Machine Learning: cos’è, come funziona, quali sono i tipi e utilizzi

Siamo tutti abituati a dispositivi sempre più intelligenti che prevedono le nostre esigenze, come piattaforme musicali che suggeriscono i brani perfetti o fotocamere che riconoscono i volti. 

Vi siete mai chiesti come questo sia possibile?

Queste funzionalità sono rese possibili dal machine learning, una tecnologia straordinaria che sta cambiando il modo in cui interagiamo con i dispositivi e analizziamo i dati.

Il machine learning, o apprendimento automatico, è un ramo dell’intelligenza artificiale che permette ai computer di apprendere dall’esperienza e migliorare nel tempo, senza bisogno di essere programmati per ogni singolo compito.

Ma cosa significa davvero, e come funziona nella pratica?

In questo articolo, esploreremo i fondamenti e il funzionamento del machine learning, scoprendo come questa tecnologia impara dai dati e i diversi tipi di modelli utilizzati, come i modelli supervisionati, non supervisionati e di rinforzo. 

Introdurrò i vantaggi e gli svantaggi di questa tecnologia, con una panoramica completa degli utilizzi quotidiani che già migliorano le nostre vite, ma anche delle prospettive future. 

Che siate appassionati di tecnologia o professionisti in cerca di nuove soluzioni innovative, questa guida vi offrirà una visione chiara e accessibile dell’impatto e del potenziale di questa tecnologia in continua evoluzione.

Cos’è il Machine Learning

Il Machine Learning è un insieme di tecniche che permette al software di adattarsi e apprendere autonomamente senza essere preventivamente programmato per ogni specifica attività ^[1].

Come parte integrante dell’intelligenza artificiale, si focalizza sulla costruzione di sistemi in grado di apprendere dai dati, identificare schemi e prendere decisioni con un intervento umano minimo o nullo^[1].

Definizione e concetti chiave

Arthur Samuel, uno dei pionieri in questo campo, descrive il machine learning come la “capacità di imparare senza essere esplicitamente programmato” ^[1] .

In pratica, si tratta di un processo con cui i computer possono migliorare le prestazioni senza essere esplicitamente programmati per farlo ^[2], analizzando i dati e utilizzando algoritmi per formulare previsioni o decisioni basate su nuove informazioni.

Invece di seguire istruzioni predefinite, questi sistemi apprendono autonomamente, evolvendosi nel tempo. ^[2]

Differenze tra ML, AI e Deep Learning

L’intelligenza artificiale (AI) è un campo vasto che comprende il machine learning come una delle sue sotto-discipline ^[2].

Mentre ogni algoritmo di machine learning è una forma di AI, non tutte le applicazioni di AI utilizzano il machine learning ^[2].

Il deep learning è una sottocategoria specializzata del machine learning che si basa su reti neurali profonde, algoritmi ispirati al funzionamento del cervello umano ^[2].

È particolarmente potente per compiti che richiedono la comprensione di grandi quantità di dati non strutturati, come il riconoscimento di immagini e l’elaborazione del linguaggio naturale ^[2].

Importanza del Machine Learning oggi

Nel contesto attuale, sempre più orientato all’AI e alla robotica, vi è una fortissima domanda di competenze scientifiche e digitali in ambiti come data science, big data, cloud, IoT, sicurezza informatica, apprendimento automatico e deep learning ^[3].

L’intelligenza artificiale e il machine learning rappresenteranno il fulcro tecnologico della prossima generazione grazie a innovazioni come la computer vision, l’elaborazione del linguaggio naturale e l’advanced analytics ^[3].

Già ora gli effetti sinergici di queste tecnologie stanno accelerando la competitività delle imprese in modo esponenziale ^[3].

Ambito dei casi d’uso

Il machine learning trova applicazione in numerosi settori, tra cui ^[2]:

• Manutenzione predittiva nell’industria.
• Sistemi di raccomandazione in piattaforme di streaming.
• Riconoscimento del linguaggio naturale in assistenti vocali.
• Sistemi di riconoscimento delle immagini.
• Supporto decisionale in vari settori industriali.

Le sfide del machine learning

Nonostante il suo potenziale, il machine learning presenta ancora diverse sfide, tra cui ^[2]:

• Algoritmi AI distorti che possono favorire un particolare gruppo sociale o etnico.
• Preoccupazioni sulla privacy dei dati raccolti senza esplicito consenso.
• Assenza di trasparenza dovuta alla complessità degli algoritmi.
• Questioni di governance e responsabilità in caso di errori.
• Scelte di architettura scadenti che impattano prestazioni e scalabilità.

Secondo Gartner, soltanto il 53% dei progetti di AI passa dal prototipo alla produzione reale, sia per queste problematiche sia perché oltre la metà delle aziende non dispone dell’esperienza tecnica, della competenza e degli strumenti adeguati a realizzare sistemi intelligenti su larga scala ^[3].

Come funziona il Machine Learning

Il Machine Learning permette ad un computer di apprendere e migliorare le proprie prestazioni senza essere esplicitamente programmati per farlo ^[2].

Invece di seguire istruzioni predefinite, i sistemi di machine learning analizzano i dati e, tramite algoritmi, imparano a fare previsioni o prendere decisioni basate su nuove informazioni ^[2].

Il processo di apprendimento

In pratica, un algoritmo di Machine Learning esplora i dati (sia da un set di addestramento già etichettato, sia in maniera autonoma) per individuare correlazioni e pattern generando modelli predittivi ^[4]. Utilizzando un approccio induttivo, la macchina osserva un determinato campione di dati, ne ricava delle regole e successivamente adatta le sue conoscenze man mano che elabora nuovi dati  ^[4].

Ad una miglior qualità e varietà dei dati corrisponde una maggior probabilità da parte dell’algoritmo di formulare previsioni attendibili ^[4].

Questo spiega la fondamentale importanza del training set, il primo data set con cui viene addestrato l’algoritmo ^[4].

Algoritmi e modelli principali

Nel corso degli anni sono stati sviluppati moltissimi algoritmi di machine learning, oltre cento ufficialmente riconosciuti dalla letteratura scientifica, ognuno con le proprie caratteristiche e i propri obiettivi analitici ^[4]. Tra i più diffusi troviamo:

• Regressione lineare: utilizzata per prevedere un valore numerico sulla base di altre variabili di input ^[4].
• Regressione logistica: utilizzata per prevedere il valore di una variabile binaria in base ad altre variabili di input ^[4].
• Naïve Bayes: basato sul teorema di Bayes, presuppone che la presenza o l’assenza di una particolare caratteristica in un documento non sia correlata alla presenza o all’assenza di altre caratteristiche ^[4].
• K-nearest neighbour: classifica un oggetto in base alla sua vicinanza rispetto ad altri oggetti noti ^[4].
• Albero decisionale: rappresentazione grafica di un insieme di regole decisionali e delle loro conseguenze ^[4].

Fasi di training, validazione e test

Quando si parla di machine Learning si parla spesso di addestramento (in inglese train o training) ^[5]. Questo perché i vari modelli studiano i dati che noi gli passiamo estraendo pattern e ricorrenze utili ^[5]. Ma come vengono presentati i dati ai modelli?

A questo punto entrano in gioco tre fasi fondamentali: Train, Validation, Test ^[5].

• Train Set: i dati del train o training set sono i dati che verranno utilizzati esclusivamente in fase di addestramento del modello ^[5].
• Validation Set: serve per validare i risultati ottenuti nel training set. Se le performance fossero scarse, dovremmo andare a modificare gli iperparametri del modello e ripartire con il train ^[5].
• Test Set: una volta che il modello riuscirà ad avere delle buone performance sul train set e soprattutto sul validation set, possiamo testare il modello su altre osservazioni che il modello non ha mai visto, osservazioni che fanno parte del Test Set ^[5].

Solitamente, una buona prassi è quella di utilizzare 70% dei dati per il train, il 20% per il validation e il 10% per il test ^[5]. Non sono naturalmente delle proporzioni obbligatorie, si può giocare con questi valori ^[5].

Tipi principali di Machine Learning

I tre principali paradigmi del machine learning sono: l’apprendimento supervisionato, l’apprendimento non supervisionato e l’apprendimento per rinforzo ^[1].

Apprendimento supervisionato

L’apprendimento supervisionato è un approccio del machine learning che prevede l’impiego di algoritmi informatici addestrati per migliorare la loro efficienza fino a rilevare i pattern e le relazioni tra i dati di input e le etichette di output dei data set ^[6]. L’obiettivo è dare un senso ai dati nel caso di una richiesta specifica, rendendolo estremamente indicato per problemi di classificazione e regressione ^[6].

Le principali tipologie di apprendimento supervisionato sono ^[6]:

• Algoritmi di classificazione: mirano a ordinare i dati di input in un determinato numero di categorie in base ai dati etichettati grazie ai quali sono stati addestrati. Esempi: alberi decisionali, foresta casuale, regressione logistica.
• Algoritmi di regressione: prevedono la produzione di una relazione numerica tra i dati di input e i dati di output. Esempi: regressione lineare, regressione non lineare, algoritmi bayesiani.
• Reti neurali: l’apprendimento viene migliorato costantemente grazie al progressivo avvicinamento, a livello di accuratezza degli output, agli obiettivi previsti.

Apprendimento non supervisionato

A differenza dell’apprendimento supervisionato, l’apprendimento non supervisionato utilizza dati non etichettati ^[7].

Gli algoritmi lavorano da soli per scoprire relazioni tra i dati a disposizione, senza output predefiniti ^[7].

Questa tipologia di algoritmi consente di scoprire anche relazioni inaspettate nei dati ^[6].

Le categorie fondamentali di algoritmi senza supervisione sono ^[7]:

• Clustering: i dati di input sono raggruppati in diversi cluster in base alla similarità delle loro caratteristiche. Esempi: K-Means, Hierarchical clustering, DBSCAN.
• Associazione: consentono di associare le variabili in grandi database secondo relazioni predefinite. Esempio: algoritmo A-Priori.
• Riduzione della dimensionalità: in presenza di un numero elevato di dati di input, permettono di estrarre le caratteristiche più importanti o di combinare i dati di partenza per ottenere componenti separate. Esempio: PCA (Principal Component Analysis).

Apprendimento per rinforzo

L’apprendimento per rinforzo si concentra sulla risoluzione di problemi di decisioni sequenziali, in cui l’azione da compiere dipende dallo stato attuale del sistema e ne determina quello futuro ^[8].

La qualità di un’azione è data da un valore numerico di ricompensa, ispirata al concetto di rinforzo, che ha lo scopo di incoraggiare comportamenti corretti dell’agente ^[8].

Questo tipo di apprendimento è solitamente modellizzato tramite i processi decisionali di Markov e può essere effettuato con diverse tipologie di algoritmi, classificabili in base a ^[8]:

• utilizzo di un modello che descriva l’ambiente;
• modalità di raccolta dell’esperienza (in prima persona o da parte di terzi);
• tipo di rappresentazione degli stati del sistema e delle azioni da compiere (discreti o continui).

La scelta dell’algoritmo di machine learning più adatto va effettuata da personale esperto in materia e dotato di una comprovata esperienza nelle situazioni specifiche che si presentano nel contesto di situazioni analitiche reali, legate a casi concreti da risolvere ^[6].

Vantaggi e svantaggi del machine learning

Il machine learning offre numerosi vantaggi in vari ambiti e settori di attività ^[9].

L’apprendimento continuo è in grado di migliorare la precisione nel tempo, rilevando sottili modelli e tendenze non evidenti al fine di condurre a previsioni più rigorose e risultati affidabili ^[9].

Automatizzando compiti ripetitivi e laboriosi, questa tecnologia libera tempo e risorse, permettendo di riorientare gli sforzi verso attività a più alto valore aggiunto ^[9]. Inoltre, questo sistema riduce gli errori umani e migliora l’efficienza della produzione ^[9].

Il machine learning fornisce approfondimenti basati sui dati raccolti (raccomandazioni, previsioni o scenari basati su modelli e analisi dettagliate) e consente di affinare le strategie di marketing o vendita ^[9].

Personalizza le interazioni con l’utente in base alle abitudini individuali dei clienti e migliora il loro coinvolgimento, soddisfazione e fedeltà ^[9].

L’apprendimento automatico è anche uno strumento adatto al rilevamento delle frodi, in grado di fornire una risposta rapida e di rafforzare la protezione dell’azienda ^[9].

Infine, ottimizza i processi operativi identificando inefficienze, colli di bottiglia e opportunità di miglioramento, oltre ad ottimizzare le prestazioni dei sistemi, delle reti e dei modelli regolando i parametri ^[9].

Tuttavia, il machine learning presenta anche alcuni svantaggi e sfide da considerare:

• Il bisogno di dati di alta qualità. Il machine learning richiede ampi set di dati completi e di alta qualità per ottenere risultati precisi e affidabili ^[9]. Acquisire tali dati è costoso e richiede spesso notevoli sforzi in termini di raccolta, pulizia e preparazione ^[9]. I dati non devono essere distorti, incompleti o non rappresentativi, altrimenti i risultati saranno falsati ^[9] .
• Preoccupazioni sulla privacy e sulla sicurezza. L’utilizzo di un gran numero di dati solleva preoccupazioni sulla privacy e sulla sicurezza ^[9]. Lavorare con dati sensibili richiede misure di sicurezza adeguate per proteggere questi dati da violazioni della privacy o accessi non autorizzati ^[9].
• La gestione del sovra addestramento e del sotto addestramento. Il sovra addestramento si verifica quando un modello è troppo complesso e si adatta troppo strettamente ai dati di training, mentre il sottoaddestramento quando il modello è troppo semplice ^[9]. Tecniche come la convalida incrociata, la regolarizzazione e la sintonizzazione degli iperparametri consentono di ottenere un equilibrio ottimale ^[9].
• L’interpretabilità dei risultati. Il machine learning talvolta produce risultati vaghi e difficili da interpretare, il che si rivela problematico in ambiti sensibili dove la trasparenza è importante ^[9].
• La selezione appropriata delle caratteristiche. Una cernita giudiziosa delle variabili o attributi più rilevanti riduce la dimensionalità dei dati, elimina gli attributi ridondanti o poco significativi e favorisce modelli più semplici e interpretabili ^[9].

Molti di questi svantaggi possono essere attenuati attraverso una gestione appropriata, una prudente selezione dei dati, una maggiore trasparenza e una particolare attenzione all’etica e alla protezione dei dati ^[9].

Il machine learning rimane uno strumento con molti vantaggi, ma è essenziale comprenderne le limitazioni e tenerne conto ^[9].

Conclusioni

Il machine learning sta trasformando il panorama tecnologico odierno, offrendo soluzioni innovative in molteplici settori.

Dalla manutenzione predittiva nell’industria, ai sistemi di raccomandazione personalizzati, questa tecnologia sta rivoluzionando il modo in cui analizziamo con i dati e prendiamo decisioni.

Sebbene esistano importanti sfide legate alla qualità dei dati e alla privacy, il potenziale del machine learning per migliorare l’efficienza e generare nuove intuizioni rimane immenso.

Guardando al futuro, il machine learning continuerà ad evolversi, aprendo nuove possibilità in campi come la medicina personalizzata, la guida autonoma e l’automazione intelligente.

Per cogliere appieno queste opportunità, sarà essenziale investire nella formazione e nello sviluppo di competenze necessarie in questo campo in rapida crescita. 

FAQs

• Quali categorie esistono nel machine learning? Il machine learning si classifica principalmente in tre categorie: l’apprendimento supervisionato, l’apprendimento non supervisionato e l’apprendimento per rinforzo, ognuno dei quali utilizza tecniche specifiche.
• In che modo opera il machine learning? Il machine learning è una tecnica di analisi che facilita la creazione automatica di modelli analitici. È un ramo dell’intelligenza artificiale che permette ai sistemi di apprendere direttamente dai dati, riconoscere schemi e fare scelte con minima supervisione umana.
• Dove troviamo applicazioni del machine learning nella vita quotidiana? Il machine learning è impiegato in numerosi contesti quotidiani come le interazioni bancarie, gli acquisti online e l’uso dei social media, migliorando l’efficienza, la semplicità e la sicurezza delle nostre esperienze digitali.
• Potresti dare un esempio concreto di utilizzo del machine learning? Un esempio tipico di utilizzo dell’apprendimento non supervisionato nel machine learning include il riconoscimento facciale, l’analisi di sequenze genetiche, le indagini di mercato e la sicurezza informatica, dove l’esperienza della macchina è determinata dalla quantità e dalla qualità dei dati a sua disposizione.

Fonti

[1] https://www.lexia.it/2023/05/03/machine-learning-introduzione-criticita/
[2] https://www.bnova.it/intelligenza-artificiale/machine-learning/
[3] https://gruppoexcellence.com/2022/07/22/intelligenza-artificiale-principali-sfide/
[4] https://www.bnova.it/intelligenza-artificiale/algoritmi-machine-learning
[5]  https://pulplearning.altervista.org/train-validation-test-cosa-sono-e-come-si-usano-nel-machine-learning/
[6] https://www.bnova.it/intelligenza-artificiale/apprendimento-supervisionato/
[7] https://www.ai4business.it/intelligenza-artificiale/unsupervised-learning-cose-ed-esempi-di-apprendimento-non-supervisionato/
[8] https://it.wikipedia.org/wiki/Apprendimento_per_rinforzo
[9] https://www.salesforce.com/it/resources/definition/machine-learning/