Il Machine Learning (ML), un ramo dell’Intelligenza Artificiale, si focalizza sulla creazione di sistemi capaci di apprendere dai dati. Questi sistemi, invece di essere programmati in modo esplicito, vengono “allenati” attraverso l’uso di grandi quantità di dati e algoritmi, che conferiscono al sistema la capacità di apprendere come svolgere determinate attività.
Origine ed evoluzione del Machine Learning
Il concetto di ML fu introdotto per la prima volta nel 1959 da Arthur Samuel, un pioniere nel campo dell’Intelligenza Artificiale e del Machine Learning. Samuel lo definì come un “campo di studio che dà ai computer la capacità di imparare senza essere esplicitamente programmati”.
Da quel momento, ha subito una rapida evoluzione. Negli anni ’80 e ’90, l’attenzione si è spostata verso l’uso di algoritmi di apprendimento basati su reti neurali. Più recentemente, con l’avvento del Deep Learning, siamo in grado di addestrare modelli con un numero di livelli di rappresentazione precedentemente inaccessibile, alimentando progressi in compiti come il riconoscimento di immagini e il riconoscimento vocale.
Categorie principali
Il Machine Learning può essere suddiviso in tre categorie principali: apprendimento supervisionato, apprendimento non supervisionato e apprendimento per rinforzo.
Apprendimento supervisionato
Nell’apprendimento supervisionato, gli algoritmi vengono addestrati utilizzando un set di dati etichettato. Ogni esempio nel set di dati comprende sia i dati di input che l’output desiderato corrispondente, noto come etichetta. L’algoritmo apprende una funzione che mappa gli input alle etichette corrispondenti. Una volta addestrato, l’algoritmo può utilizzare questa funzione per prevedere l’etichetta per nuovi input non etichettati.
Apprendimento non supervisionato
Nell’apprendimento non supervisionato, gli algoritmi sono addestrati utilizzando un set di dati non etichettato. L’algoritmo deve scoprire la struttura nascosta nei dati senza alcuna indicazione sulle etichette corrette. Questo può includere il raggruppamento dei dati in gruppi simili o la scoperta di anomalie nei dati.
Apprendimento per rinforzo
Nell’apprendimento per rinforzo, un agente apprende come comportarsi in un ambiente eseguendo azioni e ricevendo ricompense o punizioni. L’obiettivo è massimizzare la ricompensa totale.
Applicazioni del Machine Learning
Il Machine Learning ha una vasta gamma di applicazioni, tra cui:
- Riconoscimento vocale: il ML è alla base dei sistemi di riconoscimento vocale come Siri e Alexa.
- Riconoscimento delle immagini: il ML consente ai computer di “vedere” e identificare oggetti nelle immagini.
- Raccomandazioni personalizzate: I sistemi di raccomandazione di Netflix e Amazon utilizzano il ML per suggerire prodotti o film basati sulle preferenze degli utenti.
- Rilevamento delle frodi: Le banche e le società di carte di credito utilizzano il ML per rilevare attività sospette e prevenire le frodi.
Il Machine Learning è un campo in rapida crescita che sta rivoluzionando molti settori. Con la sua capacità di apprendere dai dati e migliorare con l’esperienza sta aprendo nuove possibilità per l’Intelligenza Artificiale.