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Machine Learning o apprendimento automatico: Cos’è e come funziona

Fino a qualche anno fa, parlare di Intelligenza Artificiale equivaleva a parlare di fantascienza ma oggi, a seguito dei passi da gigante compiuti dalla tecnologia, termini come Artificial Intelligence o Machine Learning diventano realtà sempre più concrete all'interno della nostra società e cambiano radicalmente il nostro modo di intendere il lavoro, il mercato, la vita stessa.
Con questo articolo ci focalizzeremo sul Machine Learning tentando di capire in che modo le intelligenze artificiali o i computer possano apprendere e migliorarsi, per poi focalizzarci sulle applicazioni più utili.

Cos'è il Machine Learning

Machine Learning è un termine inglese traducibile in italiano come apprendimento automatico. Come anticipato, con esso si intende l'abilità dei computer di apprendere dalle loro esperienze.
La definizione più famosa all'interno della comunità scientifica è quella dell'americano Tom Michael Mitchell, direttore del dipartimento Machine Learning della Carnegie Mellon University, che riportiamo a seguire:

«si dice che un programma apprende dall'esperienza E con riferimento a alcune classi di compiti T e con misurazione della performance P, se le sue performance nel compito T, come misurato da P, migliorano con l'esperienza E».

In sostanza, il Machine learning consente ai computer di "apprendere" da eventi come il miglioramento, o il peggioramento, delle prestazioni del programma a seguito dello svolgimento di un compito o di un'azione specifica.
Dal punto di vista informatico, invece, il programmatore che usa il linguaggio del machine learning fornisce al programma soltanto dei set di dati, che verranno elaborati dalla macchina attraverso degli algoritmi.

Tali algoritmi sono la base su cui un computer sviluppa una propria logica nel svolgere le funzioni richieste.

Come funziona il machine learning: gli algoritmi

L'algoritmo è alla base del funzionamento del Machine learning. Esso analizza i dati, partendo dal set fornitogli dal programmatore, e utilizzando una logica di tipo induttivo ricava da essi correlazioni, modelli e regole, successivamente, tramite l'osservazione di altri dati, è il computer stesso modificare le proprie "conoscenze" in funzione di ciò che registra.

Tipologie di Machine Learning

Le tipologie o modelli di Machine Learning esistenti si differenziano in base all'approccio e alle tipologie di dati immessi nel computer. Esiste una vera e propria classificazione che abbiamo esposto in maniera sintetica nella seguente tabella:

Modelli di Machine Learning Descrizione
Apprendimento supervisionato - Supervised Learning Al computer vengono forniti set di dati come input e informazioni relative ai risultati da ottenere. Il Sistema dovrà poi identificare una regola generale per collegare dati in ingresso con dati in uscita
Apprentimento non supervisionato - Unsupervised Learning Al computer vengono forniti solo set di dati senza ulteriori indicazioni sul risultato sperato. Il Sistema avrà lo scopo di decodificare schemi e modelli nascosti, identificando negli input una struttura logica
Apprendimento di rinforzo Il computer deve interagire con un ambiente dinamico che gli fornisce dati ed input e raggiungere un obiettivo imparando dai propri errori. Il sistema, in questo caso, registrerà l'esito delle proprie "azioni" tendendo a ripetere quelle con esito positivo
Apprendimento semi-supervisionato Modello ibrido tra l'apprendimento supervisionato e quello non supervisionato, in cui al computer viene fornito un set di dati incompleti con lo scopo di far identificare al sistema le regole e le funzioni per la risoluzione dei problemi e il raggiungimento degli obiettivi

Esempi pratici di Machine Learning

Possiamo citare diversi esempi pratici di machine learning presenti in ogni campo della nostra vita:

  • Tecnologie di riconoscimento vocale degli smartphone;
  • impianti domotici;
  • automobili con guida autonoma;
  • sistemi di elaborazione di big data utilizzati dai motori di ricerca per la creazione delle SERP;

Per quanto riguarda, invece, i professionisti del settore tecnico, il machine learning si sposa alla perfezione con la progettazione e trova applicazioni in settori come ad esempio l'edilizia e il design.
Un modello di progettazione in particolare molto compatibile con il machine learning è il BIM, un modello che, come sappiamo, contiene tutte le informazioni relative al ciclo di vita di un edificio, dalla costruzione alla futura demolizione. In questo caso, un sistema intelligente che sappia processare la grande mole di dati e apprendere da essa, potrebbe arrivare a soluzioni di progettazione ottimali.

Corsi di formazione sul Machine Learning

Il Machine Learning si configura, dunque, come una materia dai notevoli sbocchi sul mondo del lavoro ma, allo stesso tempo, molto complessa. L'acquisizione iniziale di conoscenze e competenze solide e il continuo aggiornamento per stare al passo con l'evoluzione tecnologica sono due fattori di cui i professionisti che si affidano al machine learning non possono fare a meno.
Un modo comodo ed efficace per ottenere e coltivare tali conoscenze è quello di frequentare un corso di formazione specifico, come i corsi machine learning online proposto da Pedago.it.
Il percorso formativo affronta sia il lato teorico che quello tecnico della materia, approfondendoli entrambi in due corsi distinti, ma con lo scopo comune di fornire ai corsisti una preparazione a 360°.
I corsi nello specifico sono i seguenti:

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