Algoritmi di Machine Learning, quali sono e come si suddividono

Dopo un difficile 2022, che ha visto un drastico calo del 46%, il mercato del machine learning ha raggiunto nel 2023 un valore di 158.8 miliardi di dollari evidenziando una crescita del 120% trainato dal boom della domanda di soluzioni basate sull’intelligenza artificiale in vari settori.
Il Machine Learning, ovvero l’apprendimento automatico, è una branca dell’intelligenza artificiale e, dunque, dell’informatica, che consente ad una macchina intelligente di migliorare le proprie prestazioni nel tempo, all’acquisizione di nuovi dati e attraverso l’analisi dei risultati ottenuti con le scelte effettuate in precedenza.

Il primo grande nome legato al machine learning è quello di Alan Turing, considerato il padre dell’Intelligenza Artificiale, che fu il primo ad ipotizzare la necessità di algoritmi specifici per realizzare macchine in grado di apprendere. L’evoluzione tecnologica in tale ambito ci consente oggi di avere varie modalità di apprendimento automatico, che si distinguono per gli algoritmi su cui si basano e per gli scopi da raggiungere.

In particolare, in base al tipo di algoritmo utilizzato e quindi al modo attraverso cui la macchina impara e accumula i dati, è possibile identificare tre grandi sistemi di machine learning:

1. Apprendimento supervisionato: consiste nel fornire alla macchina intelligente una serie di nozioni specifiche, modelli ed esempi che consentono di avere una base di informazioni a cui attingere per fornire la risposta migliore ad ogni quesito da risolvere. Gli algoritmi che fanno uso di apprendimento supervisionato vengono utilizzati in molti settori, da quello medico a quello di identificazione vocale. Hanno la capacità di effettuare ipotesi induttive, ossia ipotesi che possono essere ottenute scansionando una serie di problemi specifici per ottenere una soluzione idonea ad un problema di tipo generale.
2. Apprendimento non supervisionato: L’apprendimento non supervisionato è caratterizzato dall fatto che la macchina utilizza i dati forniti senza avere esempi sul loro utilizzo e quindi senza avere alcun tipo di conoscenza sui risultati attesi. In questo caso, a differenza del precedente, la macchina è tenuta a raccogliere le informazioni ricevute, organizzarle e dedurne l’utilità.
3. Apprendimento con rinforzo:si caratterizza per il fatto che la macchina è dotata di sistemi e strumenti in grado di comprendere le caratteristiche dell’ambiente circostante e migliorare il proprio apprendimento. In tal caso, si tende a fornire alla macchina degli elementi esterni di supporto al fine di rendere l’apprendimento più efficace. Ne sono un esempio le auto senza pilota, in cui grazie a un complesso sistema di sensori di supporto sono in grado di percorrere strade cittadine e non, riconoscendo eventuali ostacoli, seguendo le indicazioni stradali e molto altro.

I campi di applicazione degli algoritmi di machine learning sono molteplici. Ad esempio, nel settore energetico gli algoritmi di apprendimento automatico possono essere utilizzati per trovare nuove risorse energetiche, per analizzare i minerali nel suolo, per prevedere un guasto nei sensori utilizzati nelle raffinerie, per rendere la distribuzione del petrolio più snella ed efficiente.
Oppure nell’ambito sales and marketing, il machine learning può servire per memorizzare, analizzare ed utilizzare i dati di acquisto dei consumatori al fine di personalizzare l’esperienza di acquisto e targettizzare le campagne di marketing, facendo leva sugli interessi rivelati da ogni utente e sugli acquisti già realizzati.
Infine, anche banche e altre aziende nell’industria finanziaria utilizzano le tecnologie di Machine Learning con due principali scopi: identificare le informazioni importanti nei dati e prevenire le frodi. Le informazioni possono identificare opportunità d’investimento e aiutare gli investitori a sapere quando agire. Invece, il data mining può identificare clienti con profili altamente a rischio o utilizzare la sorveglianza informatica per segnalare allarmi di possibile frode.

L’aspetto più rilevante del Machine Learning è la reiterazione. Dunque, più i modelli sono esposti ai dati, più sono in grado di adattarsi in autonomia. Grazie alle nuove tecnologie di elaborazione, il machine learning di oggi non è il Machine Learning del passato. Questa scienza non è nuova, ma sta acquisendo un nuovo slancio. Anche se molti algoritmi di Machine Learning sono in circolazione da tempo, a incrementarne l’efficacia oggi rispetto al passato è la capacità di calcolo delle macchine e la mole di dati a disposizione per allenare i modelli.