Che cos'è l'apprendimento automatico? – Una guida definitiva

Sai che l'82% degli esperti di marketing utilizza l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico per migliorare tutti gli aspetti delle proprie tecniche di personalizzazione? In questo articolo, esporremo tutto ciò che devi sapere sul ML. Divertiti!

• Definizione di apprendimento automatico
• Come funziona l'apprendimento automatico
• Importanza di ML
• Perché usare l'apprendimento automatico
• Applicazioni dell'apprendimento automatico
• Tipi di apprendimento automatico
• Tecniche di ML
• Esempi di apprendimento automatico
• Pro e contro dell'apprendimento automatico
• Futuro dell'apprendimento automatico
• Tendenze nell'apprendimento automatico

Cos'è l'apprendimento automatico

L' apprendimento automatico è una disciplina dell'Intelligenza Artificiale che si concentra sullo sviluppo di applicazioni che ne aumentino la precisione e imparino dall'esperienza nel tempo, senza alcuna programmazione umana che li istruisca a farlo. Le applicazioni di apprendimento automatico apprendono dai dati in modo da migliorare la loro accuratezza predittiva o il processo decisionale nel tempo.

In ML, agli algoritmi viene "insegnato" come identificare caratteristiche e modelli in enormi quantità di dati in modo da arrivare a previsioni e decisioni basate su nuovi dati. La qualità dell'algoritmo determinerà quanto più accurate diventeranno le previsioni e le decisioni durante l'analisi di dati aggiuntivi.

Come funziona l'apprendimento automatico?

Ci sono fondamentalmente 4 passaggi nello sviluppo di un modello o un'applicazione ML. Sono:

Passaggio 1: scegli e organizza il tuo set di dati di allenamento

I dati di insegnamento sono un set di dati rappresentativo delle informazioni che devono essere ingerite dall'applicazione di apprendimento automatico per risolvere la sfida creata per essere risolta. In determinate situazioni, i dati dell'insegnamento sono etichettati come dati, progettati per selezionare classificazioni e caratteristiche che il modello dovrà riconoscere. Altri set di dati non sono etichettati; quindi il modello dovrà rimuovere quelle caratteristiche e allocare le categorizzazioni da solo.

Tuttavia, i dati didattici devono essere adeguatamente preparati e scansionati per rilevare eventuali anomalie o falsità che potrebbero pregiudicare la formazione. Dovrebbe essere classificato in 2 sottoinsiemi: il sottoinsieme didattico, che verrà utilizzato per insegnare il modello, e il sottoinsieme di analisi, utilizzato per valutarlo e migliorarlo.

Passaggio 2: selezionare un algoritmo per operare sul set di dati di insegnamento

Il tipo di algoritmo è determinato dal tipo (etichettato o meno), dalla quantità di dati nei dati di insegnamento e dal tipo di problema da risolvere. Di seguito sono riportati i tipi comuni di algoritmi ML da utilizzare quando si etichettano i dati:

• Algoritmi di recessione (come la regressione lineare e logistica, nonché una macchina vettoriale di supporto).
• Alberi decisionali
• Algoritmi basati su istanze
• I dati senza etichetta utilizzano i seguenti algoritmi:
• Algoritmi di clustering
• Algoritmi di associazione
• Reti neurali

Passaggio 3: insegnare l'algoritmo per creare l'applicazione

L'insegnamento dell'algoritmo è un processo cruciale, che coinvolge le variabili operative tramite l'algoritmo, effettua il confronto tra l'output e i risultati che avrebbe dovuto produrre, regola le distorsioni e i pesi all'interno dell'algoritmo che potrebbero generare un risultato più accurato e testa nuovamente le variabili fino al l'algoritmo fornisce il risultato desiderato per la maggior parte del tempo. L'eventuale algoritmo addestrato e preciso è l'applicazione di apprendimento automatico.

Passaggio 4: utilizzo e perfezionamento dell'applicazione

L'ultimo passaggio consiste nell'utilizzare l'applicazione con dati aggiornati in modo che possa aumentare l'efficacia e la precisione nel tempo. La fonte dei nuovi dati sarà determinata dal problema risolto. Ad esempio, le applicazioni di machine learning create per rilevare lo spam ingeriscono i messaggi di posta elettronica, ma un'applicazione ML che esegue un robot aspirapolvere utilizzerà i dati generati dall'interazione del mondo reale con nuovi oggetti o mobili spostati nella stanza

Perché l'apprendimento automatico è importante

A causa di fattori come l'aumento della varietà e dei volumi di dati disponibili, l'archiviazione dei dati a prezzi accessibili e l'elaborazione computazionale più potente ed economica, c'è stato un crescente interesse per l'apprendimento automatico.

Tutti questi fattori consentono di creare automaticamente e rapidamente applicazioni in grado di elaborare dati più grandi e sofisticati e produrre risultati più rapidi e accurati, anche su scala molto più ampia. E sviluppando applicazioni accurate, un'azienda è in una posizione migliore per identificare opportunità redditizie e/o evitare rischi nascosti.

Usi dell'apprendimento automatico

Come accennato in precedenza, l'apprendimento automatico è onnipresente. Di seguito sono riportati alcuni casi d'uso che potresti riscontrare ogni giorno:

• Servizi finanziari
  Molte aziende del settore finanziario e bancario utilizzano il ML per 2 scopi principali: identificare le informazioni chiave nei dati e prevenire atti fraudolenti. Queste importanti informazioni aiutano a riconoscere opportunità di investimento redditizie o aiutano gli investitori a conoscere il momento migliore per fare trading. Il data mining aiuta anche a utilizzare la sorveglianza informatica per indicare segnali di pericolo di frode informatica o identificare clienti con un profilo ad alto rischio.

• Governo
  Le istituzioni governative come i servizi pubblici e la sicurezza pubblica hanno un'esigenza specifica di ML perché dispongono di numerose origini dati che possono essere estratte per ottenere informazioni dettagliate. Ad esempio, l'analisi dei dati dei sensori presenta metodi per aumentare l'efficienza e risparmiare denaro. Il governo può anche utilizzare il riciclaggio di denaro per rilevare le frodi e ridurre il furto di identità.

• Assistenza sanitaria
  Il settore sanitario non è escluso dalla tendenza in rapida crescita del riciclaggio di denaro. L'industria ora utilizza sensori e dispositivi indossabili in grado di utilizzare i dati per esaminare la salute di un paziente in tempo reale. L' apprendimento automatico può anche portare all'avvento di una tecnologia che aiuterà i medici specialisti a valutare i dati per rilevare segnali di allarme o schemi che potrebbero portare a cure o diagnosi migliori.

• Olio e gas
  Il volume dei casi d'uso di ML in questo settore è vasto. Dalla scoperta di nuove fonti di energia, all'esame dei minerali sotterranei, alla previsione del malfunzionamento dei sensori di raffineria, alla razionalizzazione della distribuzione del petrolio in modo da renderla economicamente conveniente e più efficiente: i casi d'uso sono molti e ancora in espansione.

Applicazioni di apprendimento automatico

Gli algoritmi di apprendimento automatico vengono impiegati nei casi in cui la soluzione è necessaria per promuovere il miglioramento post-distribuzione. L'applicazione di algoritmi e modelli ML è versatile e può essere utilizzata come alternativa allo sforzo umano mediamente qualificato nelle condizioni appropriate. Ad esempio, il linguaggio macchina per l'elaborazione del linguaggio naturale chiamato chatbot ha già sostituito gli amministratori del servizio clienti nelle grandi aziende B2C. Questi chatbot hanno la capacità di valutare le richieste dei clienti e offrire supporto agli amministratori umani dell'assistenza clienti o interagire direttamente con i clienti.

Inoltre, vengono applicati algoritmi ML per migliorare la personalizzazione e l'esperienza utente per le piattaforme online. Amazon, Google, Netflix e Facebook utilizzano tutti sistemi di raccomandazione per eliminare l'eccesso di contenuti e fornire contenuti personalizzati a ciascun utente in base alle cose che gli piacciono e non gli piacciono.

Tipi di apprendimento automatico

1. Algoritmi di apprendimento supervisionato

   Questi tipi sono insegnati con l'uso di esempi etichettati. L'apprendimento supervisionato utilizza tecniche di machine learning, come la previsione, la regressione e la classificazione, per identificare i modelli che prevedono i valori dell'etichetta su dati extra non etichettati. L'apprendimento supervisionato viene in genere utilizzato nei sistemi in cui i dati passati prevedono possibili contingenze future.

2. Algoritmi di apprendimento senza supervisione

   Questi tipi vengono utilizzati rispetto ai dati senza etichette precedenti. All'applicazione non viene data la "risposta giusta". Deve determinare ciò che viene visualizzato da solo. L'obiettivo è esplorare i dati e identificare alcuni modelli all'interno. Questo tipo funziona in modo eccellente sui dati transazionali.

3. Algoritmi di apprendimento per rinforzo

   Questo tipo viene solitamente utilizzato per la navigazione, i giochi e la robotica. Attraverso tentativi ed errori, consente all'algoritmo di scoprire quali azioni producono le ricompense più elevate. L'apprendimento per rinforzo ha 3 componenti principali: l'agente (decisione malese o discente), l'ambiente (tutto ciò con cui comunica l'agente) e le azioni (la capacità dell'agente - cosa può fare).

Tecniche di apprendimento automatico

Esistono circa 10 tecniche di apprendimento automatico e forniscono una panoramica e gli elementi costitutivi su cui puoi continuare a costruire mentre metti a casa le tue abilità e conoscenze di ML. Sono:

1. Regressione
2. Classificazione
3. Raggruppamento
4. Riduzione dimensionale
5. Metodi d'insieme
6. Reti neurali e deep learning
7. Trasferisci l'apprendimento
8. Insegnamento rafforzativo
9. Elaborazione del linguaggio naturale
10. Incorporamento di parole

(Leggi anche: Elenco di algoritmi di apprendimento automatico che gli esperti dovrebbero conoscere )

Esempi di apprendimento automatico

In questo mondo altamente modernizzato, ci sono molti esempi di ML intorno a noi. Alcuni degli esempi più comuni includono:

• Rilevatori di spam per impedire alle e-mail indesiderate di entrare nelle nostre caselle di posta
• Robot che puliscono il pavimento mentre noi trascorriamo il nostro tempo su qualcosa di meglio
• I siti Web suggeriscono brani, film e prodotti in base a ciò che abbiamo ascoltato, guardato o acquistato in precedenza.
• Gli assistenti digitali effettuano ricerche in Internet, in risposta ai nostri comandi, e riproducono brani.
• I sistemi di valutazione delle immagini mediche aiutano i medici a rilevare i tumori che non hanno notato.
• I primi veicoli autonomi stanno percorrendo la strada.

Vantaggi dell'apprendimento automatico

1. Assistenti digitali: Google Assistant, Amazon Alexa, Apple Siri e altri assistenti digitali basati su NLP aiutano a guidare il riconoscimento vocale e il software di sintesi vocale.
2. Suggerimenti: il ML guida i consigli personalizzati offerti da Spotify, Netflix, Amazon e altri servizi di ricerca di lavoro, intrattenimento, viaggi, notizie e vendita al dettaglio.

Altri vantaggi sono:

3. Intercettazione di una frode
4. Chatbot
5. Sicurezza informatica
6. Analisi dell'immagine medica
7. Auto a guida autonoma
8. Pubblicità contestuale online

(Leggi anche: I vantaggi dell'apprendimento automatico nei CMO aziendali dovrebbero sapere )

Sfide di apprendimento automatico

Di seguito sono elencate alcune sfide che gli esperti devono affrontare oggi:

1. Raccolta dati
2. Quantità insufficiente di dati di allenamento
3. Dati di addestramento non rappresentativi
4. Scarsa qualità dei dati
5. Funzionalità non necessarie nel modello ML
6. Formazione offline e implementazione del modello
7. Accessibilità
8. Distribuzione che richiede tempo
9. Sicurezza dei dati e dati inaccessibili
10. Necessità infrastrutturali di collaudo e sperimentazione

Futuro dell'apprendimento automatico

Il futuro dell'apprendimento automatico è senza dubbio molto luminoso. È stato previsto che diversi dati biometrici saranno integrati con ML per ottenere una soluzione di sicurezza completa. Grazie ai progressi nella tecnologia dell'Intelligenza Artificiale, il riconoscimento biometrico multimodale sarà presto raggiunto nel prossimo futuro.

Tendenze di apprendimento automatico

1. Soluzioni di sicurezza biometrica basate sull'intelligenza artificiale

   La verifica biometrica ha assistito a progressi significativi. È una tendenza emergente di apprendimento automatico a cui dovresti prestare attenzione. Un esempio di applicazioni di machine learning biometriche è Alexa di Amazon. Il software ora può differenziare le voci di diversi oratori confrontando chi sta parlando con un profilo vocale predeterminato.

2. IA conversazionale

   Per tutto il 2019 e il 2020, l'IA è avanzata a un livello in cui ora è in grado di competere con la cognizione umana in termini di attività quotidiane come la scrittura. Ad esempio, i ricercatori di OpenAI riferiscono che il loro creatore di testi basato sull'intelligenza artificiale può creare articoli, poesie e storie realistiche.

Altre tendenze di apprendimento automatico sono:

3. IA spiegabile
4. L'IA nella lotta al COVID-19
5. Analisi AI nelle previsioni di business
6. Apprendimento automatico automatizzato

Pensieri finali

In conclusione, è necessario capire come combinare i migliori algoritmi con i giusti processi e strumenti da cui ottenere il massimo valore. Le aziende di diversi settori hanno molto da guadagnare implementando il ML nei loro processi aziendali.

Altre risorse utili:

Deep Learning vs Machine Learning: la differenza

Data Science vs Machine Learning: qual è la differenza?

Differenza tra intelligenza artificiale e apprendimento automatico

In che modo il machine learning sta migliorando i processi aziendali