Il Machine Learning è la branca dell’Intelligenza Artificiale che si occupa di metodologie e algoritmi in grado di migliorare le loro performance nel tempo, basandosi sull’esperienza acquisita su dati reali.
Poter basare le proprie decisioni su dati oggettivi e non su congetture personali è la chiave per la risoluzione di potenzialmente qualsiasi problema: dal restare al passo in un mercato sempre più globale e dinamico a effettuare una corretta diagnosi o decidere la corretta terapia.
La diffusione di soluzioni software basate su Machine Learning è agevolata dalla grande quantità di dati oggi disponibili, basti pensare a quante informazioni oggi abbiamo a disposizione in formato digitale grazie ai servizi che usiamo in cloud (posta elettronica, news, mercati finanziari, e-commerce, social network, ecc.).
Quasi di pari passo con il crescere della quantità di informazioni disponibili e delle capacità di calcolo degli elaboratori, si sono affermate sempre più le soluzioni di Machine Learning basate su tecniche di Deep Learning, in grado di operare su quantità di dati maggiori e in modi altamente più complessi rispetto agli approcci basati sugli altri algoritmi di Machine Learning.
Il Deep Learning è l’area del Machine Learning dedicata all’utilizzo di reti neurali artificiali che, simulando il comportamento dei neuroni biologici, sfruttano la possibilità di poter creare strutture elaborative molto complesse e sono in grado di configurare autonomamente i propri parametri basandosi sui dati forniti durante la fase del cosiddetto “addestramento”. Le reti neurali artificiali sono oggi lo strumento più utilizzato in tutti gli ambiti dove è possibile sfruttare una grande quantità di dati, necessari per poter correttamente configurare, o addestrare, i tantissimi parametri interni a queste soluzioni. Gli esempi più eclatanti delle potenzialità di questo approccio li troviamo nell’esecuzione di compiti altamente complessi come, ad esempio, il riassumere un testo anche molto lungo, riportando correttamente tutti i principali concetti contenuti, oppure nella guida autonoma o ancora nella generazione di immagini fotorealistiche partendo da una breve descrizione testuale; ma senza scomodare grossi data-center per addestrare architetture di reti neurali artificiali così grandi e complesse da svolgere compiti molto particolari come quelli appena elencati, oggi è comune trovare delle implementazioni di soluzioni basate su tecniche di Deep Learning anche in comuni dispositivi elettronici, come condizionatori o lavatrici, per permettere a questi di reagire agli input che gli vengono forniti dal mondo esterno in modi molto complessi e non dettati da regole statiche, permettendo così di ottimizzarne il funzionamento indipendentemente da chi, dove o come viene usato e, contemporaneamente, acquisendo nuova esperienza durante l’utilizzo, in modo da potersi adattare velocemente a nuove situazioni.
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Fonti: Data Masters