Intelligenza artificiale (AI) e Machine Learning (ML) sono parole d'ordine sempre più utilizzate per discutere le tendenze imminenti nella scienza dei dati e in altre tecnologie. Tuttavia, questi due concetti sono davvero piselli nello stesso baccello?
L'intelligenza artificiale è un concetto più ampio di macchine intelligenti che svolgono varie attività da sole. Mentre l'apprendimento automatico è un'applicazione dell'intelligenza artificiale in cui le macchine imparano dai dati forniti utilizzando vari tipi di algoritmi. Pertanto, il Machine Learning è un metodo di analisi dei dati che automatizza la creazione di modelli analitici, consentendo ai computer di trovare approfondimenti nascosti senza essere esplicitamente programmati per farlo. Sembra la soluzione perfetta per tutti i nostri problemi tecnologici, vero?

Evoluzione dell'apprendimento automatico

Arthur Samuel, un pioniere americano nel campo dei giochi per computer e dell'intelligenza artificiale, ha coniato il termine "Machine Learning" nel 1959 mentre lavorava in IBM. Durante i suoi primi giorni, il Machine Learning è nato dal riconoscimento di schemi con la teoria secondo cui i computer possono imparare dai modelli nei dati senza essere programmati per eseguire compiti specifici. I ricercatori interessati all'intelligenza artificiale hanno successivamente sviluppato algoritmi con i quali computer o macchine potevano imparare dai dati. Di conseguenza, ogni volta che le macchine venivano esposte a nuovi dati, potevano anche adattarsi in modo indipendente .

È una scienza che non è nuova, ma che sta guadagnando nuovo slancio, grazie principalmente alle nuove tecnologie informatiche che si sono evolute negli ultimi decenni.
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Molti algoritmi di Machine Learning sono in circolazione da molto tempo. Tuttavia, la capacità di applicare automaticamente complessi calcoli matematici a insiemi di dati di grandi dimensioni è un nuovo sviluppo testimoniato. Ecco alcuni esempi di applicazioni di Machine Learning con cui potresti avere familiarità:

• Consigli online da Amazon e Netflix.
• YouTube che rileva e rimuove i contenuti terroristici sulla piattaforma.
• Sapere cosa dicono di te i clienti su Twitter

L'ascesa dell'apprendimento automatico

L'emergere di Internet, così come il massiccio aumento delle informazioni digitali generate, archiviate e rese disponibili per l'analisi, sono considerati i due fattori importanti che hanno portato all'emergere del Machine Learning. Con la quantità di dati di qualità provenienti da Internet, opzioni di archiviazione dei dati economiche e capacità di elaborazione dei dati migliorate, negli ultimi tempi gli algoritmi di Machine Learning sono visti come un veicolo che spinge lo sviluppo dell'Intelligenza Artificiale a un ritmo rovente.

Reti neurali

Una rete neurale funziona su un sistema di probabilità essendo in grado di fare affermazioni, decisioni o previsioni basate sui dati che le vengono forniti. Inoltre, un circuito di feedback consente un ulteriore "apprendimento" mediante il rilevamento; modifica anche il processo di apprendimento in base al fatto che le sue decisioni siano giuste o sbagliate.
Una rete neurale artificiale è un sistema informatico con reti di nodi ispirate ai neuroni nel cervello animale. Tali reti possono essere insegnate a riconoscere e classificare i modelli attraverso esempi di testimonianza piuttosto che dire all'algoritmo come riconoscere e classificare esattamente i modelli. Le applicazioni delle reti neurali derivate dall'apprendimento automatico possono leggere parti di testo e riconoscere la natura del testo, che si tratti di un reclamo o di una nota di congratulazioni. Possono anche ascoltare un brano musicale, decidere se è probabile che renda qualcuno felice o triste e trovare altri brani musicali simili. Inoltre, possono persino comporre musica che esprime lo stesso stato d'animo o tema.
Nel prossimo futuro, con l'aiuto dell'apprendimento automatico e dell'intelligenza artificiale, dovrebbe essere possibile per una persona comunicare e interagire con dispositivi elettronici e informazioni digitali grazie a un altro campo emergente dell'IA chiamato Natural Language Processing (NLP). La PNL è diventata una fonte di innovazione all'avanguardia negli ultimi anni e che dipende fortemente dall'apprendimento automatico.

Le applicazioni NLP tentano di comprendere la comunicazione umana, sia scritta che parlata, e di comunicare utilizzando varie lingue. In questo contesto, Machine Learning aiuta le macchine a comprendere le sfumature del linguaggio umano e a rispondere in un modo che è probabile che un determinato pubblico possa comprendere.
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Quindi, chi lo sta effettivamente usando?

La maggior parte dei settori che lavorano con grandi quantità di dati hanno riconosciuto il valore del Machine Learning. Le grandi aziende raccolgono informazioni utili in tempo reale vitali dai dati archiviati e sono quindi in grado di aumentare l'efficienza o ottenere un vantaggio rispetto ai concorrenti.

Servizi finanziari

Banche e altre aziende utilizzano il Machine Learning per identificare informazioni importanti nei dati generati e quindi prevenire le frodi. Queste informazioni possono identificare opportunità di investimento o aiutare gli investitori a sapere quando fare trading. Il data mining può anche identificare i clienti con profili ad alto rischio o utilizzare la sorveglianza informatica per avvisare i clienti in caso di frode e quindi ridurre al minimo il furto di identità.

Marketing e vendite

I siti Web di e-commerce utilizzano la tecnologia di Machine Learning per analizzare la cronologia degli acquisti in base agli acquisti precedenti, per consigliare articoli che potrebbero piacerti e promuovere altri articoli. Il settore della vendita al dettaglio sta acquisendo la capacità dei siti Web di acquisire dati, analizzarli e utilizzarli per personalizzare un'esperienza di acquisto o implementare campagne di marketing.
Tirando le somme, l'Intelligenza Artificiale e, in particolare, il Machine Learning, ha sicuramente molto da offrire oggi. Con la sua promessa di automatizzare le attività ordinarie e di offrire spunti creativi, le industrie di ogni settore, dalle banche all'assistenza sanitaria e alla produzione, stanno raccogliendo i frutti.

Alla fine, gli scienziati sperano di sviluppare un'intelligenza artificiale simile a quella umana in grado di aumentare la velocità di varie funzioni automatizzate, in particolare con l' avvento dei chatbot nel regno di Internet . Gran parte degli entusiasmanti progressi che abbiamo visto negli ultimi anni sono dovuti ai progressivi cambiamenti nell'intelligenza artificiale, che sono stati determinati dall'apprendimento automatico. Questo è chiaramente il motivo per cui l'apprendimento automatico è destinato a diventare la prossima grande novità nella sfera delle scienze dei dati.
Quindi vai avanti, aggiorna te stesso per stare al passo con la curva.