Gli algoritmi di machine learning (ML) sono alla base di alcune delle innovazioni più significative degli ultimi anni. Scopri di più su questa tecnologia, come funziona e perché è fondamentale per il futuro del lavoro.
In questa guida sul machine learning parliamo di:
Dall'avvento della meccanizzazione all'inizio del 1800, l'umanità ha continuato a inventare macchine sempre più intelligenti per migliorare la qualità della vita. Dalla macchina a vapore fino all'auto a guida autonoma, ogni epoca dell'era moderna è stata definita dai suoi progressi tecnologici e il machine learning rientra a pieno titolo tra questi. Ciò che lo caratterizza è che i suoi effetti non sono limitati a un singolo aspetto della vita quotidiana, dato che gli algoritmi di machine learning sono alla base della maggior parte delle innovazioni tecnologiche degli ultimi cinque anni.
Con tutta probabilità, ti imbatti nel machine learning quotidianamente, che tu ne sia consapevole o meno. Ecco quattro aree in cui il machine learning è già stato responsabile di cambiamenti significativi nel mondo reale:
Già nel 1959 Arthur Samuel, uno dei primi pionieri dell'intelligenza artificiale (AI), definì il machine learning come "il campo di studio che dà ai computer la capacità di apprendere senza essere esplicitamente programmati". Oggi, a distanza di quasi 70 anni, quella definizione si è ampliata fino a includere un'ampia varietà di algoritmi e modelli diversi. Continua a leggere per scoprire cos'è il machine learning, come si differenzia da altre forme di intelligenza artificiale e perché è importante per la tua azienda.
Il machine learning è una branca dell'intelligenza artificiale che si occupa di sviluppare computer in grado di apprendere in modo simile agli esseri umani. Attraverso l'uso di algoritmi che cercano di imitare l'intelligenza umana, il machine learning consente all'AI di migliorare i risultati attraverso l'iterazione. Questa capacità di risolvere problemi e generare previsioni senza una programmazione esplicita rende il machine learning altamente adattabile.
Sebbene il machine learning consenta ai computer di apprendere con un certo grado di indipendenza, questi richiedono comunque l'intervento umano. I data scientist inseriscono i dati di addestramento in un algoritmo di machine learning per creare un modello. Aggiungendo dati in tempo reale al modello, una volta completato l'addestramento, gli utenti possono generare nuove previsioni. Infine, i risultati di queste previsioni servono come ulteriori dati di addestramento, così da aumentare l'accuratezza del modello in quello che viene definito "effetto volano" di accelerazione dei progressi.
Il machine learning è una branca dell'intelligenza artificiale (AI) che si occupa di sviluppare computer in grado di apprendere in modo simile agli esseri umani.
Per intelligenza artificiale si intende qualsiasi tecnologia che permette alle macchine di simulare l'intelligenza umana. AI e machine learning sono strettamente correlati e hanno obiettivi simili. Tuttavia, l'AI comprende molti metodi che vanno al di là del solo ML, tra cui gli algoritmi di ricerca, i sistemi basati su regole e gli algoritmi genetici. L'AI si inserisce anche in un contesto culturale più ampio, tanto che ci sono accesi dibattiti sui suoi sviluppi e la sua evoluzione teorica futura.
Se l'AI è un campo più ampio, il ML è un'applicazione specifica dell'AI. Ogni metodologia di AI condivide lo stesso obiettivo generale: permettere a un computer di completare efficacemente un compito complesso. Come branca dell'AI, il machine learning raggiunge questo obiettivo analizzando grandi volumi di dati. Tuttavia, l'obiettivo di un modello ML è più ristretto, poiché solitamente dedicato a un compito specifico.
Il deep learning è un tipo di machine learning che utilizza reti neurali per imitare più fedelmente la struttura del cervello umano. Richiede molti più dati e potenza di elaborazione rispetto al machine learning perché riduce la necessità di intervento umano. Utilizzando numerosi livelli di elaborazione delle reti neurali, i modelli di deep learning sono in grado di analizzare e apprendere da enormi set di dati non strutturati. Così come l'intelligenza artificiale è un termine generale, il machine learning è una categoria ombrello sotto la quale si colloca il deep learning.
La chiave per comprendere il deep learning è rappresentata dalle reti neurali, note anche come reti neurali artificiali (ANN) o reti neurali simulate (SNN). Le reti neurali sono costituite da migliaia, se non addirittura milioni, di semplici nodi di elaborazione collegati in una struttura a strati. Possono, di conseguenza, modellare complesse relazioni non lineari tra i dati di input e di output e classificare i dati in modo più efficiente. Risulta particolarmente utile per potenziare la visione artificiale (o computer vision), vale a dire il processo con cui le macchine decodificano le immagini visive, proprio come fanno gli esseri umani.
Il deep learning è un tipo di machine learning che utilizza reti neurali per imitare più fedelmente la struttura del cervello umano.
I modelli di machine learning possono assumere un'ampia gamma di forme (di cui parleremo più avanti), ma i principi guida rimangono relativamente omogenei. Secondo la UC Berkeley, i componenti degli algoritmi di ML sono generalmente tre:
Per addestrare un sistema di riconoscimento delle immagini, ad esempio, un esperto di dati potrebbe fornire all'algoritmo un set di immagini etichettate di cani e gatti. L'algoritmo prende i dati in ingresso e inizia a individuare le differenze tra cani e gatti. Questi parametri potrebbero includere le dimensioni e il profilo di ogni animale, i diversi tipi di pelliccia e le caratteristiche del muso.
L'algoritmo assegna quindi a ciascuno di questi parametri un peso, a seconda dell'utilità e della rilevanza percepita. Se l'algoritmo identifica correttamente un gatto, i pesi non vengono modificati, ma se si sbaglia, i parametri utilizzati per giungere a tale conclusione avranno un peso minore. In questo modo, il modello riduce gradualmente la probabilità di commettere ulteriori errori.
I modelli ML sono spesso utilizzati per classificare i dati o prevedere i risultati.
I modelli di machine learning sono in genere raggruppati in base alla modalità di apprendimento di ciascun algoritmo. I quattro tipi più comuni di machine learning sono l'apprendimento supervisionato, l'apprendimento non supervisionato, l'apprendimento semi-supervisionato e l'apprendimento per rinforzo. Queste categorie sono tuttavia ampie e molti modelli di machine learning incorporano aspetti di ciascuna di esse. Ad esempio, i modelli di deep learning possono rientrare in una qualsiasi di queste quattro categorie.
La scelta del tipo di machine learning più adatto per dato un dato compito dipende in gran parte dall'obiettivo specifico e dal set di dati con cui il data scientist sta lavorando. In effetti, gli algoritmi vengono spesso adattati in base alle sfide specifiche che un team di data science (o i suoi utenti) deve affrontare. Il modo migliore per valutare quale sia il modello di machine learning più adatto alle tue esigenze è capire come funziona ogni algoritmo.
L'apprendimento supervisionato funziona utilizzando dati di addestramento etichettati. I data scientist assegnano ai dati etichettati uno o più tag per fornire all'algoritmo un contesto utile, come categorie distinte o valori numerici. Un insieme di e-mail, ad esempio, può essere etichettato come "spam" e "non spam", il che fornisce all'algoritmo di ML una guida strutturata da cui apprendere.
Analizzando la relazione tra l'input (dati) e l'output (etichette), l'algoritmo impara ad abbinare l'uno all'altro. Una volta completato l'addestramento, con la ponderazione opportunamente regolata, il modello può prevedere l'output per nuovi dati. Grazie alla sua relativa semplicità, questa è la forma più comune di machine learning usata oggi. Alcuni esempi di tecniche di apprendimento supervisionato:
L'apprendimento non supervisionato funziona esclusivamente con set di dati non etichettati. Gli algoritmi di ML non supervisionato analizzano i set di dati alla ricerca di trend raggruppando i punti dati in diversi set. Questi algoritmi, che funzionano con un intervento umano ridotto, spesso individuano nei dati dei pattern che altrimenti rimarrebbero nascosti.
Sebbene l'apprendimento non supervisionato sia utilizzato principalmente per le attività di clustering dei dati, sono molti gli ambiti in cui può rivelarsi utile. Alcuni usi più comuni degli algoritmi di apprendimento non supervisionato:
Come suggerisce il nome, l'apprendimento semi-supervisionato colma il divario tra i metodi di apprendimento supervisionati e non supervisionati. I modelli di apprendimento semi-supervisionato utilizzano sia dati etichettati che non etichettati per il processo di apprendimento. Alimentando piccole quantità di dati etichettati in un algoritmo, si estende l'apprendimento all'intero set di dati senza etichetta. Poiché etichettare i dati può essere un processo noioso e costoso, l'apprendimento semi-supervisionato è spesso una soluzione efficiente.
L'apprendimento semi-supervisionato è una via di mezzo tra i due metodi precedentemente citati, pertanto le sue applicazioni rimangono simili. Ecco tre situazioni in cui può rivelarsi prezioso:
L'apprendimento per rinforzo funziona per tentativi. A differenza di altri metodi, un algoritmo di apprendimento per rinforzo è programmato con un obiettivo specifico e un insieme chiaro di regole da seguire. Inoltre, il data scientist include un obiettivo basato su punti: i risultati positivi ne aggiungono, mentre quelli negativi li sottraggono. Questo ciclo di feedback serve a migliorare i risultati nel tempo.
Gli algoritmi di machine learning con rinforzo sono più utili per scenari basati su decisioni sequenziali, come i giochi, la robotica e il project management. Individuando il percorso più efficace per ottenere la massima ricompensa, l'apprendimento per rinforzo può rivelarsi un potente strumento decisionale.
Secondo una ricerca di Workday, l'80% dei decision-maker concorda sul fatto che l'AI è necessaria per mantenere competitiva la propria azienda.
Nel mondo del lavoro digitale, i dati sono diventati il bene più prezioso di un'azienda. Il machine learning rappresenta l'occasione per le aziende di mettere a frutto i dati storici per elaborare una strategia migliore per il futuro. Ora che la forza lavoro aumentata è diventata la norma, le aziende che continuano ad affidarsi a processi manuali e che non riescono a utilizzare appieno i propri dati sono destinate a rimanere indietro.
Secondo una ricerca di Workday, l'80% dei decision-maker concorda sul fatto che l'AI è necessaria per mantenere competitiva la propria azienda. Il 76% ritiene di dover migliorare la propria conoscenza delle applicazioni di AI e ML. Per avere successo, i business leader devono comprendere in quali ambiti il machine learning può apportare il massimo valore al loro business.
Ecco alcuni esempi di come i clienti Workday stanno utilizzando il nostro machine learning incorporato:
Secondo una ricerca di Workday, il 98% dei CEO ritiene che l'implementazione dell'AI e del ML comporti qualche vantaggio immediato per l'azienda.
Secondo un Report C-Suite Global AI Indicator di Workday, il 98% dei CEO ritiene che l'implementazione dell'AI comporti qualche vantaggio immediato per l'azienda. Tuttavia, solo l'1% classificherebbe il proprio processo di adozione come maturo. Il potenziale vantaggio competitivo che ottengono le aziende che integrano l'AI nella loro organizzazione è enorme.
Uno dei principali ostacoli che i business leader devono affrontare è la fiducia. In Workday, crediamo in un'AI responsabile, trasparente, spiegabile, riservata e sicura e forniamo ai nostri clienti tecnologie progettate incorporando un'AI responsabile. Documentiamo la nostra adesione alle normative e alle best practice esistenti e in divenire, oltre a fornire ai clienti schede informative che descrivono come vengono sviluppate, valutate e mantenute le nostre soluzioni.
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*HiredScore è una società di Workday.
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