Nozioni di base sull'apprendimento automatico: cosa devi sapere

Forse non te ne rendi conto, ma l'apprendimento automatico è presente nella nostra vita quotidiana, dalle capacità di riconoscimento vocale degli assistenti virtuali sui nostri telefoni e altri dispositivi agli spettacoli che guardiamo su Netflix o ai video che ci vengono consigliati su YouTube.

Anche il marketing ne fa ampio uso man mano che i big data crescono e sempre più data scientist lavorano su questi algoritmi. Alcuni di questi potrebbero suonare come greco per te, ma non preoccuparti: ti guideremo attraverso le basi dell'apprendimento automatico.

Definizione di Machine Learning

L'apprendimento automatico è una branca dell'intelligenza artificiale (AI) e dell'informatica che consente alle macchine di "imparare" dai dati. Imparare in questo contesto significa identificare schemi complessi in milioni di punti dati, confrontarli e cercare di riprodurre il modo in cui gli esseri umani acquisiscono conoscenza e risolvono problemi. Questo processo è svolto da algoritmi che riesaminano i dati e sono in grado di prevedere i comportamenti futuri. Nel tempo, questi algoritmi e sistemi impareranno e miglioreranno autonomamente.

Il modo in cui funziona un algoritmo di apprendimento automatico è il seguente: dopo un input di dati iniziale, l'algoritmo classifica le informazioni e produce una stima sui possibili modelli nei dati. Queste previsioni verranno valutate dall'algoritmo tramite una funzione di errore che verifica l'accuratezza del modello. Per fare ciò, l'algoritmo confronterà diversi campioni e quindi lavorerà sulla valutazione e sull'ottimizzazione dei processi per migliorare l'accuratezza delle previsioni.

Apprendimento automatico e intelligenza artificiale

L'apprendimento automatico e l'IA hanno una connessione molto forte, ma hanno anche responsabilità diverse. L'intelligenza artificiale mira a creare un sistema informatico intelligente per simulare il comportamento umano e risolvere problemi complessi, mentre l'apprendimento automatico è in realtà una branca dell'intelligenza artificiale che consente alle macchine di imparare dall'elaborazione dei dati in modo che possano fornire risultati accurati. L'IA sta lavorando per creare un sistema intelligente in grado di eseguire vari compiti complessi. L'apprendimento automatico, d'altra parte, cerca di creare macchine in grado di eseguire solo quei compiti specifici per cui sono addestrati.

È anche importante prendere in considerazione il deep learning e le reti neurali in quanto sono due aspetti chiave dell'apprendimento automatico. Fondamentalmente, il deep learning è una sottocategoria delle reti neurali, che sono una sottocategoria dell'apprendimento automatico. Il deep learning automatizza gran parte dell'estrazione dei dati dal processo, mentre le reti neurali sono una serie di algoritmi modellati sul cervello umano che mirano a imitare il ragionamento umano. In breve, le reti neurali aiutano i computer a creare l'IA attraverso il deep learning.

Le capacità dell'IA e dell'apprendimento automatico sono numerose, ma concentriamoci su alcune legate alla nostra vita quotidiana.

• Prevedere tendenze e modelli , consigliare prodotti o mostrare annunci in base alle ricerche, ai Mi piace e alle interazioni di una persona.
• Riconoscimento vocale e comprensione della lingua , come quando chiediamo a un dispositivo di riprodurre musica o fare una telefonata.
• Elaborazione video e immagini. Ad esempio, quando Facebook identifica automaticamente i volti in una foto e suggerisce alle persone di taggare.
• Analisi del sentimento , che si riferisce all'analisi delle opinioni delle persone sui prodotti e al fornire approfondimenti al fornitore.

3 tipi di apprendimento automatico

Possiamo dividere l'apprendimento automatico in tre categorie: apprendimento supervisionato, apprendimento non supervisionato e apprendimento per rinforzo.

Apprendimento supervisionato

Questa è l'applicazione più comune per l'apprendimento automatico. Gli algoritmi di apprendimento supervisionato basano il loro apprendimento su set di dati di addestramento precedentemente etichettati. L'etichettatura qui significa che per ogni punto di un set di dati di addestramento conosciamo il valore del suo attributo target. Ciò consente all'algoritmo di "apprendere" una funzione in grado di prevedere l'attributo target per un nuovo set di dati.

Gli esempi etichettati vengono presentati all'algoritmo uno alla volta e l'algoritmo deve quindi fare una previsione. Il supervisore umano controlla quindi ogni previsione effettuata dall'algoritmo e determina se era corretta o meno. Questo processo viene ripetuto numerose volte fino a quando l'algoritmo può prevedere da solo la relazione tra gli esempi e le loro etichette. Una volta fatto ciò, l'algoritmo sarà in grado di lavorare con nuovi esempi e prevedere le etichette per loro.

L'esempio più semplice è la classificazione di spam/non spam nelle e-mail. In primo luogo, alla macchina viene fornita una serie di esempi di cosa è posta indesiderata e cosa non lo è e come differenziarli per il bene dell'utente. Alla fine, potrà ordinare autonomamente le email nelle due cartelle.

Apprendimento senza supervisione

L'apprendimento non supervisionato è l'opposto dell'apprendimento supervisionato. Qui, gli algoritmi basano il loro processo di addestramento su un set di dati senza etichette precedentemente definite. L'apprendimento non supervisionato si basa su attività di raggruppamento, chiamate anche clustering, in cui l'obiettivo è trovare gruppi simili nel set di dati. In altre parole, all'algoritmo viene fornito un insieme di dati e strumenti in modo che identifichi le proprietà delle informazioni da solo e le ordini in un modo che gli esseri umani o altre macchine possono capire.

Un esempio sono gli elenchi consigliati su piattaforme come HBO, Amazon o Netflix. Quando guardi uno spettacolo o un film, la piattaforma raccoglie tali dati e caratteristiche per trovare altri programmi e film simili che potrebbero interessarti.

Insegnamento rafforzativo

Questo metodo è molto diverso. Non utilizza alcuna etichetta, invece, l'algoritmo apprende per tentativi ed errori mentre si sviluppa. Il software impara dai propri errori con ogni azione che esegue, migliorando così la qualità del metodo. L'apprendimento per rinforzo ha quattro elementi essenziali: un agente (il programma in formazione), un ambiente (l'ecosistema), un'azione (un insieme di azioni dell'agente) e una ricompensa (la valutazione dell'azione, positiva o negativa). I videogiochi utilizzano molto questo sistema di tentativi ed errori e sono un ottimo esempio di apprendimento per rinforzo.

Ci auguriamo che questa breve introduzione all'apprendimento automatico sia stata utile per spiegare le nozioni di base e fornire un quadro più chiaro di questo argomento. Sebbene possa essere complicato, è anche essenziale al giorno d'oggi poiché svolge un ruolo importante nel mondo del marketing. Se non ci credi, chiedi ad Alexa!