Che cos’è l’AI ed il ML?
L'intelligenza artificiale (IA) è una disciplina che si occupa dello sviluppo di programmi che siano in grado di compiere azioni comunemente associate all’essere umano, come apprendere, ragionare, prendere decisioni e risolvere problemi.
Il machine learning (ML) è una branca specifica dell'intelligenza artificiale che si concentra sullo sviluppo di algoritmi e modelli che vengono allenati utilizzando grandi moli di dati per conferire ai computer la capacità di emulare il modo in cui cervello umano apprende. Questi modelli vengono sviluppati per eseguire determinati task e/o azioni senza essere esplicitamente programmati per farlo. Un esempio potrebbe essere un modello di ML per l’individuazione di spam in una casella di posta elettronica, classificando ogni e-mail come spam o non spam. L’allenamento di questi modelli può avvenire utilizzando tre principali paradigmi: il training supervisionato, non supervisionato e per rinforzo.
Nell’apprendimento supervisionato, il modello impara a mappare gli input ai target mediante un dataset etichettato, ovvero un insieme di coppie input-etichetta. Nell’esempio dello spam detector, una coppia è formata dal testo della e-mail e dall’etichetta che può essere “spam” o “non spam”. Un modello allenato in modo non supervisionato, invece, sfrutta tecniche matematiche principalmente per trovare pattern nascosti e/o raggruppare dati simili.
Infine, nell’apprendimento per rinforzo, il processo di apprendimento è guidato da un meccanismo di premi e punizioni.
Quali sono i vantaggi?
- Automazione e miglioramento delle prestazioni: è possibile automatizzare compiti ripetitivi e laboriosi, permettendo alle persone di concentrarsi su attività più creative e strategiche. Inoltre, i modelli di machine learning possono analizzare grandi quantità di dati per identificare pattern e tendenze meno evidenti, portando a decisioni più informate e prestazioni migliorate.
- Adattabilità e velocità: gli algoritmi di machine learning possono adattarsi e migliorare continuamente le proprie prestazioni in base all'esperienza e ai nuovi dati, rendendoli adatti a una vasta gamma di applicazioni in continuo cambiamento. Inoltre, sono in grado di elaborare grandi quantità di dati molto più velocemente rispetto all’uomo, consentendo di prendere decisioni in tempo reale e migliorare l'efficienza operativa.
- Personalizzazione e riduzione degli errori: i sistemi di IA possono essere utilizzati per personalizzare esperienze utente, come raccomandazioni di prodotti, contenuti su misura e assistenza virtuale, migliorando l'engagement e la soddisfazione dell'utente. Infine, automatizzando compiti complessi, l'IA e il machine learning possono ridurre gli errori umani e migliorare la precisione e l'affidabilità delle operazioni.
Come funzionano l’AI ed il ML?
Gli algoritmi di machine learning elaborano i dati per rilevare informazioni significative. Ecco un'idea generale di come funzionano:
- Raccolta dei dati: inizia con la raccolta di una vasta quantità di dati pertinenti al problema che si intende risolvere. Questi dati possono provenire da varie fonti, come sensori, database, file di testo, immagini, video, ecc.
- Preparazione dei dati: i dati vengono poi elaborati e preparati per l'analisi. Questo può includere la pulizia dei dati per rimuovere valori mancanti o inconsistenti, la normalizzazione per mettere i dati su una scala comune, e la suddivisione dei dati in set di training e set di test.
- Scelta del modello: successivamente, viene selezionato un modello di machine learning appropriato per il problema specifico. Ciò potrebbe includere modelli come reti neurali artificiali, alberi decisionali, support vector machine, regressione lineare, ecc.
- Training del modello: il modello viene quindi addestrato utilizzando il set di dati di training. Durante il processo di addestramento, il modello cerca di individuare i pattern nei dati e di apprendere dalle relazioni tra le variabili in modo da poter fare previsioni o prendere decisioni.
- Valutazione del modello: dopo il training, il modello viene valutato utilizzando il set di dati di test per determinare le sue prestazioni. Ciò consente di valutare l'accuratezza del modello e di identificare eventuali aree in cui può essere migliorato.
- Ottimizzazione e deployment: infine, il modello può essere ottimizzato ulteriormente per migliorare le sue prestazioni e quindi implementato in un ambiente di produzione per l'utilizzo in situazioni reali.
Questo è solo un'anteprima di come funzionano l'IA e il machine learning. Le tecniche specifiche e i dettagli di implementazione possono variare notevolmente a seconda del problema e del contesto in cui vengono utilizzati.
