Machine Learning: cos’è?
Che cos’è il Machine Learning o l’apprendimento automatico?
Man mano che la tecnologia continua ad evolversi e la popolazione mondiale continua a crescere, aumenta anche la quantità di dati generati. La raccolta, l’ordinamento e l’analisi di questi dati può essere un’attività piuttosto dispendiosa in termini di tempo. Tuttavia, tutto questo sta iniziando a cambiare con l’emergere dell’apprendimento automatico, un tipo di informatica che consente ai programmi per computer di apprendere e migliorare da soli.
L’apprendimento automatico è un sottocampo dell’intelligenza artificiale, che è ampiamente definito come la capacità di una macchina di imitare il comportamento umano intelligente. I sistemi di intelligenza artificiale vengono utilizzati per eseguire compiti complessi in un modo simile a come gli esseri umani risolvono i problemi.
Esempio
Prendiamo come esempio il riconoscimento delle immagini
Il riconoscimento delle immagini è un esempio ben noto e diffuso di apprendimento automatico nel mondo reale. Può identificare un oggetto come un’immagine digitale, in base all’intensità dei pixel nelle immagini in bianco e nero o nelle immagini a colori. Avete presente quando negli algoritmi di Instagram vi segnalano le foto di nudo o presunto tale? Bene, in quel caso, probabilmente, per il machine learning avete utilizzato una quantità troppo estesa di rosa.
In questo caso è un apprendimento automatico.
A cosa serve l’apprendimento automatico?
L’apprendimento automatico viene utilizzato nei motori di ricerca di Internet, nei filtri e-mail per eliminare lo spam, nei siti Web per fornire consigli personalizzati, nei software bancari per rilevare transazioni insolite e in molte app sui nostri telefoni come il riconoscimento vocale.
Come funziona?
In passato, i computer erano in grado di fare solo ciò per cui li programmavamo. Ma con l’apprendimento automatico, possiamo creare software che apprendono in modo simile agli esseri umani: acquisiscono conoscenze basate sull’esperienza passata. Invece di dover aggiornare costantemente il codice di questo software, è in grado di migliorare le proprie prestazioni con il passare del tempo.
L’apprendimento automatico può diventare piuttosto complicato, ma ecco come funziona a livello di base. Diciamo che vogliamo un programma in grado di distinguere le immagini di mele e banane. Per prima cosa diamo alcuni esempi etichettati di ciascuno, e cerca modelli in entrambi i frutti e li ricorda. Quindi usa questi ricordi per guardare immagini senza etichetta di mele e banane per determinare cosa sono senza un aiuto esterno.
Come viene utilizzato il machine learning?
Indipendentemente dal fatto che tu te ne renda conto o meno, probabilmente utilizzi il machine learning quotidianamente o almeno sei a conoscenza delle tecnologie che lo utilizzano. Di seguito è riportato un elenco di alcuni esempi trovati in app e dispositivi popolari:
Google utilizza l’apprendimento automatico per migliorare la precisione dei risultati di ricerca.
Il tuo feed di Facebook è programmato per mostrarti post che soddisfano i tuoi interessi e il comportamento passato sui social media.
I consigli che Netflix ti dà sono generati dall’apprendimento automatico.
Le auto a guida autonoma tracciano gli oggetti circostanti e utilizzano questi dati per migliorare le proprie capacità di guida.
Gli assistenti digitali utilizzano l’apprendimento automatico per migliorare la loro tecnologia di riconoscimento vocale.
L’industria medica sta anche sperimentando una varietà di applicazioni, tra cui la previsione della durata della vita, l’organizzazione dei dati dei pazienti e persino la diagnosi di determinate malattie. Raccogliendo dati come raggi X, profili genetici ed esami del sangue, i computer possono essere in grado di diagnosticare disturbi specifici in modo più rapido e sicuro.
Anche il mondo degli affari ha iniziato a incorporare l’apprendimento automatico nelle sue pratiche. Alcune aziende stanno già utilizzando chatbot con funzionalità di apprendimento automatico per migliorare le funzioni del servizio clienti. C’è anche la possibilità di ordinare i ticket di supporto in arrivo per un tasso di risposta più rapido, oltre a velocizzare i processi di assunzione valutando le applicazioni e riprendendo a un ritmo più veloce.
Altre parti stanno semplicemente sperimentando l’apprendimento automatico per vedere cosa possono fare. Potresti aver sentito parlare di recente del termine rete neurale; questo è un tipo specifico di tecnologia di apprendimento automatico che le persone hanno utilizzato per creare progetti interessanti come il popolare Deep Dream e questi nomi di ricette generati dal computer.
Il futuro del machine learning
Sebbene questi numerosi progressi sembrino positivi, c’è anche una crescente preoccupazione sul fatto che l’apprendimento automatico eliminerà i posti di lavoro. Questo dipende dal settore, ma ha il potenziale per sbarazzarsi o cambiare radicalmente una varietà di lavori, inclusi conducenti, banchieri e potenzialmente anche alcuni medici.
Altri hanno espresso preoccupazioni sull’etica dell’apprendimento automatico e su come ha il potenziale per invadere la tua privacy. Ad esempio, non sarebbe difficile per qualcuno creare un programma che raccoglie i tuoi testi o messaggi istantanei e poi si atteggia a te in una conversazione con qualcun altro. Sebbene l’apprendimento automatico possa essere uno strumento molto potente, è importante anche essere consapevoli dei suoi possibili effetti negativi.
