Cos'è l'apprendimento automatico e perché è importante
Pubblicato: 2018-06-12Intelligenza artificiale, Machine Learning, Deep learning sono tre delle parole d'ordine più in voga oggi nel settore. E spesso, tendiamo a usare i termini Intelligenza Artificiale (AI) e Machine Learning (ML) come sinonimi. Tuttavia, questi due termini sono molto diversi: l'apprendimento automatico è uno degli aspetti cruciali del campo molto più ampio dell'IA.
Nidhi Chappell, Head of ML di Intel , lo dice giustamente :
"L'intelligenza artificiale è fondamentalmente l'intelligenza: il modo in cui rendiamo intelligenti le macchine, mentre l'apprendimento automatico è l'implementazione dei metodi di calcolo che la supportano. Il modo in cui la penso è: l'IA è la scienza e l'apprendimento automatico sono gli algoritmi che rendono le macchine più intelligenti".
Quindi, per dirla in parole semplici, l'IA è un campo che implica la trasformazione delle macchine in unità "intelligenti e intelligenti", mentre il ML è un ramo dell'intelligenza artificiale che si occupa di insegnare al computer a "imparare" a svolgere compiti da solo .
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Ora, analizziamo cos'è l'apprendimento automatico.
Sommario
Che cos'è l'apprendimento automatico?
Secondo SAS , “l'apprendimento automatico è un metodo di analisi dei dati che automatizza la costruzione di modelli analitici. È una branca dell'intelligenza artificiale basata sull'idea che i sistemi possono imparare dai dati, identificare modelli e prendere decisioni con il minimo intervento umano".
Anche se il termine machine learning è stato sotto i riflettori solo di recente, il concetto di machine learning esiste da molto tempo, il primo esempio è la macchina Enigma di Alan Turing che ha sviluppato durante la seconda guerra mondiale. Oggi, l'apprendimento automatico è quasi ovunque intorno a noi, dalle cose ordinarie della nostra vita ai calcoli più complicati che coinvolgono i Big Data. Ad esempio, l'auto a guida autonoma di Google e i consigli personalizzati su siti come Netflix, Amazon e Spotify sono tutti risultati di Machine Learning.
Come imparano le macchine?
Per comprendere meglio la domanda "che cos'è l'apprendimento automatico", dobbiamo conoscere le tecniche con cui le macchine possono "apprendere" da sole. Esistono tre modi principali in cui i dispositivi possono imparare a fare le cose: apprendimento supervisionato, apprendimento non supervisionato e apprendimento per rinforzo. Mentre quasi il 70% del ML è supervisionato, solo il 10-20% circa del ML è l'apprendimento non supervisionato.
Apprendimento supervisionato
L'apprendimento supervisionato si occupa di input e output chiaramente definiti e delineati e gli algoritmi qui vengono addestrati tramite tag etichettati. Nell'apprendimento supervisionato, l'algoritmo di apprendimento riceve sia l'insieme definito di input che l'insieme corretto di output. Quindi, l'algoritmo modificherebbe la struttura in base al modello che percepisce negli input e negli output ricevuti. Questo è un modello di apprendimento di riconoscimento di modelli che coinvolge metodi come classificazione, regressione, previsione e aumento del gradiente.
L'apprendimento supervisionato viene solitamente applicato nei casi che coinvolgono dati storici. Ad esempio, utilizzando i dati storici delle transazioni con carta di credito, l'apprendimento supervisionato può prevedere le possibilità future di transazioni con carta difettose o fraudolente.
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Apprendimento senza supervisione
Contrariamente all'apprendimento supervisionato che utilizza set di dati storici, l'apprendimento non supervisionato è costituito da app prive di dati storici di sorta. In questo metodo, l'algoritmo di apprendimento va oltre i dati per elaborare la struttura apt: sebbene i dati siano privi di tag, l'algoritmo divide i dati in blocchi più piccoli in base alle rispettive caratteristiche, più comunemente con l'aiuto di un albero decisionale. L'apprendimento non supervisionato è l'ideale per le applicazioni di dati transazionali, come l'identificazione di segmenti di clienti e cluster con attributi specifici.
Gli algoritmi di apprendimento non supervisionato vengono utilizzati principalmente nella creazione di contenuti personalizzati per singoli gruppi di utenti. I consigli online sulle piattaforme di acquisto e l'identificazione dei dati anomali sono due ottimi esempi di apprendimento non supervisionato.
Insegnamento rafforzativo
L'apprendimento per rinforzo è abbastanza simile al metodo tradizionale di analisi dei dati in cui gli algoritmi apprendono attraverso il metodo per tentativi ed errori, dopodiché dichiara i risultati con i migliori risultati possibili. L'apprendimento per rinforzo comprende tre componenti fondamentali: agente, ambiente e azioni. L'agente qui si riferisce allo studente/decisore; l'ambiente è costituito da tutto ciò con cui l'agente interagisce e le azioni si riferiscono alle cose che l'agente può eseguire.
Questo tipo di apprendimento aiuta a migliorare l'algoritmo nel tempo perché continua a regolare l'algoritmo man mano che rileva errori in esso. I percorsi di Google Maps sono uno degli esempi più eccellenti di apprendimento per rinforzo.
Ora che sei a conoscenza di cos'è il Machine Learning, inclusi i tipi in cui puoi far apprendere le macchine, diamo ora un'occhiata alle varie applicazioni del Machine Learning nel mondo di oggi.
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Perché l'apprendimento automatico è importante nel mondo di oggi?
Dopo che cos'è l'apprendimento automatico, arriva la prossima domanda importante: "qual è l'importanza dell'apprendimento automatico?"
L'obiettivo principale dell'apprendimento automatico è aiutare le organizzazioni a migliorare il loro funzionamento generale, la produttività e il processo decisionale, approfondendo l'enorme quantità di riserve di dati. Man mano che le macchine iniziano ad apprendere attraverso gli algoritmi, aiuterà le aziende a svelare tali schemi all'interno dei dati che possono aiutarli a prendere decisioni migliori senza la necessità dell'intervento umano. Oltre a questo vantaggio iniziale, l'apprendimento automatico presenta i seguenti vantaggi:
Analisi e valutazione tempestive
Passando al setaccio enormi quantità di dati come feedback e interazione con i clienti, gli algoritmi ML possono aiutarti a condurre analisi e valutazioni tempestive delle tue strategie organizzative. Quando crei un modello di business sfogliando più fonti di dati, hai la possibilità di vedere le variabili rilevanti. In questo modo, l'apprendimento automatico può aiutarti a comprendere il comportamento dei clienti, consentendoti così di ottimizzare di conseguenza le tue strategie di acquisizione dei clienti e di marketing digitale.
Previsioni in tempo reale rese possibili grazie a un'elaborazione rapida
Una delle caratteristiche più impressionanti degli algoritmi ML è che sono super veloci, per cui l'elaborazione dei dati da più fonti avviene rapidamente. Questo, a sua volta, aiuta a fare previsioni in tempo reale che possono essere molto vantaggiose per le aziende. Per esempio,
- Analisi dell'abbandono : implica l'identificazione di quei segmenti di clienti che probabilmente lasceranno il tuo marchio.
- Lead e conversioni dei clienti : gli algoritmi ML forniscono informazioni dettagliate sui modelli di acquisto e di spesa di vari segmenti di clienti, consentendo così alle aziende di escogitare strategie in grado di ridurre al minimo le perdite e rafforzare i profitti.
- Fidelizzazione dei clienti : gli algoritmi di machine learning possono aiutare a identificare gli arretrati nelle politiche di acquisizione dei clienti e nelle campagne di marketing. Con tali approfondimenti, puoi adattare le tue strategie aziendali e migliorare l'esperienza complessiva del cliente per mantenere la tua base di clienti.
Industrie in trasformazione
Il machine learning ha già iniziato a trasformare i settori grazie alla sua capacità di fornire preziose informazioni in tempo reale. Le società finanziarie e assicurative stanno sfruttando le tecnologie ML per identificare modelli significativi all'interno di grandi set di dati, prevenire le frodi e fornire piani finanziari personalizzati per vari segmenti di clienti. Nel settore sanitario, i dispositivi indossabili e i sensori di fitness alimentati dalla tecnologia ML consentono alle persone di prendersi cura della propria salute, riducendo di conseguenza al minimo la pressione sugli operatori sanitari. L'apprendimento automatico viene utilizzato anche dall'industria petrolifera e del gas per scoprire nuove fonti di energia, analizzare i minerali nel sottosuolo, prevedere guasti del sistema e così via.
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Ingegneri dell'apprendimento automatico: miti e realtà
Naturalmente, tutto questo è solo la punta dell'iceberg. Se sei curioso di capire a fondo cos'è il Machine Learning, è meglio approfondire la tecnologia. Ci auguriamo di essere stati in grado di aiutarti a capire cos'è l'apprendimento automatico, almeno in superficie. C'è sempre così tanto altro da fare e da imparare, che semplicemente chiedere "che cos'è l'apprendimento automatico" aiuterà solo un po'. È il tuo momento di scavare più a fondo e di mettere mano alla tecnologia!
