Cos'è il Machine Learning?
Generiamo sempre più dati ogni giorno con le numerose tecnologie che utilizziamo (smartphone, computer, tablet, smart objects...). Tutti questi dispositivi generano un’ingente quantità di dati. Nel 2020, una persona generava in media 1,7 MB di dati al secondo. L'insieme di questi dati è archiviato in database digitali e rappresenta una fonte di informazioni considerevole: i Big Data. Tuttavia, senza un trattamento adeguato e una strategia di analisi efficace, questa massa di dati resterebbe solo un insieme di byte problematici da raccogliere. È a questo punto che il Machine Learning interviene e permette di utilizzare questi dati.
Cos'è il Machine Learning?
I primi algoritmi di Machine Learning sono stati sviluppati nel 1950. Il Machine Learning, o apprendimento automatico, è sia una tecnologia che una scienza (Data Science) che permette al computer di effettuare un processo di apprendimento senza essere stato preventivamente programmato. Questa tecnica, legata al settore dell'Intelligenza Artificiale (IA), ha lo scopo di evidenziare dei pattern (schemi di ripetizioni statistiche) e di trarne delle previsioni statistiche. Il data mining consiste nell'estrazione di informazioni da una grande quantità di dati e serve da materia prima al Machine Learning affinché metta in evidenza i pattern per la previsione statistica. I Big Data (insieme dei dati prodotti e salvati) sono quindi indissociabili dal Machine Learning. Maggiore è l'insieme di dati trattati che permette di individuare tendenze, tanto più accurate sono le previsioni.
Più precisamente, l’algoritmo di apprendimento applicato consente al computer di rendere più precise le proprie analisi e risposte basandosi su dati empirici provenienti dalla banca dati associata. Per i professionisti, il Machine Learning è un modello di apprendimento di opportunità, in quanto consente loro di trarre vantaggio dalle informazioni generate dalla propria clientela o attività. L'Intelligenza Artificiale rappresenta quindi una sfida importante per avere successo.
Esistono diversi tipi di apprendimento classificati in base ai dati esistenti durante la fase di apprendimento. Se si conosce già la risposta a una data attività, si dice che i dati sono etichettati e si parla di apprendimento controllato. A seconda della natura dei dati, se discreti o continui, si parla di classificazione o di regressione. Se l'apprendimento non avviene passo per passo, con un sistema di ricompensa per ogni attività svolta correttamente, allora si effettua un apprendimento per rafforzamento. Il caso più frequente di apprendimento è l’apprendimento non controllato, che consiste in una ricerca senza etichette. L'obiettivo è prevedere un risultato senza avere risposte note a priori.
Quando si utilizza il Machine Learning?
La potenza e il vantaggio del Machine Learning risiede nella capacità di elaborare un enorme volume di dati, impossibile da trattare per il cervello umano. I settori che recuperano una grande quantità di dati hanno bisogno di una soluzione per trattarli e trarne informazioni utili per prendere decisioni. L'analisi predittiva di questi dati permette di anticipare situazioni precise: questo è il punto di forza del Machine Learning. Prendiamo ad esempio il settore finanziario. Il Machine Learning permette di individuare frodi, comportamenti controversi e altri elementi chiave nel funzionamento delle istituzioni finanziarie.
I dati transazionali che inviamo in misura sempre maggiore servono alle aziende per indirizzare i clienti in base al loro comportamento d’acquisto, individuando delle ripetizioni. I siti che visitiamo online generano anche dati utilizzabili dal Machine Learning per definire le nostre preferenze. E’ quindi evidente che questa tecnica di trattamento dei dati, senza bisogno dell’intervento dell’uomo, è una risorsa importante per le aziende che desiderano sfruttare la massa di informazioni a loro disposizione. Un essere umano non può verosimilmente trarre vantaggio da queste informazioni a causa dell’enorme quantità di dati da elaborare. Prendiamo ad esempio le grandi aziende come Amazon e Google: l'introduzione dell'IA e del Machine Learning nei loro processi è diventata una necessità a causa del flusso di dati utilizzabile che generano.
Con la crescente produzione di dati, sempre più imprese dovranno integrare questa tecnologia nella propria struttura per sfruttare meglio le informazioni a loro disposizione. Prendiamo ad esempio gli smart objects, che sono sempre più presenti nella nostra vita quotidiana. Nel 2019, più di 8 miliardi di smart objects erano parte integrante della società, permettendo di raccogliere sempre più dati sul nostro ritmo di vita, i nostri consumi e le nostre abitudini, basandosi sul riconoscimento vocale. Secondo le stime, tale numero è quintuplicato nel 2020. Tutto ciò rappresenta una massa di informazioni critiche per le aziende e il Machine Learning permette di ricavarne gli elementi utili. Come avrai capito, la posta in gioco è alta. Molte applicazioni sono possibili nella società moderna, come il riconoscimento facciale, i veicoli autonomi, la robotica, le case intelligenti... tutto sta nel sapere come utilizzare questa risorsa in modo adeguato. Questa tecnologia non si rivolge solo agli sviluppatori esperti nel campo dell'IA. Molte aziende stanno intraprendendo l'avventura del Machine Learning scegliendo soluzioni chiavi in mano adatte ai propri obiettivi.
Il funzionamento del Machine Learning
Il funzionamento del Machine Learning si basa sull'”esperienza”. Il computer raccoglie una grande quantità di dati che utilizzerà per analizzare delle situazioni e prevederle. L'obiettivo del processo è che la macchina possa elaborare da sé un "piano interno" che le permetta di individuare gli elementi chiave su cui ci si vuole concentrare. Dovrà "sperimentare" diversi esempi e test per poter progredire: per questo motivo si parla di apprendimento.
Per fare ciò, il computer ha bisogno di dati di apprendimento per allenarsi. L'esplorazione dei dati costituisce la base del funzionamento del Machine Learning. Sono i dati di addestramento (o training data set). Sono inoltre necessari un software e algoritmi di analisi. Infine, serve un ambiente di sviluppo, generalmente un server adatto alle esigenze di calcolo. Esistono diversi tipi di apprendimento che possono variare a seconda che si conosca o meno la risposta ricercata, del tipo di dati analizzati, dell’ambiente di dati considerato e del tipo di analisi effettuata (statistiche, raffronti, riconoscimento di immagini, ecc.). Gli algoritmi di apprendimento differiscono a seconda dell’operazione da realizzare; lo stesso vale per la potenza di calcolo richiesta.
L’apprendimento del computer è in genere suddiviso in due fasi. La prima consiste nell'elaborazione del modello a partire dall'insieme di dati di prova, denominati anche "dati di osservazione". Questa parte consiste nel definire l’attività che si cerca di trattare (individuare la presenza di un elemento in una foto, rilevare una ricorrenza statistica, la risposta al segnale di un sensore, ecc.). Si tratta della fase di test o di “addestramento.” Poi inizia la fase di produzione del modello, che può essere ottimizzata con l’apporto di nuovi dati. Alcuni sistemi possono eventualmente continuare la fase di apprendimento durante la produzione, ma occorre ottenere un feedback sui risultati prodotti per poter garantire l'ottimizzazione del modello e il comportamento della macchina. Altri sistemi invece possono continuare l’apprendimento da soli e diventare autonomi.
La qualità dell'apprendimento dipende da diversi fattori:
- Il numero di esempi pertinenti che il computer può analizzare: più ce ne sono, tanto più accurata è l’analisi dei dati.
- Il numero di caratteristiche che descrivono gli esempi: più sono semplici e precisi (dimensioni, peso, quantità, velocità, ecc.), più l’analisi è rapida e precisa.
- La qualità del database utilizzato: se mancano troppi dati, vi saranno conseguenze sull’analisi. Anche i dati falsi o stravaganti possono compromettere i risultati.
L’algoritmo di previsione sarà più preciso e l’analisi più pertinente se questi elementi sono rispettati al massimo. Una volta che il progetto di apprendimento del computer è stato definito e sono pronti i database, si può avviare il Machine Learning!
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