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Che cosa è il Machine Learning (ML)


Premessa per chi già conosce, studia o lavora nel settore dell'intelligenza artificiale: questa definizione di machine learning è stata semplificata e resa più accessibile a chi si avvicina per la prima volta a questo affascinante campo. Nei prossimi articoli esploreremo in maniera più approfondita i concetti chiave e forniremo esempi pratici per una comprensione completa.


Machine Learning
Machine Learning

Benvenuti nel mondo del Machine Learning!

Immaginate un computer in grado di imparare da solo, di migliorare le proprie prestazioni con l'esperienza e di prendere decisioni autonome basandosi su dati complessi. Ecco l'essenza del Machine Learning (ML), una branca rivoluzionaria dell'intelligenza artificiale che sta già trasformando il nostro mondo.


Seppur il termine "apprendimento automatico" possa suonare un po' inquietante, il suo funzionamento si basa su principi matematici e statistici ben definiti. In parole semplici, un algoritmo di machine learning viene "allenato" su un set di dati di esempio, come ad esempio immagini di gatti e cani, per poi essere in grado di riconoscere autonomamente nuovi elementi appartenenti a quelle categorie.


Ma come è possibile tutto questo? Alla base del machine learning ci sono potenti algoritmi che sfruttano la statistica e la probabilità per estrarre conoscenza dai dati. Analizzando i dati di esempio, l'algoritmo identifica schemi e correlazioni che gli permettono di fare previsioni o classificazioni su nuovi dati non ancora visti.


Pensiamo ad un algoritmo di machine learning addestrato per identificare il tumore al seno nelle immagini delle mammografie. L'algoritmo, analizzando migliaia di immagini di mammografie con diagnosi già definite (positive o negative al tumore), impara a riconoscere i pattern tipici di questa malattia. In questo modo, quando gli viene sottoposta una nuova mammografia, l'algoritmo è in grado di stimare la probabilità che la paziente sia affetta da tumore al seno, fornendo un prezioso supporto ai medici nella diagnosi.


Il machine learning non si limita a classificare immagini o fare previsioni. Può essere utilizzato per risolvere una vasta gamma di problemi complessi, come la traduzione automatica, la gestione del traffico, la diagnosi medica, la lotta alle frodi e molte altre ancora.

Con l'avanzare della tecnologia e l'aumento della disponibilità di dati, il machine learning continuerà ad evolversi e ad avere un impatto sempre più significativo sulla nostra vita.

In questo articolo esploreremo le basi del machine learning, i suoi tipi, le sue applicazioni e il suo impatto sulla società. Preparatevi a un viaggio affascinante nel mondo dell'intelligenza artificiale!


Cosa è il Machine Learning ?

Il Machine Learning è una branca dell'intelligenza artificiale.


Questo termine venne usato per la prima volta nel 1959 da un ricercatore americano, il quale aveva supposto che se ad un computer è possibile fornirgli degli esempi accurati e ben lavorati riguardanti un determinato campo ( ad esempio dati riguardanti le case, dati riguardanti cartelle cliniche) allora questo sarebbe stato in grado, tramite algoritmi complessi, di fare delle stime o delle classificazioni su dati che non aveva mai visto, basandosi solo sui dati degli esempi iniziali.


Effettivamente ciò, in parte, è risultato vero.


Una seconda definizione è stata data da Tom Michael Mitchell, direttore del dipartimento Machine Learning della Carnegie Mellon University:

Si dice che un programma apprende dall’ esperienza E con riferimento a alcune classi di compiti T e con misurazione della performance P, se le sue performance nel compito T, come misurato da P, migliorano con l’esperienza E

Questa definizione più "matematica" in altre parole dice che:

se un programma migliora i suoi risultati/performance ( ad esempio la stima del prezzo di una casa) in base alla quantità di esempi su cui si è allenato allora questo programma è in grado di apprendere.


Ma vediamo come sia possibile una tale diavoleria.

Alla base di queste stime e classificazioni basate su grandi datasets ( grandi quantità di esempi, composti da una serie di attributi e un target ) abbiamo la STATISTICA E PROBABILITÀ.

Come appena detto il computer si basa su una serie di esempi, composti da una serie di etichette "indipendenti" che descrivono o classificano una variabile di target, in statistica chiamata variabile "dipendente"


Variabili dipendenti e indipendenti
Variabili dipendenti e indipendenti

Successivamente grazie a complesse formule di probabilità e statistica sugli esempi passati vennero creati modelli matematici dove ad ogni variabile indipendente sarà corrisposto un "peso" per la stima finale.


Ad esempio per quanto riguarda il prezzo di una casa la variabile che ha un peso maggiore, e cioè incide maggiormente, è la Dimensione della casa.


Supponiamo adesso di voler "passare" ad un algoritmo di machine learning due colonne di dati ( le dimensioni della casa e il suo valore ) aventi il seguente formato :


Dimensioni | Prezzo

40 m³ | 50.000$

60 m³ | 70.000$

80 m³ | 100.000$

100 m³ | 120.000$

140 m³ | 250.000$


Dando ora questi dati in pasto al nostro algoritmo

questo genererà una tale correlazione tra la variabile indipendente "dimensioni" e la variabile dipendente "prezzo"


modello ml
modello

La linea rossa che potete vedere indica la crescita dei prezzi delle case sulla base delle loro dimensioni.


Per arrivare a creare questo grafico il computer è partito rappresentando dei punti con coordinate x=le dimensioni della casa e y=il prezzo delle case, per poi cercare una funzione che descrive l'andamento nel grafico di tutti questi punti.


Dopo aver creato tale Modello e data in input una nuova dimensione della casa questo sarà in grado, basandosi sugli esempi precedenti, di fare una stima del prezzo.



I 3 pilastri del Machine Learning:

Il machine learning si basa su tre pilastri fondamentali:

  1. Dati: Sono la materia prima del machine learning. Più dati sono disponibili, migliori saranno le prestazioni dell'algoritmo. I dati possono essere strutturati (ad esempio, database con informazioni su clienti o transazioni) o non strutturati (ad esempio, testo, immagini o video).

  2. Algoritmi: Sono le istruzioni che guidano l'apprendimento dell'algoritmo. Esistono diverse tipologie di algoritmi di machine learning, ognuno con i suoi punti di forza e di debolezza. La scelta dell'algoritmo giusto dipende dal tipo di problema che si vuole risolvere e dai dati disponibili.

  3. Calcolo: Il machine learning richiede una grande potenza di calcolo per elaborare i dati e addestrare gli algoritmi. Con l'avvento del cloud computing e l'aumento della potenza dei computer, il machine learning è diventato più accessibile e scalabile.


Il machine learning e il futuro: un mondo di possibilità

Il machine learning ha il potenziale per rivoluzionare molti aspetti della nostra vita, dal modo in cui lavoriamo al modo in cui interagiamo con il mondo che ci circonda. Ecco alcuni esempi di come il machine learning potrebbe essere utilizzato in futuro:

  • Sanità: Diagnosticare malattie in modo più accurato e precoce, sviluppare nuovi farmaci e terapie personalizzate, migliorare l'assistenza sanitaria per i pazienti.

  • Trasporti: Creare veicoli autonomi, ottimizzare i flussi di traffico, ridurre gli incidenti stradali.

  • Istruzione: Personalizzare l'apprendimento per ogni studente, fornire feedback in tempo reale, automatizzare compiti amministrativi.

  • Ambiente: Monitorare il cambiamento climatico, sviluppare energie rinnovabili, proteggere le specie in pericolo.




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