Cosa si intende per machine learning?

Quando si parla di machine learning (ovvero l’apprendimento automatico), si parla di una particolare branca dell’informatica che può essere considerata una parente stretta dell’intelligenza artificiale. Il Machine Learning insegna ai computer e ai robot a fare azioni ed attività in modo naturale come gli esseri umani o gli animali: imparando dall’esperienza. Il machine learning nasce come un sotto-campo dell’Intelligenza Artificiale, perché era diventata più forte la necessità di avere software capaci di apprendere a realizzare un nuovo compito automaticamente. Alla base del machine learning ci sono una serie di differenti algoritmi che, partendo da nozioni primitive, sapranno prendere una specifica decisione piuttosto che un’altra o effettuare azioni apprese nel tempo.

Il machine learning utilizza un approccio totalmente differente rispetto alla programmazione classica, piuttosto che partire dall’input (punto di partenza), scrivere l’algoritmo e ottenere un output (punto di arrivo), il machine learning parte dall’input e dall’output, lascia che sia la macchina a comprendere le relazioni tra questi e infine darà come risultato l’algoritmo. La macchina, quindi, sarà in grado di imparare a svolgere determinati compiti migliorando, tramite l’esperienza, le proprie capacità, le proprie risposte e funzioni. L’aspetto più importante del machine learning è la ripetitività, perché più i modelli sono esposti ai dati, più sono in grado di adattarsi in modo autonomo.

I computer imparano da elaborazioni precedenti per produrre risultati e prendere decisioni che siano affidabili e replicabili. Oggi gli ambiti di applicazione del Machine Learning sono i più vari sia in azienda che fuori. Un esempio che ogni giorno impatta sulla nostra quotidianità è quello dei motori di ricerca.  Attraverso una o più parole chiave, questi motori restituiscono liste di risultati (le cosiddette SERP – Search Engine Results Page) che sono l’effetto di algoritmi di Machine Learning con apprendimento non supervisionato (forniscono come output informazioni ritenute attinenti alla ricerca effettuata in base all’analisi di schemi, modelli, strutture nei dati).