{"id":1918,"date":"2018-09-05T08:49:49","date_gmt":"2018-09-05T06:49:49","guid":{"rendered":"https:\/\/reteinformaticalavoro.it\/blog\/blog\/2018\/09\/05\/machine-learning\/"},"modified":"2021-12-06T15:45:06","modified_gmt":"2021-12-06T14:45:06","slug":"machine-learning","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/reteinformaticalavoro.it\/blog\/machine-learning\/","title":{"rendered":"Machine Learning: cos’\u00e8, a cosa serve e dove si impara"},"content":{"rendered":"

Ha fatto scalpore, a inizio 2018, la notizia<\/a> che due intelligenze artificiali avevano battuto un essere umano in un test di lettura e comprensione svolto dall\u2019Universit\u00e0 di Stanford, in California. I due sistemi, elaborati da Microsoft e dal colosso tecnologico cinese Alibaba, hanno risposto a oltre 100 mila domande su 500 articoli di Wikipedia letti in precedenza e hanno ottenuto un punteggio di poco superiore a quello di un lettore in carne e ossa. \u00c8 uno dei risultati che si possono ottenere con il Machine Learning<\/strong>, una delle pi\u00f9 affascinanti opportunit\u00e0 dell\u2019intelligenza artificiale.<\/p>\n

Che cos\u2019\u00e8 il Machine Learning<\/strong><\/h3>\n

Questo termine fu coniato nel 1959 dallo scienziato americano Arthur Lee Samuel, con questa definizione: \u201cun campo di studi che d\u00e0 ai computer la capacit\u00e0 di imparare senza essere esplicitamente programmati.\u201d Si tratta, in sostanza, dell\u2019apprendimento automatico<\/strong>: come spiega Nicoletta Boldrini su AI4Business<\/a>, \u201cil Machine Learning permette ai computer di imparare dall\u2019esperienza; c\u2019\u00e8 apprendimento quando le prestazioni del programma migliorano dopo lo svolgimento di un compito o il completamento di un\u2019azione.\u201d Questo accade anche quando l\u2019esperienza \u00e8 negativa o l\u2019azione \u00e8 sbagliata: come gli esseri umani, anche le macchine diventano capaci di imparare dai propri errori.<\/p>\n

Per comprendere che cos\u2019\u00e8 il Machine Learning e a che cosa serve \u00e8 utile sottolineare le differenze tra intelligenza artificiale, Machine Learning<\/strong> e Deep Learning<\/strong>:<\/p>\n

– <\/strong>l\u2019 Intelligenza Artificiale (AI)<\/strong> ha l\u2019obiettivo di costruire macchine capaci di compiere compiti caratteristici dell\u2019intelligenza umana, simulandone quindi le capacit\u00e0 cognitive;<\/p>\n

– il Machine Learning (ML)<\/strong> realizza programmi di intelligenza artificiale che possono autonomamente scrivere altri programmi per interpretare i dati e prevedere risultati;<\/p>\n

– il Deep Learning (DL)<\/strong> \u00e8 l\u2019apprendimento \u201cprofondo\u201d che utilizza le reti neurali artificiali multistrato: sono algoritmi che imitano le strutture e il funzionamento del cervello e sono in grado di elaborare un dato iniziale in numerosi passaggi collegati tra loro, simulando il modo in cui gli esseri umani tendono a suddividere un compito complesso in diverse fasi.<\/p>\n

Le applicazioni del Machine Learning<\/strong><\/h3>\n

Il Machine Learning fa gi\u00e0 parte della nostra vita quotidiana. Lo utilizzano, per esempio, i motori di ricerca<\/strong> su Internet: i risultati che otteniamo derivano da algoritmi che elaborano modelli e schemi di utilizzo delle chiavi di ricerca, cos\u00ec come anche per i suggerimenti che ci vengono offerti.<\/p>\n

Sul Machine Learning e su altre tecnologie avanzate si fonda anche Amazon Go<\/a>, il primo negozio senza casse<\/strong> aperto da Amazon a Seattle. Le automobili a guida autonoma<\/strong>, che tra non molto vedremo sulle strade, utilizzano applicazioni di ML sempre pi\u00f9 perfezionate: il MIT di Boston ha elaborato un sistema<\/a> che permetter\u00e0 a queste vetture di orientarsi solo con sensori e GPS, evitando l\u2019uso di mappe che potrebbero essere non aggiornate o non sufficientemente dettagliate.<\/p>\n

Il Machine Learning \u00e8 fondamentale per la protezione dei dati<\/strong> e la prevenzione delle frodi<\/strong>, grazie agli algoritmi confrontano i modelli di accesso e rilevano ogni anomalia, e pu\u00f2 migliorare anche la sicurezza personale<\/strong>, rendendo pi\u00f9 affidabili e veloci i controlli negli aeroporti e sui luoghi di eventi. Saranno sempre pi\u00f9 importanti anche le applicazioni nel campo della sanit\u00e0<\/strong>, per ottenere diagnosi pi\u00f9 accurate, per analizzare i fattori di rischio di alcune malattie e per prevenire le epidemie.<\/p>\n

Come diventare esperti di Machine Learning<\/strong><\/h3>\n

In Italia il Machine Learning si studia all\u2019universit\u00e0, nei percorsi specialistici dedicati alla Data Science, la scienza dei dati di cui il ML \u00e8 parte integrante. Il primo passo \u00e8 quindi la laurea triennale in informatica, dopo la quale ci si pu\u00f2 iscrivere a una laurea magistrale in Data Science<\/strong>, per esempio all\u2019Universit\u00e0 di Milano Bicocca<\/a> o alla Sapienza<\/a> di Roma; quest\u2019ultimo corso \u00e8 interamente in inglese, cos\u00ec come il M.Sc. in Stochastics and Data Science<\/strong> dell\u2019Universit\u00e0 di Torino<\/a>. L\u2019Universit\u00e0 di Pisa<\/a> propone la laurea magistrale Data Science and Business Informatics<\/strong>, che collega informatica ed economia, come fa anche l\u2019Universit\u00e0 Bocconi<\/a> nella corso di Data Science and Business Analytics<\/strong>, con insegnamenti impartiti solo in inglese.<\/p>\n

Si pu\u00f2 imparare il Machine Learning anche online<\/strong>, con i corsi universitari proposti da Coursera<\/a> a tutti i livelli, dal principiante all\u2019esperto.<\/p>\n

Per chi vuole cominciare, ma anche per chi gi\u00e0 lavora in questo settore, \u00e8 interessante Kaggle<\/a>, una piattaforma e community internazionale di data science e machine learning<\/strong>, acquisita da Google nel 2017, che conta oltre 600 mila esperti: offre risorse, strumenti e tutorial per imparare le basi o per aggiornarsi e un forum per confrontarsi con altri professionisti.<\/p>\n

Ma l\u2019opportunit\u00e0 pi\u00f9 interessante sono le competition<\/em>, problemi reali proposti da aziende sui quali ci si pu\u00f2 cimentare, da soli o in gruppo: sono veri e propri progetti di lavoro con specifiche, scadenze e compensi in denaro per i vincitori.<\/p>\n

La Redazione<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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