Come funziona il machine learning e quali sono le sue applicazioni

L'intelligenza artificiale



Il machine learning è un progetto innovativo con il quale si programmano le macchine ad apprendere in autonomia cose e attività sulla base di dati, cioè dell’esperienza che gli viene fatta fare. Il computer in questo senso viene umanizzato: fa esperienze, le memorizza, si confronta con se stesso e con le abilità umane e poi elabora il tutto, riprogrammandosi da solo. Alla base ci sono due approcci distinti che sono i seguenti.

  • Supervised learning – Nel apprendimento supervisionato al computer sono forniti una serie di dati, come indicazione, cosicché esso possa elaborarli identificando una regola generale, un codice che colleghi i dati in entrata con quelli in uscita. Gli vengono forniti quindi input e output in modo tale che esso capisca il nesso e che poi si comporti di conseguenza applicando quelle stesse regole in caso di attività simili. La risoluzione, insomma, è lasciata al computer, ma gli viene fornito tutto il resto.
  • Unsupervised Learning – Nella formula di apprendimento non supervisionato al sistema vengono forniti solamente dei dati senza che gli siano indicati input, output o altro. Il sistema informatico provvederà da sé, senza alcun aiuto, a risalire ai modelli e agli schemi nascosti, identificando in piena autonomia una sua struttura logica praticamente “dal nulla”.

L’ultima evoluzione di questo sistema informatico è quella di lasciare che il computer con i suoi mezzi (algoritmi, software etc.) interagisca con un ambiente dinamico/umano e raggiunga un obiettivo autonomamente (con relativa ricompensa), imparando anche dai suoi errori (interpretati come punizioni). Il comportamento e la prestazione del sistema informatico viene determinato da un sistema di apprendimento basato su ricompensa/punizione.

Applicazioni ed esperimenti

Una delle prime applicazioni del sistema, il miglior modo, sebbene semplice, per mettere in atto le sue capacità è sicuramente il mondo dei giochi. Battere un avversario in un gioco, giocare una partita a qualcosa, permette di esaminare perfettamente il comportamento del sistema informatico. L’intelligenza artificiale mira a raggiungere il massimo valore di ricompensa (la vittoria) e impara giocando (con campioni umani o contro se stesso) e dai suoi stessi errori, migliorando le proprie prestazioni in funzione di risultati raggiunti mano a mano. Parte dei dati possono comunque essere forniti al sistema, per una formazione completa. In questo caso l’intelligenza artificiale è in un certo senso ibrida perché mette insieme i due sistemi precedentemente visti.

In alcuni progetti, come quello in cui il sistema è stato inserito in un programma di gioco alle slot vlt online è stato inserito anche un modello probabilistico. Questo permette di aggiungere al processo di apprendimento della macchina un sistema di calcolo delle probabilità (conosciuto anche come rete di Bayes) in cui si valutano le casuali e le dipendenze condizionali.

Le future applicazioni del machine learning

Le applicazioni del machine learning sono oggi già molto numerose e permettono di agevolare molti processi anche della quotidianità, senza tuttavia che le persone se ne rendano conto. Applicazioni già operative sono: il posizionamento nei motori di ricerca (visto che il sistema impara gli interessi dell’utente sulla base di dati) e i filtri antispam delle e-mail che si stanno evolvendo in direzione della prevenzione nei confronti delle frodi e dei furti di dati. Grandi previsioni ci sono anche per la ricerca scientifica in campo medico.

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Informazioni su Emanuele Bompadre 16695 Articoli
Emanuele è un blogger appassionato di web, cucina e tutto quello che riguarda la tecnologia. Motociclista per passione dalle sportive alle custom passando per l'enduro, l'importante è che ci siano due ruote. Possessore di una Buell XB12S è un profondo estimatore del marchio americano.

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