Nonostante ciò che ci ha insegnato la cultura pop fantascientifica della fine del XX secolo, i robot non hanno ancora conquistato il mondo. Ma non si tratta solo di false promesse: l’apprendimento automatico permea ormai quasi ogni livello della società. I computer e i sistemi di intelligenza artificiale stanno diventando abili in una vasta gamma di compiti in diversi settori. Le sette applicazioni di apprendimento automatico che abbiamo descritto in questa guida sono solo la proverbiale punta dell’iceberg. Diamo un’occhiata.
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Che cos’è l’apprendimento automatico?
In parole povere, l’apprendimento automatico è una forma potente e pervasiva di intelligenza artificiale (AI). È un’applicazione dell’IA che consente ai computer di imparare dall’esperienza e di migliorarsi senza bisogno di ulteriore programmazione.
Arthur Samuel, un pioniere nel campo dei giochi per computer e dell’IA, coniò per la prima volta il termine “apprendimento automatico” nel 1959. Egli definì l’apprendimento automatico come un “campo di studio che dà ai computer la capacità di imparare senza essere esplicitamente programmati”.
L’apprendimento automatico utilizza dati e algoritmi per imitare l’apprendimento umano. L’obiettivo è quello di diventare sempre più precisi nell’elaborazione di classificazioni, previsioni o approfondimenti basati sui dati. In linea di massima, opera in tre modi fondamentali:
- Utilizzando una combinazione di algoritmi e dati per prevedere modelli e classificare serie di dati.
- Valutazione dell’accuratezza mediante una funzione di errore
- Un processo di ottimizzazione per mettere a punto i punti di dati per generare il modello desiderato.
3 tipi di apprendimento automatico
L’apprendimento automatico ha tre ulteriori sottocategorie:
- Apprendimento supervisionato
- Apprendimento non supervisionato
- Apprendimento con rinforzo
Di seguito viene presentata una panoramica di ciascuna di queste sottocategorie.
Apprendimento supervisionato
Come suggerisce il nome, l’apprendimento automatico supervisionato richiede un certo grado di supervisione umana. Richiede un insieme noto di dati di input e output durante la fase di formazione del ciclo di vita dell’apprendimento automatico.
In genere, uno scienziato dei dati etichetta i dati di formazione prima di utilizzarli per addestrare e testare il modello. Una volta che il modello impara a stabilire una relazione tra i dati di input e di output, passa a classificare set di dati sconosciuti per prevedere i risultati.
La maggior parte dei dati in questo scenario è grezza e non etichettata. La “supervisione” umana è necessaria per etichettare accuratamente i dati, in modo che il modello possa identificare una correlazione che colleghi i dati di input e di output. Si tratta spesso di un processo che richiede molte risorse e che coinvolge volumi giganteschi di dati grezzi.
L’apprendimento supervisionato è utile per casi d’uso quali:
- Ottimizzazione dell’inventario
- Identificazione dei fattori di rischio per le malattie
- Valutazione delle richieste di prestito per scoprire se un richiedente è a basso rischio o ad alto rischio.
- Individuazione di transazioni fraudolente
- Previsione dei prezzi degli immobili
Apprendimento non supervisionato
Nell’apprendimento automatico non supervisionato, i modelli vengono addestrati su dati grezzi e non etichettati. Questo metodo è utile per identificare modelli in insiemi di dati grezzi o per raggruppare dati similmente in gruppi.
L’apprendimento non supervisionato è anche appropriato se è necessaria una fase esplorativa iniziale per comprendere meglio i set di dati. A differenza dell’apprendimento supervisionato, questo approccio richiede una supervisione umana minima o nulla. Di solito, un data scientist definisce gli iperparametri del modello. Tuttavia, il modello procede poi autonomamente a elaborare in modo efficace enormi serie di dati.
Per la natura del suo approccio, l’apprendimento automatico non supervisionato ha avuto molto successo nel trovare modelli e tendenze in insiemi di dati grezzi. È l’ideale per applicazioni quali:
- Classificazione dei profili dei clienti in base al loro comportamento di acquisto o di consumo.
- Classificare gli articoli dell’inventario in base alle metriche di produzione e/o di vendita.
- Evidenziare le associazioni nei dati dei clienti. Ad esempio, i clienti che hanno acquistato specifici tipi di abbigliamento potrebbero essere interessati a specifici tipi di scarpe.
Apprendimento rinforzato
L’apprendimento per rinforzo viene utilizzato per addestrare i modelli di apprendimento automatico a prendere una serie di decisioni in sequenza. L’obiettivo è insegnare al modello a raggiungere il risultato desiderato in un ambiente incerto e potenzialmente complesso.
In questo approccio, il modello è soggetto a un ambiente simile a un gioco. Gli viene richiesto di utilizzare un metodo di prova ed errore per giungere a una soluzione.
Per raggiungere il risultato desiderato, il modello riceve premi o penalità in base alle azioni che compie. Per il modello di apprendimento automatico, l’obiettivo è massimizzare la ricompensa totale.
Anche se il progettista determina la politica di ricompensa/penalità, non interferisce attivamente nel modo in cui il modello risolve il problema. Spetta al modello capire come ottenere il risultato desiderato e massimizzare le sue ricompense. È qui che si differenzia dall’apprendimento supervisionato.
In genere, questo approccio prevede che il modello inizi con un metodo casuale di tentativi ed errori, per poi concludere con tattiche sofisticate.
Un paio di esempi di applicazioni reali dell’apprendimento per rinforzo includono:
- Addestrare i veicoli autonomi a guidare e parcheggiare da soli senza richiedere l’intervento umano.
- Gestione dinamica dei semafori per aiutare a controllare il traffico.
Le 7 principali applicazioni dell’apprendimento automatico
1. Diagnosticare le malattie
Una delle principali applicazioni dell’apprendimento automatico in campo sanitario è l’identificazione e la diagnosi di malattie altrimenti difficili da diagnosticare. Esempi tipici sono vari tipi di cancro, difficili da individuare nelle fasi iniziali, e le malattie genetiche.
Ad esempio, l’ormai defunto IBM Watson Genomics ha dato un’ottima idea di come la combinazione del sequenziamento dei tumori basato sul genoma con il cognitive computing possa portare a una diagnosi significativamente più rapida. Similmente, un’azienda leader nel settore biofarmaceutico, Berg, ha già utilizzato l’apprendimento automatico per sviluppare trattamenti terapeutici in vari settori, includendo l’oncologia.
Un altro buon esempio di applicazioni dell’apprendimento automatico nel settore sanitario è il programma PreDicT di P1Vital, che sta per Predicting Response to Depression Treatment.
2. Riconoscimento delle immagini
Il riconoscimento delle immagini è ovunque intorno a noi. Notate la funzione di riconoscimento automatico della scena e del volto nell’app Galleria del vostro smartphone? È stato fatto con l’apprendimento automatico. Lo stesso vale per le funzioni dei social media, come il tagging automatico degli amici. Prendiamo ad esempio la tecnologia Deep Face di Facebook, che utilizza l’apprendimento automatico per offrire suggerimenti per taggare gli amici nelle foto. Anche i programmi di sorveglianza segreta all’avanguardia messi in atto da alcune amministrazioni mondiali si basano sul riconoscimento delle immagini facilitato dall’apprendimento automatico.
Ilriconoscimento delle immagini con l’apprendimento automatico ha applicazioni anche nel settore sanitario. Durante molte procedure di trattamento, perdere anche un piccolo elemento potrebbe essere devastante. Le scansioni e le radiografie possono utilizzare il riconoscimento delle immagini per rilevare i più piccoli cambiamenti da un punto all’altro. Questa tecnica è particolarmente utile per rilevare con precisione la progressione di un’infezione virale o la diffusione di un tumore.
3. Veicoli autonomi
Con i veicoli autonomi, ci si aspetta che l’intelligenza artificiale superi le prestazioni di un conducente umano, indipendentemente dallo scenario. Ed è proprio qui che entrano in gioco gli algoritmi di apprendimento automatico. Insieme all’apprendimento profondo, gli algoritmi di apprendimento automatico consentono ai veicoli autonomi di prendere decisioni in tempo reale.
L’applicazione dell’apprendimento automatico nelle auto a guida autonoma come la Tesla Model S o la Ford F-150 prevede che il computer di bordo riceva dati da una serie di sensori. Questo per garantire che l’ADAS sia in grado di interpretare in modo sicuro e accurato il mondo che circonda il veicolo. Il sistema utilizza questo flusso di dati per controllare la velocità e la direzione del veicolo. Inoltre, i dati vengono utilizzati per elaborare altre attività chiave come il rilevamento e il tracciamento degli oggetti, la percezione e la previsione.
4. Rilevamento delle frodi online
L’apprendimento automatico è sempre più utile per rendere sicure le transazioni online e rilevare le falsificazioni. È particolarmente efficace nel rilevare comportamenti fraudolenti che implicano l’uso di account falsi, documenti d’identità falsi e phishing.
L’applicazione dell’apprendimento automatico nel rilevamento delle frodi prevede algoritmi addestrati con dati storici per suggerire regole di rischio. Queste regole possono essere implementate per bloccare determinate azioni dell’utente segnalate come sospette, ad esempio accessi sospetti, possibili furti di identità, transazioni fraudolente e così via.
Di solito, i data scientist alimentano il modello di apprendimento automatico con un’enorme quantità di registrazioni di precedenti frodi e falsificazioni. Inoltre, segnalano i casi di non frode per eliminare il più possibile i falsi positivi. Maggiore è il volume di dati, più accurati sono in genere i suggerimenti delle regole.
5. Raccomandazione di prodotti
Le raccomandazioni di prodotti sui siti web di e-commerce e sulle piattaforme di intrattenimento sono i primi esempi di applicazioni dell’apprendimento automatico nel mondo degli affari.
Queste raccomandazioni sono generate e fornite da “sistemi di raccomandazione”. Questi potenti motori sfruttano gli algoritmi di apprendimento automatico per segmentare i clienti in base ai loro dati utente e ai loro modelli comportamentali. I dati degli utenti e i modelli comportamentali vengono raccolti dalla cronologia di navigazione, dai like, dalle condivisioni e così via.
Le variabili di segmentazione del mercato includono tipicamente:
- Comportamentali: modelli di acquisto, tasso di utilizzo, storia e stato di fedeltà.
- Demografiche : età, sesso, reddito
- Geografiche : città, regione, clima, ecc.
- Psicografiche: interessi, personalità, stile di vita
Ogni consumatore riceve raccomandazioni, suggerimenti di contenuti e pubblicità personalizzate in base a queste variabili.
6. Assistente virtuale intelligente (IVA)
Gli IVA sono sistemi basati sull’apprendimento automatico in grado di comprendere il linguaggio naturale (leggi: linguaggio umano) e di rispondere di conseguenza. Questi assistenti intelligenti presentano una selezione di risposte a scelta multipla per ogni domanda. Sono anche in grado di comprendere le intenzioni dell’utente a partire da un testo libero.
GliIVA trovano sempre più spesso impiego nell’automazione dell’assistenza clienti, ovvero negli assistenti virtuali. In questo modo gli utenti possono esprimere alla macchina dubbi anche molto specifici, come farebbero con un essere umano.
Si noti che gli IVA non sono la stessa cosa dei chatbot. Sono molto più sofisticati e in grado di comprendere il linguaggio naturale. In confronto, la maggior parte dei chatbot comunica con gli utenti offrendo semplici opzioni del tipo sì/no.
Con l’avvento dei prodotti no-code, è ora possibile costruire gli IVA in soli 15 minuti.
7. Scambiare
L’apprendimento automatico trova applicazioni crescenti anche nello scambiare azioni e criptovalute. Sofisticati algoritmi di apprendimento automatico eseguono i calcoli e le analisi sotto il cofano. I dati generati aiutano i trader a prendere decisioni informate.
In particolare, l’apprendimento automatico è utile quando si tratta di estrarre segnali da dati finanziari e alternativi. Questi segnali possono essere utilizzati per progettare e testare strategie sistematiche.
Cosa ci riserva il futuro?
Le applicazioni dell’apprendimento automatico trovano spazio nella maggior parte degli aspetti della nostra società. Questa guida si limita a elencare alcuni esempi.
Altre applicazioni comuni includono l’analisi del sentiment, la raccolta e la classificazione dei dati in cosmologia, gli studi sulla vita marina, l’ingegneria, l’intelligence militare e persino l’arte digitale. L’intelligenza artificiale sta sbloccando ulteriori progressi tecnologici con la sua crescente portata ogni giorno. È ragionevole informarsi su questa tecnologia, che sta diventando sempre più importante e rilevante.
Domande frequenti
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