Ecco! Questo articolo è destinato esclusivamente al pubblico che non sa che cavolo è il Machine Learning (ML) o in italiano apprendimento automatico? Per quelli che si sentono esclusi quando vedono persone che ne parlano.
Non è necessario che tu provenga affatto da un background TECH. Ti assicuro che dopo aver letto questo articolo avrai abbastanza informazioni per partecipare a discorsi casuali sul Machine Learning.
Cos'è il Machine Learning ?
A partire da una definizione ampia, il Machine Learning è... Una sotto area dell'Intelligenza Artificiale , ed è definito come la capacità di una macchina di imitare il modo umano intelligente di apprendere dai dati. ( Noi utilizziamo il cervello biologico, le macchine utilizzano capacità di calcolo è tantissimi dati elaborati da algoritmi e modelli statistici )
Semplice !
Esempio Pratico di Machine Learning ?
Per fare un esempio, lascia che ti faccia un quiz...
Il tuo obiettivo è quello di indovinare il numero associato al 9 seguendo lo schema dei numeri precedenti. Per favore affinchè tu capisca questo articolo c'è bisogno che non leggi la soluzione senza prima aver provato a capire il numero abbinato a 9.
3 – 9
4 – 16
8 – 64
9 – ? ( Indovina il prossimo senza scorrere )
Non scorrere ...
Scorri solo se hai trovato la risposta...
Non barare....
Come sei arrivato a 81 ???
Questo è esattamente il tipo di comportamento che stiamo cercando di insegnare alle macchine. Stiamo cercando di insegnare alle macchine a "Imparare dall'esperienza" .
Gli algoritmi di apprendimento automatico utilizzano metodi computazionali per "apprendere" le informazioni direttamente dai dati senza fare affidamento su un'equazione predeterminata come modello.
Gli algoritmi migliorano in modo adattivo le loro prestazioni all'aumentare del numero di campioni disponibili per l'apprendimento.
I famigerati algoritmi ML trovano schemi naturali all'interno dei dati, ottengono approfondimenti e predicono l'ignoto per prendere decisioni migliori.
Quali sono i tipi di tecniche di Machine Learning?
Esistono vari tipi di tecniche ML ma a te basta conoscere questi due :
Apprendimento supervisionato
Apprendimento senza supervisione
Non preoccuparti e non spaventarti! Un passo alla volta.
Apprendimento supervisionato:
Trova modelli (e sviluppa modelli predittivi) utilizzando sia i dati di input che i dati di output.
Quindi inizialmente saremmo noi stessi ad abbinare gli Input agli output. Tutte le tecniche di apprendimento supervisionato sono sotto forma di classificazione o regressione .
Classificazione : La classificazione viene utilizzata per prevedere le risposte discrete.
Se un'e-mail è SPAM o NONSPAM? Se l'Italia vincerà i mondiali ? Vince, Perde, SPAM, NONSPAM sono le classi predefinite.
E l'output deve rientrare tra questi a seconda dell'input.
Regressione :
La regressione viene utilizzata per prevedere le risposte continue, per esempio: Andamento dei prezzi di borsa, previsioni del tempo, prezzo degli immobili, numero acquisti prossimo mese sul nostro e-commerce, ecc.
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Apprendimento senza supervisione:
Trova i modelli basati solo sui dati di input. Questa tecnica è utile quando non sei sicuro di cosa cercare. Spesso utilizzato per l'analisi esplorativa di dati grezzi.
La maggior parte delle tecniche di apprendimento senza supervisione sono una forma di analisi dei cluster.
Analisi di gruppo:
In Cluster Analysis, si raggruppano elementi di dati che hanno una certa misura di somiglianza basata su valori caratteristici.
Alla fine quello che avrai è un insieme di diversi gruppi (supponiamo che A — Z tali gruppi). Un Data Item (d1) in un gruppo (A) è molto simile ad altri Data Item (d2 — dx) nello stesso gruppo (A), ma d1 è significativamente diverso dai Data Item appartenenti a gruppi diversi (B — Z) .
Tornando al nostro esempio...
Il nostro quiz è stato un esempio di apprendimento supervisionato — tecnica di regressione. Alcune applicazioni comuni di Machine Learning a cui puoi fare riferimento:
Il tuo assistente personale Siri o Google utilizza ML.
Le previsioni meteorologiche per la prossima settimana vengono fornite utilizzando ML.
Win Predictor in un torneo sportivo utilizza ML.
La diagnosi medica utilizza prevalentemente ML.
E qualcosa con cui saresti familiare, ti sei mai chiesto come mai i siti multimediali ti mostrano consigli e annunci che corrispondono strettamente ai tuoi interessi? Anche loro usano Machine Learning.
Spero che questo articolo ti sia piaciuto. Condividi le tue opinioni e dubbi nella sezione commenti qui sotto. Grazie per averlo letto tutto :)
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