Machine Learning: esempi di applicazione

Machine Learning esempi di applicazione

Il Machine Learning indica l’apprendimento automatico di computer e macchine, diffusissimi nei più disparati settori commerciali e industriali. In pratica i robot sono in grado di agire e pensare come degli esseri umani, prendendo la decisione più adeguata alla circostanza sulla scorta delle esperienze pregresse.

Dove può essere applicato il Machine Learning? Teoricamente ovunque: non solo nella scienza e nella tecnologia, ma anche nel campo della comunicazione e nella quotidianità. I nostri stessi smartphone, che utilizziamo tutti i giorni, sfruttano il Machine Learning ad esempio per correggere in automatico eventuali errori di battitura o per eseguire rapidamente ricerche nei motori di ricerca.

Cosa si intende per Machine Learning?

Machine Learning esempi di applicazione

Prima di capire quali sono i campi di applicazione del Machine Learning, è opportuno soffermarci sul concetto stesso di Machine Learning.

Come già accennato, tramite il Machine Learning i robot sono in grado di acquisire un’intelligenza paragonabile a quella umana, modificando e adeguando i comportamenti o le risposte in base alle circostanze contingenti. Il tutto si basa su complessi modelli matematici e algoritmi che determinano le prestazioni, a loro volta migliorate tramite l’esperienza. Ecco perché Machine Learning significa apprendimento automatico, considerando che le macchine apprendono facendo tesoro delle esperienze precedenti.

Il concetto di Machine Learning si inizia a sviluppare diversi anni fa, precisamente nel 1959, ad opera dello scienziato americano Arthur Lee Samuel, che concentrò i suoi studi sull’Intelligenza Artificiale. Samuel avviò una vera rivoluzione nel campo informatico. Fino a quel momento i robot venivano progettati tramite un codice di progettazione che spiegava cosa fare. Si trattava quindi di robot passivi. Samuel ribaltò completamente questo concetto, dotando i robot di una sorta di coscienza, o quanto meno intelligenza, poiché potevano sviluppare una loro logica basandosi su un algoritmo generico.

Se vuoi approfondire ulteriormente il discorso ti consiglio di leggere l’articolo relativo al funzionamento degli algoritmi di Machine Learning che abbiamo trattato recentemente.

Usi ed esempi di applicazione del Machine Learning

Per capire quanto sia diffuso il Machine Learning in ogni aspetto della nostra vita, ecco alcuni dei campi di applicazione maggiormente gettonati di questa tecnologia.

Esempi di applicazione del Machine Learning nell’utilizzo del web

Gli algoritmi di Machine Learning entrano in gioco ogni qualvolta che effettuiamo una ricerca sul web. I risultati infatti propongono una lista aggiornata che tiene conto anche delle tue precedenti ricerche. In questo modo puoi ottenere più facilmente una risposta alla tua domanda, grazie ad una ricerca estremamente personalizzata.

Restando in ambito web questa tecnologia è utilissima per filtrare spam o email indesiderate. Di tanto in tanto nella tua casella spam troverai alcune email che, effettivamente, sono pubblicità inutili o peggio ancora tentativi di frode. I filtri anti-spam individuano subito le email non gradite o sospette, così non arrivano proprio nella tua casella di posta.

Gli algoritmi di Machine Learning vengono usati spesso nel settore della finanza per prevenire frodi. Clonazioni delle carte di credito e furti di identità e dati digitali sono purtroppo all’ordine del giorno. Gli algoritmi, prendendo come esempio i comportamenti abitudinari dell’utente, possono segnalare eventuali anomalie. Se ad esempio accedi alla tua email o ad un profilo social da un dispositivo che generalmente non usi, vieni subito informato dell’anomalia.

Gli utilizzi del Machine Learning nel settore medico

Nel settore medico sono stati fatti notevoli passi avanti grazie allo sviluppo di una tecnologia sempre più predittiva. Gli algoritmi sono in grado di fare previsioni estremamente accurate, evidenziando la particolare predisposizione di un soggetto ad una specifica malattia o addirittura prevenendo lo scatenarsi di patologie anche gravi, come il tumore.

I medici possono quindi intervenire in modo tempestivo, prevenendo la comparsa di malattie silenti o impedendo che una patologia possa ulteriormente peggiorare.

Machine Learning nella guida autonoma

Sono necessari ancora tanti studi, ma anche nella guida autonoma sono stati fatti notevoli progressi grazie al Machine Learning. Le modalità di applicazione in questo settore sono decisamente interessanti: le auto a guida autonoma, basandosi su determinati dati raccolti con i sensori ed i GPS, sono in grado di riconoscere l’ambiente così da adattare il loro comportamento a seconda delle situazioni contingenti. Passeranno anni, forse decenni prima di vedere circolare liberamente auto a guida autonoma, ma gli esperimenti fatti finora lasciano sicuramente ben sperare.

Le 3 tipologie di apprendimento

I software di Intelligenza Artificiale si basano su 3 principali tipologie di apprendimento:

  • apprendimento supervisionato: i computer hanno a disposizione dati di partenza da analizzare e sfruttare trovando in autonomia una regola da usare anche in futuro;
  • apprendimento non supervisionato: al computer vengono forniti solo dati grezzi senza gli output desiderati, quindi il sistema deve risalire a schemi e modelli per poi individuare la struttura logica più adeguata;
  • apprendimento per rinforzo: i computer ricevono una serie di dati incompleti, altri con esempi di output ed altri senza.

Humable, grazie all’esperienza accumulata nel settore dell’RPA e del Natural Language Processing, ha sviluppato diversi modelli adattabili alle più disparate esigenze aziendali e commerciali.

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