Comprendere la portata del Machine Learning e le sue applicazioni

Self-driving cars, automated surveillance systems e bot personali. L'ambito di applicazione di apprendimento automatico è immenso e cresce ogni giorno. Apprendimento automatico has become a huge part of our life and yet many people don’t understand how machine learning works. Sometimes, even tech-savvy individuals seem to be baffled by the concept of machine learning. While machine learning may seem daunting at the beginning, it is something of value to understand. Apart from the tech sector, scientific researchers have stated that understanding machine learning can improve our motor skills because it influences us to develop a systematic way of thinking.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Cos'è l'apprendimento automatico?

Per iniziare, è importante capire cos'è l'apprendimento automatico. Tom Mitchell (professore di C.S. al C.M.U) categorizza l'apprendimento automatico come un programma di computer che si dice che impara dall'esperienza "E" rispetto ad una certa classe di compiti "T" e alla misura della performance "P", se la sua performance ai compiti in "T", misurata da "P", migliora con l'esperienza "E". In parole semplici, l'essenza dell'apprendimento automatico è quando un programma per computer può migliorare il modo in cui esegue un certo compito rispetto alle sue prestazioni precedenti. Se un programma per computer è in grado di migliorare costantemente in un gioco ogni volta che gioca, allora quel programma per computer sta usando l'apprendimento automatico per migliorare le sue prestazioni.

Questo solleva una domanda critica su come un programma per computer possa imparare da solo. Per esempio, la maggior parte dei programmi si comportano nel modo in cui vengono istruiti. Per la stragrande maggioranza dei programmi per computer ci sono linee guida e restrizioni su ciò che un programma può fare e non può fare. Pertanto, all'inizio sembra strano che un programma sia in grado di imparare dall'esperienza e sia in grado di migliorare dopo ogni compito. Tuttavia, questo è lo scopo e la specialità dell'apprendimento automatico. L'apprendimento automatico dà ai programmi per computer la capacità di imparare e migliorare. I due modi principali in cui i programmi per computer manifestano l'apprendimento automatico sono l'apprendimento supervisionato e l'apprendimento rinforzato.

Apprendimento supervisionato vs apprendimento rinforzato

L'apprendimento supervisionato è quando una macchina viene addestrata a fare qualcosa usando i dati esistenti. Le macchine vengono alimentate con tonnellate di dati e l'algoritmo usa i loro dati precedentemente analizzati per imparare e prendere decisioni. Per esempio, se una macchina viene alimentata con tonnellate di dati sul settore immobiliare, presto imparerà a capire il mercato immobiliare in base a fattori come l'economia, il mercato azionario, l'aliquota fiscale e la crescita della popolazione.

On the other hand, reinforced learning follows a different approach to machine learning. Reinforced learning feeds the machine random or sporadic data. After going through massive amounts of data, the machine is able to make patterns and judgements from which it can learn. Then these patterns are evaluated and corrected allowing for the machine to get a better understanding of the task at hand. For example, toddlers learn a language by listening to others around them. After hearing random words and phrases continuously, they start to craft a pattern that makes sense to them. This allows them to learn a language fairly quick and interact with others. The same concept is being applied to natural language processing sistemi.

Portata dell'apprendimento automatico e alcune applicazioni

-Prevedere le violazioni della sicurezza, trovare malware e altre anomalie nei dati
-Raccomandazioni personalizzate (es: Netflix, Amazon)
-Miglioramento dei risultati di ricerca online in base alle preferenze
-Natural language processing
-Auto intelligenti e case intelligenti (IoT)
-Tecnologia indossabile, especially in assistenza sanitaria

Ultime ricerche sull'apprendimento automatico

Gli attuali sviluppi nell'apprendimento automatico si concentrano principalmente sul rinnovamento delle reti neurali. I ricercatori credono che razionalizzando le reti neurali sarebbe possibile per le macchine imitare i processi di apprendimento umano. Queste nuove strutture di apprendimento possono essere strumenti estremamente potenti e hanno la capacità di trasformare drasticamente qualsiasi industria. Il campo dell'apprendimento automatico sta ottenendo costantemente nuove scoperte ogni giorno e ha il potenziale per rivoluzionare completamente il nostro futuro.

Con la portata rapidamente crescente del machine learning, le aziende e i ricercatori hanno spesso bisogno di consultare esperti di apprendimento automatico for help with writing algorithms and developing effective AI/ML solutions. Will machine learning take over every industry, and will humanoid bots and smart cars become commonplace in households? We’ll have to wait and watch.