Cos’è il Machine Learning?

L’ apprendimento automatico, detto anche machine learning, è un argomento di cui si parla tanto ultimamente. Volendo darne una definizione breve, potremo dire che si tratta del modo in cui i computer elaborano le informazioni. Vediamo perché è importante.

Il machine learning è presente in molti ambiti della nostra vita quotidiana. Per esempio, quando navighiamo le mappe di Google, o controlliamo la casella di posta, riceviamo informazioni molto precise grazie soprattutto al lavoro di elaborazione dati fatto dalle macchine.

Ma cos’è esattamente, e da quanto tempo esiste?

Le Origini del Machine Learning

I principali sviluppi nella storia dell’ apprendimento automatico sono due.

Il primo, iniziato con il pioniere dell’intelligenza artificiale Arthur Samuel, risale al 1959, anno in cui coniò il temine machine learning.

Secondo la definizione dell’ingegnere del MIT Arthur Samuel, l’apprendimento automatico era un “campo di studio che dà ai computer la possibilità di apprendere senza essere programmati esplicitamente“. Samuel era impegnato a creare la sua macchina: un robot capace di battre anche il più grande campione di scacchi umano.

Il secondo importante sviluppo nell’apprendimento automatico è stato Internet, la Rete delle reti.

machine learning network

L’avvento di Internet ha permesso la raccolta di una quantità enorme di dati, in un modo che prima era impensabile. L’unica cosa da fare, con così tante informazioni prontamente disponibili era una sola: organizzare i dati in modo comprensibile. Ecco qui il ruolo più importante del machine learning.

Big Data è la Componente Fondamentale del Machine Learning.

Big data è una quantità pantagruelica di dati, che comprende tutte le informazioni raccolte da social media, motori di ricerca e persino dai microfoni e dalle telecamere dei telefonini.

Sono gli algoritmi a gestire questa vasta raccolta di informazioni in modo che la tecnologia possa imparare a prevedere le nostre azioni future e a trovare soluzioni alle problematiche di domani.

Uno degli esempi più noti, è la funzione utilizzata da Amazon per suggerire ai suoi clienti quali prodotti acquistare. Basandosi sulle abitudini di acquisto di milioni di persone, riesce a consigliare altri prodotti a cui potremmo essere interessati.

Il machine learning ordina le informazioni raccolte per formulare dei modelli e prevederne di nuovi.

L’apprendimento automatico è diverso dall’apprendimento umano. La macchina conosce solo ciò che gli viene detto: un computer non esprime curiosità e non riesce a leggere tra le linee.

Ad esempio, se guardi molti film di fantascienza su Netflix, non c’è da sorprendersi se Stranger Things appare nella tua lista di film consigliati. In realtà, è solo una questione matematica, basata esclusivamente sui dati in possesso di Netflix. Se non hai mai detto a Netflix che ami i documentari, è molto improbabile che il sistema te ne suggerisca uno.

 

Machine Learning nella Quotidiane


L’apprendimento automatico è sempre intorno a noi. Il feed di Facebook, i percorsi suggeriti da Google Maps, i filtri antispam della casella e-mail e persino la sicurezza delle nostre informazioni bancarie dipendono tutti dal ciò che i computer imparano dai dati, con un intervento umano ridotto al minimo.

L‘apprendimento automatico imita il modo in cui funziona il cervello umano, producendo sofisticati sistemi chiamati reti neurali. A loro volta, le reti neurali consentono un apprendimento approfondito, un risultato che ha prodotto sistemi informatici che sostituiscono l’intelligenza umana.

Il Machine Learning Gioca un Ruolo Chiave nello Sviluppo dell’Intelligenza Artificiale (AI)


A.I. e l’apprendimento automatico
vengono spesso confusi, ma non sono la stessa cosa. L’intelligenza artificiale è la capacità di una macchina di eseguire compiti intelligenti, mentre l’apprendimento automatico è il processo automatizzato mediante il quale le macchine trovano schemi significativi nei dati. Senza l’apprendimento automatico, l’intelligenza artificiale non sarebbe possibile.

Le applicazioni per l’apprendimento automatico sono potenzialmente infinite. Realtà virtuale, auto senza conducente e intelligenza artificiale sono solo alcune delle innovazioni che rivoluzioneranno la vita sulla terra in un futuro molto prossimo.

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