Cos’è il machine learning

Il machine learning sta cambiando il nostro modo di vivere. E anche se pensi che questa tecnologia non abbia nulla a che fare con te, dovresti sapere che è già ovunque. Di fatto sei già entrato in contatto con lei attraverso i consigli di Netflix e di Google.

Il concetto di machine learning è semplice. Ma che ne dici di scoprire le sue funzioni, le sue caratteristiche e i suoi vantaggi?

Una delle informazioni legate a questo tema arriva da Apple. Ed è probabile che tu ne abbia sentito parlare.

Il brand ha acquistato l’azienda di machine learning Perceptio Inc, con l’intento di inserire l’intelligenza artificiale avanzata. Perceptio era la base dello sviluppo degli algoritmi di riconoscimento facciale che si attivavano nei dispositivi degli utenti senza la necessità di ricorrere al cloud. L’idea era quella di classificare le immagini negli smartphones e di ridurre il sovraccarico dei dati che, in generale, richiede metodi convenzionali.

Fai attenzione a questo dato. Secondo un report di Statista ‘What part of your IT budget for 2017 is earmarked for machine learning?’ il 26% delle aziende riconoscono che il 15% del budget IT è stato investito nello sviluppo di soluzioni di machine learning.

L’apprendimento automatico sta cominciando a cambiare il nostro modo di vivere ed è ora di capire cosa è realmente importante.

Approfondiamo il machine learning

Prima di addentrarci nel machine learning conviene chiarire un dubbio frequente. Il machine learning e l’intelligenza artificiale non sono la stessa cosa. Di fatto il machine learning si presenta come un focus nel campo più ampio dell’intelligenza artificiale.

L’intelligenza artificiale è una simulazione dell’intelligenza tramite le macchine. Come tale è qualcosa su cui gli specialisti stanno lavorando da decadi e riguarda un ventaglio di opzioni.

Il machine learning, da parte sua, è una forma di intelligenza artificiale in cui il computer impara autonomamente a completare un’attività.

Esistono diversi modi per fare in modo che le macchine imparino da sole. Nel cuore dell’apprendimento profondo si trovano ‘le reti neuronali artificiali’. E il pensiero dietro queste reti neuronali forma ciò che vedrai ora.

Come sai il miglior sistema di apprendimento è il cervello umano. Per questo il machine learning nasce con l’intento di imitare il modo in cui il cervello apprende. Le reti neuronali hanno questa funzione.

Ossia, sono rappresentazioni matematiche del modo in cui opera il cervello umano.

Tipi di machine learning

1.- Supervised learning

Questo tipo di machine learning funziona sulla base di dati taggati in precedenza. Per esempio un pc ha la capacità di individuare una foto di una moto e di una bicicletta.

Per questo il consiglio è quello di etichettare personalmente i dati. Così si garantisce l’efficacia e la qualità dell’attività.

Questo tipo di machine learning si basa sul fatto che i pc allenano la loro ‘intelligenza’ a partire dagli esempi precedenti. In questo modo, potranno effettuare tutti i calcoli evitando l’intervento umano.

Ecco alcuni esempi:

• Il riconoscimento vocale
• Il rilevamento dello spam
• Il riconoscimento della scrittura

2.- Unsupervised learning

Questa seconda categoria lavora nel modo seguente. L’algoritmo prescinde da qualsiasi tag. Significa che non è aiutato da nessuna indicazione previa.

Ciò nonostante ottiene diversi dati grazie alle specifiche di ogni oggetto e ha più facilità nel rilevare di che cosa si tratta in funzione delle informazioni che ha salvato anteriormente.

3.- Reinforcement learning

L’ultimo tipo di machine learning ha come elemento chiave il rinforzo. Ossia la macchina ha la capacità di imparare in funzione di diverse prove e errori sperimentati in diversi contesti.

Indipendentemente dal fatto che conosca i risultati sin dall’inizio, la macchina non sa ancora quali sono le decisioni migliori per ottenere i risultati corretti. In questo caso l’algoritmo da sé associa i modelli che funzionano e dopo averli ripetuti più volte ottiene i risultati corretti nella miglior maniera.

L’esempio più chiaro è la movimentazione di un veicolo automatico.

Aziende che utilizzano il machine learning

1.- Facebook

Uno dei casi in cui sarai sicuramente entrato in contatto con il machine learning è il social per eccellenza. Facebook utilizza il suo algoritmo di riconoscimento facciale per facilitarti nel momento in cui vuoi taggare i tuoi amici nelle fotografie.

Si tratta di un algoritmo che memorizza specifici modelli che definiscono il viso delle persone taggate anteriormente per identificarle automaticamente in fasi successive.

2.- Pinterest

Ovviamente Facebook non è l’unica piattaforma che ha inserito questi strumenti avanzati anche se non te lo aspetteresti, Pinterest utilizza il machine learning per potenziare l’engagement con gli utenti. Ma come?

La piattaforma utilizza un algoritmo che impara dalle attività degli utenti. Così riesce a proporre contenuti attinenti con i loro interessi, gusti e abitudini.

3.- Paypal

Sicuramente conosci Paypal, la piattaforma di pagamento elettronico che ovviamente deve avere un livello di sicurezza molto alto.

Per mantenere la sicurezza PayPal utilizza il machine learning per identificare e far fronte alle frodi. Analizza grandi quantità di dati dei suoi clienti per poi segmentarli secondo le loro attività.

4.- Cortana e Siri

Sicuramente l’iPhone ha provocato diversi cambiamenti nell’ultima decade. Ma non è stato l’unico.

I sistemi di riconoscimento della voce degli assistenti virtuali come Cortana e Siri fanno uso del machine learning. Anche se utilizzano altre tecnologie come le reti neuronali e i processi naturali del linguaggio. In questo modo riescono a simulare la conversazione umana.

Ma come si generano queste evoluzioni? In che modo riesce il machine learning a rendersi conto dei processi?

In questo caso deve lavorare per riconoscere il linguaggio umano. E per questo si utilizzano diverse tecniche con diversi livelli di complessità. Nel caso di Siri si utilizzano template che assomigliano al comportamento umano. Per questo motivo i due supporti sono in grado di capire le battute.

5.- Google

Ovviamente Google è uno dei più grandi portali in grado di raccogliere ogni tipo di dato degli utenti. E come tale pensi potrebbe fare a meno del machine learning?

La risposta non è solo un no secco. Dovresti sapere che il gigante di Internet utilizza algoritmi del machine learning in tutti i suoi servizi, cominciando dalle ottimizzazioni delle ricerche web. Realizza diversi studi tramite una rete neuronale che riesce a rilevare le intenzioni degli utenti.

Ma oltre a Google Search, anche servizi come Gmail fanno uso del machine learning. Soprattutto per i suoi servizi di risposte intelligenti.

Anche Google Maps ha la capacità di rilevare numeri e nomi delle strade a partire dalle immagini di Street View.

6.- Netflix

Netflix tra le altre cose si è trasformato in un brand solido per il suo sistema di consigli e personalizzazione delle serie e dei film.

Grazie al machine learning , la piattaforma applica la tecnologia:

• Alla promozione del contenuto
• Ai modelli di prezzo
• Al marketing programmatico
• Alla fornitura del contenuto

7.- Uber

Alcuni anni fa nessuno avrebbe immaginato che avrebbe potuto chiamare un taxi attraverso un’app mobile e che l’app gli avrebbe permesso di sapere il tempo di arrivo e il prezzo stimato del viaggio. E nemmeno che avrebbe potuto consumare un pasto durante il viaggio.

Uber lo fa grazie al machine learning che effettua uno studio specifico dei dati dei viaggi e degli ordini di ogni utente.

8.- Spotify

La scoperta settimanale di Spotify è uno degli esempi di machine learning. La piattaforma utilizza diversi modelli di consiglio in funzione dell’attività di ogni utente. Ma lo fa anche grazie a un’analisi esaustiva dei testi e delle tracce audio che raggruppano i gusti similari di altri, per consigliarli.

9.- Amazon

Amazon è un’altra delle aziende che fa uso del machine learning per migliorare i suoi servizi.

• Nel suo servizio di ricerca, il catalogo prodotti si struttura in funzione delle preferenze dei clienti.
• Nel suo sistema di consigli, il catalogo prodotti si organizza in funzione degli interessi
• Infine, utilizza anche un sistema di prevenzione frodi per il pagamento.

Il valore del machine learning dipende dal volume della comunicazione di ogni strumento. Inoltra varia anche in base agli utenti e ai possibili canali attraverso i quali si possono implementare questi servizi.

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