strato nascosto, si parla di deep neural network (rete neurale profonda), e l’approccio in cui si utilizzano queste reti è chiamato deep learning. Le reti neurali profonde sono particolarmente adatte per l’apprendimento di rappresentazioni complesse e stratificate dei dati.

In generale, le reti neurali sono utilizzate in una vasta gamma di applicazioni tra cui il riconoscimento di immagini, il riconoscimento vocale, la traduzione automatica, il gioco, l’analisi di dati e molto altro. La loro capacità di apprendere rappresentazioni complesse e astratte li rende potenti strumenti in molte discipline.

Settori applicativi del machine learning

Grazie alla sua capacità di analizzare grandi quantità di dati, il machine learning sta conquistando numerosi settori, migliorandone significativamente l’efficienza operativa e offrendo previsioni sempre più precise.

Tuttavia, le sfide sono molto, specialmente per quanto riguarda questi campi:

• Sanità: Deep learning e algoritmi intelligenti sono in grado di analizzare le immagini mediche con un’incredibile precisione, consentendo un’alta personalizzazione del trattamento e il monitoraggio remoto dei pazienti.
  
• Finanza: Le banche e le istituzioni finanziarie usano già ampiamente il machine learning per rilevare frodi e per ottimizzare le operazioni di trading, studiando pattern comportamentali e fluttuazioni di mercato in tempo reale.
  
• Retail: Analizzando i comportamenti di acquisto e le preferenze dei consumatori, gli algoritmi suggeriscono i prodotti più adatti a ciascun cliente. Inoltre, il machine learning aiuta anche nella gestione dell’inventario, prevedendo la domanda e riducendo gli sprechi.
  
• Manifatturiero: Il machine learning entra qui in gioco con la manutenzione predittiva, in grado di pronosticare guasti imminenti e ridurre i tempi di inattività, riducendo i costi di manutenzione.
  
• Logistica e trasporti: Gli algoritmi intelligenti analizzano variabili come il traffico e le condizioni meteo per ottimizzare i percorsi di consegna e prevedono la domanda di prodotti nei magazzini, riducendo i tempi di stoccaggio e migliorando l’efficienza generale del sistema.
  
• Marketing: Studiando il comportamento online degli utenti, i modelli predittivi di machine learning sono in grado identificare gli acquisti futuri, ottimizzando le campagne pubblicitarie in tempo reale.
  
• Agricoltura: Con l’aiuto di droni e sensori, il machine learning monitora la salute delle colture, ottimizza l’irrigazione e prevede le rese dei raccolti. In più, riduce l’uso di pesticidi e fertilizzanti, il tutto decisamente a favore di una maggiore sostenibilità.
  
• Energia: Algoritmi intelligenti sono in grado di prevedere la domanda di energia e ottimizzare l’uso delle risorse, specialmente per quanto riguarda le fonti di energia rinnovabile.

Come il machine learning può aiutare la tua azienda

Le aziende odierne possono sfruttare il machine learning in tantissimi modi diversi per migliorare la propria efficienza e prendere decisioni strategiche più informate. 

Vediamo insieme alcuni modi in cui può essere integrato in azienda: 

• Automazione delle operazioni: può essere utilizzato per automatizzare compiti ripetitivi, aumentando la produttività dei lavoratori; 
• Analisi predittiva: può prevedere comportamenti futuri, ottimizzare la gestione delle risorse e prevenire problemi prima che si verifichino;
• Personalizzazione del cliente: nel settore del marketing e del commercio, il machine learning può essere utilizzato per personalizzare le esperienze dei clienti, fidelizzandoli;
• Gestione della catena di approvvigionamento: può prevedere la domanda, ottimizzando i livelli di inventario e identificando aree di potenziale miglioramento nella logistica;
• Analisi del sentimento: nel campo del social media e del customer service, il machine learning può analizzare il sentimento degli utenti in tempo reale, consentendo alle aziende di rispondere prontamente a feedback positivi o negativi;
• Riduzione delle frodi: i modelli di machine learning possono identificare modelli sospetti o comportamenti anomali nei dati finanziari, riducendo il rischio di frodi e attività illecite;
• Assistenza medica e diagnostica: nel settore della salute, può aiutare a identificare patologie precocemente o fornire suggerimenti per i trattamenti in base all’analisi dei dati clinici;
• Automazione del processo decisionale: può essere utilizzato per migliorare il processo decisionale automatizzando decisioni basate su dati;
• Ottimizzazione delle risorse energetiche: nell’industria energetica, può contribuire a ottimizzare l’uso delle risorse energetiche, migliorando l’efficienza dei processi e riducendo i costi.

L’implementazione del machine learning richiede ovviamente competenze specializzate e una corretta gestione dei dati. Per questo, se hai bisogno di supporto professionale, ti consigliamo una consulenza di Digital Transformation a Milano per modernizzare la tua azienda nel modo giusto. 

Sfide future del machine learning

Il machine learning è potenzialmente in grado di rivoluzionare completamente diversi settori, ma il suo cammino verso la piena maturità non è privo di ostacoli. Le sfide tecniche, etiche e operative sono numerose, e risolverle richiederà tempo e risorse.

In particolare, stiamo parlando di:

1. Qualità e disponibilità dei dati: Il machine learning vive e prospera grazie ai dati, ed è proprio qui che si annidano le difficoltà. Raccogliere grandi quantità di dati di qualità, che siano rappresentativi e accurati, è una vera e propria missione. 

2. Costi computazionali da capogiro: L’addestramento di modelli complessi, in particolare quelli di deep learning, richiede hardware potenti, come le costosissime GPU, e servizi cloud all’avanguardia. Il prezzo di queste risorse è un ostacolo notevole, soprattutto per le piccole imprese o quelle con budget limitati. 

3. Mancanza di interpretabilità: Sebbene il machine learning possa produrre risultati straordinari, spesso è difficile comprendere come i modelli arrivino a determinate conclusioni. Questo diventa un problema, soprattutto in settori delicati come la sanità e la giustizia, dove le decisioni devono essere chiare e comprensibili. 

4. Problemi etici e bias: Anche i modelli di machine learning possono essere influenzati dai pregiudizi umani, che si annidano nei dati con cui sono addestrati. Questo può portare a risultati discriminatori, ad esempio nei processi di selezione del personale, nelle pratiche di concessione di prestiti o persino nelle decisioni legali. 

5. Sicurezza e vulnerabilità: Manipolazioni e attacchi, come quelli che sfruttano input avversi, possono compromettere seriamente l’affidabilità del sistema. E lo stesso vale per la protezione dei dati sensibili, dove la sicurezza deve essere garantita a ogni costo.6. Scalabilità e manutenzione: Non  sono solo i dati che cambiano, ma anche le condizioni operative. La scalabilità è un altro punto critico: quando i modelli crescono, gestirli diventa sempre più complesso. E il rischio è che, senza un attento aggiornamento, possano diventare obsoleti e inefficaci.

Conclusioni

Il machine learning si presenta quindi come una risorsa straordinaria capace di trasformare radicalmente il modo in cui le aziende affrontano le sfide quotidiane. Dall’automazione dei processi alla previsione predittiva, questo potente strumento ha dimostrato di portare efficienza, precisione e innovazione in settori diversi.

La sua applicazione può aprire porte a opportunità senza precedenti per la tua azienda. 

Se desideri sfruttare appieno il potenziale del machine learning e scoprire come potrebbe essere implementato per migliorare specificamente la tua operatività, ti invitiamo a considerare una consulenza dedicata.

La squadra di esperti di Nextre Srl è pronta ad affrontare le tue esigenze specifiche e guidarti attraverso il processo di implementazione del machine learning in modo personalizzato. 

Non perdere l’opportunità di potenziare la tua azienda e di rimanere un passo avanti nella competizione. Chiedici una consulenza oggi stesso e inizia il viaggio verso una trasformazione intelligente e innovativa.