Machine Learning: alla scoperta dell'apprendimento automatico

Cos’è il Machine Learning? Una definizione generale

Apriamo l’articolo ponendo le basi per una migliore comprensione dell'argomento che tratteremo, quindi partiremo da una semplice definizione di ML:

Il Machine Learning, o apprendimento automatico, è un sottocampo dell'intelligenza artificiale (AI) che permette ai computer di apprendere e migliorare le proprie prestazioni senza essere esplicitamente programmati.

In breve,questo significa che invece di ricevere istruzioni rigide, i sistemi di Machine Learning vengono "allenati" su grandi quantità di dati per identificare modelli, fare previsioni e prendere decisioni in maniera autonoma.

L’apprendimento automatico si basa su algoritmi complessi che possono elaborare e analizzare enormi moli di dati, individuando schemi e relazioni nascoste che sarebbero invisibili all'occhio umano.

Questa capacità di apprendere dai dati permette ai sistemi di Machine Learning di adattarsi e migliorare nel tempo, diventando sempre più performanti nei diversi campi di applicazione che stanno trovando.

Prima di presentare quelli che sono i concetti chiave del ML, ecco delle prime caratteristiche che possono aiutarci a comprendere cos’è e come funziona il Machine Learning:

• Apprendimento automatico: i sistemi migliorano autonomamente con l'esperienza e i dati, riuscendo ad applicare quanto appreso a situazioni simili tra loro. Molto spesso, dall’analisi di nuove correlazioni tra pattern, questi sistemi riescono a giungere a nuove ed interessanti intuizioni;

• Predizione: i modelli di ML sono utilizzati per fare previsioni su dati futuri, fornendo quindi dei possibili scenari futuri che permettono di prendere decisioni informate o di valutare differenti situazioni. Infatti, partendo da analisi di dati storici, questi sistemi sono in grado di attuare ciò conosciamo come analisi predittiva;

• Adattamento: questi sistemi di Machine Learning non si limitano a memorizzare dati e regole statiche, ma imparano e si adattano continuamente a nuove situazioni e a dati in continua evoluzione. Questo significa che sono in grado di assicurare elevate performance anche in contesti incerti.

I pilastri del Machine Learning: quali sono?

Ci sono delle caratteristiche chiave che, ovviamente, hanno contribuito a rendere il machine learning una tecnologia sempre più diffusa.

In effetti, dai social media agli istituti bancari, oggi - anche inconsciamente - interagiamo continuamente con sistemi basati sul ML.

Perché? Perché, grazie ai concetti che fondano il Machine Learning, questa tecnologia dimostra una grande adattabilità a settori e comparti di mercato totalmente differenti tra loro.

Ecco alcuni pilastri fondamentali che costituiscono, in generale, il Machine Learning:

Apprendimento automatico: supervisionato, non supervisionato e rinforzo

Iniziamo approfondendo ciò che riguarda l’apprendimento automatico citato nella prima parte dell’articolo, in quanto ne esistono tre differenti modalità:

• Apprendimento supervisionato: il sistema viene addestrato su un set di dati già etichettato, dove ogni dato ha una precisa associazione con l'output desiderato. Ad esempio, l'algoritmo impara a riconoscere le immagini di gatti basandosi su un set di immagini già etichettate come "gatto" o "non gatto";

• Apprendimento non supervisionato: in questo caso, il sistema procede con un’analisi di dati non etichettati, cercando di identificare modelli e strutture nascoste. Ad esempio, l'algoritmo potrebbe raggruppare automaticamente i clienti in base alle loro abitudini di acquisto;

• Apprendimento per rinforzo: infine, abbiamo il caso in cui il sistema apprende attraverso l'interazione con un ambiente, ricevendo premi o penalità in base alle sue azioni. Ad esempio, un robot impara a giocare a un videogioco ricevendo punti per le mosse vincenti e perdendo punti per quelle sbagliate.

Questi differenti paradigmi vengono adottati, come approfondiremo a breve, per la risoluzione di diverse e specifiche problematiche.

Dati di allenamento, apprendimento e predizione

Il processo di sviluppo di un modello predittivo può essere suddiviso in tre fasi principali: dati di allenamento, apprendimento e predizione.

Ciascuna di queste fasi svolge un ruolo cruciale nel garantire che il modello sia accurato e affidabile.

Di seguito, descriviamo ciascuna di queste fasi essenziali:

• Dati di allenamento: un set di dati utilizzato per insegnare al sistema come svolgere un compito. I dati forniti devono essere di alta qualità, accurati e rappresentativi del problema da affrontare;

• Apprendimento: il sistema analizza i dati di allenamento per identificare modelli e costruire un modello predittivo. Questa fase può richiedere calcoli complessi e un tempo di elaborazione significativo;

• Predizione: Infine, il sistema utilizza il modello appreso per fare previsioni su nuovi dati non visti in fase di allenamento. Ad esempio, l'algoritmo potrebbe utilizzare un modello per classificare una nuova immagine secondo etichette prestabilite, come l’esempio precedente di “gatto” e “non gatto”.

Machine Learning: Classificazione vs Regressione

Iniziare a conoscere il vasto mondo del Machine Learning significa anche entrare in contatto con concetti di natura tecnica, come quello di modellazione predittiva.

Lo scopo della modellazione predittiva è l’analisi dei dati storici con l’obiettivo di realizzare previsioni accurate mediante appositi algoritmi.

Ciò presuppone che, in base allo specifico problema da risolvere, c’è bisogno di applicare l'algoritmo e la tecnica giusta.

Scopriamo qui due delle tecniche più conosciute e applicate nel contesto della modellazione predittiva:

Algoritmi di Classificazione nel Machine Learning

La classificazione è una tecnica utilizzata per assegnare etichette a dati in base a categorie predefinite.

Questo approccio è particolarmente utile quando l'obiettivo è prevedere un risultato discreto, ovvero appartenente a una classe specifica. Ad esempio, i modelli di classificazione sono comunemente utilizzati per:

• Macchine a supporto vettoriale (SVM): utilizzano iperpiani per separare i dati in classi diverse;

• Regressione logistica: sebbene il nome possa trarre in inganno, anche questo rientra nella classificazione. Infatti, utilizzata per problemi di classificazione binaria, genera un output probabilistico che può essere convertito in una classe discreta mediante una soglia predefinita.

• Alberi di decisione: utilizzano un modello a struttura ad albero per prendere decisioni basate sui valori degli attributi.

Algoritmi di Regressione nel Machine Learning

La regressione, invece, è utilizzata quando l'obiettivo è prevedere un valore continuo.

Questa tecnica è fondamentale in situazioni in cui è necessario stimare una quantità numerica.

Esempi comuni di applicazione della regressione includono:

• Previsioni Finanziarie: predire i prezzi delle azioni o il rendimento di investimenti;

• Valutazione Immobiliare: stimare il prezzo di una proprietà basato su variabili come dimensioni, posizione e numero di stanze;

• Analisi di Tendenza: prevedere le vendite future basandosi su dati storici;

Inoltre, gli algoritmi di regressione più comuni includono:

• Regressione Lineare: modella la relazione tra la variabile dipendente e una o più variabili indipendenti con una linea retta;

• Regressione Polinomiale: estende la regressione lineare per catturare le relazioni non lineari tra le variabili;

• Regressione Quantile: stima i quantili condizionali di una variabile di risposta anziché la sua media, fornendo una visione più completa della distribuzione dei dati. È particolarmente utile quando si desidera analizzare la variabilità in differenti parti della distribuzioneed è robusta ai valori anomali.

In sintesi, entrambe le tecniche appena descritte risultano fondamentali perché permettono di trasformare dati grezzi in previsioni utili, solo che la classificazione risulta utile se l’output è una categoria discreta, mentre la regressione se si tratta di un valore continuo.

Inoltre, in entrambi i casi, questi modelli non solo aiutano a prendere decisioni basate sui dati, ma anche a migliorare l'efficienza operativa e a risolvere problemi complessi in vari settori.

Campi di applicazione del Machine Learning

Il Machine Learning si sta insinuando in numerosi settori di mercato, permeando diversi aspetti della nostra vita quotidiana.

Dunque, ecco alcuni esempi concreti che dimostrano l'impatto significativo di questa tecnologia se applicata all’interno della propria azienda.

1. Ottimizzazione dei processi aziendali:

• Analisi dei dati di performance: identificare inefficienze, colli di bottiglia e aree di miglioramento nei processi aziendali attraverso l'analisi di dati operativi e finanziari;

• Automazione di attività ripetitive: automatizzare compiti manuali e ripetitivi, come l'estrazione di dati da report o la compilazione di documenti, liberando tempo per attività più strategiche;

• Previsione della domanda: prevedere la domanda di prodotti o servizi per ottimizzare la produzione, la gestione delle scorte e la pianificazione delle risorse umane.

2. Miglioramento del customer service:

• Analisi del sentiment dei clienti: comprendere le opinioni, i feedback e le emozioni dei clienti attraverso l'analisi di recensioni, conversazioni social e altri dati di interazione;

• Chatbot intelligenti: implementare chatbot in grado di rispondere alle domande dei clienti in modo automatico e personalizzato, migliorando l'esperienza del cliente e riducendo i costi di assistenza;

• Segmentazione dei clienti: segmentare i clienti in base a caratteristiche, comportamenti e esigenze per offrire un servizio più personalizzato e mirato.

3. Sviluppo di nuovi prodotti e servizi:

• Analisi di mercato e trend: identificare nuove opportunità di mercato, trend emergenti e preferenze dei consumatori attraverso l'analisi di dati di mercato e social media;

• Sviluppo di prodotti personalizzati: creare prodotti e servizi personalizzati in base alle esigenze e alle preferenze individuali dei clienti, utilizzando tecniche di Machine Learning;

• Previsione del successo di un prodotto: prevedere il successo di un nuovo prodotto o servizio sul mercato basandosi su dati storici e modelli di Machine Learning.

Conclusioni

Il machine learning è una tecnologia promettente, i cui futuri sviluppi potrebbero rivoluzionare ulteriormente numerosi aspetti della nostra vita lavorativa e quotidiana.

Infatti, siamo consapevoli che adottare questa tecnologia non solo significa ottimizzare la gestione o l’elaborazione insight per la propria azienda, ma anche esplorarne il potenziale per costruire un mondo interconnesso e collaborativo.