Machine learning, di cosa si tratta?

Il Machine Learning, o apprendimento automatico, è un campo dell'intelligenza artificiale che consente ai computer di apprendere dai dati senza essere esplicitamente programmati per farlo.

Sebbene il machine learning sia per qualcuno ancora un termine di difficile interpretazione e venga spesso confuso con il termine più ampio di intelligenza artificiale, questa tecnologia è già elemento integrante della nostra vita quotidiana. La troviamo negli assistenti vocali che rispondono alle nostre domande o nelle raccomandazioni personalizzate che ci aiutano a scoprire nuovi contenuti online.

In questo articolo, scopriremo insieme cos'è davvero il machine learning, esplorando le sue diverse tipologie e applicazioni pratiche, dalla sanità al marketing. Vedremo come questa tecnologia stia cambiando il nostro modo di vivere e lavorare, aprendo la strada a nuove innovazioni e opportunità per le imprese.

1. Introduzione al Machine Learning: l’intelligenza artificiale che impara dai dati

Il machine learning è una delle principali aree dell'intelligenza artificiale, che comprende diversi approcci utilizzati per insegnare ai computer come apprendere e adattarsi. È fondamentale sapere che, sebbene il machine learning sia una forma di intelligenza artificiale, non è l'unico modo attraverso cui l'intelligenza artificiale può funzionare.

Con il machine learning, i computer riescono ad analizzare grandi volumi di dati, identificare schemi e fare previsioni per apprendere in modo autonomo. Questo processo avviene senza che i computer siano stati programmati esplicitamente per apprendere, bensì grazie alla loro capacità di imparare sfruttando l'analisi di enormi quantità di dati.

Prima di continuare, è fondamentale comprendere cosa significa "apprendere in autonomia" nel contesto del machine learning. Possiamo affermare che una macchina sta applicando una forma di machine learning quando non si limita a ripetere ciò che ha già visto, ma utilizza le informazioni acquisite per applicarle anche a dati mai incontrati prima.

2. Come funziona il Machine Learning?

La capacità del machine learning di apprendere autonomamente si sviluppa durante e dopo la fase di addestramento. Ecco i passaggi chiave che spiegano questo processo:

1. Raccolta dei dati: il primo passo nel machine learning è raccogliere dati. Questi possono provenire da diverse fonti, come transazioni online, social media, sensori e così via. La qualità e la quantità dei dati sono fondamentali, poiché un modello di machine learning impara in primo luogo da ciò che gli viene fornito.
   
   
2. Scelta del modello: un modello di machine learning è essenzialmente un algoritmo matematico progettato per riconoscere schemi. Questi algoritmi non hanno bisogno di essere programmati con regole rigide, ma imparano da esempi.
   
   
3. Addestramento: durante la fase di addestramento, il modello viene esposto a un gran numero di esempi (dati di addestramento). Per esempio, se si sta addestrando un modello per riconoscere immagini di gatti, l'algoritmo verrà esposto a immagini di gatti e anche a immagini che non sono gatti. Il modello analizza queste figure e inizia a capire quali caratteristiche sono comuni agli oggetti classificati come "gatti" e quali non lo sono.
   
   
4. Apprendimento: durante l'addestramento, il modello utilizza metodi statistici per ottimizzare i suoi parametri. Per esempio, se il modello fa una previsione errata, modifica i propri parametri per cercare di migliorare la previsione la volta successiva. Questo processo continua fino a quando il modello è sufficientemente preciso.
   
   
5. Generalizzazione: una volta completato l'addestramento, il modello è in grado di generalizzare le conoscenze acquisite e applicarle a nuovi dati mai visti prima.

3. I diversi modelli di Machine Learning

Come anticipato, nel processo di addestramento e apprendimento, la scelta del modello di apprendimento è un elemento importante.

I modelli (algoritmi) scelti  sono il cuore del machine learning. La scelta del modello determina infatti il modo in cui la macchina analizza i dati per formulare previsioni.

Attualmente, esistono tre modelli principali di machine learning utilizzati: il machine learning supervisionato, il machine learning non supervisionato e il reinforcement learning. 

Machine Learning supervisionato

Il machine learning supervisionato è un modello con cui si insegna al computer a riconoscere schemi attraverso un insieme di dati già etichettati.

Riprendiamo l'esempio fatto in precedenza sulle immagini dei gatti. Nel caso dell'apprendimento supervisionato, vengono mostrate al computer molteplici immagini di animali, ciascuna etichettata come "gatto", "cane" o "coniglio". Queste etichette sono fondamentali, poiché forniscono al computer le informazioni necessarie per comprendere quali animali sono presenti in quali immagini.

Durante la fase di addestramento, il computer analizza attentamente questi dati etichettati per apprendere le caratteristiche distintive di ciascun animale. Una volta che il computer ha assimilato queste informazioni, è in grado di fare previsioni su nuove immagini che non ha mai visto prima.

Quando gli viene mostrata una nuova immagine di un gatto, dovrebbe essere in grado di identificarlo correttamente come tale, grazie alle conoscenze acquisite dalle immagini precedenti. 

Machine Learning non supervisionato

Il machine learning non supervisionato è un modello in cui al computer viene lasciata la libertà di esplorare e riconoscere schemi nei dati senza ricevere etichette predefinite.

Si pensi di avere un grande insieme di immagini di animali, ma in questo caso nessuna immagine è etichettata. Al computer viene presentato un mix di immagini di gatti, cani e conigli senza alcuna indicazione su quale animale rappresenti ciascuna immagine. In questa situazione, il computer deve identificare autonomamente le somiglianze e le differenze tra le immagini.

Durante la fase di addestramento, il computer analizza le immagini e cerca di raggrupparle in base a caratteristiche comuni, come la forma, il colore e le dimensioni. Per esempio, potrebbe riconoscere un gruppo di immagini simili che presentano animali con orecchie appuntite e una corporatura snella, classificandole come un gruppo, senza sapere che si tratta di gatti.

Con questo approccio, il machine learning non supervisionato consente al computer di scoprire schemi nascosti e di organizzare i dati in modi che potrebbero non essere immediatamente evidenti.

Machine learning con reinforcement learning

Il reinforcement learning è un tipo di machine learning in cui il computer impara a prendere decisioni interagendo con l'ambiente tramite un sistema di prove ed errori, ricevendo ricompense quando fa bene e punizioni quando commette errori.

In questo scenario, al computer vengono mostrate diverse immagini e gli viene chiesto di identificare un gatto. Poiché non ha alcuna conoscenza pregressa degli animali, deve esplorare per riconoscerli.

Ogni volta che il computer riesce a riconoscere correttamente il gatto, riceve una ricompensa, come punti o un segnale positivo. Al contrario, se identifica l'animale sbagliato, come un cane, subisce una punizione, per esempio la perdita di punti. In questo modo, il computer impara a migliorare le sue decisioni attraverso tentativi ed errori, affinando progressivamente la sua capacità di riconoscere gli animali.

4. Machine Learning vs. Intelligenza Artificiale: le differenze

Il machine learning è una branca dell'intelligenza artificiale, ma l'intelligenza artificiale non è necessariamente machine learning. In altre parole, mentre il machine learning fa parte del mondo dell'AI, quest'ultima comprende anche altre tecnologie che non si basano sull'apprendimento automatico.

Nel vasto panorama dell'intelligenza artificiale troviamo una varietà di applicazioni, come assistenti vocali, software di elaborazione del linguaggio naturale (il più noto è ChatGPT), software di traduzione simultanea, robot che interagiscono con l’ambiente o eseguono compiti complessi, fino alle auto senza conducente.

Questi sono solo alcuni esempi di come l'AI viene applicata nei diversi settori. Molti di questi strumenti, sfruttano poi il machine learning (e in alcuni casi anche il deep learning) per eseguire compiti e rispondere agli input degli utenti, anche senza essere stati programmati con istruzioni specifiche per ogni situazione.

Il machine learning punta invece nello specifico a insegnare alle macchine come eseguire un'attività specifica e a fornire risultati precisi identificando i pattern. A differenza dell'intelligenza artificiale, che mira a simulare l'intelligenza umana, il machine learning non ha l'ambizione di replicare il pensiero umano. Piuttosto, è quell'ambito che ha a che fare con la creazione di algoritmi e modelli statistici che consentono ai sistemi informatici di affrontare e risolvere compiti complessi in modo autonomo, senza la necessità di istruzioni esplicite. 

5. Machine Learning vs. Deep Learning

Il deep learning è una tecnica avanzata di apprendimento automatico che permette ai computer di elaborare dati in modo simile a come lo fa il cervello umano. Si tratta di un sottoinsieme del machine learning, ma si distingue per l'uso di reti neurali profonde e complesse, ispirate alla struttura del cervello, che consentono di analizzare i dati in modo più autonomo e sofisticato. Queste reti neurali sono composte da numerosi strati di nodi che lavorano insieme per estrarre informazioni sempre più astratte e dettagliate dai dati, permettendo al modello di riconoscere schemi complessi come immagini, testi, suoni e altri tipi di informazioni.

La principale differenza tra deep learning e machine learning tradizionale risiede nel fatto che, mentre nel machine learning l'intervento umano è spesso necessario per selezionare e ottimizzare le caratteristiche rilevanti dai dati, nel deep learning il sistema può imparare autonomamente quali caratteristiche sono importanti. 

In particolare, il deep learning è spesso utilizzato per il riconoscimento vocale e il trattamento del linguaggio naturale, che richiedono modelli complessi per analizzare e comprendere le parole e i contesti.

Ad esempio, Siri, Alexa o Google Assistant utilizzano il deep learning per comprendere e rispondere alle richieste vocali, migliorando continuamente la loro capacità di interazione. Utilizzano reti neurali profonde per convertire la voce in testo. Queste reti sono in grado di riconoscere parole e frasi con alta precisione grazie all'elaborazione di grandi quantità di dati vocali. Inoltre, il deep learning consente loro di comprendere il contesto delle richieste, un aspetto fondamentale per rispondere in modo adeguato e pertinente.

6. Applicazioni pratiche: come il Machine Learning trasforma le imprese

In numerosi settori, dall'assistenza sanitaria al marketing, all'energia, il machine learning sta trasformando profondamente il modo in cui le aziende operano e competono.

Grazie alla capacità di automatizzare processi complessi, analizzare grandi volumi di dati e generare previsioni accurate, il machine learning consente alle imprese di ottimizzare le risorse, migliorare l’efficienza e rispondere con maggiore agilità alle sfide del mercato.

Scopriamo insieme alcune applicazioni.

Machine Learning nel settore sanitario

Nel settore sanitario, il machine learning sta già mostrando il suo potenziale e in futuro potrebbe offrire un importante supporto nella diagnosi. 

Come, ad esempio, nella diagnosi dei tumori “di origine sconosciuta” (CUP), che costituiscono circa il 3-5% di tutti i tumori e si manifestano solo come metastasi, senza che si riesca a identificarne l’organo di origine. Secondo uno studio pubblicato ad aprile 2024 e diffuso da AIRC, un nuovo sistema chiamato “TORCH” usa il deep learning per analizzare cellule tumorali e suggerire con l'83% di accuratezza l’origine del tumore, riducendo così il bisogno di test invasivi e aiutando i medici a scegliere trattamenti più mirati.

Machine Learning e marketing

Nel marketing, l'uso del machine learning sta potenziando l'automazione e la gestione dei dati, permettendo strategie su larga scala. Il CRM HubSpot, ad esempio, ha integrato funzionalità avanzate di machine learning per semplificare attività, personalizzare contenuti e potenziare i propri strumenti senza aggiungere complessità.

Grazie al machine learning, HubSpot suggerisce ai marketer temi di contenuto e opportunità SEO, migliorando la visibilità sui motori di ricerca. Inoltre, HubSpot ha recentemente integrato l'assistente ai contenuti, Copilot (ex Chatspot), per aiutare professionisti  a connettersi alla piattaforma e aumentare la produttività, rendendo più veloci e intuitive molte delle operazioni quotidiane svolte in HubSpot.

Grazie ad un supporto via chat, Copilot permette di svolgere rapidamente attività come la creazione di contatti, l’invio di email di follow-up, la generazione di report, creazione di segmenti di pubblico o ancora offre la possibilità di porre domande specifiche su contatti e interazioni che vengono registrate all'interno del CRM. Inoltre, l'assistente ai contenuti supporta la creazione e l'ideazione di contenuti, offrendo suggerimenti in tempo reale per migliorare l'efficienza nella produzione di testi, come articoli o email marketing, e rendere le comunicazioni più mirate ed efficaci.

Machine Learning e settore energetico: il caso A2A

Nel settore dell'energia e dei servizi pubblici, l'adozione delle tecnologie digitali, in particolare l'intelligenza artificiale, sta diventando un driver fondamentale per l'innovazione. Con il crescente bisogno di ottimizzare la gestione delle risorse energetiche, migliorare la resilienza delle reti e soddisfare le crescenti richieste di sostenibilità, A2A, multiutility attiva in Lombardia, sta integrando il machine learning.

In particolare, A2A utilizza il machine learning per ottimizzare la gestione della rete elettrica, integrando sensori e tecnologie avanzate per raccogliere dati in tempo reale. Questi dati vengono poi analizzati tramite modelli di machine learning per prevedere la domanda di energia, identificare potenziali picchi o anomalie e ottimizzare la distribuzione dell'energia, migliorando la resilienza e l’efficienza delle reti.

 

Se desideri esplorare meglio il mondo dell'innovazione digitale, scarica qui sotto il nostro glossario con tutti i termini essenziali!