Uno spot di qualche anno fa recitava: “Tutto intorno a te“, una frase validissima anche oggi, se pensiamo alla presenza ubiqua del machine learning nella nostra vita quotidiana. I modelli di ML sono software capaci di apprendere dai dati per migliorare autonomamente.
È possibile dire tranquillamente che hanno radicalmente trasformato il modo in cui viviamo, lavoriamo e interagiamo con il mondo.
Dalle raccomandazioni personalizzate su piattaforme di streaming alla prevenzione delle frodi bancarie, dall’assistenza sanitaria predittiva ai sistemi di navigazione avanzata, gli algoritmi di machine learning operano silenziosamente dietro le quinte, rendendo la nostra vita più semplice, sicura e connessa.
Gli algoritmi di machine learning tessono la trama invisibile della nostra quotidianità in modi che spesso diamo per scontati. Prendiamo, ad esempio, lo sblocco dei nostri smartphone tramite impronta digitale o Face ID: questi sistemi utilizzano algoritmi avanzati per apprendere e riconoscere i tratti unici del nostro viso o delle nostre impronte digitali, garantendo un livello di sicurezza personalizzato e immediato.
Allo stesso modo, quando di sera, esausti, ci buttiamo sul divano e ci lasciamo consigliare da Netflix la prossima serie di cui fare binge watching, siamo in realtà guidati da algoritmi di raccomandazione che analizzano le nostre abitudini di visione per suggerirci contenuti che potrebbero catturare il nostro interesse.
Come funziona il Machine Learning?
Al netto dell’utilizzo massivo e della pervasività del machine learning nelle nostre vite, la comprensione dei principi su cui si basano questi algoritmi non solo ci rende consumatori di tecnologia più consapevoli ma apre anche le porte a un mondo di opportunità professionali.
È palese l’orientamento sempre maggiore del mercato del lavoro in ambito digitale; la conseguenza diretta è che le competenze in machine learning, data science e programmazione con linguaggi come Python si rivelano asset fondamentali.
Professionisti capaci di interpretare grandi volumi di dati, di sviluppare e affinare algoritmi intelligenti sono richiesti in ogni settore, dalla finanza alla sanità, dal marketing alla produzione industriale. Gli algoritmi che oggi ci suggeriscono quale serie guardare o proteggono i nostri dati personali sono solo la punta dell’iceberg delle potenzialità del machine learning.
La parte più profonda dell’iceberg, invece, è rappresentata dalla comprensione dei fondamenti teorici e matematici che sottostanno al machine learning. Comprendere quali sono le basi probabilistiche, statistiche e matematiche offre una prospettiva universale attraverso cui i dati vengono trasformati in informazioni, decisioni e infine in azioni.
La matematica è il linguaggio con cui il machine learning descrive e risolve i problemi del mondo reale.
Prendiamo, ad esempio, il concetto di “apprendimento supervisionato”, una delle tecniche fondamentali del machine learning, che si basa sulla costruzione di un modello che apprende da un insieme di dati di input e output noti per fare previsioni o decisioni su dati nuovi. Al cuore di questo processo ci sono le funzioni di costo, che misurano quanto le previsioni del modello si discostano dai valori reali. Consideriamo il caso della regressione lineare, un metodo statistico che cerca di prevedere una variabile dipendente (come il prezzo di una casa) a partire da una o più variabili indipendenti (come la metratura o la posizione). Il processo che fa addestrare un modello di machine learning cerca di minimizzare la funzione di costo, che rappresenta l’errore fatto dal modello; e lo fa con una serie di iterazioni che sfruttano alcuni concetti matematici come le derivate.
Questo approccio matematico non solo fornisce un meccanismo per valutare e migliorare la precisione dei modelli ma illustra anche come principi matematici astratti si traducano in applicazioni pratiche!
Finalmente saprete rispondere alla domanda: ok, ma a che serve davvero una derivata? Domanda che il me stesso studente di liceo e di università si è fatto più di una volta. Sono stato in grado di dare una risposta solo quando ho iniziato a studiare machine learning.
Perché imparare Python per il Machine Learning?
Il bello del machine learning è proprio la capacità di rendere concreti concetti che per la stragrande maggioranza delle persone rimangono astrusi e campati in aria. E quali strumenti, allora, è meglio usare per concretizzare queste conoscenze? Python, ovviamente!
Con la sua vasta libreria di strumenti di machine learning, Python è il linguaggio migliore per affrontare sfide complesse come clustering, la riduzione della dimensionalità e l’implementazione di algoritmi avanzati.
Il clustering, ad esempio, permette di scoprire gruppi naturalmente formatisi all’interno dei dati, una tecnica essenziale per segmentare i clienti in marketing o per identificare pattern in dati biologici.
La riduzione della dimensionalità, attraverso metodi come l’analisi delle componenti principali (PCA), semplifica i dati preservandone le caratteristiche fondamentali, facilitando così l’analisi e migliorando le prestazioni degli algoritmi di machine learning. Python offre accesso diretto a librerie e suite di algoritmi potenti e versatili come Pandas, Numpy, Scikit-learn.
Il Naive Bayes, semplice ma sorprendentemente efficace, è spesso utilizzato nella classificazione dei testi e nel filtraggio dello spam.
Gli alberi decisionali, che scompongono i dati attraverso una serie di scelte binarie, sono intuitivi da comprendere e potenti nello svelare come le decisioni vengano prese. I modelli di ensemble, come Random Forest e Gradient Boosting, combinano le previsioni di più modelli per migliorare la robustezza e l’accuratezza.
Il K-Nearest Neighbors (KNN) è un algoritmo basato sulla prossimità che trova un largo impiego nei sistemi di raccomandazione e nella classificazione. Infine, le Support Vector Machines (SVM) offrono un approccio sofisticato per trovare il confine decisionale ottimale tra le classi in un problema di classificazione.
Perché dovresti investire nella formazione in Machine Learning?
L’avanzamento rapido del machine learning ha spalancato le porte a innumerevoli opportunità professionali, rendendo le competenze in questo campo non solo desiderabili ma spesso indispensabili in molti settori. La capacità di interpretare grandi volumi di dati, di sviluppare modelli predittivi accurati e di applicare algoritmi di machine learning per risolvere problemi reali è diventata una qualità ricercata dai datori di lavoro in ambiti diversi come finanza, sanità, tecnologia, marketing e oltre.
I professionisti di questo settore lavorano alla frontiera della tecnologia, utilizzando i loro insight per guidare le decisioni strategiche, migliorare i prodotti e servizi esistenti e creare nuove soluzioni che prima erano inimmaginabili. Con l’espansione continua dell’intelligenza artificiale nella vita quotidiana e nei processi aziendali, le competenze nel machine learning diventeranno ancora più cruciali, promettendo una carriera dinamica, sfidante e ricca di soddisfazioni.
In questo contesto, l’investimento nella propria formazione (che sia upskilling o reskilling) rappresenta una finestra che dà su un futuro in cui la tecnologia e l’innovazione continuano a evolversi. La domanda di professionisti qualificati in questo campo è destinata a crescere, rendendo la conoscenza del machine learning una delle competenze più preziose e trasformative nel panorama lavorativo moderno.
Da dove iniziare per imparare il Machine Learning?
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Questo corso non solo ti introdurrà ai fondamenti teorici e matematici che alimentano gli algoritmi di apprendimento automatico ma ti guiderà anche attraverso le applicazioni pratiche, utilizzando Python per affrontare problemi reali.
Con una combinazione di lezioni teoriche e progetti pratici, il “Machine Learning Starter Kit” è la risorsa ideale per chi desidera trasformare la propria curiosità in competenza e la competenza in opportunità professionali innovative.
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