5 Applicazioni rivoluzionarie dell'apprendimento automatico

Machine Learning è l'ultima parola d'ordine in circolazione, e giustamente. È uno dei sottocampi più interessanti e in più rapida crescita dell'informatica. Per dirla semplicemente, l'apprendimento automatico è ciò che rende intelligente la tua intelligenza artificiale. La maggior parte delle persone trova misterioso il funzionamento interno dell'apprendimento automatico, ma è tutt'altro che vero. Se stai appena iniziando a capire il Machine Learning, rendiamolo più semplice usando un'analogia:
Stai cercando di gettare una pallina di carta in un bidone della spazzatura.

Dopo un tentativo, avrai una buona idea della quantità di forza che devi mettere. Hai messo la forza richiesta nel tuo secondo tentativo, ma l'angolo sembra essere sbagliato. Ciò che sta essenzialmente accadendo qui è che ad ogni lancio stai imparando qualcosa e avvicinando il tuo risultato al risultato desiderato. Questo perché noi, esseri umani, siamo intrinsecamente programmati per imparare e crescere dalle nostre esperienze.
Supponiamo di sostituire te stesso con una macchina. Ora abbiamo due modi per andare avanti:

Approccio non di machine learning

Un approccio generico, non di apprendimento automatico, consisterebbe nel misurare l'angolo e la distanza e quindi utilizzare una formula per calcolare la forza ottimale richiesta. Ora, supponiamo di aggiungere un'altra variabile: una ventola che aggiunge una certa forza del vento. Il nostro programma non ML fallirà quasi sicuramente a causa della variabile aggiunta. Se vogliamo farlo funzionare, dobbiamo riprogrammarlo tenendo presente il fattore vento e la formula.

Approccio di apprendimento automatico

Ora, se dovessimo utilizzare un approccio basato sull'apprendimento automatico per lo stesso problema, inizierebbe anche con una formula standard, ma, dopo ogni esperienza, aggiornerebbe/rifrangerebbe la formula. La formula verrà continuamente migliorata utilizzando più esperienze (conosciute come "punti dati" nel mondo del Machine Learning) e ciò porterà anche a miglioramenti nel risultato. Sperimenti queste cose su base giornaliera sotto forma di feed di notizie di Facebook, suggerimenti personalizzati su YouTube o altre cose di questo tipo: ottieni l'essenza.
La differenza tra data science, machine learning e big data!

Che cos'è l'apprendimento automatico?

L'analogia di cui sopra dovrebbe chiarire che Machine Learning utilizza semplicemente algoritmi e processi per addestrare il tuo sistema a migliorare con l'esperienza. Tuttavia, per motivi di definizione tecnica, si dice che un sistema impara dalle esperienze rispetto a un insieme di compiti, se le sue prestazioni in tali compiti migliorano con il tempo e l'esperienza.

Ciò significa essenzialmente che in Machine Learning, il sistema migliora le sue prestazioni con l'esperienza. Questo è esattamente ciò che abbiamo notato anche nella nostra analogia.

Tipi di apprendimento automatico

A seconda della tua affermazione del problema, puoi utilizzare una delle tre tecniche per addestrare il tuo sistema:

Apprendimento supervisionato

L'apprendimento automatico supervisionato deve essere applicato ai set di dati in cui l'etichetta/classe di ciascun dato è nota. Immaginiamo di voler insegnare al nostro sistema come distinguere tra le immagini di un cane e di un essere umano. Supponiamo di avere una raccolta di immagini etichettate come umani o cani (l'etichettatura viene eseguita da annotatori umani per garantire una migliore qualità dei dati). Ora possiamo usare questo set di dati e classi di dati per addestrare il nostro algoritmo ad apprendere nel modo giusto. Una volta che il nostro algoritmo ha imparato a classificare le immagini, possiamo usarlo su diversi set di dati per prevedere l'etichetta di qualsiasi nuovo punto dati.
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Apprendimento senza supervisione

Come puoi intuire dal nome, il Machine Learning non supervisionato è privo di classi o etichette di supervisione. Forniamo semplicemente al nostro sistema una grande quantità di dati e le caratteristiche di ogni dato. Ad esempio, supponiamo che nel nostro esempio precedente abbiamo semplicemente fornito un certo numero di immagini (di umani e cani) al nostro sistema dando a ciascuna immagine una caratteristica. Chiaramente, le caratteristiche degli esseri umani saranno simili e diverse dai cani. Utilizzando queste caratteristiche, possiamo addestrare il nostro sistema a raggruppare i dati in due categorie. Una versione non supervisionata di "classificazione" è chiamata "raggruppamento". Nel clustering, non abbiamo etichette. Raggruppiamo i set di dati sulla base di caratteristiche comuni.

Insegnamento rafforzativo

Nell'apprendimento per rinforzo, non ci sono classi o caratteristiche, c'è solo un punto finale: passare o fallire. Per capirlo meglio, considera l'esempio di imparare a giocare a scacchi. Dopo ogni partita, il sistema viene informato dello stato di vincita/sconfitta. In tal caso, il nostro sistema non ha ogni mossa etichettata come "giusta" o "sbagliata", ma ha solo il risultato finale. Man mano che il nostro algoritmo gioca più partite durante l'allenamento, continuerà a dare più "pesi" (importanza) alla combinazione di quelle mosse che hanno portato a una vittoria.
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Applicazioni rivoluzionarie nel campo del Machine Learning

Dalla nostra discussione di cui sopra, è chiaro che l'apprendimento automatico può effettivamente risolvere molti problemi che i computer tradizionali semplicemente non possono. Diamo un'occhiata ad alcune delle applicazioni del Machine Learning che hanno cambiato il mondo come lo conosciamo:

1. Combattere lo spam web

Google sta utilizzando il "deep learning" - è la rete neurale, per combattere lo spam sia online che offline. Deep Learning utilizza i dati degli utenti e applica l'elaborazione del linguaggio naturale per concludere sulle e-mail che ha incontrato. Non solo aiuta gli utenti web, ma anche le società SEO che cercano di aiutare i siti Web legittimi a posizionarsi più in alto utilizzando le tecniche del cappello bianco.

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2. Apprendimento dell'imitazione

L'apprendimento per imitazione è molto simile all'apprendimento per osservazione, qualcosa che facciamo da bambini. Questo è ampiamente utilizzato nella robotica sul campo e in settori come l'agricoltura, la ricerca, l'edilizia, il salvataggio, l'esercito e altri. In tutte queste situazioni, è estremamente difficile programmare manualmente i robot. Per aiutare in questo, viene utilizzata la programmazione per dimostrazione, nota anche come metodi collaborativi, insieme al Machine Learning. Dai un'occhiata a questo video pubblicato dallo stato dell'Arizona , che mostra un robot umanoide che impara ad afferrare diversi oggetti.

3. Tecnologia assistiva e medica

I robot assistivi sono robot in grado di elaborare informazioni sensoriali ed eseguire azioni nei momenti di bisogno. Lo Smart Tissue Autonomous Robot (STAR) è stato creato utilizzando questo tipo di apprendimento automatico e collaborazioni nel mondo reale. STAR utilizza il rilevamento ML e 3D e può cucire insieme gli intestini di maiale (utilizzati per i test) meglio di qualsiasi chirurgo. Sebbene STAR non sia stato sviluppato per sostituire i chirurghi, offre una soluzione collaborativa per i passaggi delicati delle procedure mediche.
Machine Learning trova applicazioni anche sotto forma di misure predittive. Come un collega può guardare la prescrizione di un medico e scoprire cosa potrebbe essersi perso, anche un sistema artificialmente intelligente può scoprire gli anelli mancanti in una prescrizione se addestrato bene. Non solo questo, ma l'IA può anche cercare schemi che indichino possibili insufficienze cardiache. Questo può rivelarsi estremamente utile per i medici in quanto possono collaborare con l'IA del robot virtuale per diagnosticare meglio una condizione cardiaca fatale prima che colpisca. Il paio di occhi (e l'intelligenza) in più possono fare più bene che male. Gli studi finora promettono anche per l'applicazione futura di questa tecnologia.

4. Traduzione/riconoscimento automatico

Sebbene sembri un concetto semplice, ML può anche essere utilizzato per tradurre testo (anche da immagini) in qualsiasi lingua. L'uso delle reti neurali aiuterà nell'estrazione di testo da un'immagine che può quindi essere tradotta nella lingua richiesta prima di reinserirla nell'immagine. Oltre a questo, ML viene utilizzato anche in ogni applicazione che si occupa di qualsiasi tipo di riconoscimento: voce, immagini, testo, e così via!

5. Riproduzione automatica di videogiochi

Questa è una delle applicazioni più interessanti di Machine Learning anche se potrebbe non avere molta utilità sociale come le altre menzionate nell'elenco. L'apprendimento automatico può essere utilizzato per addestrare le reti neurali ad analizzare i pixel su uno schermo e giocare di conseguenza a un videogioco. Uno dei tentativi iniziali in tal senso è stato Deepmind di Google.
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In conclusione…
Detto questo, il Machine Learning non è la soluzione a tutti i tuoi problemi. Non hai bisogno dell'apprendimento automatico per capire l'età di una persona dal suo DOB, ma hai sicuramente bisogno di ML per capire l'età di una persona dalle sue preferenze musicali. Ad esempio, scoprirai che i fan di Johnny Cash and the Doors hanno per lo più 35+ anni, mentre la maggior parte dei fan di Selena Gomez ha meno di 20 anni. Il machine learning *può* essere usato per qualsiasi problema intorno a te, ma dovrebbe? Non proprio. Non utilizzare mai l'apprendimento automatico come soluzione ai tuoi problemi senza essere sicuro di aver davvero bisogno della tua macchina per imparare. Altrimenti, sarebbe come uccidere le zanzare usando le mitragliatrici: potrebbero essere uccise, forse no, ma alla fine della giornata, ne è valsa la pena?
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