Machine Learning, cos’è e come funziona: vantaggi e sfide dell’AI

Il Machine Learning è un settore fondamentale dell’intelligenza artificiale, è uno strumento indispensabile per tutte quelle realtà che hanno l’obiettivo di individuare modelli, tendenze e stabilire i percorso migliore da intraprendere.

È utilizzato in svariati settori come il marketing, la finanza, il retail, la sanità e altri settori perché serve a estrapolare insight preziosi dai dati e rendere alcuni processi automatici. Chiunque abbia visto una schermata di allerta durante l’utilizzo della carta di credito per un acquisto online, abbia usato un software di trascrizione ha avuto a che fare con il ML. 

Come funziona il Machine Learning

Non è altro che un sottoinsieme dell’intelligenza artificiale che crea sistemi che imparano e migliorano la propria efficienza via via che utilizzano e analizzano dati. In sostanza tutto il ML è AI, ma non tutta l’AI è riconducibile al Machine Learning.

Esistono quattro tipi più diffusi di questa forma di intelligenza artificiale. Si tratta della versione supervisionata, quella non supervisionata, semi-supervisionata e con rinforzo. Gli algoritmi alla base di questi meccanismi si servono di reti neurali, alberi decisionali, clustering e foreste casuali. Per intendersi con esempi pratici, in un’azienda si utilizza per identificare e classificare gli oggetti, per individuare anomalie, per elaborare dati ed effettuare un’analisi predittiva.

In sostanza, il Machine Learning è una tecnica che scopre delle connessioni fra dati inedite. Studia set di informazioni molto ampi per intercettare modelli e tendenze che vanno al di là della mera analisi statistica e lo fa attraverso algoritmi molto complessi, addestrati. Si basa sulla ricerca automatica dei modelli, prevede risultati altamente probabili, crea informazioni utili e analizza una mole di dati che il cervello umano non potrebbe esaminare, quantomeno non in pochi secondi o minuti. 

I tipi di Machine Learning nell’intelligenza artificiale

Come già detto, ci sono quattro tipi principali di ML. Con vantaggi e debolezze che devono ancora essere superate. In questa fase, è importante sapere quale tipologia usare in base al proprio scopo:

• Il Machine Learning supervisionato è il più diffuso e serve affinché i dati etichettati spieghino all’algoritmo a quali conclusioni dovrebbe arrivare. Lo utilizzano le piattaforme e-mail per filtrare i messaggi – per esempio – e necessita che, alla fonte, un esperto umano dia le risposte corrette per classificare le informazioni, così da fare in modo che l’algoritmo le incameri e faccia previsioni attendibili in un secondo momento.
• Il Machine Learning non supervisionato si serve solo del computer che impara a identificare processi e schemi complessi senza affidarsi a dati precedentemente etichettati. In questo contesto manca anche un output specifico e definito, come la probabilità che un’email sia considerata spam. Questo tipo di intelligenza artificiale raggruppa i dati simili e crea cluster. Basti pensare ai modelli che suggeriscono cosa comprare in base a azioni pregresse o ad articoli scelti.
• Il Machine Learning semi-supervisionato si usa quando non si hanno abbastanza dati etichettati per addestrare in maniera completa e soddisfacente un modello. Si comincia con l’apprendimento supervisionato per trovare le linee guida per l’algoritmo. Poi, via via, vengono aggiunti dati senza etichetta, che sono analizzati dalla macchina che dà loro una classificazione. Se il modello trova un’etichetta con certezza elevata, i dati vengo aggiunti a quelli già classificati. A questo punto, il processo inizia di nuovo con un campione più grande di informazioni attendibili e si procede con l’attribuzione di pseudo-etichette, così facendo il modello viene perfezionato ancor di più.
• Il Machine Learning di rinforzo funziona come quello non supervisionato, ma ha un obiettivo preciso che non è quello di esplorare i dati per scoprire modelli. Stabilito un determinato fine, inizia un processo di prova e di errore e vengono dati feedback positivi, neutri o negativi. L’apprendimento di rinforzo gestisce situazioni più complesse e dinamiche, perché permette al contesto dell’obiettivo del progetto di influenzare il rischio nelle scelte.

Come si sceglie il tipo di approccio

La scelta fra un approccio e un altro dipende dalla struttura e dalla quantità dei dati. A incidere sono anche il budget, le ore che possono essere dedicate all’addestramento e il fine che si vuole raggiungere.

Il ML si occupa di raccogliere e compilare i dati, seleziona l’algoritmo più adatto per ottenere il modello, perfeziona e prepara le informazioni per effettuare l’analisi. Inoltre addestra il modello, ne valuta le performance e l’accuratezza, ottimizza e migliora i parametri, avvia il modello. Attraverso controlli e revisioni periodici, si possono individuare eventuali problemi o bug.

Gli algoritmi del Machine Learning

Dopo essere stati addestrati, gli algoritmi generano dei modelli in grado di rispondere a una domanda, di raggiungere un obiettivo o di fare una previsione con una notevole probabilità statistica.

Fra i più utilizzati ci sono le reti neurali, che si rifanno all’architettura del cervello umano. Molto utile è la regressione lineare, che cambia le variabili di un’equazione per ridurre al minimo gli errori nelle previsioni, ma anche quella logistica che si basa sul meccanismo binario pass/fail. Poi ci sono il clustering, che è una forma di apprendimento non supervisionato, e gli alberi decisionali che usano l’apprendimento supervisionato e le progressioni di base if-then per fare previsioni. Infine ci sono le foreste casuali che sono alberi decisionali più complessi.

Pro e contro di questa forma di AI: chi vince

Il Machine Learning può essere molto utile per semplificare il processo decisionale e per un’analisi predittiva, può rendere più efficienti e automatici processi che non richiedono l’apporto della creatività umana. Può rendere migliore una customer experience attraverso personalizzazioni e innovazione dei servizi. 

Si tratta di vantaggi che possono tornare utili in qualsiasi settore commerciale. Si pensi alla vendita al dettaglio, ma anche ai media streaming che cercano il proprio target di riferimento. Il ML è molto efficiente nell’individuazioni delle frodi finanziarie, ma anche nella gestione dei pazienti in ambito sanitario.

Tuttavia ci sono ancora punti deboli che non possono essere ignorati. Non sempre la qualità dei dati è soddisfacente e, invece, questa è una condizione imprescindibile affinché i modelli funzionino. C’è il rischio di distorsione e che non venga garantita la sicurezza, che le informazioni sensibili non vengano adeguatamente tutelate.

Come in tutte le cose, l’AI può essere un’ottima risorsa ma anche nascondere delle insidie non da poco. Il segreto è conoscere il mezzo che si ha a disposizione, usarlo nel miglior modo possibile e tenendo sempre a mente l’etica. Non va dimenticato che si ha a che fare con una macchina che è fallibile. La supervisione umana, quindi, non soltanto è ancora necessaria ma è importante che ci sia.