L’apprendimento automatico è un campo di studio piuttosto eccitante e giustamente. È tutto intorno a noi in questo mondo moderno. Dal feed di Facebook a Google Maps per la navigazione, l’apprendimento automatico trova la sua applicazione in quasi ogni aspetto della nostra vita.

È abbastanza spaventoso e interessante pensare a come sarebbe stata la nostra vita senza l’uso del machine learning. Per questo motivo diventa abbastanza importante capire cos’è il machine learning, le sue applicazioni e la sua importanza.Per aiutarvi a capire questo argomento darò risposte ad alcune domande rilevanti sul machine learning.

Ma prima di rispondere a queste domande, è importante conoscere prima la storia del machine learning.

Una breve storia dell’apprendimento automatico

Potreste pensare che l’apprendimento automatico sia un argomento relativamente nuovo, ma no, il concetto di apprendimento automatico è entrato in scena nel 1950, quando Alan Turing (sì, quello di Imitation Game) ha pubblicato un documento che risponde alla domanda “Le macchine possono pensare?

Nel 1957, Frank Rosenblatt progettò la prima rete neurale per computer, che ora è comunemente chiamata modello Perceptron.

Nel 1959 Bernard Widrow e Marcian Hoff crearono due modelli di rete neurale chiamati Adeline, che poteva rilevare modelli binari e Madeline, che poteva eliminare l’eco sulle linee telefoniche.

Nel 1967, fu scritto l’algoritmo del vicino più prossimo che permetteva ai computer di usare un riconoscimento di modelli molto basilare.

Gerald DeJonge, nel 1981 introdusse il concetto di apprendimento basato sulle spiegazioni, in cui un computer analizza i dati e crea una regola generale per scartare le informazioni non importanti.

Durante gli anni 90 il lavoro sull’apprendimento automatico si spostò da un approccio guidato dalla conoscenza a un approccio più guidato dai dati. Durante questo periodo, gli scienziati hanno iniziato a creare programmi per computer per analizzare grandi quantità di dati e trarre conclusioni o “imparare” dai risultati. Che finalmente gli straordinari dopo diversi sviluppi hanno formulato nell’era moderna dell’apprendimento automatico.

Seguite il blog su Domande di colloquio sull’apprendimento automatico se volete sapere quali sono alcune importanti domande di colloquio sull’apprendimento automatico.

Ora che conosciamo l’origine e la storia del ml, iniziamo a rispondere a una semplice domanda – Cos’è l’apprendimento automatico?

Che cos’è il Machine Learning?

Vi siete mai chiesti come la funzione “People you may know” di Facebook vi fornisca sempre una lista autentica di persone che conoscete nella vita reale e con le quali dovreste collegarvi anche su Facebook? Come fa Facebook a sapere questo? Come fanno a fare questa raccomandazione?

Ebbene, l’apprendimento automatico è una risposta a questa domanda.

Definizione di apprendimento automatico secondo Tom Mitchell:

“Il campo dell’apprendimento automatico si occupa della questione di come costruire programmi informatici che migliorano automaticamente con l’esperienza”

In parole più semplici, l’apprendimento automatico è il campo dell’informatica che rende la macchina capace di imparare da sola senza essere esplicitamente programmata.Il punto da notare qui è che gli algoritmi di ML possono imparare da soli dalle esperienze passate, proprio come fanno gli umani. Quando sono esposti a nuovi dati, questi algoritmi imparano, cambiano e crescono da soli senza che voi dobbiate cambiare il codice ogni singola volta.

Quindi, fondamentalmente, quello che succede è che, invece di scrivere il codice ogni singola volta per un nuovo problema, voi semplicemente date i dati all’algoritmo ML e l’algoritmo/macchina costruisce la logica e fornisce risultati basati sui dati forniti.Inizialmente, i risultati ottenuti potrebbero non essere di alta precisione ma, nel tempo, la precisione degli algoritmi ml diventa più alta man mano che esegue continuamente i compiti.

Come funzionano gli algoritmi di Machine Learning?

Gli algoritmi di Machine Learning utilizzano una varietà di tecniche per gestire grandi quantità di dati complessi per prendere decisioni. Questi algoritmi completano il compito di imparare dai dati con input specifici dati alla macchina. È importante capire come funzionano questi algoritmi e un sistema di apprendimento automatico nel suo complesso, in modo da poter arrivare a sapere come questi possono essere utilizzati in futuro.

Tutto inizia con l’addestramento dell’algoritmo di apprendimento automatico utilizzando un set di dati di allenamento per creare un modello. Quando nuovi dati di input vengono introdotti all’algoritmo ML, esso fa una previsione.Le previsioni e i risultati vengono valutati per la precisione.

Se la previsione non è quella prevista, l’algoritmo viene ri-addestrato ancora e ancora fino ad ottenere l’output desiderato. Questo permette all’algoritmo ml di imparare da solo e produrre una risposta ottimale che aumenterà gradualmente l’accuratezza nel tempo.

Dopo aver ottenuto un livello desiderato di accuratezza, l’algoritmo di apprendimento automatico viene distribuito.Lasciate che vi spieghi come funziona l’apprendimento automatico con un semplice esempio:

Quando cercate “immagini di leoni” su Google Search (come si vede nell’immagine qui sotto), Google è incredibilmente bravo a portare risultati pertinenti, ma come fa Google a raggiungere questo compito?

• Google prima ottiene una grande quantità di esempi (dataset) di foto etichettate “LION”.
• Poi l’algoritmo di apprendimento automatico cerca modelli di pixel e modelli di colori che lo aiutano a prevedere se l’immagine è di “LION”.
• All’inizio, i computer di Google fanno un’ipotesi casuale di quali modelli sono buoni per identificare l’immagine di un LEONE.
• Se fa un errore, allora una serie di aggiustamenti sono fatti in modo che l’algoritmo abbia ragione.
• Alla fine, tale raccolta di modelli sarà appresa da un grande sistema informatico modellato sul cervello umano, che una volta addestrato può identificare correttamente e portare risultati accurati di immagini di LEONE su Google Search.

Se tu fossi incaricato di costruire un algoritmo di apprendimento automatico per cercare di identificare immagini tra leoni e tigri. Come procederesti?

Il primo passo, come ho spiegato sopra, sarebbe quello di raccogliere un gran numero di immagini etichettate con “LION” per i leoni e “TIGER” per le tigri.

Una volta che il modello di apprendimento automatico è stato addestrato, possiamo dargli (input) diverse immagini per vedere se può identificare correttamente leoni e tigri separatamente. Come si vede nell’immagine qui sopra, un modello di apprendimento automatico addestrato può identificare correttamente tali richieste.

Ora che sappiamo come funziona l’algoritmo di apprendimento automatico, dovremmo immergerci un po’ più a fondo in questo argomento ed esplorare i vari tipi di apprendimento automatico.

Tipi di apprendimento automatico

L’apprendimento automatico è ampiamente diviso in tre aree principali, apprendimento supervisionato, non supervisionato e apprendimento di rinforzo. Ognuno di questi ha un’azione e uno scopo specifici, producendo risultati particolari utilizzando vari tipi di dati.

Apprendimento automatico supervisionato

L’apprendimento supervisionato in un linguaggio semplice significa allenare il modello di apprendimento automatico proprio come un allenatore allena un battitore.Nell’apprendimento supervisionato, la macchina impara sotto la guida di dati etichettati, cioè dati noti. Questi dati noti sono forniti al modello di apprendimento automatico e sono usati per addestrarlo. Una volta che il modello è addestrato con una serie di dati conosciuti, si può andare avanti e alimentare dati sconosciuti al modello per ottenere una nuova risposta.

Apprendimento automatico non supervisionato

L’apprendimento automatico non supervisionato in un linguaggio semplice significa che il modello ml è autosufficiente nell’apprendimento da solo.

Nell’apprendimento automatico non supervisionato, non vi è tale fornitura di dati etichettati. I dati di formazione sono sconosciuti o non etichettati. Questi dati sconosciuti sono forniti al modello di apprendimento automatico e sono usati per addestrare il modello. Il modello cerca di trovare modelli e relazioni nel set di dati creando cluster in esso. La cosa da notare qui è che l’apprendimento non supervisionato non è in grado di aggiungere etichette ai cluster. Per esempio, non può dire che questo è un gruppo di arance o manghi, ma separerà tutte le arance dai manghi.

Apprendimento automatico di rinforzo

In questo, la macchina impara da un metodo di prova. Ogni volta che il modello predice o produce un risultato, viene penalizzato se la previsione è sbagliata o premiato se la previsione è corretta. In base a queste azioni il modello si allena da solo.Volete sapere quali competenze sono necessarie per diventare un ingegnere dell’apprendimento automatico seguite questo video interattivo su Competenze necessarie per diventare un ingegnere dell’apprendimento automatico per conoscere in dettaglio.

Dopo aver compreso i concetti di base e i tipi di apprendimento automatico, penso che ora siamo nella posizione giusta per capire la sua importanza e le sue applicazioni.

Perché il Machine learning è importante?

“Proprio come l’elettricità ha trasformato quasi tutto 100 anni fa, oggi ho davvero difficoltà a pensare a un settore che non credo che l’AI trasformerà nei prossimi anni”. —– Andrew Ng

Penso che molti di voi saranno d’accordo con questo. È abbastanza difficile pensare a qualsiasi attività industriale che possa essere fatta senza l’uso del Machine learning o dell’intelligenza artificiale.Il Machine learning è importante per la sua vasta gamma di applicazioni e la sua incredibile capacità di adattarsi e fornire soluzioni a problemi complessi in modo efficiente, efficace e veloce.

Per capire meglio l’importanza del machine learning lasciatemi andare avanti ed elencare alcuni casi in cui il machine learning viene applicato: i motori di raccomandazione online di Facebook, Netflix, Amazon, Siri di Apple che risponde alle vostre domande, il riconoscimento facciale.È abbastanza difficile per voi pensare di eseguire i compiti sopra menzionati senza l’uso del machine learning.

Applicazioni del machine learning

Il machine learning è ovunque. A causa di una vasta gamma di applicazioni del machine learning, è possibile che tu lo stia usando in un modo o nell’altro e non ne sei nemmeno a conoscenza.Di seguito elencherò alcune applicazioni del machine learning.

Assistente personale virtuale: Siri, Alexa, Google alcuni degli esempi comuni di assistenti personali virtuali. Questi assistono nella ricerca di informazioni quando gli viene chiesto con la voce. Mentre rispondono alla vostra domanda, la ricerca di informazioni di questi assistenti personali richiama le vostre domande correlate o invia un comando ad altre risorse per raccogliere informazioni. L’apprendimento automatico è parte integrante del funzionamento degli assistenti personali in quanto raccolgono e raffinano le informazioni sulla base delle vostre richieste precedenti. Successivamente questo set di dati raffinati viene utilizzato per dare risultati che sono adattati alle vostre preferenze.

Riconoscimento facciale: Basta guardare il telefono e il telefono si sblocca. La fotocamera del telefono riconosce le caratteristiche uniche e le proiezioni sul tuo viso usando l’elaborazione delle immagini (parte del machine learning) per identificare che la persona che sblocca il telefono non è qualcun altro ma tu. L’intero processo nel back-end è complicato ma sembra essere una semplice applicazione di ML nel front-end.

Filtro antispam delle e-mail: Come fa la tua casella di posta elettronica a identificare automaticamente se l’email che hai ricevuto è spam o no? Bene, anche qui il ML è da ringraziare. Il filtro antispam delle e-mail utilizza un modello di apprendimento automatico supervisionato per filtrare le e-mail spam dalla tua casella di posta.

Motore di raccomandazione su un sito di e-commerce: Vi siete mai chiesti come Amazon o Flipkart mostrano i prodotti rilevanti dopo aver fatto un acquisto dalla loro piattaforma. Questa è la magia del ML.

Una volta che un utente acquista qualcosa da un sito di e-commerce, esso memorizza i dati di acquisto per riferimento futuro e trova i prodotti che hanno maggiori probabilità di essere acquistati dall’utente in futuro. Questo è possibile grazie al modello di algoritmo di apprendimento automatico futuro, che può identificare i modelli in un dato set di dati.

Alcune altre applicazioni di apprendimento automatico includono:

• Rilevamento delle frodi online
• Servizi di social media come “Persone che potresti conoscere” su Facebook, “Pin simili” in Pinterest
• Supporto clienti online i.e. Chatbot
• Raffinamento dei risultati dei motori di ricerca
• Previsioni durante il pendolarismo usando Google Maps

Prequisiti per l’apprendimento automatico

Se sei interessato a saperne di più sull’apprendimento automatico, dovresti soddisfare alcuni requisiti per eccellere in questo campo. Questi requisiti includono:

• Conoscenza di base dei linguaggi di programmazione come Python o R.
• Buona conoscenza della statistica e della probabilità
• Conoscenza dell’algebra lineare e del calcolo
• Modellazione dei dati per trovare variazioni e modelli in un dato set di dati

Tutti i prerequisiti di cui sopra sono un must per imparare il machine learning.

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