Con il machine learning si può insegnare ai computer ad apprendere informazioni e a migliorare. Ecco di cosa si tratta e come investire nel settore.
Nonostante oggi si parli molto di intelligenza artificiale, per molte persone il concetto di machine learning è ancora completamente sconosciuto. Ed è importante conoscerlo perché tanti aspetti digitali e legati all’IA della nostra vita sono correlati proprio al machine learning.
Negli ultimi anni, non a caso, il cosiddetto apprendimento automatico (Machine Learning, ML) ha trasformato settori industriali, dalla sanità alla finanza, passando per il marketing e l’automazione. Questa tecnologia fa parte della più ampia sfera dell’intelligenza artificiale ed è diventata un fattore chiave per l’innovazione tecnologica. Ma cos’è esattamente il machine learning e perché sta diventando così rilevante? Ecco cosa sapere, anche - o forse soprattutto - per chi è intenzionato a investire nel settore.
Cos’è il machine learning? Significato e definizione
Il machine learning consente ai computer di apprendere autonomamente dai dati e migliorare le proprie prestazioni senza essere esplicitamente programmati. Questo concetto si basa sull’idea che i sistemi possano identificare pattern nei dati, analizzare le informazioni e prendere decisioni o eseguire previsioni in modo autonomo.
L’impatto di questa tecnologia è evidente nei motori di ricerca, nei sistemi di raccomandazione, nel riconoscimento vocale e persino nelle auto a guida autonoma.
Machine learning è sinonimo, in italiano, di apprendimento automatico e si tratta di una branca molto importante dell’intelligenza artificiale. In altre parole, è un metodo che consente alle macchine di fare esperienza e migliorare le prestazioni attraverso l’analisi delle informazioni che vengono loro fornite.
Nel machine learning gli algoritmi - che rappresentano il motore principale - vengono “allenati” per classificare oggetti, individuare pattern, fare previsioni e prendere decisioni vantaggiose.
Come funziona il machine learning
Nel machine learning esistono quattro tipi di apprendimento diversi: supervisionato, non supervisionato, semi-supervisionato e rinforzato.
1) Apprendimento supervisionato
Questo è il primo dei quattro modelli di machine learning. Con l’apprendimento supervisionato la macchina riceve un set di dati già etichettati come input e output e inizia ad analizzarli attraverso gli algoritmi per ricavare le relazioni che ci sono tra essi. Una volta terminato l’addestramento, se si fornisce alla macchina un input simile a quelli usati in precedenza, dovrebbe essere in grado di fornire un output coerente.
Un esempio di apprendimento supervisionato si ha con il riconoscimento e la classificazione delle immagini. Immaginiamo per esempio di dover classificare animali che stanno su due o quattro zampe in base a delle immagini. I dati di addestramento dovrebbero essere etichettati correttamente per individuare se un animale sta su due o quattro zampe. Dopodiché la macchina sarà in grado di procedere in maniera autonoma.
2) Apprendimento non supervisionato
L’apprendimento non supervisionato mette a disposizione della macchina solamente un set di dati, alcuni non etichettati e alcuni etichettati come input.
A questo punto sta a lei fornire degli output coerenti e ricavare attraverso gli algoritmi le relazioni presenti. Questo metodo di apprendimento è particolarmente utile quando si ha un grande set di dati e si vuole cercare di scoprire nuove relazioni tra i dati di cui non si è a conoscenza.
Abbiamo a che fare con l’apprendimento non supervisionato ogni volta che ci interfacciamo con dei sistemi di raccomandazione, come quelli sui siti di e-commerce. In particolare, in base alle nostre ricerche, i sistemi possono suggerirci anche altri prodotti che sono stati acquistati da persone che hanno cercato qualcosa di simile.
3) Apprendimento semi-supervisionato
Questo modello di machine learning si colloca a metà tra quello supervisionato e quello non supervisionato.
In questo modello, l’algoritmo dell’apprendimento semi-supervisionato dà alla macchina l’istruzione di analizzare i dati etichettati per rilevare le caratteristiche che potrebbero essere presenti anche nei dati non etichettati.
Per quanto riguarda l’apprendimento semi-supervisionato, uno degli esempi di applicazione più popolare ha a che fare con la rilevazione delle frodi nelle transazioni finanziarie. La macchina infatti, grazie all’allenamento effettuato su una serie di dati etichettati è in grado di ricavare dei pattern con i quali rintracciare eventuali possibili frodi nel settore. Qualora ciò avvenga, la macchina può far scattare un allarme che metta le persone in condizione di fare i dovuti approfondimenti.
Questo tipo di apprendimento presenta anche dei rischi, infatti, se i dati con cui si è allenata la macchina sono errati, questa rischia di ripetere i medesimi errori anche nei dati non etichettati.
4) Apprendimento rinforzato o per rinforzo
Rispetto agli altri modelli di machine learning questo è diverso, poiché non si basa sul mettere in associazione dati etichettati e non etichettati. L’apprendimento rinforzato ha l’obiettivo di realizzare agenti autonomi capaci di scegliere quali sono le azioni da compiere per raggiungere determinati obiettivi tramite interazione con l’ambiente in cui sono immersi.
Ad ogni azione compiuta la macchina riceve un feedback, positivo o negativo. Se questo è positivo, la macchina memorizzerà questo comportamento, in caso contrario cercherà una nuova soluzione. Con il procedere dell’allenamento, la macchina dovrebbe diventare sempre più autonoma, fino a diventare indipendente.
Questa tipologia viene utilizzata per addestrare le automobili dotate di sistemi avanzati di assistenza alla guida. Grazie all’allenamento, queste automobili possono apprendere quali siano le condizioni migliori per effettuare una manovra, come ad esempio un cambio di corsia oppure un sorpasso.
Il ruolo dell’apprendimento automatico nell’intelligenza artificiale: la situazione attuale
Il machine learning gioca un ruolo cruciale nell’intelligenza artificiale moderna, poiché costituisce la base per lo sviluppo di algoritmi che possono migliorare automaticamente nel tempo.
L’AI è un campo molto ampio che include il machine learning, il deep learning, la visione artificiale, l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e altro ancora. Tuttavia, il machine learning è attualmente una delle tecniche più efficaci per rendere l’AI operativa e scalabile.
Ruolo del machine learning
Oggi, il machine learning è alla base di molte delle applicazioni di intelligenza artificiale che utilizziamo quotidianamente. Alcuni esempi includono:
- assistenti vocali intelligenti come Siri, Alexa e Google Assistant, che utilizzano algoritmi di machine learning per riconoscere e comprendere il linguaggio naturale;
- motori di raccomandazione come quelli di Netflix, Amazon o Spotify, che analizzano grandi quantità di dati sugli utenti per suggerire prodotti o contenuti personalizzati;
- sistemi di rilevamento frodi: nelle banche e nelle istituzioni finanziarie, i modelli di machine learning analizzano transazioni in tempo reale per individuare schemi fraudolenti.
Machine learning e Big Data
Uno degli sviluppi più significativi è l’intersezione tra machine learning e Big Data. La crescente disponibilità di enormi volumi di dati (Big Data) ha permesso ai modelli di machine learning di diventare più accurati e predittivi. Questi dati includono ogni tipo di informazione, dalle interazioni sui social media ai dati sensoriali raccolti dalle IoT (Internet of Things), il che apre la strada a nuove applicazioni in settori come la manutenzione predittiva, la diagnosi medica e il marketing personalizzato.
Applicazioni attuali
Il machine learning ha già trasformato molti settori industriali:
- sanità: algoritmi di machine learning sono utilizzati per analizzare le immagini mediche, migliorando la diagnosi di malattie come il cancroL
- automotive: le auto a guida autonoma, come quelle sviluppate da Tesla e Waymo, si affidano pesantemente a modelli di apprendimento automatico per prendere decisioni in tempo reale;
- finanza: oltre alla rilevazione delle frodi, il machine learning viene utilizzato per analizzare mercati finanziari, ottimizzare portafogli e prevedere movimenti dei prezzi.
Come investire nel machine learning?
Come abbiamo visto, il machine learning ricopre un ruolo sempre più importante nel mondo tecnologico odierno. Grazie ad esso infatti, le aziende possono creare modelli predittivi o agenti autonomi e di conseguenza migliorare il business.
Per investire in questo settore è innanzitutto fondamentale avere ben chiaro come questo funziona e quali sono le leggi che lo regolano.
Una volta fatto questo è possibile mettersi alla ricerca di aziende, anche startup, che lo applicano, puntando sulla loro quotazione azionaria. Dal momento che il settore del machine learning sta vivendo un momento di grande popolarità, non è difficile trovare delle realtà che puntino su di esso per realizzare dei modelli predittivi o degli agenti autonomi all’avanguardia.
Dopo il processo di ricerca delle società in cui si intende investire è fondamentale assicurarsi che queste siano solide e che la soluzione che offrono abbia un mercato di sbocco. Investire nel machine learning, infatti, può essere estremamente redditizio, data la crescita esponenziale del settore. Ci sono diversi approcci per farlo, a seconda del capitale disponibile e della propensione al rischio.
1. Investire in aziende quotate in borsa
- Molte aziende leader nel campo del machine learning sono quotate in borsa. Google (Alphabet), Amazon, Microsoft, NVIDIA e Tesla sono solo alcune delle grandi aziende che stanno investendo pesantemente in questa tecnologia. Investire in azioni di queste società può essere una strategia efficace per coloro che vogliono avere esposizione al settore.
2. Fondi d’investimento e ETF
- Un’alternativa più diversificata all’acquisto di singole azioni è investire in fondi d’investimento o ETF specializzati in tecnologia e intelligenza artificiale. Questi fondi raccolgono portafogli di azioni legate al machine learning e possono ridurre il rischio rispetto all’investimento in una singola azienda.
3. Startup e venture capital
Per gli investitori più esperti, esiste l’opportunità di investire in startup innovative che stanno sviluppando soluzioni di machine learning. Questo tipo di investimento può portare a rendimenti elevati, ma comporta anche un rischio maggiore rispetto all’investimento in aziende già affermate.
4. Acquisizione di competenze
Infine, investire nel machine learning non significa solo investire capitali. Acquisire competenze in questo campo, attraverso corsi online o programmi di laurea, può portare a opportunità di lavoro ben retribuite. Le competenze nel machine learning sono molto richieste e possono offrire opportunità di crescita professionale in vari settori.
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