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Glossario: Machine learning
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Glossario: Machine learning

Il mondo è circondato da dati. Tanti dati. Il machine learning porta la promessa di ricavare informazioni e valutazioni significative da tutti questi dati, anche in modo predittivo. Questa promessa può essere solo soddisfatta dai computer stessi, in grado di imparare ad eseguire compiti specifici senza essere programmati per farlo, grazie al riconoscimento di schemi e casi tra i dati, per questi motivi ci troviamo ad utilizzare sistemi sempre più automatizzati, che possono imparare dai dati e, soprattutto, dai cambiamenti nei dati, per adattarsi a un panorama sempre più mutevole. Tutto ciò è dovuto anche ad un nostro "limite", il volume dei dati supera la capacità degli umani di dare un senso a questa moltitudine ed applicarla per adattare i sistemi.

Andando un pò più nello specifico, possiamo definire il machine learning (apprendimento automatico) come la sezione dell'intelligenza artificiale che si riferisce allo studio, alla costruzione e all'implementazione di algoritmi che permettano ai sistemi di calcolo sui quali sono implementati di imparare e fare previsioni in modo automatico a partire da un insieme di dati in ingresso, costruendo modelli previsionali e riducendo il peso degli errori in conclusione di ogni processo d'apprendimento. Anche se, cercando di semplificare, possiamo pensare all'intelligenza artificiale come l'obiettivo che vogliamo raggiungere, il machine learning è uno dei possibili approcci che possiamo avere ed il deep learning è una particolare tecnica di machine learning (termine per questo motivo accostato a queste terminologie)

Partiamo dal presupposto che il machine learning è già ovunque (anche se non sempre evidente). Forse il più grande esempio di tutti è Google in cui vengono utilizzati una serie di sistemi di apprendimento automatico: dalla comprensione del testo della nostra query alla regolazione dei risultati in base ai vostri interessi personali. Questo per dirti che quando si cerca per esempio la frase "Nocode", il machine learning determina quali risultati mostrare per primi, a seconda che Google “pensi” che chi cerca sia un esperto di caffè o uno sviluppatore. Forse anche entrambi! Altre applicazioni possono essere il riconoscimento delle immagini, il rilevamento delle frodi, i motori di raccomandazione, così come i sistemi di testo.

Abbiamo a questo punto abbastanza chiaro in che modo tutto ciò possa offrire un vantaggio competitivo: certamente la capacità di automatizzare e velocizzare il processo decisionale nonché accelerare il time to value, consentendo di ottenere una migliore visibilità aziendale e una maggiore collaborazione tra strutture diverse. "Abbiamo spesso notato che le persone non sono in grado di collaborare", afferma Rich Clayton, Vice Presidente del reparto di strategia del prodotto per Oracle Analytics. "L'aggiunta della funzionalità di machine learning a Oracle Analytics Cloud contente alle persone di organizzare il proprio lavoro e creare, addestrare e implementare questi modelli di dati. Si tratta di uno strumento di collaborazione che consente di accelerare il processo e permette alle diverse funzioni aziendali di collaborare e offrire una qualità e modelli migliori da implementare".

Bernardo Mannelli