Machine learning: cos’è, come funziona e campi di applicazione

Cos'è il machine learning? Quali sono le sue possibilità e i suoi campi di applicazione? L'apprendimento automatico e l'intelligenza artificiale a servizio di aziende, imprese, attività e privati nella vita quotidiana. XCALLY, quando l'omnicanalità incontra il machine learning.

Cos’è il machine learning? L’apprendimento automatico e l’intelligenza artificiale

Il machine learning è una branca dell’informatica, che può essere considerata a tutti gli effetti una parente stretta dell’intelligenza artificiale. In italiano possiamo tradurre questo concetto con due semplici parole: “apprendimento automatico“. L’intento è quello di insegnare a computer, robot, macchinari di vario genere a svolgere azioni e attività nel modo più naturale possibile, cercando di avvicinarsi al comportamento umano. Come si può svolgere? Imparando dall’esperienza: gli algoritmi di machine learning impiegano dei modelli matematico-computazionali, permettendo di imparare delle informazioni direttamente dai dati e non da modelli matematici predeterminati.

In questo modo si migliorano le prestazioni in modo adattivo, basandosi sull’esperienza e seguendo degli esempi, ottimizzando il proprio rendimento grazie al progressivo aumento degli esempi da cui apprendere. Il machine learning può essere inteso come l’abilità di computer e macchinari tecnologici di arrivare a determinate conoscenze senza essere stati preventivamente programmati per farlo. Di fatto si tratta di una serie di differenti meccanismi che permettono a una macchina intelligente di migliorare le proprie capacità e prestazioni nel tempo.

Che cos’è il machine learning: come e cosa imparano le macchine?

Analizzando la questione da una prospettiva informatica, si può affermare che a un macchinario vengono forniti soltanto dei set di dati, i quali vengono elaborati attraverso algoritmi, sviluppando una propria logica per svolgere l’attività richiesta. Il codice di programmazione non viene scritto nella sua interezza, per ordinare al mezzo cosa fare passo dopo passo. Possiamo dire che anche le macchine lavorano con lo stesso principio che regola l’attività umana: “sbagliando si impara“.

Precisando ulteriormente, si parla di machine learning quando si prendono in considerazione alcuni meccanismi che permettono a una macchina intelligente di migliorare le proprie prestazioni, capacità e competenze nel corso del tempo. L’obiettivo è che impari a svolgere determinati compiti, migliorando le proprie funzioni attraverso l’esperienza. Alla base dell’apprendimento automatico permangono una serie di differenti algoritmi: l’elaborazione e l’apprendimento delle operazioni nel corso del tempo permetteranno alla macchina di prendere una decisione sempre più appropriata.

Storia del machine learning? Nascita, sviluppo e definizioni

L’antenato del machine learning moderno trova il suo collocamento storico agli inizi degli anni ’50. Il mondo è appena uscito dalla seconda guerra mondiale e inizia a prendere piede un’idea in seno alla comunità internazionale di matematici e statistici: utilizzare i metodi probabilistici per realizzare macchine che siano in grado di tenere conto delle probabilità che un evento possa accadere o meno. Alan Turing è il primo grande nome che possiamo collegare alle teorie sull’apprendimento automatico e sull’intelligenza artificiale.

Il celeberrimo matematico, considerato il grande padre dell’informatica, è passato alla storia per avere ideato il sistema che permise di decodificare i codici creati dalla macchina tedesca Enigma, dando un contributo importante alla vittoria degli Alleati nel conflitto bellico. L’inglese ipotizzò la necessità di realizzare algoritmi specifici al fine di realizzare macchine in grado di apprendere. Fu un vero e proprio pioniere in un periodo storico molto frizzantino, in cui progredivano anche gli studi sull’intelligenza artificiale e sulle reti neurali.

La definizione di machine learning: da Samuel a Mitchell

Gli studi, però, venivano sovente interrotti a causa della mancanza di sussidi economici, oltre che per lo scetticismo generale. Una rinascita della ricerca, questa volta decisiva e definitiva, si ebbe tra gli anni ’80 e ’90, quando una serie di nuovi investimenti nel settore portò alla realizzazione di tecniche legate ad elementi statistici e probabilistici inerenti all’apprendimento automatico. Il machine learning riscosse un grande interesse e si sviluppò progressivamente, portando l’apprendimento automatico a essere altamente richiesto nella società contemporanea.

Il termine machine learning venne coniato dallo scienziato statunitense Arthur Lee Samuel nel 1959. La definizione di machine learning più accreditata da parte della comunità scientifica è però quella che è stata data dall’americano Tom Michael Mitchell, direttore del dipartimento Machine Learning della Carnegie Mellon University.

Si dice che un programma apprende dall’esperienza E con riferimento a alcune classi di compiti T e con misurazione della performance P, se le sue performance nel compito T, come misurato da P, migliorano con l’esperienza E.

Tom Michael Mitchell

Come funziona il machine learning? Le diverse tipologie di apprendimento

L’apprendimento automatico può essere distinto in due differenti sottocategorie: apprendimento supervisionato e apprendimento non supervisionato. L’apprendimento supervisionato avviene quando a un computer vengono dati esempi completi da utilizzare come indicazioni per eseguire il compito richiesto. L’apprendimento non supervisionato, invece, ha luogo quando si lascia lavorare un software senza alcun supporto o indirizzo.

Di fatto si tratta di differenti modalità di apprendimento, le quali differiscono per gli algoritmi utilizzati e per lo scopo per cui sono realizzate le macchine. Va puntualizzato che questa suddivisione è stata identificata da Arthur Samuel e che i modelli di apprendimento sono impegnati in maniera differente a seconda della macchina su cui si deve operare, ma l’obiettivo è sempre quello di raggiungere la massima resa e il miglior risultato possibile. I modelli sono ugualmente efficaci, l’importante è adottare quello più performante in base alle necessità specifiche.

Apprendimento supervisionato

Alle macchine vengono impostati dei set di dati come input e delle informazioni relative ai risultati desiderati. L’obiettivo è che il sistema identifichi una regola generale che sia in grado di collegare i dati in ingresso con quelli in uscita. In sostanza vengono fornite al macchinario una serie di nozioni specifiche, di fatto dei modelli che permettono di costruire un database di esperienze e di informazioni.

Il machine learning di questo tipo fa in modo che, una volta di fronte a un problema, si attinga alle esperienze già inserite all’interno del proprio sistema e si decida la risposta migliore in base a una serie di esperienze già codificate. Alcuni settori in cui vengono impiegati sono quello medico o quello dell’identificazione vocale.

Una celebre definizione dell’apprendimento supervisionato è stata data dallo sviluppatore Adam Geitgey nel suo articolo “Machine Learning is Fun”: “Nell’apprendimento supervisionato il lavoro di risoluzione viene lasciato al computer. Una volta compresa la funzione matematica che ha portato a risolvere uno specifico insieme di problemi, sarà possibile riutilizzare la funzione per rispondere a qualsiasi altro problema similare“.

Apprendimento non supervisionato

In questo caso le informazioni inserite all’interno della macchina non sono codificate: verrà data la possibilità di attingere a una serie di informazioni senza avere avuto un esempio del loro utilizzo. Di conseguenza sarà la macchina stessa a catalogare tutte le informazioni, a organizzarle e ad apprenderne l’utilizzo, imparando quale sia il risultato migliore e come rispondere alle varie situazioni. La macchina identificherà una struttura logica nei vari input, senza però averli precedentemente etichettati.

La terza via: l’apprendimento per rinforzo

Si tratta di quella che probabilmente è la via più complessa: la macchina è dotata di sistemi in grado di migliorare il proprio apprendimento e di comprendere le caratteristiche dell’ambiente circostante. Un esempio molto calzante è quello delle auto senza pilota. Il sistema impara anche dagli errori commessi, migliorando le prestazioni in base ai risultati raggiunti in precedenza.

Dove si può utilizzare il machine learning? Le varie applicazioni

Le applicazioni e i campi di impiego del machine learning sono davvero molteplici. Il machine learning è presente costantemente nelle nostre vite quotidiane. Forniamo alcuni esempi di applicazioni facilmente verificabili.

• Riconoscimento vocale. Nei cellulari e nelle applicazioni di domotica, le macchine eseguono comandi vocali e imparano nuovi vocaboli.
• Pubblicità traccianti. In base all’utente vengono indirizzate proposte pubblicitarie parametrate sui suoi interessi.
• Motori di ricerca. Le cosiddette SERP (Search Engine Results Page) sono l’effetto di algoritmi di machine learning con apprendimento non supervisionato.
• Filtri anti-spam delle caselle e-mail: ci sono sistemi di machine learning che imparano a intercettare messaggi ritenuti sospetti o fraudolenti.
• Prevenzione delle frodi, furti di dati e identità: gli algoritmi mettono in correlazione eventi, abitudini degli utenti e preferenze di spesa per poi identificare in tempo reale eventuali comportamenti anomali collegabili appunto a un possibile tentativo di frode.Ricerca scientifica in campo medico.
• Auto a guida autonoma: grazie al machine learning imparano a riconoscere l’ambiente circostante e ad adattare il loro comportanto in base alle specifiche situazioni.
• Conversational AI: il machine learning consente di gestire interazioni uomo-macchina attraverso il riconoscimento del linguaggio naturale (NLP) e algoritmi che sono in grado di predire le risposte più adeguante agli “intent” o richieste dei clienti
• Sentiment Analysis e Speech Analytics: grazie all’apprendimento automatico è possibile costruire modelli che analizzano conversazioni o recensioni per identificarne il “Mood” dell’utente, oppure gli argomenti di maggiore interesse che richiedono attenzione. Sulla base ci queste conoscenze, sarà possibile quindi adottare opportune azioni di marketing o comunque migliorare i servizi in maniera proattiva.

XCALLY, quando l’omnicanalità incontra il machine learning

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Nominato “Most Recommended 2021 omni-channel contact center solution”, XCALLY offre esperienze fluide su tutti i canali, velocizza i processi e migliora le performance dell’attività, permette di tenere tutto sotto controllo e garantisce la continuità del servizio.

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