Cos’è e come funziona il Machine Learning

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 apprendimento automatico sono strumenti informatici che analizzano dati per migliorare autonomamente le loro prestazioni nel tempo, possiamo dunque dire che il machine learning si basa su algoritmi che permettono ai computer di migliorare le proprie capacità attraverso l’esperienza, analizzando grandi quantità di dati.

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, i modelli di machine learning operano silenziosamente dietro le quinte, rendendo la nostra vita più semplice, sicura e connessa.

I modelli 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 riconoscimento facciale: 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 (e quelli di molti altri utenti con gusti simili ai nostri), per suggerirci contenuti che potrebbero catturare il nostro interesse.

Definizione di Machine Learning

Il machine learning, o apprendimento automatico, è una branca dell’intelligenza artificiale (IA) che si concentra sulla creazione di modelli che possono apprendere dai dati e migliorare le loro performance nel tempo, riuscendo così a risolvere problemi ben specifici senza essere esplicitamente programmati in modo algoritmico per ogni singolo caso. Questo processo coinvolge l’uso di algoritmi di addestramento che analizzano grandi volumi di dati per identificare pattern nascosti e fare previsioni accurate. In pratica, il machine learning consente ai computer di effettuare compiti complessi imitando il processo di apprendimento umano. Grazie a tecniche come l’apprendimento supervisionato, non supervisionato, semi-supervisionato e l’apprendimento con rinforzo, questi sistemi possono migliorare costantemente le loro capacità, rendendoli indispensabili in applicazioni come la visione artificiale, il riconoscimento vocale, le raccomandazioni personalizzate e molto altro.

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 diverse nozioni matematiche, come ad esempio le funzioni di costo, che misurano quanto le previsioni del modello si discostano dai valori reali così da “aggiustare il tiro” di conseguenza durante il processo di addestramento del modello.

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 parziali e, dunque, il gradiente della funzione di costo.

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.

Tipologie e Approcci al Machine Learning

Apprendimento per Programmazione Logica Induttiva

L’apprendimento per programmazione logica induttiva (Inductive Logic Programming, ILP) combina elementi della programmazione logica e dell’apprendimento automatico per generare regole logiche che spiegano i dati forniti. Questo approccio è particolarmente utile in situazioni dove è importante avere modelli comprensibili e trasparenti, come nella ricerca medica, nella bioinformatica e nell’analisi delle frodi finanziarie. 

Gli algoritmi ILP utilizzano principi di logica per creare modelli che possono essere facilmente interpretati dagli esseri umani, a differenza di molte altre tecniche di apprendimento automatico che funzionano come “scatole nere”. Questo facilita l’identificazione di pattern complessi e relazioni nascoste nei dati, offrendo una comprensione più profonda del problema in esame.

Un vantaggio chiave dell’ILP è la sua capacità di incorporare conoscenze preesistenti nel processo di apprendimento, permettendo di combinare l’esperienza umana con l’analisi dei dati. Questo lo rende particolarmente prezioso in campi specialistici dove le conoscenze degli esperti sono cruciali. Inoltre, poiché i risultati dell’ILP sono espressi in forma di regole logiche, sono più facili da verificare, modificare e integrare nei sistemi decisionali esistenti.

Queste modifiche mantengono il livello di accessibilità per un pubblico non tecnico, aggiungendo al contempo alcuni dettagli e esempi concreti che aiutano a comprendere meglio l’utilità e l’applicazione pratica dell’ILP.

Albero Decisionali

Gli alberi decisionali sono strumenti di analisi predittiva che guidano il processo decisionale attraverso una serie di domande e risposte, proprio come un albero con rami e foglie. Ogni nodo dell’albero rappresenta una domanda su una caratteristica del dato, ogni ramo rappresenta una possibile risposta, e ogni foglia rappresenta una decisione finale o una previsione. Questo approccio è molto apprezzato per la sua semplicità e facilità di interpretazione.

Ad esempio, gli alberi decisionali possono essere utilizzati dalle banche per decidere se approvare un prestito. L’albero potrebbe iniziare con una domanda sul reddito del richiedente, poi ramificarsi in base alla risposta per considerare altri fattori come il debito esistente e la storia creditizia. Seguendo questo percorso di domande e risposte, la banca può arrivare a una decisione finale sull’approvazione del prestito in modo sistematico e trasparente.

Gli alberi decisionali sono utili in molti campi, dalla medicina (per la diagnosi di malattie) al marketing (per prevedere il comportamento dei clienti), offrendo un modo chiaro e logico per prendere decisioni complesse basate su molteplici fattori.

Apprendimento per Regole di Associazione

Le regole di associazione sono tecniche di analisi dei dati utilizzate per scoprire relazioni interessanti tra elementi in grandi insiemi di informazioni. Questo metodo è particolarmente popolare nell’analisi delle vendite al dettaglio, dove può rivelare pattern significativi nel comportamento d’acquisto dei clienti.

Per esempio, le regole di associazione potrebbero rivelare che i clienti che acquistano pane spesso comprano anche burro, o che chi compra un computer è probabile che acquisti anche un mouse. Queste informazioni possono essere estremamente utili per i rivenditori per organizzare il layout del negozio, posizionando prodotti correlati vicini tra loro, creare offerte speciali o pacchetti di prodotti che i clienti tendono ad acquistare insieme oppure consigliare prodotti aggiuntivi durante lo shopping online

Un algoritmo comune usato per trovare queste associazioni è chiamato Apriori, che aiuta i rivenditori a identificare le combinazioni di prodotti più frequenti, permettendo loro di prendere decisioni informate su strategie di marketing e gestione dell’inventario.

Le Reti Neurali Artificiali

Le reti neurali artificiali hanno una storia affascinante che risale agli anni ’40 e ’50 del XX secolo. Tutto ebbe inizio quando un gruppo di scienziati, tra cui Warren McCulloch e Walter Pitts, iniziò a esplorare l’idea di creare un modello matematico del cervello umano. Il loro obiettivo era ambizioso: volevano capire come il cervello elaborasse le informazioni e poi replicare questo processo con la tecnologia creando così un modello matematico di un neurone biologico.

Nel 1958, Frank Rosenblatt fece un passo avanti significativo creando il “perceptron“, considerato il primo vero neurone artificiale. Questo dispositivo poteva imparare a riconoscere semplici pattern, suscitando grande entusiasmo nella comunità scientifica. Tuttavia, le limitazioni tecnologiche dell’epoca frenarono temporaneamente lo sviluppo di queste idee.

Fu solo negli anni ’80 e ’90, con l’avvento di computer più potenti, che le reti neurali artificiali tornarono in auge, gettando le basi per le tecnologie avanzate che conosciamo oggi.

Nella pratica, le reti neurali artificiali sono sistemi di calcolo ispirati al funzionamento del cervello umano. Immaginate una rete di punti interconnessi, simili ai neuroni nel nostro cervello, che lavorano insieme per comprendere e interpretare informazioni complesse.

Questi sistemi sono composti da diversi livelli di “neuroni artificiali” che elaborano i dati in modo simile a come il nostro cervello elabora le informazioni. Attraverso un processo chiamato addestramento, le reti neurali imparano a riconoscere pattern e a fare previsioni, diventando sempre più accurate con l’esperienza.

Le reti neurali sono alla base di molte tecnologie avanzate che usiamo quotidianamente. Per esempio:

• Riconoscimento delle immagini: Quando il vostro smartphone identifica automaticamente i volti nelle foto, sta utilizzando un tipo di rete neurale chiamata rete neurale convoluzionale (CNN).

• Assistenti vocali: Quando parlate con Siri o Alexa, stanno utilizzando reti neurali per comprendere le vostre parole e generare risposte appropriate.

• Traduzioni automatiche: I servizi di traduzione online utilizzano reti neurali ricorrenti (RNN) per tradurre testi da una lingua all’altra.

• Raccomandazioni personalizzate: Quando Netflix vi suggerisce un film che potrebbe piacervi, sta utilizzando reti neurali per analizzare le vostre preferenze.

Apprendimento Profondo (Deep Learning)

Il deep learning è una sottobranca del machine learning che utilizza una particolare tipologia di reti neurali artificiali (di cui abbiamo trattato sopra), dette “reti neurali profonde”, che presentano cioè molti strati di neuroni.

Queste architetture sono estremamente potenti nel riconoscere pattern complessi nei dati e sono alla base di molte delle più avanzate applicazioni moderne. Il deep learning è ampiamente utilizzato in vari campi come la visione artificiale, il riconoscimento vocale, l’elaborazione del linguaggio naturale e i veicoli autonomi. Le reti neurali profonde possono apprendere rappresentazioni gerarchiche dei dati, catturando relazioni a diversi livelli di astrazione.

Il deep learning, o apprendimento profondo, è una branca del machine learning che utilizza una particolare tipologia di reti neurali artificiali (di cui abbiamo parlato sopra), chiamate “reti neurali profonde”. Possiamo immaginare queste reti come “cervelli digitali” con molti livelli di “neuroni” interconnessi tra di loro.

Cosa rende speciale il deep learning?

1. Potenza di apprendimento: queste reti possono riconoscere pattern estremamente complessi nei dati, proprio come il cervello umano può interpretare situazioni complesse.

2. Apprendimento gerarchico: le reti neurali profonde imparano in modo simile a come impariamo noi. Prima comprendono concetti semplici, poi li combinano per capire idee più complesse.

3. Versatilità: il deep learning eccelle in molti campi diversi:
   • Visione artificiale: Permette ai computer di “vedere” e interpretare immagini e video.

   • Riconoscimento vocale: Rende possibili assistenti vocali come Siri o Alexa.

   • Elaborazione del linguaggio: Consente ai computer di comprendere e generare testo umano.

   • Guida autonoma: Aiuta le auto a percepire l’ambiente e prendere decisioni.

4. Autonomia: queste reti possono scoprire da sole caratteristiche importanti nei dati, senza che un umano debba indicargliele esplicitamente.

Queste architetture sono estremamente potenti nel riconoscere pattern complessi nei dati e possono apprendere rappresentazioni gerarchiche dei dati, catturando relazioni a diversi livelli di astrazione. Il Deep Learning sta rivoluzionando molti settori, dalla medicina alla finanza, dall’intrattenimento alla ricerca scientifica, offrendo soluzioni a problemi che una volta sembravano impossibili da risolvere con i computer. 

Apprendimento Supervisionato

Se dovessimo descrivere l’apprendimento supervisionato in sole tre parole, potremmo dire: imparare dagli esempi.

Se immaginassimo di voler insegnare a un bambino a riconoscere diversi tipi di frutta è naturale pensare che gli mostreremo varie mele, arance e banane, dicendogli ogni volta: “Questa è una mela”, “Questa è un’arancia”,  “Questa è una banana” e così via. 

Con il tempo, il bambino imparerà a riconoscere questi frutti da solo. L’apprendimento supervisionato funziona in modo simile per le macchine.

Come funziona:

• Dati etichettati: Al computer vengono forniti un certo numero di esempi, ciascuno con una “etichetta” corretta.

• Addestramento: Il computer cerca di estrarre quelle che sono le caratteristiche principali che differenziano gli esempi passati in input sulla base delle etichette fornite in output.

• Previsione: Una volta terminata la fase di addestramento, il modello può fare previsioni su nuovi dati mai visti prima. Ad esempio se gli passiamo una foto di una mela che non era presente negli esempi forniti in input, sarà in grado (con un certo margine di errore che dipende dalla fase di addestramento e dalla quantità e qualità dei dati forniti) di dirci che l’oggetto in questione è proprio una mela.
  

Un esempio pratico di utilizzo di questa tecnologia è il riconoscimento delle email di spam.

Il modello viene addestrato con migliaia di e-mail, ciascuna etichettata come “spam” o “non spam”. Così facendo impara a riconoscere caratteristiche tipiche delle e-mail spam (come certe parole o strutture) e, in questo modo, quando riceviamo una nuova e-mail, il modello potrà decidere se sia più probabilmente spam o meno.

Altri usi comuni dell’apprendimento supervisionato:

• Previsioni meteorologiche
• Riconoscimento facciale 
• Diagnosi mediche
• Previsioni di vendite basate su dati storici

L’apprendimento supervisionato è potente perché può imparare da esempi del mondo reale, proprio come facciamo noi umani. Tuttavia, richiede molti dati etichettati correttamente, il che può essere costoso e richiedere tempo.

Apprendimento Non Supervisionato

Nel caso dell’apprendimento non supervisionato, le tre parole che utilizzeremo per descriverlo sarebbero: scoprire pattern nascosti.

Immaginate di entrare in una stanza piena di oggetti diversi e di dover organizzarli senza istruzioni specifiche. Come li raggruppereste? Per colore, forma, dimensione o funzione?

Questo è essenzialmente ciò che fa l’apprendimento non supervisionato con i dati.

Come funziona:

1. Dati non etichettati: al computer vengono forniti molti dati, ma senza alcuna etichetta o categoria predefinita.

2. Ricerca di pattern: il computer cerca autonomamente di trovare strutture o somiglianze nei dati.

3. Organizzazione: basandosi sui pattern trovati, il computer organizza i dati in gruppi o li rappresenta in modo più semplice.

Un esempio pratico di questa tipologia di apprendimento è la segmentazione dei client.

Immaginiamo ad esempio un grande negozio online che vuole capire meglio i suoi clienti e, a tale scopo, da in pasto i dati di acquisto di migliaia di clienti ad un sistema di apprendimento non supervisionato. Senza categorie predefinite, il modello può così trovare gruppi di clienti con comportamenti di acquisto simili creando segmentazioni ad hoc sulla base dei comportamenti di acquisto. In questo modo il negozio può ora creare campagne di marketing mirate per ciascun gruppo.

Altri usi comuni dell’apprendimento non supervisionato sono:

• Rilevamento di anomalie nelle transazioni bancarie per individuare frodi

• Organizzazione di notizie in categorie basate sul contenuto

• Compressione di immagini per ridurre lo spazio di archiviazione

• Raccomandazioni di prodotti basate su comportamenti simili di altri utenti

L’apprendimento non supervisionato è particolarmente utile quando non sappiamo cosa stiamo cercando esattamente, ma vogliamo scoprire informazioni interessanti nei nostri dati. Il vantaggio principale è che non richiede dati etichettati, che possono essere costosi e difficili da ottenere. Tuttavia, i risultati possono essere più difficili da interpretare rispetto all’apprendimento supervisionato.

Apprendimento Semi-Supervisionato

L’apprendimento semi-supervisionato combina dati etichettati e non etichettati per migliorare l’accuratezza dei modelli. 

Come funziona:

1. Dati misti: Si utilizzano sia dati etichettati (come i compiti corretti) che non etichettati (come i compiti non corretti).

2. Apprendimento iniziale: Il modello impara prima dai dati etichettati.

3. Espansione della conoscenza: Poi usa questa conoscenza per “indovinare” le etichette dei dati non etichettati e continua ad apprendere.

Questo approccio è utile quando l’etichettatura dei dati è costosa o richiede tempo, permettendo di utilizzare grandi quantità di dati non etichettati insieme a una piccola quantità di dati etichettati. 

Ad esempio, nell’ambito della visione artificiale, un modello semi-supervisionato potrebbe essere addestrato su un vasto set di immagini non etichettate insieme a un numero limitato di immagini etichettate per migliorare le capacità di riconoscimento degli oggetti.

Algoritmi Genetici

Gli algoritmi genetici sono tecniche di ottimizzazione ispirate ai processi dell’evoluzione biologica e di selezione naturale. 

Funzionamento degli algoritmi genetici:

1. Popolazione iniziale: si crea un gruppo di soluzioni casuali al problema.

2. Valutazione: ogni soluzione viene valutata in base a criteri specifici del problema.

3. Selezione: le soluzioni migliori hanno maggiori probabilità di essere scelte per la riproduzione.

4. Crossover: le caratteristiche di due soluzioni “genitori” vengono combinate per creare nuove soluzioni “figlie”.

5. Mutazione: piccole modifiche casuali vengono introdotte nelle nuove soluzioni per mantenere la diversità.

6. Nuova generazione: le nuove soluzioni formano la generazione successiva.

7. Iterazione: il processo si ripete per molte generazioni, con l’obiettivo di migliorare progressivamente le soluzioni.

Questi algoritmi sono particolarmente utili per la risoluzione di problemi di ottimizzazione in cui lo spazio delle soluzioni è vasto e complesso. Ad esempio, gli algoritmi genetici possono essere utilizzati per ottimizzare il design di circuiti elettronici, trovare configurazioni ottimali per reti neurali o risolvere problemi di pianificazione e schedulazione.

Quali possono essere i campi di utilizzo del Machine Learning?

Migliorare il Business e il Customer Lifetime Value

Il machine learning è ampiamente utilizzato per migliorare le strategie di business e ottimizzare il customer lifetime value (CLV) online. Attraverso l’analisi del comportamento degli utenti, i modelli di machine learning possono identificare pattern e tendenze che aiutano le aziende a comprendere meglio le esigenze e le preferenze dei loro clienti. Ad esempio, algoritmi di raccomandazione possono suggerire prodotti personalizzati, aumentando la probabilità di acquisto e migliorando la soddisfazione del cliente. Inoltre, tecniche di analisi predittiva possono essere utilizzate per anticipare le esigenze future dei clienti, consentendo alle aziende di offrire servizi proattivi e personalizzati che incrementano il valore complessivo del cliente nel tempo.

Modellare i Tassi di Abbandono dei Clienti

Il machine learning può svolgere un ruolo cruciale nella prevenzione dell’abbandono dei clienti. Analizzando dati storici e comportamentali, gli algoritmi possono individuare segnali premonitori di insoddisfazione o disinteresse. Ad esempio, una diminuzione nella frequenza di utilizzo di un servizio o un aumento delle interazioni con il supporto clienti possono essere indicatori di potenziali abbandoni. Con queste informazioni, le aziende possono implementare strategie di retention mirate, come offerte speciali o interventi personalizzati, per mantenere i clienti e ridurre il churn rate. Questo non solo migliora la fidelizzazione dei clienti, ma aumenta anche il valore a lungo termine per l’azienda.

Segmentare e Perfezionare i Target

La segmentazione del mercato è uno degli utilizzi più potenti del machine learning nel marketing. Utilizzando tecniche di clustering e analisi dei dati, le aziende possono suddividere la loro base clienti in segmenti distinti con caratteristiche e comportamenti simili. Questo consente di creare campagne di marketing più precise e personalizzate, migliorando l’efficacia delle comunicazioni e delle offerte. Ad esempio, un’azienda di e-commerce può utilizzare il machine learning per identificare gruppi di clienti con una propensione all’acquisto di determinati prodotti, e indirizzare loro promozioni mirate che aumentano le conversioni e il ritorno sugli investimenti pubblicitari.

Sfruttare il Potenziale dei Motori di Raccomandazione

I motori di raccomandazione sono un’applicazione chiave del machine learning, utilizzata per migliorare l’esperienza dell’utente e aumentare le vendite. Questi sistemi analizzano il comportamento passato degli utenti e utilizzano algoritmi di apprendimento automatico per suggerire prodotti, servizi o contenuti pertinenti. Ad esempio, piattaforme come Netflix e Amazon utilizzano motori di raccomandazione per consigliare film, serie TV o prodotti in base alle preferenze e agli acquisti precedenti degli utenti. Questo non solo migliora l’engagement degli utenti, ma aumenta anche il tasso di conversione e il valore medio dell’ordine.

Sfruttare il Potere della Capacità Predittiva

La capacità predittiva del machine learning è una risorsa inestimabile in molti settori. Ad esempio, nella vendita al dettaglio, i modelli predittivi possono aiutare a prevedere la domanda dei prodotti, ottimizzando così la gestione dell’inventario e riducendo i costi di stoccaggio. Nella manutenzione industriale, il machine learning può essere utilizzato per la manutenzione predittiva, identificando quando i macchinari sono a rischio di guasto e pianificando interventi di manutenzione prima che si verifichino problemi, riducendo i tempi di inattività e i costi di riparazione. Inoltre, in ambito finanziario, i modelli predittivi possono essere utilizzati per valutare il rischio di credito, migliorare le decisioni di prestito e identificare attività fraudolente in tempo reale.

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