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MACHINE LEARNING, TIPOLOGIE E APPLICAZIONI

Articolo tratto da Fastweb

Grazie a questa tecnologia un sistema informatico è in grado di assumere autonomamente delle decisioni o effettuare predizioni

 

Il machine learning è una branca della scienza informatica che prende le mosse dagli studi sul pattern recognition e sulla teoria dell’apprendimento computazionale. Si tratta, dunque, di una disciplina strettamente affine all’intelligenza artificiale, con la quale condivide scopi e metodi di lavoro.

 

Che cos’è il machine learning

 

Nello specifico, il machine learning (o apprendimento automatico) è un metodo di analisi dei dati che punta ad automatizzare la creazione di modelli analitici. Grazie a speciali algoritmi che apprendono iterativamente partendo da una base dati fornita dall’uomo, il machine learning permette a computer e altri sistemi informatici di apprendere nuove nozioni e informazioni, prendere decisioni  ed effettuare predizioni senza che siano stati precedentemente istruiti per farlo.

 

Tipologie di problemi e compiti

 

I task del machine learning sono tipicamente in tre macrocategorie, a seconda della natura della base dati utilizzata per l’apprendimento o del feedback disponibile per il sistema di apprendimento automatico.

 

  • Apprendimento supervisionato. Un sistema informatico è istruito utilizzando una base dati costituita da esempi e modelli decodificati (gia’ arricchiti da informazioni “di contorno” che aiutino il sistema di apprendimento a catalogare e classificare gli esempi). In questa maniera, gli algoritmi di machine learningpotranno analizzare i dati in maniera più veloce e risolvere problemi o compiti in  modo autonomo basandosi sulle esperienze precedenti. Un algoritmo di apprendimento supervisionato è in grado di produrre un’ipotesi induttiva, ovvero un modello di risoluzione per problemi generali partendo da una serie di problemi particolari.

 

  • Apprendimento senza supervisione. Nel sistema informatico vengono inseriti una serie di input ed esempi non classificati né decodificati. Questo compito spetta al sistema stesso, che li organizza in base ad aspetti e caratteristiche comuni per cercare di effettuare previsioni sugli input successivi. In questo caso le classi (o categorie) di dati non sono conosciute a priori, ma sono costituite in una fase successiva e apprese autonomamente dagli algoritmi machine learning. Tecniche di questo genere sono utilizzate dai motori di ricerca che, partendo da una o più parole chiave, creano liste di risultati (le SERP Search Engine Results Page) ritenute attinenti alla ricerca effettuata

 

  • Apprendimento per rinforzo. È una tecnica di machine learning che si attua in sistemi capaci di apprendere dall’ambiente circostante (grazie a sensori di vario genere, quali sensori di contatto e prossimità, GPS, giroscopio, ecc) e adattarsi ai cambiamenti che avvengono all’interno del loro “ecosistema”.

 

Le applicazioni del learning machine

 

L’apprendimento automatico, dunque,può essere utilizzato per gli scopi e nei settori più disparati. Gli algoritmi “autoapprendenti” trovano impiego anche nel campo della pubblicità online, fornendo annunci pubblicitari ad hoc a seconda del profilo dell’internauta (la cosiddetta pubblicità tracciante). Un altro settore è quello della social intelligence, nella quale il learning machine è utilizzato nell’analisi del sentiment (opinione positiva, negativa o neutra su determinati argomenti) dei post e degli interventi sui social network.

 

Da non sottovalutare, inoltre, l’importanza dell’apprendimento automatico nella facial recognition, la tecnologia che permette a Facebook (solo per citare una delle tante aziende hi-tech che ne fa uso) di riconoscere visi e taggarli in automatico ogni volta che si posta una foto sul proprio profilo.

 

Questione di affinità

 

L’apprendimento automatico ha affinità anche con diverse altre discipline informatiche e statistiche. Il machine learning, ad esempio, ha molti punti di contatto con il data mining, processo computazionale che utilizza algoritmi e metodi statistici per individuare modelli e conoscenze all’interno di grandi dataset (i big data in particolare).

 

Articolo completo: http://www.fastweb.it/internet/machine-learning-tipologie-e-applicazioni/

 

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