Machine Learning – La macchina che apprende

Machine Learning – La macchina che apprende

Ormai queste due parole “Machine Learning” le sentiamo ovunque, dai telegiornali alle presentazioni degli smartphone e auto elettriche, ma spieghiamo meglio cosa vuol dire.

È il meccanismo per cui una macchina può migliorare le proprie capacità apprendendo da informazioni esterne.

Quindi imparerà a svolgere determinati compiti migliorando, tramite l’esperienza, le proprie capacità, le proprie risposte e funzioni.

Alla base di questo apprendimento automatico ci sono diversi algoritmi che partendo da un input base sapranno prendere una decisione specifica piuttosto che un’altra o effettuare diverse azioni.

Esistono 3 tipologie di apprendimento automatico per una macchina:

  • Apprendimento Supervisionato, al modello vengono forniti degli esempi con possibili input con i rispettivi output con l’obbiettivo di estrarre una regola per associare input e output corretti;
  • Apprendimento non supervisionato, il modello deve trovare da sé la struttura degli input senza che gli vengano indicati da nessuno;
  • Apprendimento per rinforzo, un modello in cui si interagisce con uno scenario variegato nella quale bisogna raggiungere un obiettivo con aiuto esterno solo per sapere se si è raggiunti l’obbiettivo desiderato.

Le applicazioni di questa tecnologia sono diverse:

  • Riconoscimento Vocale (Features che appartiene a diversi strumenti che permettono di attivare comandi attraverso la propria voce)
  • Applicazioni di Domotica (Strumenti smart che accrescono la propria intelligenza eseguendo i comandi impartiti)
  • Pubblicità traccianti (vengono proposte all’utente pubblicità strettamente collegate ai propri interessi)
  • Motori di ricerca (algoritmi di ricerca approfonditi che estraggono liste di risultati in base alle parole chiave ricercate)
  • Guida autonoma (veicoli senza pilota che grazie alle videocamere e i sensori riescono a capire i pericoli e a guidare in piena autonomia)
  • Giochi di previsione (algoritmi sempre più complicati vengono testati su partite complesse di giochi come il poker, gli scacchi e il backgammon)
  • Prevenzione delle frodi (algoritmi per analisi di clonazione carte di credito)