Prima di analizzare nel dettaglio cos’è il Machine Learning e perché può aiutare le aziende a raccogliere, elaborare e sfruttare i dati aziendali in modo più efficace, partiamo dalle basi…
Cos’è l’Intelligenza Artificiale (AI)?
L’intelligenza artificiale (AI) è la capacità delle macchine di riprodurre alcune capacità peculiari dell’uomo, come il pensiero, l’apprendimento, la pianificazione e la creatività.
Il Machine Learning può essere definito come un sottoinsieme dell’intelligenza artificiale (AI) perché utilizza alcuni, ma non tutti, i principi suddetti.
Il termine “intelligenza artificiale” si riferisce generalmente a qualsiasi sistema in grado di imitare l’intelligenza umana, ma esistono molti tipi di AI.
Essa spesso viene distinta tra: Intelligenza artificiale debole o limitata (ANI), con portata funzionalità limitata, Intelligenza Generale Artificiale (AGI), che può essere considerata un clone delle capacità umane e Intelligenza artificiale avanzata (ASI), idealmente con capacità maggiori anche rispetto all’uomo.
L’intelligenza artificiale include quindi al suo interno anche il Machine Learning, che a sua volta includerà il Deep Learning e così via…
Cos’è il Machine Learning (ML)?
Il Machine Learning è definibile come “apprendimento automatico” dei dati.
Rappresenta l’insieme delle tecnologie finalizzate alla creazione di sistemi di apprendimento meccanico e automatico, per migliorare le loro prestazioni sulla base dei dati raccolti.
Il Machine Learning basa la sua funzionalità su algoritmi, ossia processi computazionali sistematici in grado di risolvere un problema in un ragionevole lasso di tempo e attraverso un numero finito di passaggi elementari.
Il Machine Learning è un metodo di analisi dei dati progettato per automatizzare la creazione di modelli analitici.
Tali sistemi sono in continua evoluzione: possono apprendere dai dati, imparare dagli errori e riconoscere modelli nuovi, prendendo decisioni autonomamente, con un intervento umano minimo.
Le soluzioni software di supporto aziendale, come quelle di Broadway Solution, raccolgono infatti i dati in database, appositamente progettati per facilitare il Machine Learning.
Il Deep Learning è – come dicevamo – un’altra forma di intelligenza artificiale, sfruttata all’interno del processo di Machine Learning.
Essa sfrutta algoritmi, disposti secondo reti neurali artificiali, che imitano l’apparato del cervello umano, memorizzando grandi quantità di dati, dati poi in pasto al ML.
Quanti tipi di apprendimento automatico esistono?
Esistono molti metodi per fare Machine Learning, ma 3 sono oggi i principali.
- Supervised Learning o apprendimento automatico supervisionato, che si basa su dati precedentemente etichettati nel set di dati. In questo metodo si utilizzano algoritmi iterativi per aiutare i computer a trovare informazioni “nascoste” senza sapere esattamente dove cercare.
- Unsupervised Learning o apprendimento automatico senza supervisione, che utilizza tecniche di apprendimento automatico, Fornendo al sistema una serie di input, dai quali la macchina può prevedere evoluzioni future.
- L’apprendimento rafforzativo automatico, in cui un computer (agente) impara come eseguire un’attività, attraverso ripetute interazioni in un ambiente dinamico, andando per tentativi.
A cosa serve il Machine Learning?
Tra le molte applicazioni pratiche possibili, il Machine Learning è utile anche per elaborare previsioni su:
- scommesse sportive;
- azioni, criptovalute, derivati.;
- cambiamento climatico;
- livello del mare;
- produzioni agricole;
- riconoscimento della scrittura a mano;
- incendi;
- diagnosi di malattie;
- e molto altro…
