L’apprendimento automatico, noto anche come Machine Learning (ML), rappresenta un’avanzata tecnologica di grande impatto, la cui utilità si manifesta in numerosi ambiti.
Il machine learning è strettamente connesso all’intelligenza artificiale (IA) e al deep learning. Nell’era attuale, caratterizzata da un rapido progresso tecnologico, il machine learning ci offre la capacità di anticipare gli sviluppi futuri e di adattare le nostre strategie in modo più efficace.
Questo approccio ci svincola dai metodi manuali, permettendo l’automazione di quasi tutte le attività. Diversi algoritmi di apprendimento automatico sono stati concepiti per svolgere compiti specifici, in grado di risolvere problemi complessi e ridurre significativamente i tempi di lavoro.
Esempi di applicazione includono il gioco degli scacchi, l’elaborazione di dati, interventi chirurgici, la selezione di prodotti ottimali da una lista della spesa, e molte altre attività.
In questo articolo, esploreremo in dettaglio gli algoritmi e i modelli di machine learning.
Iniziamo!
Che cos’è l’apprendimento automatico?
L’apprendimento automatico è una disciplina o una tecnologia che consente alle macchine (come i computer) di sviluppare la capacità di apprendere e adattarsi autonomamente. Ciò avviene tramite l’uso di modelli statistici e algoritmi, senza la necessità di una programmazione esplicita.
Di conseguenza, le macchine sono in grado di emulare comportamenti umani. L’apprendimento automatico è una branca dell’Intelligenza Artificiale che consente alle applicazioni software di affinare la loro accuratezza nelle previsioni e nell’esecuzione di compiti. Questo miglioramento continuo è possibile grazie all’analisi dei dati e all’apprendimento dall’esperienza.
Data la rapida evoluzione delle tecnologie informatiche, l’apprendimento automatico di oggi si distingue notevolmente dalle sue versioni passate. L’apprendimento automatico dimostra la sua validità in diversi settori, dal riconoscimento di modelli all’apprendimento teorico per lo svolgimento di compiti specifici.
Grazie all’apprendimento automatico, i computer apprendono dai calcoli precedenti, fornendo decisioni e risultati ripetibili e affidabili. In sostanza, l’apprendimento automatico è una scienza in continua espansione.
Nonostante molti algoritmi siano in uso da tempo, la recente capacità di applicare automaticamente calcoli complessi a grandi volumi di dati, in modo sempre più rapido e iterativo, rappresenta una significativa evoluzione.
Alcuni esempi di successo sono:
- Sistemi di raccomandazione online che offrono sconti e suggerimenti personalizzati, come quelli utilizzati da Netflix e Amazon.
- Le auto a guida autonoma di Google, che hanno suscitato grande interesse.
- Sistemi di rilevamento delle frodi e suggerimenti per la loro prevenzione.
E molti altri.
Perché è necessario l’apprendimento automatico?
L’apprendimento automatico è un concetto fondamentale che ogni azienda dovrebbe implementare nelle proprie applicazioni software. Consente di comprendere meglio il comportamento dei clienti, i modelli operativi aziendali e altri aspetti cruciali. Inoltre, supporta lo sviluppo di prodotti all’avanguardia.
Molte aziende leader, tra cui Google, Uber, Instagram e Amazon, hanno integrato l’apprendimento automatico come componente centrale delle loro operazioni. In particolare, le industrie che gestiscono grandi quantità di dati riconoscono l’importanza dei modelli di machine learning.
Le organizzazioni sono in grado di operare in modo più efficiente grazie a questa tecnologia. Settori come i servizi finanziari, il settore pubblico, la sanità, il commercio al dettaglio, i trasporti e l’industria petrolifera utilizzano modelli di apprendimento automatico per fornire risultati più vantaggiosi ai clienti.
Chi utilizza l’apprendimento automatico?
Oggi, l’apprendimento automatico trova applicazione in numerosi settori. Uno degli esempi più noti è il sistema di raccomandazione utilizzato su piattaforme come Instagram, Facebook e Twitter.
Facebook utilizza l’apprendimento automatico per personalizzare l’esperienza degli utenti nei feed di notizie. Se un utente si sofferma spesso su specifici tipi di post, il sistema di raccomandazione inizierà a mostrare più contenuti di quella categoria.
Il sistema di raccomandazione analizza il comportamento online degli utenti attraverso i loro modelli di interazione. Il feed di notizie si adatta automaticamente in base alle azioni dell’utente.
Molte aziende utilizzano concetti simili ai sistemi di raccomandazione per ottimizzare i loro processi aziendali critici. Alcuni esempi sono:
- Software CRM (Customer Relationship Management): utilizza modelli di apprendimento automatico per analizzare le e-mail dei visitatori e segnalare al team di vendita i messaggi più importanti a cui rispondere immediatamente.
- Business Intelligence (BI): i fornitori di analisi e BI utilizzano questa tecnologia per individuare punti dati, modelli e anomalie rilevanti.
- Human Resource Information Systems (HRIS): impiega modelli di apprendimento automatico per filtrare le candidature e identificare i candidati più adatti per una posizione specifica.
- Auto a guida autonoma: gli algoritmi di apprendimento automatico consentono alle case automobilistiche di riconoscere oggetti o analizzare il comportamento del conducente, fornendo avvisi tempestivi per prevenire incidenti.
- Assistenti virtuali: questi assistenti intelligenti combinano modelli supervisionati e non supervisionati per interpretare il linguaggio e fornire risposte pertinenti.
Cosa sono i modelli di Machine Learning?
Un modello di Machine Learning (ML) è un software o un’applicazione che viene addestrata per identificare e valutare specifici schemi. L’addestramento del modello avviene tramite l’utilizzo di dati e algoritmi, permettendo al modello di apprendere da tali informazioni.
Ad esempio, se si desidera sviluppare un’applicazione in grado di riconoscere le emozioni attraverso le espressioni facciali, è necessario fornire al modello diverse immagini di volti con etichette che indicano le emozioni corrispondenti. Una volta addestrato il modello, è possibile utilizzarlo nell’applicazione per determinare facilmente lo stato d’animo dell’utente.
In termini più semplici, un modello di machine learning è una rappresentazione semplificata di un processo. È un metodo efficiente per prendere decisioni o fornire raccomandazioni ai consumatori. Il funzionamento del modello si basa su approssimazioni.
Ad esempio, quando si disegna o si costruisce un globo, gli viene data la forma di una sfera, sebbene il globo reale non sia perfettamente sferico. In questo caso, la forma sferica è un’approssimazione utile per rappresentare un oggetto complesso. I modelli ML funzionano in modo simile.
Ora, esploriamo i vari modelli e algoritmi di apprendimento automatico.
Tipi di modelli di Machine Learning
I modelli di machine learning si suddividono in tre categorie principali: supervisionati, non supervisionati e per rinforzo. L’apprendimento supervisionato e non supervisionato si articolano ulteriormente in diverse sottocategorie. Esaminiamo ciascuna di esse nel dettaglio.
#1. Apprendimento supervisionato
L’apprendimento supervisionato è un modello di apprendimento automatico basato sull’addestramento di una funzione che associa un input a un output. Ad esempio, in un set di dati in cui sono presenti due variabili, l’età come input e l’altezza come output.
Attraverso un modello di apprendimento supervisionato, è possibile prevedere l’altezza di una persona in base alla sua età. Per una migliore comprensione, è utile esplorare le sottocategorie di questo modello.
#2. Classificazione
La classificazione è un’attività di modellazione predittiva molto utilizzata nel campo dell’apprendimento automatico, in cui l’obiettivo è assegnare un’etichetta a un dato di input. Richiede un set di dati di addestramento contenente numerosi esempi di input e output, dai quali il modello apprende.
Il set di dati di addestramento viene impiegato per determinare il modo più efficace per associare gli input alle etichette di classe specificate. Il set di dati di addestramento rappresenta il problema, contenendo un gran numero di esempi di output.
La classificazione è utilizzata in diversi contesti, come il filtraggio dello spam, la ricerca di documenti, il riconoscimento di caratteri manoscritti, il rilevamento di frodi, l’identificazione della lingua e l’analisi del sentiment. L’output in questi casi è discreto.
#3. Regressione
In questo modello, l’output è sempre continuo. L’analisi di regressione è un approccio statistico che modella una relazione tra una o più variabili indipendenti e una variabile dipendente, detta anche variabile obiettivo.
La regressione consente di osservare come cambia la variabile dipendente in relazione alle variabili indipendenti, mentre le altre variabili indipendenti rimangono costanti. Viene utilizzata per la previsione di dati come stipendi, età, temperature, prezzi e altre variabili reali.
L’analisi di regressione è un metodo di “best-fit” che genera una previsione partendo da un set di dati. In termini semplici, si tratta di inserire diversi punti dati in un grafico per ottenere il valore più preciso.
Ad esempio, la previsione del prezzo di un biglietto aereo è un classico caso di regressione.
#4. Apprendimento non supervisionato
L’apprendimento non supervisionato è utilizzato principalmente per trarre inferenze e individuare schemi da dati di input, senza fare riferimento a output con etichette. Questa tecnica viene impiegata per scoprire raggruppamenti e schemi nascosti nei dati, senza la necessità di interventi umani.
Permette di identificare somiglianze e differenze nelle informazioni, rendendola ideale per la segmentazione dei clienti, l’analisi esplorativa dei dati, il riconoscimento di schemi e immagini e le strategie di vendita incrociata.
L’apprendimento non supervisionato viene utilizzato anche per ridurre il numero di caratteristiche di un modello, attraverso il processo di riduzione della dimensionalità, che include due approcci: la decomposizione ai valori singolari e l’analisi delle componenti principali.
#5. Raggruppamento
Il raggruppamento (clustering) è un modello di apprendimento non supervisionato che consiste nel suddividere i punti dati in gruppi. Viene spesso utilizzato per il rilevamento di frodi, la classificazione di documenti e la segmentazione dei clienti.
Gli algoritmi di clustering più comuni includono il clustering gerarchico, il clustering basato sulla densità, il clustering con spostamento medio e il clustering k-medie. Ogni algoritmo è utilizzato per individuare cluster in modo diverso, ma lo scopo è lo stesso in tutti i casi.
#6. Riduzione della dimensionalità
Questo metodo consente di ridurre il numero di variabili casuali prese in considerazione, ottenendo un insieme di variabili principali. In altre parole, la riduzione della dimensione di un set di caratteristiche è chiamata riduzione della dimensionalità. Un algoritmo popolare di questo modello è l’Analisi delle Componenti Principali.
L’aumento eccessivo di input nelle attività di modellazione predittiva può complicare il processo, un problema noto come “la maledizione della dimensionalità”. Questo metodo è spesso impiegato per la visualizzazione dei dati.
#7. Apprendimento automatico per rinforzo
Questo modello è simile all’apprendimento automatico supervisionato. È considerato un modello di apprendimento automatico comportamentale. La differenza principale rispetto all’apprendimento supervisionato è che l’algoritmo non viene addestrato utilizzando dati campione.
Il modello di apprendimento per rinforzo apprende attraverso un processo di tentativi ed errori. Una sequenza di risultati positivi spinge il modello a sviluppare la migliore raccomandazione per un determinato problema. Questo approccio è spesso utilizzato nei giochi, nella navigazione, nella robotica e in altri ambiti.
Tipi di algoritmi di apprendimento automatico
#1. Regressione lineare
L’obiettivo è trovare una retta che meglio si adatti ai dati disponibili. Esistono estensioni del modello di regressione lineare, come la regressione lineare multipla e la regressione polinomiale, che permettono di trovare rispettivamente il piano o la curva che meglio si adattano ai dati.
#2. Regressione logistica
La regressione logistica è simile all’algoritmo di regressione lineare, ma viene utilizzata principalmente per ottenere un numero finito di risultati, ad esempio due. La regressione logistica è preferita alla regressione lineare quando si modella la probabilità dei risultati.
In questo approccio, viene costruita un’equazione logistica in modo che la variabile di output sia compresa tra 0 e 1.
#3. Albero decisionale
Il modello dell’albero decisionale è ampiamente utilizzato nella pianificazione strategica, nell’apprendimento automatico e nella ricerca operativa. È composto da nodi; un maggior numero di nodi si traduce in risultati più accurati. L’ultimo nodo dell’albero decisionale contiene dati utili per prendere decisioni più rapidamente.
Gli ultimi nodi sono anche definiti foglie degli alberi. Gli alberi decisionali sono facili e intuitivi da costruire, ma la loro accuratezza può essere limitata.
#4. Foresta casuale
Questa è una tecnica di apprendimento d’insieme. In termini semplici, si basa sugli alberi decisionali. Il modello di foresta casuale utilizza più alberi decisionali creati da set di dati ottenuti tramite il bootstrap dei dati reali. Ad ogni passo dell’albero, viene selezionato casualmente un sottoinsieme di variabili.
Il modello di foresta casuale seleziona la modalità di previsione di ogni albero decisionale. Affidarsi al modello “maggioranza vincente” riduce il rischio di errore.
Ad esempio, se si crea un singolo albero decisionale e il modello prevede 0 alla fine, non si otterrà un risultato significativo. Ma creando contemporaneamente 4 alberi decisionali, si potrebbe ottenere il valore 1. Questo è il vantaggio del modello di apprendimento con foresta casuale.
#5. Support Vector Machine
Una Support Vector Machine (SVM) è un algoritmo di apprendimento automatico supervisionato, complesso ma intuitivo a un livello basilare.
Ad esempio, se sono presenti due tipi di dati o classi, l’algoritmo SVM individuerà un confine o un iperpiano tra quelle classi di dati e massimizzerà il margine tra i due. Esistono molti piani o confini in grado di separare due classi, ma solo un piano può massimizzare la distanza o il margine tra le classi.
#6. Analisi delle componenti principali (PCA)
L’Analisi delle Componenti Principali consiste nel proiettare informazioni con dimensioni elevate, come 3 dimensioni, in uno spazio di dimensione inferiore, come 2 dimensioni. Questo comporta una riduzione della dimensione dei dati. In questo modo, è possibile preservare i valori originali nel modello senza alterarne la posizione, ma riducendone le dimensioni.
In parole semplici, è un modello di riduzione della dimensionalità che viene utilizzato principalmente per ridurre le variabili di un set di dati alle variabili minime. Ciò si ottiene combinando le variabili con la stessa scala di misurazione e con correlazioni più elevate rispetto alle altre.
L’obiettivo principale di questo algoritmo è identificare i nuovi gruppi di variabili e fornire un accesso efficace per completare il lavoro. Ad esempio, PCA aiuta a interpretare sondaggi con molte domande o variabili, come i sondaggi sul benessere, sulla cultura dello studio o sul comportamento. Tramite il modello PCA, è possibile individuare le variabili minime significative.
#7. Naive Bayes
L’algoritmo Naive Bayes è utilizzato nella scienza dei dati ed è un modello popolare in molti settori. Il concetto si basa sul teorema di Bayes, che esprime l’equazione di probabilità come “qual è la probabilità di Q (variabile di output) dato P”.
È una spiegazione matematica che trova applicazione nell’era tecnologica attuale.
Oltre a questi, alcuni modelli menzionati nella sezione sulla regressione, come l’albero decisionale, la rete neurale e la foresta casuale, rientrano anche nel modello di classificazione. L’unica differenza è che l’output in questo caso è discreto anziché continuo.
#8. Rete neurale
Una rete neurale è un altro modello ampiamente utilizzato nelle industrie. È essenzialmente una rete di varie equazioni matematiche. In primo luogo, prende una o più variabili come input e le elabora attraverso la rete di equazioni. Alla fine, restituisce i risultati in una o più variabili di output.
In altre parole, una rete neurale prende un vettore di input e restituisce un vettore di output. È simile alle matrici in matematica. Presenta livelli nascosti tra i livelli di input e output, che rappresentano sia funzioni lineari che funzioni di attivazione.
#9. Algoritmo K-Nearest Neighbors (KNN)
L’algoritmo KNN è utilizzato sia per problemi di classificazione che di regressione. È ampiamente usato nella scienza dei dati per risolvere problemi di classificazione. Inoltre, memorizza tutti i casi disponibili e classifica i casi in arrivo prendendo i voti dei suoi k vicini.
La funzione distanza esegue la misurazione. Ad esempio, se si desiderano informazioni su una persona, è necessario parlare con le persone più vicine a quella persona, come amici, colleghi, ecc. L’algoritmo KNN funziona in modo simile.
Prima di selezionare l’algoritmo KNN, è necessario considerare tre aspetti:
- I dati devono essere pre-elaborati.
- Le variabili devono essere normalizzate, altrimenti variabili con valori più elevati potrebbero influenzare il modello.
- Il KNN è computazionalmente costoso.
#10. Clustering K-Means
Questo algoritmo rientra nel modello di apprendimento automatico non supervisionato e risolve le attività di clustering. In questo caso, i set di dati vengono classificati e raggruppati in cluster diversi (diciamo K) in modo che tutti i punti all’interno di un cluster siano omogenei e eterogenei rispetto agli altri cluster.
K-Means forma i cluster nel modo seguente:
- K-Means seleziona un numero K di punti dati, chiamati centroidi, per ogni cluster.
- Ogni punto dati forma un cluster con il cluster più vicino (centroidi), creando così K cluster.
- Successivamente, vengono creati nuovi centroidi.
- Viene quindi determinata la distanza più vicina per ogni punto. Questo processo si ripete finché i centroidi non cambiano.
Conclusione
I modelli e gli algoritmi di apprendimento automatico sono fondamentali per i processi critici. Questi algoritmi rendono la nostra vita quotidiana più semplice ed efficiente, permettendo di risolvere problemi complessi in pochi secondi.
L’apprendimento automatico è uno strumento potente, utilizzato da molte industrie e la cui domanda è in continua crescita. Non è lontano il giorno in cui saremo in grado di ottenere risposte ancora più precise ai nostri problemi più complessi.