Si sente spesso parlare di Machine Learning e Intelligenza Artificiale, ma cosa sono in realtà questi due elementi e soprattutto a cosa servono?
Facciamo un po’ di chiarezza sul settore, per capire meglio quando ci troviamo di fronte a un esempio di Machine Learning o meno e come sfruttarlo al meglio.
Cos’è il Machine Learning
Il Machine Learning o apprendimento automatico è l’insieme delle tecnologie, volte a creare sistemi di apprendimento meccanico e automatizzato, per migliorare le performance in base ai dati raccolti.
Il Machine Learning si basa su degli algoritmi, ossia un procedimento sistematico di calcolo, in grado di risolvere un problema, attraverso un numero finito di passaggi elementari, in un tempo ragionevole.
Il Machine Learning è quindi un metodo di analisi dei dati, pensato per automatizzare la costruzione di modelli analitici.
Tali sistemi possono imparare dai dati, identificare autonomamente dei modelli e prendere quindi decisioni, evolvendo il sistema e riducendo al minimo l’intervento umano.
Nello specifico, le soluzioni software Broadway Solution, per supportare i flussi di business, raccolgono i dati all’interno di Database, appositamente progettati per poter essere facilmente oggetto di Machine Learning.
ML o AI? Cosa cambia tra Machine Learning e Intelligenza Artificiale
L’intelligenza artificiale (IA) è l’abilità di una macchina di mostrare capacità umane quali ragionamento, apprendimento, pianificazione e creatività.
Il Machine Learning (ML) può essere definito come un sottoinsieme dell’intelligenza artificiale (AI), in quanto sfrutta parte dei principi a essa correlati, ma non tutti.
Esistono infatti più tipi di AI:
- Intelligenza artificiale debole o stretta (ANI), con una gamma limitata di abilità;
- Intelligenza generale artificiale (AGI), considerabile un clone delle capacità umane;
- Super Intelligenza artificiale (ASI), idealmente con più capacità rispetto a un essere umano.
Con il termine “Intelligenza Artificiale” si identificano genericamente tutti i sistemi in grado di imitare l’intelligenza umana.
L’AI include quindi al suo interno il Machine Learning, che a sua volta include il Deep Learning.
Il Deep Learning è un’altra forma di AI, definita come “apprendimento profondo”, in cui gli algoritmi, disposti secondo reti neurali artificiali, sono progettati per emulare l’apparato cerebrale umano, memorizzando una grande quantità di dati, successivamente sfruttati dal ML.
Andando alla pratica, il Machine Learning aiuta l’impresa a raccogliere, elaborare e quindi utilizzare in modo più efficace i dati aziendali raccolti.
La possibilità di ricavare e analizzare un’enorme quantità di dati, in tempi estremamente ridotti, consente di prendere decisioni immediate e precise.
Quanti tipi di Machine Learning esistono?
Esistono diversi tipi di Machine Learning, ma è innanzitutto importante distinguere tra le 2 macro categorie: supervised e unsupervised.
Il Machine Learning supervisionato
Il Supervised Learning (o apprendimento con supervisione) si basa su dati precedentemente etichettati nel dataset.
È un metodo di analisi dei dati che utilizza algoritmi iterativi, per consentire al computer di trovare informazioni “nascoste”, anche senza sapere esplicitamente dove cercare.
In questo tipo di apprendimento, l’errore genera processi di approfondimento e perfezionamento della conoscenza.
Potremmo paragonare questa modalità a un bambino, che impara tramite esempi, sperimentando e acquisendo conoscenza.
Il Machine Learning non supervisionato
L’apprendimento non supervisionato (Unsupervised Learning) o semi-supervisionato (Semi-Supervised Learning) sfrutta invece una tecnica di apprendimento automatico in cui vengono forniti al sistema informatico una serie di input (esperienza del sistema).
Al seguito di una riclassificazione algoritmica, questi vengono quindi organizzati in base alle caratteristiche comuni, per cercare di effettuare ragionamenti e previsioni sugli input successivi e futuri.
Reinforced Learning
Esiste inoltre anche una terza tipologia di Machine Learning, definita come apprendimento per rinforzo.
In questa tecnica di Machine Learning, il computer (agente) impara a svolgere delle attività, tramite ripetute interazioni di tipo “trial-and-error” (andando per tentativi ed errori) con un ambiente dinamico.
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