Ultimo aggiornamento 2 anni fa
Qual è il rapporto dell’intelligenza artificiale con le tecniche di apprendimento del Machine Learning?
Programmi intelligenti in grado di perseguire autonomamente un obiettivo sono il fine ultimo dell’Artificial Intelligence. Il Machine Learning, invece, è quel sottoinsieme della disciplina che fornisce ai sistemi la capacità di imparare dall’esperienza grazie alle reti neurali.
Nella pratica, gli algoritmi vengono addestrati a far emergere schemi e correlazioni da grandi set di dati e a formulare le migliori decisioni sulla base delle analisi. Tali applicazioni progrediscono con l’utilizzo e diventano più accurate man mano che aumentano le informazioni disponibili.
A seconda della natura dei dati e del risultato previsto, ciascuno modello di apprendimento – supervisionato, non supervisionato, semi-supervisionato o per rinforzo – richiede differenti tecniche algoritmiche.
Per il 2022 questo mercato potrebbe stimare una crescita di 9 miliardi di dollari a livello globale con in media 35 progetti per impresa. I trend maggiormente interessati saranno l’iperautomazione, la cybersicurezza, l’integrazione con IoT, l’analisi e le previsioni aziendali e, infine, l’Augmented Intelligence.
Quando il Machine Learning si applica: Tecniche algoritmiche
1. Model Prediction
L’elemento chiave della modellazione predittiva è lo studio dei dati per fare predizioni su informazioni o eventi. È richiesta nella prevenzione di frodi e nell’analisi qualitativa in quanto i modelli appresi forniscono variabili in base allo scenario. Alcuni esempi sono: definire le relazioni e l’appartenenza ad una classe, raggruppare i dati in insiemi omogenei, fare previsioni sul comportamento dei parametri o identificare anomalie.
2. Deep Learning
Il Deep Learning è un insieme di tecniche basate su reti neurali artificiali in grado di reggere diversi strati di calcolo e simulare la capacità di imparare. Se il Machine Learning è il modello algoritmico che allena l’AI, il Deep Learning è il sistema che apprende senza un pre-processamento delle informazioni. Le applicazioni più comuni sono, per esempio, la classificazione delle immagini, il riconoscimento e l’elaborazione del linguaggio e la guida autonoma.
3. Online Learning
È il ramo del Machine Learning che studia metodi per analizzare progressivamente i dati e prendere decisioni man mano che un’informazione diventa disponibile. A differenza dell’Offline Learning che prevede una prima fase di acquisizione dei dati e una seconda decisionale, nell’Online Learning quanto appreso condiziona in tempo reale la scelta e l’apprendimento. Nella pratica, si tratta per esempio dell’ottimizzazione di un sito o della definizione del budget di campagne pubblicitarie digitali.
4. Explainable Regression & Classification
È una tecnica ad elevate prestazioni pensata per casi di regressione e classificazione che ritroviamo nelle soluzioni di Invoice Processing con l’obiettivo di semplificare e ordinare la complessità della fatturazione elettronica, integrando i flussi dei file in entrata e in uscita da/verso qualsiasi ERP.
Come funziona? Da un lato, i regressori si basano sull’interpolazione dei dati per associare tra loro due o più caratteristiche. Dall’altro, i classificatori separano le informazioni in due o più classi. In pratica, nella regressione si fornisce un input e viene restituita un’altra feature, mentre nella classificazione l’algoritmo definisce la classe a cui potrebbe appartenere quello specifico dato.
5. Information Retrieval
È quel campo che gestisce la rappresentazione, la memorizzazione, l’organizzazione e l’accesso ad oggetti contenenti dati quali documenti, pagine web, cataloghi online e oggetti multimediali. Deriva infatti da discipline trasversali tra loro: psicologia cognitiva, architettura informativa, ontologia, design, linguistica, semiotica, scienza dell’informazione e informatica.
6. Reinforcement Learning
Tradotto letteralmente significa apprendimento per rinforzo, quella tecnica che addestra gli algoritmi AI a risolvere problemi decisionali grazie all’interazione con l’ambiente. Questa opzione del Machine Learning non richiede alcun dato per il condizionamento, perché le informazioni vengono generate con una strategia trial-and-error durante l’addestramento.
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