Il Machine Learning permette ai computer di imparare dall’esperienza. Utilizza sofisticati algoritmi per “apprendere” da enormi volumi di Big Data. Più sono accessibili i dati, maggiore è la capacità di apprendimento.
L’apprendimento automatico rappresenta una delle aree fondamentali dell’intelligenza artificiale e si occupa della realizzazione di sistemi e algoritmi che si basano su osservazioni come dati per la sintesi di nuova conoscenza.
Nel machine learning i dati rivestono un ruolo importantissimo, certe volte ancora più importante della tecnologia stessa, perché sono la reale fonte di conoscenza che la macchina utilizza per apprendere, questo è uno dei motivi per il quale il machine learning si è diffuso solo nell’ultimo decennio, sebbene le metodologie alla base abbiamo mezzo secolo.
L’apprendimento può avvenire catturando caratteristiche di interesse provenienti da esempi, strutture dati o sensori, per analizzarle e valutarne le relazioni tra le variabili osservate.
Nel mondo reale il machine learning è già ovunque. Nel marketing è utilizzato per la classificazione del target potenziale o attuale; nei sistemi di posta elettronica per l’individuazione di messaggi di spam; in sicurezza per il riconoscimento facciale e per individuare potenziali frodi.
Usufruiamo di sistemi addestrati tramite machine learning quando viene eseguita una ricerca su Google, o ci avvaliamo dei suggerimenti delle ricerche correlate, oppure se usiamo i comandi vocali dello smartphone, ma anche nelle automobili autonome che guidano o parcheggiano da sole.
Il sistema di apprendimento automatico è anche dietro ai suggerimenti dei prodotti o servizi raccomandati, come quelli impiegati da siti web famosi come Amazon, eBay o YouTube.
“La conoscenza – osservano i vertici di Atlantica Digital S.p.A. – è senza dubbio l’asset più importante per acquisire un vantaggio competitivo, soprattutto in un’epoca caratterizzata dal cambiamento, dalla globalizzazione e dall’intensificarsi della competizione in qualsiasi settore”.
Il machine learning utilizza un approccio totalmente differente rispetto alla programmazione classica. In pratica parte dall’input e dall’output, lascia che sia la macchina a comprendere le relazioni tra questi e infine dà come risultato l’algoritmo. In questo caso si parla di apprendimento supervisionato.
In altri casi invece utilizza solo l’input, inducendo l’output dalla struttura dell’input, in questo secondo caso si parla di apprendimento non supervisionato. Tutto questo avviene in due fasi: apprendimento e predizione.
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