{"id":51839,"date":"2020-11-08T07:00:47","date_gmt":"2020-11-08T06:00:47","guid":{"rendered":"http:\/\/smeupnew.it\/magazine\/blog\/machine-learning-come-funziona\/"},"modified":"2021-04-09T10:34:36","modified_gmt":"2021-04-09T08:34:36","slug":"machine-learning-come-funziona","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.smeup.com\/magazine\/blog\/machine-learning-come-funziona\/","title":{"rendered":"Machine Learning in pillole: come funziona?"},"content":{"rendered":"

Cos’\u00e8 il machine learning?<\/h2>\n

Il machine learning, come \u00e8 stato definito da <\/span>Arthur Samuel<\/span><\/i> gi\u00e0 nel 1959, \u00e8 \u201cla scienza che d\u00e0 l’abilit\u00e0 al computer di imparare senza essere esplicitamente programmato\u201d e fa parte delle tecnologie che oggi definiamo con la sigla A.I., ovvero l\u2019Intelligenza Artificiale.\u00a0<\/span><\/p>\n

Come funziona? In poche parole, il machine learning utilizza degli algoritmi che, attraverso un modello matematico, sfruttano i dati per fare delle previsioni. I dati vengono definiti \u201ctraining data\u201d perch\u00e9 sono quelli che consentono al programma di apprendere e fare previsioni senza dover essere programmati in maniera esplicita.<\/span><\/p>\n

I vantaggi del machine learning<\/h2>\n

Il machine learning offre il grande vantaggio di semplificare il processo di programmazione e test rispetto a quello di un\u00a0 programma tradizionale.\u00a0 <\/span>
\n<\/span>Vediamo un esempio concreto: per realizzare un\u00a0 filtro antispam per una casella di posta elettronica, nel caso di un processo di programmazione tradizionale sarebbero necessari questi passaggi:\u00a0\u00a0<\/span><\/p>\n

    \n
  1. Individuare le caratteristiche di ogni email classificabile come spam, per esempio quelle contenenti le parole “4U” o “credit card”.<\/span>
    \n<\/span>2. Scrivere un algoritmo per ogni caratteristica riconducibile a una mail spam<\/span><\/li>\n
  2. Testare il corretto funzionamento del programma, e in caso di insuccesso ripetere gli steps 1 e 2 fino ad ottenere il corretto funzionamento.\u00a0<\/span><\/li>\n<\/ol>\n

    Il processo potrebbe diventare anche molto lungo, a seconda del numero di caratteristiche e del risultato dei test. <\/span><\/p>\n<\/div>

    \"smeup<\/span><\/div>

    Se ci avvalessimo invece del machine learning, il programma sarebbe non soltanto pronto in minor tempo, ma sarebbe anche pi\u00f9 preciso. Questo perch\u00e9 un filtro spam basato su machine learning apprenderebbe in automatico le caratteristiche necessarie per la previsione, comparando gli esempi di spam con gli esempi non-spam.<\/span><\/p>\n<\/div>

    \"smeup<\/span><\/div>

    Ma non solo: il machine learning offre anche il grande vantaggio dell\u2019automazione: nel caso in cui le mail riconducibili a spam contengano delle variazioni nelle parole che le identificano come spam, come ad esempio “4U” con “For U”, non sarebbe necessario modificare a mano l\u2019algoritmo, come avverrebbe nel caso di un programma tradizionale, ma sarebbe sufficiente inserire i dati aggiornati e creare un nuovo modello attraverso i \u201ctraining data\u201d.<\/span><\/p>\n<\/div>

    \"smeup<\/span><\/div>

    Categorie di Machine Learning<\/h2>\n

    Il machine learning si suddivide in 4 categorie:\u00a0<\/span><\/p>\n

      \n
    1. Supervised Learning\u00a0<\/span><\/li>\n
    2. Unsupervised Learning\u00a0<\/span><\/li>\n
    3. Semi Supervised Learning\u00a0<\/span><\/li>\n
    4. Reinforcement Learning<\/span><\/li>\n<\/ol>\n

      Supervised Learning<\/h3>\n

      Nel supervised learning lo sviluppatore fornisce all\u2019algoritmo dei Labeled data, ovvero informazioni che contengono dati di input(<\/span>Instance<\/b>) con i rispettivi output(<\/span>Label<\/b>), in cui (sempre facendo riferimento all\u2019esempio del sistema antispam) gli input corrispondono alle caratteristiche della mail che vogliamo classificare come spam, mentre l\u2019output corrisponde all\u2019identificazione \u201cspam\u201d o \u201cnon spam\u201d.\u00a0<\/span><\/p>\n<\/div>

      \"smeup<\/span><\/div>

      Unsupervised Learning<\/h3>\n

      Per Unsupervised learning si intende la situazione in cui i dati forniti all\u2019algoritmo di machine learning contengono solo dati di input (<\/span>Instance<\/b>), senza dati di output.<\/span>
      \n<\/span>Questa tipologia di dati viene chiamata <\/span>unlabeled data<\/b>.<\/span>
      \n<\/span>In questo caso l\u2019algoritmo crea dei cluster\/gruppi per separare i dati a seconda delle caratteristiche che \u00e8 in grado di identificare.<\/span><\/p>\n<\/div>

      \"smeup<\/span><\/div>

      Semisupervised Learning<\/h3>\n

      Alcuni algoritmi di machine learning possono lavorare con dati semi-completi, ovvero in cui i ci sono sia labeled data che unlabeled data, per cui si parla di Semisupervised Learning.<\/span>
      \n<\/span>Per fare un esempio concreto, immaginiamo di caricare delle fotografie su\u00a0 Google Photos. Il sistema riconoscer\u00e0 che nelle foto sono presenti due persone e in quali immagini sono presenti. L\u2019algoritmo chieder\u00e0 al proprietario delle immagini di dire il nome delle due persone e il nome diventer\u00e0 una label che il modello user\u00e0 per identificare la persona in tutte le immagini.<\/span>
      \n<\/span>In sostanza, l\u2019algoritmo non far\u00e0 altro che utilizzare i labeled data che ha a disposizione per identificare gli unlabeled data.<\/span><\/p>\n<\/div>

      \"smeup<\/span><\/div>

      Reinforcement Learning<\/h3>\n

      Il reinforcement learning \u00e8 invece un sistema di apprendimento che funziona diversamente. In questo caso, l\u2019algoritmo viene applicato ad un <\/span>agente<\/i><\/b> che inserito in un <\/span>ambiente<\/i><\/b>, ottiene delle <\/span>ricompense<\/i><\/b> se ha svolto correttamente alcune azioni, oppure riceve delle <\/span>penalit\u00e0<\/i><\/b> nel caso non le abbia svolte in maniera corretta. <\/span>
      \n<\/span>L’agente quindi sar\u00e0 in grado di apprendere autonomamente qual \u00e8 la strategia corretta da applicare, chiamata <\/span>policy<\/i><\/b>, per ottenere il maggior numero di ricompense possibile.<\/span><\/p>\n<\/div>

      \"smeup<\/span><\/div>

      Il Workflow del Machine Learning<\/h2>\n

      Il machine learning \u00e8 una tecnologia in fase di evoluzione costante e incarna grandi potenzialit\u00e0 perch\u00e9 \u00e8 uno strumento che permette di semplificare molti processi, sia nella vita quotidiana sia per diversi settori come ad esempio quello manifatturiero, dei trasporti, delle comunicazioni\u2026<\/span>
      \n<\/span>Ma qual \u00e8 il flusso di svolgimento di un progetto di machine learning? Eccolo illustrato in maniera semplificata.<\/span><\/p>\n<\/div>

      \"smeup<\/span><\/div>

      Riferimenti: <\/span>Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn & Tensorflow<\/span><\/i> di <\/span>Aur\u00e9lien G\u00e9ron<\/span><\/p>\n

      Aziz Ur Rehman
      \n<\/strong>R&D Department Intern – smeup
      \n<\/em>My LinkedIn Profile<\/a><\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

      Ne sentiamo parlare spesso, ma… Il Machine Learning come funziona esattamente? In poche parole, il machine learning utilizza degli algoritmi che, attraverso un modello matematico, sfruttano i dati per fare delle previsioni. Ma non \u00e8 cos\u00ec semplice: vediamolo pi\u00f9 nel dettaglio.<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":53725,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[7166],"tags":[],"class_list":["post-51839","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-machine-learning"],"acf":[],"yoast_head":"\nMachine Learning come funziona e quali vantaggi porta?<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Machine Learning come funziona esattamente? Il machine learning utilizza degli algoritmi per fare delle previsioni. 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