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Guida al Machine Learning: cos’è, come funziona, applicazioni


Negli ultimi dieci anni, il machine learning e le tecnologie di apprendimento automatico hanno impattato significativamente la vita di ognuno di noi, arrivando a condizionare anche le più semplici attività quotidiane.

Chatbot, applicazioni di traduzione linguistica, riconoscimento vocale e delle immagini, ricerche sul web pertinenti con l’intento di ricerca, ma anche le nostre feed di contenuti sui social media o la raccomandazione di un film sulle piattaforme di streaming in base alle nostre preferenze. Il machine learning oggi è così pervasivo che probabilmente ne facciamo uso più volte al giorno senza neanche accorgercene.

Molti ricercatori pensano che questa tecnologia rappresenti uno dei punti di partenza per compiere progressi verso lo sviluppo di un’intelligenza artificiale a livello umano. Cos’è il machine learning e in che modo può essere sfruttato, quanti modelli di apprendimento automatico ci sono e quali sfide sono connesse a questa rivoluzionaria tecnologia?


Cos’è il machine Learning: definizione e significato

Il machine learning nasce nel 1959 ed è stato inventato dallo scienziato americano e pioniere dell’intelligenza artificiale Arthur Lee Samuel. Questi coniò il termine per la prima volta, definendolo come il campo di studio che dà ai computer la capacità di apprendere senza essere esplicitamente programmati.

Oggi per machine learning si intende la capacità di una macchina di imitare il comportamento e l’intelligenza umani. Questo particolare sottocampo dell’intelligenza artificiale permette, infatti, di eseguire compiti complessi e di risolvere problemi in un modo simile a quello degli umani.

L’espressione inglese machine learning sta, dunque, a significare l’attività di apprendimento automatico tipica delle macchine, rivolta alla creazione di modelli computerizzati in grado di simulare il comportamento intelligente umano attraverso l’esperienza diretta. Ciò significa poter disporre di macchine in grado, per esempio, di riconoscere una scena visiva, comprendere un testo scritto in un linguaggio naturale o di eseguire un’azione nel mondo fisico.


Machine Learning: come funziona?

Gli algoritmi di machine learning vengono generalmente progettati per individuare schemi, classificare oggetti, prevedere risultati e prendere decisioni sulla base di dati acquisiti non necessariamente strutturati. Possono essere impiegati uno alla volta o combinati, così da ottenere una maggiore precisione nei casi in cui vengano forniti dati complessi e più imprevedibili.

Il processo di machine learning inizia con la raccolta e la preparazione dei dati, che possono essere numeri, immagini o testo di ogni tipo e provenienti da diverse fonti; più dati si hanno e migliore sarà l’affidabilità del risultato. Questi dati vengono utilizzati dai programmatori per addestrare i modelli di apprendimento automatico, che possono essere istruiti per rilevare modelli o fare previsioni. Nel corso del tempo tali modelli possono anche essere modificati nei loro parametri, per essere spinti verso risultati più accurati.

Generalmente, la funzione di un sistema di machine learning può essere:

  • Descrittiva: i dati raccolti sono impiegati per spiegare cosa è successo;
  • Predittiva: il sistema utilizza i dati per prevedere cosa accadrà;
  • Prescrittiva: il sistema interpreta i dati per fornire un suggerimento su quale azione intraprendere.


Modelli di Machine Learning

Il machine learning tradizionalmente si articola su tre grandi modelli, basati sullo specifico paradigma di apprendimento e sulla natura del feedback a disposizione del sistema di apprendimento. Ecco i principali tipi di machine learning:

  1. Machine learning supervisionato (Supervised machine learning): i modelli di apprendimento automatico supervisionato sono oggi i più comuni e vengono addestrati con set di dati classificati, che consentono ai modelli di apprendere e diventare più accurati nel tempo. Ne è esempio un algoritmo che viene addestrato con immagini di gatti, tutte classificate da esseri umani, e che apprende da sola i modi per identificare altre immagini di gatti;
  2. Machine learning non supervisionato (Unsupervised machine learning): nell’apprendimento automatico non supervisionato un programma cerca modelli in dei dati non classificati e individua delle tendenze non esplicite. Ad esempio, un programma che esamina i dati sulle vendite online e identifica i diversi tipi di clienti che effettuano gli acquisti e le loro preferenze;
  3. Machine learning per rinforzo (Reinforcement machine learning): l’apprendimento per rinforzo addestra le macchine a intraprendere l’azione migliore, stabilendo un sistema di ricompensa basato sull’utilizzo di feedback positivi o negativi. L’apprendimento automatico per rinforzo può, per esempio, addestrare dei veicoli autonomi a guidare, comunicando alla macchina quando ha preso le decisioni giuste e aiutandola ad apprendere nel tempo le azioni da intraprendere.

Oltre a questi tipi di apprendimento automatico, molti ricercatori nel settore hanno scoperto che i dati non classificati, se utilizzati insieme a una piccola quantità di dati classificati, possono produrre un notevole miglioramento nella precisione dell’algoritmo di machine learning. In questi casi si tende a parlare di machine learning semi-supervisionato (Semi-supervised machine learning).


Differenza tra Machine Learning e Intelligenza Artificiale

Intelligenza Artificiale e Machine Learning sono spesso usati in modo intercambiabile e intesi come sinonimi, ma in realtà fra i due termini intercorre una sottile differenza. Il machine learning è solo uno dei tanti sottocampi dell’intelligenza artificiale, e dà ai computer la capacità di apprendere in maniera automatica senza essere esplicitamente programmati.

Tale ambiguità nell’utilizzo dei due termini deriva dal fatto che negli ultimi anni l’apprendimento automatico è diventato probabilmente il modo più importante con cui l’AI viene applicata. Ecco perché alcune persone usano i termini AI e machine learning quasi come sinonimi: gran parte degli attuali progressi nella prima hanno coinvolto l’apprendimento automatico.


Differenza tra Machine Learning e Deep Learning

La differenza tra machine learning e deep learning sta nel fatto che il deep learning è un sottoinsieme del machine learning. I modelli di deep learning, infatti, utilizzano una serie di livelli connessi che insieme sono in grado di apprendere in modo rapido ed efficiente modelli di previsione complessi.

Il deep learning cerca di simulare il funzionamento del cervello umano ed è strutturato su una maggiore velocità e capacità delle sue previsioni, per consentire ai computer di risolvere problemi più complessi. Tali modelli sono impiegati in una varietà di applicazioni e servizi legati all’intelligenza artificiale, per migliorare i livelli di automazione in attività che precedentemente erano manuali.

Differenza tra deep learning, machine learning e AI

Correlazione tra machine learning, deep learning e AI


Cosa si può fare con il Machine Learning?

Un sondaggio Deloitte del 2020 ha rilevato che il 97% delle aziende sta utilizzando l’apprendimento automatico o prevede di utilizzarlo nei prossimi anni. Altre stanno ancora cercando di determinare come i business possono utilizzare il machine learning in modo vantaggioso e di capire quali problemi è in grado di risolvere. Per questo motivo, a fronte di un incremento degli investimenti delle aziende in questa tecnologia, si è iniziato a parlare di Enterprise Machine Learning.

Dal marketing al commercio online, dalla finanza alla medicina e ai trasporti, i settori di applicazione del machine learning sono disparati e prescindono dalle dimensioni dell’impresa e dal tipo di business. Questa nuova tecnologia è oggi sempre più decisiva per generare nuovo valore per i consumatori, migliorare l’efficienza operativa e supportare i processi di decision making.

Non è un caso che l’apprendimento automatico sia il fulcro dei modelli di business delle tech company più importanti al mondo, come nel caso dell’algoritmo dei suggerimenti di film e serie TV di Netflix, della fruizione dei contenuti nelle feed di Facebook e Instagram o dell’algoritmo di analisi Page Rank grazie al quale Google fornisce i risultati di una ricerca sul web.

Vediamo più nel dettaglio gli esempi di machine learning più diffusi: diverse di queste applicazioni sono riscontrabili anche durante la nostra vita quotidiana.


Machine Learning: esempi pratici

Lo scopo del machine learning è utilizzare gli algoritmi di apprendimento automatico per l’analisi accurata dei big data. Sfruttando tale tecnologia è possibile migliorare l’efficienza di un’attività che coinvolge grandi quantità di dati senza la necessità di input umani manuali, con un impatto positivo in termini di produttività.

Gli algoritmi del machine learning possono avere innumerevoli applicazioni, in una varietà di contesti e settori. Ecco alcuni esempi:

  • Riconoscimento vocale
  • Trascrizione del parlato
  • Traduzione linguistica automatica
  • Analisi predittive del comportamento online
  • Segmentazione della clientela di un’azienda
  • Determinazione dei prezzi dinamici
  • Algoritmi di raccomandazione
  • Riconoscimento di immagini per diagnostica medica
  • Individuazione e prevenzione delle frodi
  • Assistenza virtuale e chatbot
  • Automobili con guida autonoma
  • Riconoscimento di gesture
  • Sentiment analysis
  • Sicurezza informatica
  • Topic recognition


Lavori del futuro: il Machine Learning Specialist

A fronte della diffusione delle tecnologie di apprendimento automatico, il Machine Learning Specialist è, dunque, una figura professionale che sta acquisendo sempre più prestigio nell’ambito dell’informatica e dei nuovi lavori con l’Intelligenza Artificiale. In azienda, l’esperto in machine learning si dedica all’applicazione di algoritmi di apprendimento avanzati per l’analisi dei dati, utilizzando metodi matematico-computazionali sofisticati. La sua principale responsabilità consiste nella creazione e nell’ottimizzazione di modelli di machine learning predittivi del comportamento e di algoritmi intelligenti.

Questa figura è cruciale per le imprese, in quanto contribuisce in modo significativo a migliorare l’efficienza operativa, a effettuare previsioni basate sui dati e a prendere decisioni consapevoli basate su informazioni classificate. Con la crescente importanza dell’Intelligenza Artificiale in diverse industrie, questa professione continuerà a essere sempre più richiesta, offrendo opportunità di carriera promettenti per gli studenti interessati al mondo dell’informatica e delle nuove tecnologie.

LAVORI DEL FUTURO: QUALI SARANNO?

Se a questo punto ti stai chiedendo cosa studiare per avere competenze di machine learning, scopriamo insieme il corso di Laurea in Ingegneria Informatica di LUM.


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Il Corso di Laurea in Ingegneria Informatica per la Transizione Digitale dell’Università LUM rappresenta una scelta cruciale in un’epoca in cui la digitalizzazione sta trasformando profondamente l’industria e l’amministrazione pubblica. Questo percorso di studi è progettato per formare laureati esperti nell’applicazione di tecnologie all’avanguardia come l’intelligenza artificiale, il machine learning, la cybersecurity e l’Internet of Things per ottimizzare i processi produttivi e pubblici.

Le opportunità di carriera per i laureati in Ingegneria Informatica per la Transizione Digitale sono ampie e abbracciano un’ampia gamma di settori, tra cui aziende manifatturiere, servizi, e amministrazioni pubbliche. I futuri professionisti saranno in grado di ingegnerizzare la digitalizzazione dei processi aziendali, migliorare l’efficienza logistica e contribuire alla modernizzazione dell’amministrazione pubblica.

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In breve, la Laurea in Ingegneria Informatica del nostro Ateneo prepara gli studenti a diventare protagonisti della trasformazione digitale nelle aziende di ogni dimensione e settore, aprendo porte a una carriera stimolante e di prestigio.

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