Machine learning: cos’è e come funziona

Di: Luna //
Tramite: O2O 15/01/2021
Difficoltà: difficile
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Introduzione

Oggi grazie al machine learning chiamato anche apprendimento automatico, è possibile con l'uso di algoritmi specifici diversi dalla classica programmazione, insegnare al computer stesso a svolgere determinate azioni e ad apprendere in maniera automatica determinate funzioni. Per capire meglio cos'è il machine learning e soprattutto come funziona, leggete bene queste delucidazioni che vi indicheranno in linea generale di cosa si tratta.

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Occorrente

  • Computer
  • Programmi per la programmazione e creazione di algoritmi specifici
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Cos'è

Innanzitutto prima di parlare di machine learning, bisogna capire precisamente cos'è. Il machine learning non è altro che l'apprendimento automatico da parte di una macchina (computer) che rientra nel campo dell'intelligenza artificiale e che si pone l'obiettivo di rendere autonome le attività di una macchina. Il computer dunque è in grado di capire e apprendere senza alcuna programmazione, attraverso una sorta di esperienza da non paragonare all'esperienza di un essere umano. Un computer può svolgere un compito e completare un'azione solo utilizzando una serie di algoritmi che danno una logica concreta su come svolgere un'azione, un compito, un'attività richiesta. Questo avviene quindi senza l'utilizzo della "vecchia" programmazione dei computer, ma solo con un set di dati precisissimi dati da algoritmi studiati in precedenza. Gli algoritmi forniti al computer, partono da sequenze semplici e primitive, fino ad arrivare a sequenze più complesse poco per volta nel tempo.

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Come funziona

Il machine learning permette dunque di migliorare le prestazioni di una macchina nel tempo, permettendole di imparare alcuni compiti, le proprie funzioni e le proprie capacità, anche con un margine di errore. Per capire come funziona, bisogna studiare due approcci con cui si può dare l'input alla macchina per partire e cominciare a svolgere la sua funzione: l'approccio machine learning supervisionato e quindi con un input di aiuto e l'approccio senza supervisione. Queste due piccole classifiche aiutano meglio a capire come vengono forniti al computer i dati per imparare e agire.

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Come agiscono i due approcci

L'approccio supervisionato fornisce al computer una serie di dati codificati che costruiscono un precisissimo e funzionale database carico di informazioni dettagliate. Questo metodo di approccio con i suoi relativi algoritmi, da un validissimo aiuto alla macchina e le permette di trovare subito una soluzione davanti ad una azione complessa da svolgere, grazie ai dati raccolti comprensivi degli errori da non commettere. Un metodo quindi facile per la macchina, già confezionato e pronto per far svolgere una funzione ad ogni stimolo dato. L'apprendimento senza alcun aiuto quindi non supervisionato, da alla macchina la possibilità di prendere le informazioni senza alcun esempio su come comportarsi, catalogando senza aiuto le informazioni presenti al suo interno. Così la macchina può imparare "da sola" a capire come catalogare e organizzare le informazioni e a capire come agire nelle differenti situazioni.

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Come viene applicato

A livello teorico il machine learning può sembrare qualcosa di sconosciuto, ma ogni giorno viene applicato per l'utilizzo di moltissime macchine. Il riconoscimento vocale degli smartphone ad esempio, è un metodo nato con l'applicazione del metodo del machine learning. L'attivazione di comandi vocali o anche le proposte pubblicitarie collegate agli interessi degli utenti e complementari alle loro ricerche sul web, sono tutte legate ai lavori di macchine programmate con il machine learning.

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Consigli

Non dimenticare mai:
  • Per capire meglio di cosa si tratta, è sempre consigliato leggere delle guide o dei libri di informatica che possono mostrarvi meglio l'approccio allo studio di questo argomento.
Alcuni link che potrebbero esserti utili:

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