Il Machine Learning (ML) è un sottocampo dell'Intelligenza Artificiale (AI) che comprende lo sviluppo di algoritmi e modelli computazionali per consentire ai computer di apprendere e fare previsioni o decisioni senza essere esplicitamente programmati. È un dominio trasformativo e in rapida evoluzione che applica tecniche basate sui dati per addestrare i sistemi informatici ad analizzare e apprendere da grandi quantità di dati. L'obiettivo principale del ML è consentire alle macchine di adattare automaticamente il proprio comportamento in base a modelli, tendenze o relazioni osservati all'interno dei dati di input e di conseguenza migliorare le proprie prestazioni nel tempo.
Al centro del machine learning ci sono i modelli di machine learning, che sono rappresentazioni matematiche dei processi del mondo reale. Questi modelli vengono creati attraverso un processo chiamato training, in cui vengono esposti a un ampio set di dati per apprendere modelli e correlazioni tra caratteristiche di input (predittori) e variabili di output (risposte). Il successo dei modelli ML dipende in gran parte dalla qualità dei dati di addestramento, dall'adeguatezza dell'algoritmo scelto e dalla robustezza delle tecniche di ottimizzazione e validazione impiegate.
Il ML può essere classificato in tre tipologie principali in base alla metodologia di apprendimento utilizzata: apprendimento supervisionato, apprendimento non supervisionato e apprendimento per rinforzo. Nell'apprendimento supervisionato , l'algoritmo viene addestrato su un set di dati contenente esempi etichettati, in cui vengono fornite sia le funzionalità di input che le corrispondenti etichette di output. Questo approccio consente ai modelli ML di apprendere modelli e mappare le relazioni input-output, consentendo loro di prevedere i risultati per istanze invisibili. Le tecniche di apprendimento supervisionato sono ampiamente utilizzate in settori quali il riconoscimento di immagini e parlato, il rilevamento di frodi e la diagnosi di malattie, tra gli altri.
Al contrario, le tecniche di apprendimento non supervisionato funzionano con set di dati contenenti solo funzionalità di input senza etichette di output associate. L'obiettivo principale dell'apprendimento non supervisionato è scoprire strutture e modelli nascosti all'interno dei dati, come cluster, correlazioni e variabili latenti. Le tecniche all'interno di questa categoria includono il clustering, la riduzione della dimensionalità e il rilevamento delle anomalie, consentendo applicazioni come la segmentazione dei clienti, l'analisi del paniere di mercato e il rilevamento della sicurezza basato sulle anomalie.
L'apprendimento per rinforzo è un approccio unico all'interno del ML che si concentra su modelli di formazione per prendere decisioni interagendo con il loro ambiente. Gli algoritmi di apprendimento per rinforzo apprendono per tentativi ed errori rilevando l'ambiente, intraprendendo azioni e ricevendo feedback sotto forma di premi o penalità. Ciò può essere particolarmente utile in scenari in cui la strategia ottimale è sconosciuta o quando l’ambiente cambia nel tempo, come nel commercio di azioni, nei sistemi di raccomandazione e nella navigazione di veicoli autonomi.
L'efficacia dei modelli ML è misurata principalmente dalla loro capacità di generalizzare la conoscenza dai dati osservati per fare previsioni accurate su dati invisibili. Per garantire la validità e la robustezza dei modelli ML, vengono impiegate varie metriche prestazionali e tecniche di convalida, come accuratezza, precisione, richiamo, punteggio F1 e convalida incrociata, tra gli altri.
Con i progressi nella potenza di elaborazione dei computer e la disponibilità di grandi set di dati, l'apprendimento automatico è diventato una componente essenziale del panorama digitale odierno, alimentando numerose applicazioni e servizi di intelligenza artificiale in un'ampia gamma di settori. Alcuni casi d'uso degni di nota del machine learning includono l'elaborazione del linguaggio naturale, l'analisi del sentiment, i sistemi di raccomandazione, il rilevamento delle frodi e l'imaging medico.
Un notevole esempio di ML può essere osservato all'interno della piattaforma AppMaster, che sfrutta le tecniche di apprendimento automatico per generare applicazioni accurate, efficienti e scalabili. Utilizzando algoritmi ML per apprendere continuamente dai modelli all'interno dei dati di input generati dagli utenti e dei log a livello di sistema, AppMaster adatta e perfeziona automaticamente il codice sottostante, creando applicazioni che non sono solo performanti ma anche in costante evoluzione per soddisfare meglio i requisiti e le condizioni dell'utente. Ciò si traduce nello sviluppo di applicazioni più affidabili, sicure ed economicamente vantaggiose, personalizzate per soddisfare le esigenze aziendali in continua evoluzione.
In conclusione, l’apprendimento automatico è un’area di studio multiforme e dinamica nel dominio dell’intelligenza artificiale. Possiede un immenso potenziale nel guidare la trasformazione digitale in tutti i settori consentendo un processo decisionale intelligente basato sui dati e automatizzando attività complesse. Grazie alla sua capacità di elaborare e apprendere da enormi set di dati, il machine learning è diventato un componente fondamentale nella creazione di soluzioni software intelligenti e scalabili, come quelle fornite dalla piattaforma no-code AppMaster. Man mano che le organizzazioni adottano sempre più tecniche ML avanzate, il valore dell’apprendimento automatico nel plasmare il futuro dell’innovazione tecnologica continuerà ad espandersi.
