IL MACHINE LEARNING: COS’E’ E QUALI SONO LE SUE APPLICAZIONI

Il Machine Learning apprendimento automatico è un tipo di intelligenza artificiale che insegna ai computer e ai robot ad analizzare i dati imparando dall’esperienza passata, tramite metodi matematico- computazionali. Il sistema di Machine Learning si basa su un insieme di algoritmi che permettono alle macchine di instaurare un processo di apprendimento continuo, al fine di renderle in grado di svolgere un compito senza alcuna previa pianificazione rendendole pertanto simili al processo di apprendimento esperienziale umano, il quale giudica la situazione in base alla proprie passate esperienze.

MACHINE LEARNING: I MODELLI

Quando parliamo di Machine Learning non ci riferiamo ad un’ unica metodologia di apprendimento. Ogni applicazione si basa infatti su modelli specifici e su tecniche differenti in base all’obiettivo finale. Esistono vari tipi di Machine Learning:
  • apprendimento supervisionato: l’algoritmo di apprendimento viene istruito tramite un set di dati strutturati contenenti le informazioni di input e di output. Tale tipo di apprendimento automatico o supervised learning è appropriato per il raggruppamento di oggetti o per discernere pattern già identificati in precedenza.
  • apprendimento non supervisionato: in input ci sono dati non strutturati e non ci sono informazioni sull’output.  Si tratta di un sistema di apprendimento automatico o unsupervised learning che elabora dati non organizzati. Tale tipo di intelligenza è ideale per l’elaborazione e l’apprendimento di nuovi concetti.
Intelligenza Artificiale PMF Research

IL MACHINE LEARNING: LE APPLICAZIONI

Il Machine Learning offre quindi un nuovo panorama in termini di sistemi di intelligenza, garantendo la possibilità di soluzioni generiche a problemi molto estesi ed articolati impossibili da realizzare altrimenti, per via  della quantità di dati da analizzare. Le applicazioni del Machine Learning sono svariate, la maggior parte sono entrate nella nostra vita quotidiana. Eccone alcune:

Marketing: nel marketing il Machine Learning viene generalmente utilizzato per l’analisi di abitudini e comportamenti degli utenti e consumatori, anticipandone i comportamenti e fornendo soluzioni alle loro necessità.

Healthcare: il Machine Learning nell’ambito sanitario ha l’obiettivo di migliorare le condizioni di vita dei pazienti. Esempi applicativi sono quei programmi in grado di analizzare le caratteristiche dei pazienti ad una velocità inarrivabile per l’uomo per valutare le variazioni dei parametri misurati ed arrivare alla predittività del sorgere di condizioni critiche, abbattendo così l’ospedalizzazione dei pazienti.

Cybercrime: il Machine Learning permette di aumentare la sicurezza delle reti aziendali e pubbliche, rendendo più difficili gli attacchi da parte di soggetti esterni. I software studiano i comportamenti alla ricerca di attacchi di tipo malware e impedendo intrusioni nelle reti.

Supply Chain Management: il Machine Learning nel supply chain management permette di monitorare e analizzare l’intera filiera di approvvigionamento e distribuzione e, contemporaneamente, di mettere in connessione tutti gli attori della catena.