Come funzionano gli algoritmi di machine learning?

Algoritmi di machine learning

Gli algoritmi di machine learning potrebbero sembrare, a primo impatto, un concetto ostico e complesso da capire. Il funzionamento magari è un po’ più difficile da comprendere, ma non le finalità. In questo articolo ti spiego, in maniera semplice ed intuitiva, cosa sono gli algoritmi di machine learning e come applicarli di volta in volta a seconda delle varie necessità.

Il machine learning, insieme all’RPA ed al Natural Language Processing, rappresenta il “pane quotidiano” di Humable, che punta all’automazione dei processi con l’obiettivo di snellire e velocizzare il lavoro di aziende ed imprese. Non a caso i partner che si sono affidati ai nostri servizi hanno tagliato i costi superflui del 35%, aumentando la produzione fino al 40%.

Cosa si intende per machine learning?

algoritmi di machine learning

Prima di capire come funzionano gli algoritmi di classificazione di machine learning, è opportuno comprendere cos’è il machine learning.

Letteralmente significa apprendimento automatico ed è una tecnologia capace di apprendere grazie alla formazione ed all’esperienza, elaborando input specifici. I chatbot, ad esempio, fanno uso del machine learning per accumulare dati ed informazioni da riutilizzare in futuro durante le conversazioni.

In realtà tutti i giorni utilizziamo il machine learning. L’autocorrettore di scrittura, presente in ogni smartphone, è un classico esempio di machine learning. Il sistema capisce quale parole vuoi usare, quindi apporta le correzioni necessarie laddove hai sbagliato a digitare i tasti. In alcuni casi addirittura è in grado di capire quali sono le parole che vuoi usare successivamente, riutilizzando magari frasi già scritte in precedenza.

Come funzionano gli algoritmi di machine learning?

Gli algoritmi di machine learning, pur usando tecniche diverse, condividono un nucleo simile che si basa su statistiche e combinazioni.

Il machine learning non nasce con una conoscenza incorporata, ma la acquisisce nel corso del tempo incamerando documenti, dati ed informazioni. Fondamentalmente la macchina viene impostata da persone fisiche, dopodiché l’algoritmo inizia ad apprendere automaticamente secondo le impostazioni prefissate.

La macchina viene quindi istruita in relazione ad un determinato argomento, imparando a distinguere le parole chiave utilizzate nelle varie conversazioni e scartare quelle non ritenute pertinenti.

Più documenti e dati il sistema incamera, maggiore sarà il suo livello di apprendimento e di affidabilità.

Le 3 tecniche di apprendimento degli algoritmi di machine learning

Gli algoritmi di machine learning seguono principalmente tre tipologie di tecniche:

  • supervised learning;
  • unsupervised learning;
  • reinforcement learning.

Di seguito analizziamo singolarmente queste 3 tecniche di apprendimento.

Supervised learning

Il supervised learning (apprendimento supervisionato) addestra un modello su dati di input e output conosciuti, così da prevedere gli output futuri. In pratica, partendo da dati noti, è possibile prevedere lo sviluppo futuro in modo piuttosto attendibile. Questo sistema ad esempio è in grado di capire se un’email è vera o contiene spam, oppure se un cancro può essere benigno o maligno.

Questo sistema è efficace se i dati possono essere etichettati, cioè suddivisi in gruppi per sviluppare modelli predittivi capaci di fornire risposte con una buona percentuale di affidabilità e credibilità.

Unsupervised learning

Per unsupervised learning si intende invece apprendimento non supervisionato. In questo caso la macchina tramite un’analisi esplorativa analizza modelli nascosti nei dati e risale ad input non etichettati. Tale sistema viene utilizzato ad esempio per ricerche di mercato, riconoscimento degli oggetti e sequenza geniche.

La terza via degli algoritmi di machine learning: il reinforcement learning

Oltre alle due tecniche appena descritte ne esiste una terza, il reinforcement learning (apprendimento per rinforzo), che si colloca a metà strada. Tale tecnica è indicata per quelle macchine che devono prendere decisioni in sequenza una dopo l’altra.

L’obiettivo della macchina è raggiungere l’obiettivo prefissato, muovendosi però su un terreno sconosciuto e complesso. Il funzionamento è simile ad un gioco che rilascia premi o penalità alla macchina a seconda che compia rispettivamente azioni corrette o sbagliate.

La macchina deve raggiungere la massima ricompensa e, pur conoscendo le regole del gioco, non riceve alcun tipo di suggerimento. Deve quindi agire per esclusione, andando per tentativi fino a centrare la soluzione ed elaborando col tempo strategie e tattiche vincenti. Questo sistema è considerato il migliore per “allenare” la creatività della macchina.

I 5 principali algoritmi di machine learning

Concludiamo con la lista degli algoritmi di machine learning più utilizzati:

  • Naïve Bayes Classifier Algorithm: algoritmo di classificazione di contenuti testuali, usato per rilevare l’autenticità di una mail o per la sentiment analysis;
  • Support Vector Machine: algoritmo di apprendimento supervisionato usato per problemi di regressione o di classificazione;
  • K-Means Clustering Algorithm: algoritmo iterativo che suddivide una popolazione in k gruppi determinati a priori;
  • Regressione lineare: algoritmo capace di stimare il valore di una variabile dipendente da tante altre;
  • Apriori machine learning Algorithm: algoritmo di apprendimento non supervisionato che stabilisce delle regole di associazione partendo da un insieme di dati.

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