Machine learning: una panoramica

Al giorno d’oggi, la tecnologia è in continua espansione per cui, in diversi compiti, l’uomo può essere aiutato e agevolato dall’intervento delle macchine. Quello di cui sto parlando prende il nome di machine learning, o apprendimento automatico.

Il machine learning è un metodo di analisi dati che automatizza la costruzione di modelli analitici. È una branca dell’intelligenza artificiale, che si basa sull’idea che i sistemi possono imparare dai dati, identificare modelli autonomamente e prendere decisioni con un intervento umano ridotto al minimo. Ciò permette l’automatizzazione di diverse operazioni, che prima venivano esclusivamente compiute dall’uomo. Si può perciò affermare che si tratti dell’abilità di un computer di migliorare nell’esecuzione di un compito attraverso l’analisi di dati, senza che sia esplicitamente programmato per eseguirlo.

Per avere un’idea più chiara, possiamo dividere il machine learning in due sotto-categorie:

  • supervised learning, cioè l’apprendimento supervisionato, dove l’analista conosce già la struttura dell’output desiderato, perciò fornisce al computer dei dati che ritiene siano in relazione con l’output. In particolare, l’analista passa all’algoritmo una serie di “esempi”, attraverso i quali questo possa imparare a svolgere il compito assegnatogli. All’interno del supervised learning ricadono algoritmi sviluppati per svolgere due tipi di compiti: la previsione, cioè la capacità di stimolare una variabile continua sulla base dei valori assunti da una o più variabili; e la classificazione, ovvero la capacità di stimolare una variabile discreta sulla base dei valori assunta da una o più variabili;
  • unsupervised learning, ovvero l’apprendimento non supervisionato, dove l’analista non conosce la struttura dell’output desiderato, ma si rivolge al computer affinché questo riesca a trovare dei pattern all’interno dei dati. All’interno dell’unsupervised learnin ricadono algoritmi sviluppati per svolgere un’attività di clusterizzazione, ovvero il raggruppamento dei dati, sulla base di simili caratteristiche.

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