Che cos'è il machine learning?
Il machine learning (ML) è un ramo dell'intelligenza artificiale (AI) e dell'informatica che comporta la raccolta di grandi quantità di dati e l'uso di algoritmi per aiutare la macchina ad apprendere come il cervello umano. Più la macchina "impara", più diventa precisa. La frase "machine learning" è stata coniata da Arthur Samuels di IBM negli anni '50. Il ML è un aspetto cruciale del campo in rapida crescita della data science, dove l'elaborazione di enormi set di dati consente ai computer di effettuare classificazioni e previsioni per sviluppare approfondimenti aziendali nei progetti di data mining.
Ci sono diverse categorie di prodotti sul sito di G2 che utilizzano il ML, che includono ma non si limitano a software di analisi del testo, piattaforme di data science e machine learning, e software di operazionalizzazione di AI e machine learning. Oltre alle piattaforme dedicate specificamente solo al machine learning, molti software incorporano anche il machine learning nella funzionalità complessiva dello strumento. Ad esempio, il software di trascrizione medica converte le parole in testo e il software di intelligenza del talento aiuta i professionisti delle risorse umane a scoprire potenziali candidati durante il processo di reclutamento.
Tipi di machine learning
Ci sono tre principali tipi di ML: supervisionato, non supervisionato e di rinforzo.
- Apprendimento supervisionato: Questo tipo di ML utilizza fonti di informazione conosciute per addestrare i dati, che è il processo attraverso il quale i computer elaborano enormi quantità di dati tramite algoritmi per apprendere e fare previsioni. Una volta che l'algoritmo e il modello di machine learning sono addestrati su fonti di dati conosciute, fonti sconosciute possono essere inserite nell'algoritmo per generare nuove risposte. Gli algoritmi più comunemente usati nell'apprendimento supervisionato sono la regressione polinomiale, la foresta casuale, la regressione lineare, la regressione logistica, gli alberi decisionali, i vicini più prossimi (K-nearest neighbors) e Naive Bayes.
- Apprendimento non supervisionato: In questo tipo di ML, fonti di dati non etichettate che non sono state esaminate prima vengono inserite negli algoritmi per addestrare il modello. La macchina cercherà quindi di trovare schemi. Alan Turing ha decifrato la macchina Enigma durante la Seconda Guerra Mondiale utilizzando l'apprendimento non supervisionato. Gli algoritmi più comunemente usati nell'apprendimento non supervisionato sono i minimi quadrati parziali, il clustering fuzzy, la decomposizione del valore singolare, il clustering k-means, apriori, il clustering gerarchico e l'analisi delle componenti principali.
- Apprendimento di rinforzo: L'apprendimento di rinforzo comporta l'uso di algoritmi che utilizzano il metodo di prova ed errore in una situazione simile a un gioco per determinare quale azione produce la ricompensa più alta in base alle regole del gioco. I tre componenti dell'apprendimento di rinforzo sono l'agente, l'ambiente e le azioni. L'agente è l'apprendente, l'ambiente è il dato con cui l'agente interagisce e le azioni sono ciò che l'agente fa.
Vantaggi del machine learning
La crescita esplosiva dei big data dimostra l'utilità dell'intelligenza artificiale e del machine learning. Di seguito sono riportati alcuni dei principali vantaggi dell'uso del ML e dell'AI:
- Permette alle aziende di rimanere agili e adattarsi ai cambiamenti del mercato: Gli algoritmi di ML consentono la raccolta virtualmente illimitata di dati, che è utile quando devono essere prese decisioni aziendali in risposta ai cambiamenti e alle previsioni del mercato. Un esempio di ciò potrebbe essere una migliore preparazione delle catene di approvvigionamento globali quando determinate regioni geografiche di business sono più colpite dai cambiamenti climatici.
- Migliora la logistica e il funzionamento aziendale: Il ML può aiutare i professionisti della logistica a prevedere la domanda dei consumatori, valutare i livelli di stock e prendere decisioni strategiche sull'inventario.
- Offre un'analisi utente robusta per il marketing e il targeting: Gli algoritmi di ML possono anche aiutare a misurare il successo delle campagne di marketing per creare raccomandazioni per l'ottimizzazione. Inoltre, l'analisi di massa dei dati dei consumatori può aiutare a sviluppare profili target più approfonditi.
- Assiste con l'imaging medico e la diagnosi: Il campo della bioinformatica utilizza la data science e il machine learning per aiutare con l'imaging medico e la diagnosi, nonché per prevedere il rischio di malattie future, come il cancro.
Machine learning vs. elaborazione del linguaggio naturale vs. reti neurali vs. deep learning
Il ML è talvolta usato in modo intercambiabile con il deep learning, ed è anche associato alle reti neurali e all'elaborazione del linguaggio naturale. È, tuttavia, importante evidenziare le distinzioni chiave tra questi concetti.
Come menzionato sopra, il ML è un ramo dell'intelligenza artificiale e dell'informatica. L'elaborazione del linguaggio naturale è una disciplina all'interno del ML che si concentra sull'aiutare l'AI ad apprendere il linguaggio naturale degli esseri umani, sia parlato che scritto. Questo campo del ML è ciò che aiuta a far funzionare chatbot e assistenti come Alexa e Siri.
Le reti neurali sono classi di algoritmi di ML modellati sul cervello umano. Con le reti neurali, le informazioni si muovono attraverso gli algoritmi come impulsi elettrici attraverso il cervello. Infine, il deep learning è una rete neurale con molti strati, e ogni strato determina il "peso" di ogni collegamento nella rete.
Discussioni sul machine learning su G2
Anthony Orso
Anthony is a Market Research Analyst specializing in supply chain and logistics, as well as data science applications in the industry. Prior to joining G2, Anthony worked in the research and strategy department of advertising. When Anthony isn't studying for his master's program in data science, he enjoys film criticism, true crime, and playing classical music on his violin.
