Le Basi del Machine Learning che Dovresti Conoscere


 
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Noi di Hemargroup operiamo ormai da più di 40 anni nello sviluppo e produzione di componenti elettroniche. Da diversi anni a questa parte, la componente software rispetto a quella hardware ha assunto un ruolo sempre più importante, soprattutto considerando l’avvento dell’intelligenza artificiale e del machine learning.

Oggigiorno sono sempre di più i clienti aziendali e le startup che ci richiedono prodotti che possano compiere azioni o dare risultati in base all’interazione con l’ambiente circostante, apprendendo e migliorandosi costantemente senza l’intervento umano.

In questo articolo vediamo insieme le basi del machine learning che tutti dovrebbero conoscere.

Le Basi del Machine Learning che Dovresti Conoscere

Il machine learning o apprendimento automatico è una branca dell'intelligenza artificiale che utilizza metodi statistici per migliorare progressivamente la performance di un algoritmo per l’identificazione di un modello, uno schema o una struttura nei dati.

Il machine learning è una variante alla programmazione tradizionale nella quale si predispone in una macchina l'abilità di apprendere qualcosa dai dati in maniera autonoma, senza ricevere istruzioni esplicite a riguardo. In alcuni casi è conosciuto come analisi predittiva.

Esistono due metodi:

  • Il primo, indicato come rete neurale, porta allo sviluppo di macchine ad apprendimento automatico in cui il comportamento è appreso da una rete connessa casualmente
  • Il secondo, più efficiente, consiste nel riprodurre l'equivalente di una rete altamente organizzata e progettata per imparare solo alcune attività specifiche richiedendo però la supervisione e la riprogrammazione per ogni applicazione

Il machine learning viene impiegato in quei campi dell'informatica nei quali progettare e programmare algoritmi espliciti è impraticabile; tra le possibili applicazioni citiamo il filtraggio delle e-mail per evitare spam, l'individuazione di intrusioni in una rete o di intrusi che cercano di violare dati, il riconoscimento ottico dei caratteri, i motori di ricerca e la visione artificiale.

Il machine learning è strettamente collegato con la statistica computazionale, che si occupa dell'elaborazione di predizioni tramite l'uso di computer. È anche fortemente legato all'ottimizzazione matematica, che fornisce metodi, teorie e domini di applicazione a questo campo.

Per poter sviluppare un algoritmo di machine learning è necessaria una notevole quantità di dati che devono essere perfettamente affidabili altrimenti le informazioni che ci verranno restituite dopo la computazione potrebbero essere poco attendibili. Da notare che il risultato non è comunque mai attendibile al 100%, nemmeno se i dati immessi sono corretti. Non si può infatti definire a priori la percentuale di attendibilità dei risultati, se non solo dopo che l'algoritmo è stato implementato completamente.

Una volta raccolti i dati verranno poi classificati e ottimizzati in modo da renderli adatti ad essere analizzati dalla macchina. Questa fase può richiedere parecchio tempo a dipendenza delle informazioni che vogliamo ottenere.

In seguito, sarà necessario sviluppare l’algoritmo capace di interpretare i dati e classificarli automaticamente in base a quanto appreso. Dopo averlo ottimizzato esso sarà pronto a ricevere dei nuovi dati mai visti prima.

Speriamo, con questo articolo, di averti dato una panoramica generale del mondo del machine learning.

Se hai ulteriori domande, o vuoi contattarci su una consulenza per un tuo progetto, utilizza il link sottostante.

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