Machine Learning: Cos’è e Come Funziona. Lavoro e Carriera

Il Machine Learning (ML) è un tipo di intelligenza artificiale (AI) che consente alle applicazioni software di diventare più accurate nel prevedere i risultati senza essere esplicitamente programmate per farlo. Gli algoritmi di apprendimento automatico utilizzano i dati storici come input per prevedere nuovi valori di output.

Machine Learning: Come funziona

Il Machine Learning (ML)  è strettamente legato al riconoscimento di pattern e alla teoria computazionale dell’apprendimento ed esplora lo studio e la costruzione di algoritmi che possano apprendere da un insieme di dati e fare delle predizioni su questi, costruendo in modo induttivo un modello basato su dei campioni (wikipedia.org).

Funziona in tre modi base: parte dall’utilizzo di una combinazione di dati e algoritmi per prevedere modelli e classificare set di dati, evidenzia gli errori che aiutano a valutare l’accuratezza del processo e infine ha una funzione di ottimizzazione per adattare al meglio i punti dati nel modello.

Arthur Samuel ha coniato il termine “Machine Learning” in riferimento ad una sua ricerca nei primi anni ’60. In quella ricerca uscì fuori che Robert Nealy giocando a dama contro un computer IBM 7094 perse la partita. Sebbene questo fatto oggi risulterebbe quasi scontato, all’epoca era una pietra miliare rivoluzionaria e testimoniava il fatto che il computer poteva “apprendere”da noi.

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Qual è la differenza tra intelligenza artificiale e Machine Learning

Anche se l’intelligenza artificiale (AI) e l’apprendimento automatico (ML) sono strettamente correlati, non sono la stessa cosa. Machine Learning è considerato un sottoinsieme dell’intelligenza artificiale.

Un computer “intelligente” usa l’intelligenza artificiale per eseguire attività in modo autonomo e pensare come un umano. Il machine learning studia l’approccio da utilizzare per sviluppare  quella intelligenza.

Applicazioni del Machine Learning

Il Machine Learning viene applicato in diversi ambiti , dalla videosorveglianza al riconoscimento facciale sul tuo smartphone. Le aziende di Marketing lo utilizzano anche per comprendere i modelli e le preferenze dei consumatori e progettare campagne pubblicitarie ad hoc.

Le piattaforme social come Facebook utilizzano il Machine Learning per indirizzare gli annunci pubblicitari  in base alle preferenze degli utenti che vengono evidenziate dai “mi piace”. Allo stesso modo, i siti Web di shopping come Amazon utilizzano algoritmi per suggerire articoli da acquistare in base alle preferenze e alla cronologia delle visualizzazioni di un determinato prodotto.

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Applicazioni del Machine Learning: Assistenti Virtuali

Siri di Apple, Alexa di Amazon e Google Now sono tutte opzioni popolari di dispositivi ad attivazione vocale che possono fare qualsiasi cosa, dalla ricerca di voli al controllo degli orari, all’impostazione di sveglie e altro ancora. L’apprendimento automatico, cioè il Machine Learning, è un componente chiave di questi dispositivi intelligenti. Raccoglie informazioni e le perfeziona ogni volta che interagisci con loro. La macchina può quindi utilizzare quei dati per darti risultati che si adattano meglio alle tue preferenze.

Applicazioni del Machine Learning: Riconoscimento Immagini

Il riconoscimento delle immagini è una tecnologia complessa ma che può essere applicata in diversi campi. Nella vita di tutti i giorni, probabilmente ti sei imbattuto in questa funzione durante il caricamento di una foto sulla tua piattaforma social. Quando tagghi qualcuno in un’immagine, la piattaforma lo riconosce. Potrebbe anche essere rivoluzionario per identificare potenziali minacce o criminali, sbloccare telefoni e dispositivi mobili e trovare persone scomparse.

 

3 Tipi di Machine Learning

Esistono tre tipi di apprendimento automatico: apprendimento supervisionato, non supervisionato e rinforzato.

Apprendimento Supervisionato

Questo tipo di apprendimento automatico alimenta di dati storici gli algoritmi di apprendimento, per creare degli output il più vicino possibile al risultato desiderato. Gli algoritmi comuni utilizzati durante l’apprendimento supervisionato includono reti neurali, alberi decisionali, regressione lineare e macchine vettoriali di supporto.

L’apprendimento supervisionato è efficace per una varietà di scopi aziendali, tra cui la previsione delle vendite, l’ottimizzazione dell’inventario e il rilevamento delle frodi. Ad esempio viene utilizzato per:

  • Prevedere i prezzi degli immobili
  • Classificare se le transazioni bancarie sono fraudolente o meno
  • Trovare i fattori di rischio di una determinata malattia
  • Determinare se i richiedenti un prestito sono a basso o ad alto rischio
  • Prevedere il guasto delle parti meccaniche delle apparecchiature industriali

Apprendimento non supervisionato

Questo tipo di apprendimento automatico è molto utile quando è necessario identificare schemi e utilizzare i dati per prendere decisioni. Gli algoritmi comuni utilizzati nell’apprendimento non supervisionato includono modelli di Markov, k-mean,  e modelli Gaussiani.

Questo tipo di apprendimento automatico è ampiamente utilizzato per creare modelli predittivi. Tra i diversi ambiti viene utilizzato anche per:

  • Creare gruppi di clienti in base al comportamento di acquisto
  • Raggruppare l’inventario in base alle metriche di vendita e/o di produzione
  • Individuare associazioni nei dati dei clienti (ad esempio, i clienti che acquistano uno specifico modello di borsa potrebbero essere interessati a uno specifico modello di scarpa).

Apprendimento Rinforzato

L’apprendimento rinforzato è il tipo di apprendimento automatico più vicino all’apprendimento degli esseri umani. L’algoritmo o l’agente utilizzato apprende interagendo con il suo ambiente, ottenendo una risposta positiva o negativa. Gli algoritmi comuni includono la differenza temporale, le reti contraddittorie profonde e il Q-learning.

Le applicazioni pratiche per questo tipo di apprendimento automatico stanno ancora in fase sperimentale. Alcuni esempi di usi includono:

  • Insegnare alle auto a parcheggiare da sole e a guidare autonomamente
  • Controllo dinamico dei semafori per ridurre gli ingorghi
  • Addestrare i robot

Lavorare nel Machine Learning

Il World Economic Forum prevede che l’apprendimento automatico (Machine Learning) e tutta l’intelligenza artificiale genereranno 97 milioni di nuovi posti di lavoro in tutto il mondo entro il 2030 . Nel 2020, Indeed ha classificato l’ingegnere del Machine Learning al primo posto nell’elenco dei migliori lavori negli Stati Uniti, rilevando un tasso di crescita del 344% . Il machine learning è un campo molto richiesto e in espansione che si presta a diversi possibili percorsi di carriera, tra cui:

  •  Ingegnere nel machine learning. In questo ruolo, puoi lavorare su progetti di machine learning e creare e gestire piattaforme. Stipendio medio annuo (USA): $ 99.857 (fonte: Glassdor.com)
  • Data scientist. In questo ambito, puoi utilizzare una combinazione di machine learning e analisi predittiva per raccogliere, analizzare e interpretare i dati. Stipendio medio annuo (USA): $ 99.049 (fonte: Glassdor.com)
  • Elaboratore linguaggi. In questo ruolo, puoi lavorare con il linguaggio computazionale per creare connessioni tra il modo in cui gli esseri umani comunicano e come i computer comprendono e interpretano il linguaggio umano. Salario medio annuo (USA): $ 94.101 (fonte: Glassdor.com)
  • Sviluppatore di business intelligence. In questo ruolo, ti concentrerai sull’analisi dei dati per raccogliere informazioni sulle tendenze commerciali e di mercato. Stipendio medio annuo (USA): $ 89.257 (fonte: Glassdor.com)
  • Progettista di apprendimento automatico incentrato sull’uomo. In questo ruolo, puoi progettare, sviluppare e distribuire sistemi che imparano dagli esseri umani. Stipendio medio annuo (USA): $ 94.468 (fonte: Glassdor.com)

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Come Iniziare nel mondo del Machine Learning

Ecco tre modi comuni per metterti sulla strada giusta per entrare a far parte del mondo del Machine Learning :

  • Inizia il tuo percorso professionale conseguendo una laurea in informatica, programmazione, data scientist o un campo correlato.
  • Acquisisci esperienza lavorativa in compiti come sviluppo software, programmazione software, ingegneria informatica o scienza dei dati.
  • Considera l’idea di conseguire un master. La maggior parte delle aziende in questo ambito preferiscono professionisti del Machine Learning con una laurea avanzata o master in ingegneria del software, informatica, apprendimento automatico o intelligenza artificiale.

 

Lauree Online e Master in ambito Machine Learning

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