Le basi dell'apprendimento automatico e dell'intelligenza artificiale nel mondo degli affari

Jun 11, 2023

Poche innovazioni hanno catturato l'immaginazione del mondo come il Machine Learning (ML). Questo sottoinsieme dell’intelligenza artificiale (AI) sta trasformando le industrie e rimodellando il modo in cui affrontiamo problemi complessi. Ma cos’è esattamente il machine learning e come apprendono e migliorano gli algoritmi?

Introduzione all'apprendimento automatico:

Fondamentalmente, l’apprendimento automatico è l’arte e la scienza di addestrare i computer ad apprendere dai dati. Invece di essere programmate esplicitamente per eseguire un compito, le macchine vengono fornite con dati e algoritmi che consentono loro di apprendere modelli e relazioni all’interno dei dati. Attraverso questo processo, le macchine possono fare previsioni, prendere decisioni e identificare informazioni che spesso sono difficili da scoprire per i tradizionali sistemi basati su regole.

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Ora, se ti dico 2+2, risponderai 4. Se ti chiedo 3+3, risponderai 6. Se ti chiedo 4+4, risponderai 8. Perché pensi di saperlo? È perché ce l'hai nella memoria.

Questo è ciò che chiamiamo costruttori di etichette. Quelle sono etichette strutturali che hai già in testa basate su cose che hai imparato in passato.

Ora cambiamolo. se ti dico 1+1 = 3, 2+2 = 5, e poi ti chiedo 5+5, cosa mi dici? Probabilmente mi dirai 11. Questo perché hai studiato lo schema.

Quindi quello che succede non è magia. L'apprendimento automatico apprende attraverso alcuni dati strutturali che hai nel database o che apprendi tramite il possibile accesso ai dati. Nello stesso modo in cui studi la tendenza e il modello per rispondere alla domanda, questo è ciò che fa l’apprendimento automatico. È un sottoinsieme dell'intelligenza artificiale che imita il modo in cui funziona il cervello.

Gli elementi costitutivi dell'apprendimento automatico includono:

Dati : Il fondamento dell'apprendimento automatico sono i dati. La qualità dei dati è essenziale per addestrare efficacemente gli algoritmi. Questi dati possono essere strutturati (come le tabelle in un database) o non strutturati (come immagini, testo e video). Questi dati sono ciò che l’intelligenza artificiale apprende e rileva modelli e tendenze per prendere decisioni future.

Caratteristiche : Le caratteristiche sono gli attributi o le caratteristiche estratte dai dati che l'algoritmo utilizza per fare previsioni. Ad esempio, in un sistema di rilevamento dello spam via e-mail, le funzionalità potrebbero includere la frequenza di determinate parole o la lunghezza dell'e-mail.

Modello : Il modello è il cuore dell'apprendimento automatico. È una rappresentazione matematica che apprende modelli e relazioni dai dati forniti. Consideralo come un insieme di regole che l'algoritmo perfeziona man mano che elabora più dati. È come provare a modellare situazioni di vita reale e dare all’algoritmo una serie di regole su cosa fare quando ciò accade.

Algoritmo : Gli algoritmi sono le istruzioni che guidano il processo di apprendimento. Determinano come il modello viene adattato in base ai dati forniti. Diversi algoritmi sono adatti a diversi tipi di problemi.

Ecco alcuni tipi di machine learning molto interessanti;

Apprendimento supervisionato : Uno dei tipi più comuni di machine learning è l'apprendimento supervisionato. In questo approccio, l'algoritmo viene addestrato su dati etichettati, il che significa che i dati di input sono accoppiati con l'output corretto. L'algoritmo apprende la relazione tra input e output, consentendogli di fare previsioni su dati nuovi e invisibili. Un classico esempio è il rilevamento dello spam via e-mail, in cui l'algoritmo impara a distinguere tra spam ed e-mail legittime.

Apprendimento non supervisionato : L'apprendimento non supervisionato prevede l'addestramento di algoritmi su dati senza output etichettati. L'obiettivo è scoprire modelli, strutture o relazioni nascoste all'interno dei dati. Il clustering e la riduzione della dimensionalità sono compiti comuni nell'apprendimento non supervisionato. Ad esempio, il clustering può raggruppare insieme clienti simili per strategie di marketing mirate.