Nikitech

Ho parlato spesso in questo blog di intelligenza artificiale come potete vedere qui. In questo articolo parleremo invece di un ramo specifico, ovvero del machine learning. Vi ho fatto scoprire come funziona un assistente virtuale, parlato di una soluzione come Quillbot. Ma anche affrontato il tema Neuralink di Elon Musk.

La tecnologia in questo campo ha fatto passi da gigante, rendendo i dispositivi sempre più intelligenti ma come è stato possibile tutto questo?

Quali sono le applicazioni del machine learning?

Il machine learning (o apprendimento automatico) altro non è che uno strumento sviluppato per far analizzare dati analitici da macchine altrimenti incapaci . Esso si divide in tre categorie:

• Apprendimento supervisionato: Un sistema informatico è istruito utilizzando una base di dati costituita da modelli ed esempi decodificati e già arricchiti di informazioni “di contorno” con il compito di aiutare il sistema a catalogare e classificare gli esempi. Con questo metodo gli algoritmi di ML possono analizzare i dati e risolvere problemi in maniera più veloce e autonomo basandosi sulle esperienze precedenti. Questo metodo di apprendimento è utilizzata nel settore medico, identificazione vocale o identificazione della scrittura manuale.
• Apprendimento senza supervisione: Nel sistema informatico vengono inseriti una serie di imput ed esempi non classificati nè decodificati. Questo compito spetta al sistema stesso, che li organizza in base ad aspetti e caratteristiche comuni per cercare di effettuare previsioni sugli imput successivi. Le classi di dati non sono conosciute a priori, ma sono costruite in una fase successiva e apprese dagli algoritmi di machine learning. Tecniche usate dai motori di ricerca, che partendo da una o più parola chiave, creano liste di risultati (le SERP) ritenute attinenti alla ricerca effettuata.
• Apprendimento per rinforzo: Una tecnica che si basa principalmente sulla posizione, aiutata da vari sensori come il GPS e quelli di prossimità. Un esempio di questa tecnica la troviamo nelle auto a guida autonoma, con il controllo della velocità o ancora nel rilevamento di ostacoli nel percorso.

Un altra applicazione del machine learning è nel settore pubblicitario. Infatti gli algoritmi in questo caso studiano e imparano i nostri gusti fornendoci le pubblicità in modo mirato, se la cosa vi spaventa potete dotarvi di una VPN.

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Differenze tra machine learning e deep learning

Come abbiamo appena visto ci sono tre sotto categorie nel machine learning, ma l’argomento intelligenza artificiale è molto complesso e spesso è tutto un sistema di categorie e sotto categorie, questo è proprio il caso del deep learning, che altro non è che un sotto insieme del machine learning.

Il deep learning infatti si occupa di quel ramo non coperto proprio dal machine learning, come abbiamo visto quest’ultimo ha bisogno di analizzare dati strutturati per funzionare al meglio.

Il deep learning non ha bisogno di analizzare dati strutturati ma è capaci di analizzare dati astratti come per esempio la classificazione delle immagini e l’elaborazione del linguaggio naturale, in cui è necessario identificare le relazioni complesse tra gli oggetti di dati. Ad esempio una soluzione di deep learning può analizzare le menzioni sui social media per determinare il sentimento degli utenti. Anche qui come non menzionare Elon Musk ed il suo progetto Neuralink che si basa proprio sulle tecniche di deep learning (in questo caso reti neurali).

L’uso quotidiano

Nella quotidianità oltre agli esempi visti in precedenza, possiamo trovare il machine learning in molti settori.

In particolare possiamo averlo sempre nelle nostre tasche, si esatto, sto proprio parlando del nostro smartphone. Il machine learning infatti è impiegato in molte funzioni dei nostri device come nel caso della batteria adattiva che impara il nostro modo di usare il telefono e quindi regola il livello di carica di conseguenza.

Anche le fotocamere dei nostri device fanno uso del machine learning per apprendere le nostre preferenze e suggerirci le modalità migliori per uno scatto al top.

Insomma come abbiamo avuto modo di vedere in questo articolo che voleva essere solo una piccola panoramica sul machine learning, questa piccola branca dell’intelligenza artificiale è ben presente nel nostro presente e sicuramente lo sarà molto di più nel nostro futuro.