IL MACHINE LEARNING
Il cuore dell'intelligenza artificiale: come le macchine imparano dai dati
Il Machine Learning (ML) è un sottoinsieme dell'intelligenza artificiale (AI) che si occupa di creare sistemi che apprendono o migliorano le performance in base ai dati che utilizzano. L'Intelligenza artificiale è un termine generico e si riferisce a sistemi o macchine che imitano l'intelligenza umana. I termini machine learning e AI vengono spesso utilizzati insieme e in modo interscambiabile, ma non hanno lo stesso significato. Un'importante distinzione è che sebbene tutto ciò che riguarda il machine learning rientra nell'intelligenza artificiale, quest'ultima non include solo il machine learning.
Attualmente, è utilizzato ovunque. Quando interagiamo con le banche, acquistiamo online o utilizziamo i social media, vengono utilizzati gli algoritmi di machine learning per rendere la nostra esperienza efficiente, facile e sicura. Il Machine Learning e la tecnologia associata si stanno sviluppando rapidamente e noi abbiamo appena iniziato a scoprire le loro funzionalità.
TIPOLOGIE DI APPRENDIMENTO
Gli algoritmi sono i motori che alimentano il Machine Learning. I due tipi principali di algoritmi attualmente utilizzati sono: machine learning supervisionato e apprendimento non supervisionato. La differenza tra queste due tipi viene definita dal modo in cui ciascun algoritmo apprende i dati per fare previsioni:
SUPERVISIONATO
Gli algoritmi di machine learning supervisionato sono i più utilizzati. Con questo modello, un data scientist agisce da guida e insegna all'algoritmo i risultati da generare. Esattamente come un bambino impara a identificare i frutti memorizzandoli in un libro illustrato, nel machine learning supervisionato l'algoritmo apprende da un set di dati già etichettato e con un output predefinito.
Gli algoritmi di regressione lineare e logistica, di classificazione multiclasse e le macchine a vettori di supporto sono alcuni esempi di machine learning supervisionato.
NON SUPERVISIONATO
Il machine learning non supervisionato utilizza un approccio più indipendente, in cui un computer impara a identificare processi e schemi complessi senza la guida attenta e costante di una persona. Il machine learning non supervisionato implica una formazione basata su dati privi di etichette e per i quali non è stato definito un output specifico.
Per continuare a utilizzare l'analogia precedente, il machine learning non supervisionato è simile a un bambino che impara a identificare i frutti osservando i colori e gli schemi, anziché memorizzando i nomi con l'aiuto di un insegnante. Il bambino cercherà le somiglianze tra le immagini e le suddividerà in gruppi, assegnando a ciascun gruppo la nuova etichetta corrispondente. Gli algoritmi di clustering k-means, l'analisi di componenti principali e indipendenti e le regole di associazione sono esempi di machine learning non supervisionato.
APPRENDIMENTO PER RINFORZO
LE RETI NEURALI
Le reti neurali artificiali sono modelli matematici ispirati al funzionamento del cervello umano, utilizzati nell'intelligenza artificiale per riconoscere schemi, fare previsioni e prendere decisioni. Sono composte da "neuroni artificiali" disposti in strati (input, nascosti e output), che elaborano le informazioni attraverso connessioni (pesi) e funzioni matematiche.
Una rete neurale profonda (DNN), invece, è un tipo di modello di apprendimento automatico che imita il modo in cui il cervello umano elabora le informazioni. A differenza degli algoritmi tradizionali che seguono regole predefinite, le DNN sono in grado di apprendere modelli dai dati e di fare previsioni basate su esperienze precedenti, proprio come noi. Le DNN sono alla base del deep learning e alimentano applicazioni come gli agenti di intelligenza artificiale, il riconoscimento delle immagini, gli assistenti vocali e i chatbot di intelligenza artificiale.
🧠 Come nascono
Le reti neurali sono nate negli anni '40 con il modello di McCulloch e Pitts, ma solo a partire dagli anni '80, con l'introduzione dell'algoritmo di backpropagation, hanno iniziato a diventare realmente utili. La vera esplosione è avvenuta nell' anno 2010, grazie all'aumento della potenza di calcolo e dei dati disponibili, portando alla nascita del deep learning.
⚙️ Come funzionano
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Input: i dati (es. un'immagine o un testo) vengono inseriti nella rete.
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Elaborazione: gli strati intermedi (strati nascosti) eseguono operazioni matematiche complesse, "pesando" le informazioni in base all'esperienza (i pesi si aggiornano durante l'addestramento).
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Output: la rete produce un risultato (es. una classificazione, una previsione, una risposta).
Durante l'apprendimento, la rete confronta l'output con il risultato corretto e corregge i pesi per migliorare l'accuratezza, un processo che si ripete migliaia di volte.
Le reti neurali elaborano input attraverso nodi che applicano una formula simile a:
output = f(∑wᵢxᵢ + bias),
dove i pesi (w) indicano l'importanza degli input (x), e il bias sposta la soglia di attivazione. Il risultato passa attraverso una funzione di attivazione (es. 1 se ≥ 0, altrimenti 0) che determina se il nodo si attiva.
Le reti usano neuroni sigmoidi (output tra 0 e 1) per stabilità nei calcoli, e vengono addestrate con apprendimento supervisionato.
L'accuratezza si misura con la funzione di costo (MSE):
MSE = (1/2m) ∑(ŷᵢ − yᵢ)²
dove l'obiettivo è minimizzare l'errore adattando pesi e bias tramite discesa del gradiente e retropropagazione, aggiornando i parametri per ridurre progressivamente l'errore di previsione.