Il Machine Learning \u00e8 un sottoinsieme dell’Intelligenza Artificiale che lavora su dati e algoritmi per migliorare la capacit\u00e0 dell’IA di imitare il modo in cui gli esseri umani apprendono. Il Machine Learning si interseca strettamente con il Deep Learning, suo sottoinsieme, che esploriamo in un altro articolo. Nel tempo, gli informatici possono addestrare modelli di Machine Learning per aumentarne l’accuratezza. Gli algoritmi di Machine Learning costituiscono la spina dorsale dei sistemi di Machine Learning, che a loro volta determinano il tipo di modello che producono. Nella vita quotidiana, il Machine Learning ha prodotto tecnologie di riconoscimento vocale, chatbot online e motori di raccomandazione determinati algoritmicamente. Il potenziale del Machine Learning di plasmare un nuovo paradigma di vita e lavoro in una societ\u00e0 tecnologicamente abilitata solleva questioni etiche su privacy, bias e responsabilit\u00e0, che esploreremo nell’articolo seguente. <\/p>\n
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Il Machine Learning \u00e8 un sottoinsieme dell’IA e opera in un contesto pi\u00f9 ristretto rispetto all’IA generale. A sua volta, il Deep Learning \u00e8 un sottoinsieme del Machine Learning. Come vediamo in un articolo correlato sul Deep Learning, ci\u00f2 che distingue il Machine Learning e il Deep Learning l’uno dall’altro \u00e8 che il Deep Learning coinvolge almeno tre strati di reti neurali, che sono modelli di Machine Learning progettati per rispecchiare i percorsi neuronali del cervello umano e i processi di elaborazione delle previsioni. <\/p>\n
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Gli algoritmi di Machine Learning consistono di tre parti principali. Prima di tutto, gli algoritmi di Machine Learning prendono dati di input e scansionano i pattern che formano per informare una previsione. Una funzione di errore di un algoritmo di Machine Learning pu\u00f2 quindi confrontare la previsione che ha generato con eventuali esempi noti, valutando cos\u00ec l’accuratezza del modello. Infine, l’algoritmo si adatta ai punti dati nel set di addestramento, al fine di allineare la previsione del modello pi\u00f9 strettamente all’esempio noto. Un ciclo iterativo pu\u00f2 quindi risultare da questo processo iniziale, producendo un’ottimizzazione del modello che raggiunger\u00e0 incrementalmente una soglia di accuratezza. Considereremo ora vari modelli di Machine Learning coinvolti in questo processo di ottimizzazione del modello: <\/p>\n
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1. Metodi di apprendimento supervisionato<\/strong> <\/p>\n <\/p>\n 2. Metodi di apprendimento non supervisionato<\/strong> <\/p>\n <\/p>\n 3. Metodi di apprendimento semi-supervisionato<\/strong> <\/p>\n <\/p>\n 4. Metodi di apprendimento per rinforzo<\/strong> <\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n Le applicazioni comuni del Machine Learning nella vita quotidiana sono in contesti basati sul linguaggio, dove i modelli linguistici possono trasformare segnali vocali in comandi, inclusi nelle tecnologie di riconoscimento vocale come Siri, o assistenti personali virtuali come Alexa di Amazon. In entrambi questi contesti, l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) combina un modello basato su regole del linguaggio umano con modelli di Machine Learning. Un altro esempio reale di Machine Learning \u00e8 l’uso di motori di raccomandazione basati sui dati che scoprono il comportamento dei consumatori per guidare modelli predittivi. <\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n Il riconoscimento vocale, noto anche come Riconoscimento Vocale Automatico (ASR), speech-to-text o riconoscimento vocale computerizzato, sfrutta le capacit\u00e0 NLP per trasformare il parlato umano in un formato scritto. I dispositivi mobili e i tablet spesso integrano l’ASR nei loro sistemi, come Siri o Google Assistant. Le funzioni ASR consentono una migliore accessibilit\u00e0 per la messaggistica. Nel contesto dell’industria automobilistica, i riconoscitori vocali possono utilizzare sistemi di navigazione ad attivazione vocale e capacit\u00e0 di ricerca integrate nelle autoradio per migliorare la sicurezza del conducente. <\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n I chatbot online e gli agenti virtuali sono un’altra applicazione quotidiana del Machine Learning. Nelle aree del servizio clienti come l’online banking, i chatbot alimentati dall’IA possono sincronizzarsi con i sistemi di gestione delle relazioni con i clienti (CRM). Qui, questi chatbot possono integrarsi con le piattaforme di dati dei clienti nella previsione di problemi comuni e fornire ai clienti un servizio di assistenza personalizzata 24\/7. Inoltre, i chatbot online servono i marketer nella promozione dei loro prodotti attraverso il coinvolgimento dei clienti su siti web e piattaforme di social media. Una delle funzioni pi\u00f9 utili dei chatbot \u00e8 che possono rispondere alle FAQ (Domande Frequenti), fornendo supporto pertinente ai clienti relativo a consigli, spedizioni e altre raccomandazioni di prodotti rilevanti. Addestrando modelli di IA a lavorare sui dataset dei clienti, le aziende possono utilizzare la previsione per migliorare la pertinenza e l’utilit\u00e0 dei loro messaggi per i clienti. Alcuni dei bot di messaggistica pi\u00f9 comuni includono Slack o Facebook Messenger. L’IA conversazionale rappresenta quindi la frontiera di come l’IA pu\u00f2 imitare il parlato e la conversazione umana. <\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n I motori di raccomandazione basati sui dati dei consumatori sono un mezzo utile per utilizzare algoritmi di IA per identificare pattern nei dati e migliorare le strategie di cross-selling. Attingendo a dati che riflettono la storia del comportamento di un consumatore e la sua interazione con i prodotti, questi algoritmi possono fare raccomandazioni di prodotti mirate per migliorare l’esperienza complessiva del cliente, favorendo la fedelt\u00e0 e il business ripetuto. Un esempio di tale strumento \u00e8 Rosetta, uno strumento alimentato dall’IA che utilizza funzioni di previsione del Machine Learning per trasformare il coinvolgimento dei clienti. In questo esempio, i brand possono utilizzare raccomandazioni eCommerce che Rosetta genera per comprendere meglio le esigenze dei clienti e migliorare la retention. Infine, un esempio comune di motori di raccomandazione incentrati sul consumatore \u00e8 la funzione di analisi predittiva basata sui dati di Amazon<\/a>. <\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n Sfruttando algoritmi di Machine Learning per fare raccomandazioni di prodotti pertinenti ai clienti al momento del checkout, gli approcci di cross-selling di Amazon mirano ai clienti in un momento in cui saranno pi\u00f9 propensi a considerare un acquisto aggiuntivo. Allo stesso modo, i motori di raccomandazione di Amazon ricordano gli acquisti passati dei clienti, il che migliora anche la qualit\u00e0 della previsione per le raccomandazioni di acquisto future. <\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n 1. Interruzioni dell’attuale mercato del lavoro<\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n Le interruzioni dell’attuale mercato del lavoro sono l’area dell’IA che i critici dell’IA menzionano nei dibattiti sui contro degli algoritmi di Machine Learning. Il Machine Learning ha gi\u00e0 creato un nuovo paradigma per il lavoro, portando benefici imprevisti dall’automazione. Sebbene ci siano preoccupazioni riguardo all’automazione, questa interruzione crea nuove strade di occupazione. Un esempio \u00e8 l’industria automobilistica, dove molti produttori come General Motors<\/a> stanno passando alla produzione di veicoli elettrici per soddisfare standard pi\u00f9 ecologici per gli obiettivi di sostenibilit\u00e0. <\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n Man mano che i veicoli passano dal gas all’elettricit\u00e0, c’\u00e8 ampia opportunit\u00e0 per l’IA di potenziare la transizione verso un nuovo paradigma. Allo stesso modo, l’IA creer\u00e0 una domanda di lavori in altre aree, inclusa la necessit\u00e0 di mani umane per supportare la gestione di sistemi di IA complessi. Inoltre, l’IA plasmer\u00e0 la creazione di nuovi lavori che affrontano problemi tecnici emergenti relativi alle industrie che colpisce. Il servizio clienti \u00e8 un esempio di un’industria in cui l’IA sfrutter\u00e0 il Machine Learning per cambiare il modo in cui le aziende servono le esigenze dei loro clienti, dalla promozione di prodotti all’abilitazione della fedelt\u00e0 e retention dei clienti. In quest’area, c’\u00e8 la possibilit\u00e0 per le aziende di utilizzare le capacit\u00e0 dell’IA per automatizzare campagne di marketing dei prodotti e utilizzare la previsione dei dati per creare una migliore esperienza del prodotto. <\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n Nel complesso, la sfida pi\u00f9 grande dell’integrazione dell’IA nel mondo del lavoro sar\u00e0 supportare la transizione delle persone in nuovi ruoli che sono richiesti a causa dell’impatto dell’IA sui cambiamenti della domanda industriale. <\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n 2. Sicurezza dei dati<\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n La sicurezza dei dati \u00e8 un altro aspetto del Machine Learning in cui le interruzioni dell’attuale paradigma di interazione digitale hanno portato a cambiamenti nella politica recente. Un esempio di un cambiamento politico risultante \u00e8 la legislazione del Regolamento Generale sulla Protezione dei Dati (GDPR) del 2016 per proteggere i dati personali delle persone all’interno dell’Unione Europea e dell’Area Economica Europea<\/a>. Inoltre, nello Stato della California, Stati Uniti, le autorit\u00e0 hanno introdotto un atto di protezione dei dati specifico per i consumatori, il California Consumer Privacy Act (CCPA). Il CCPA<\/a> richiede che le aziende informino i consumatori sulla raccolta di dati delle loro Informazioni Personalmente Identificabili (PII). <\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n Nonostante i contro dell’adattamento a un nuovo paradigma, dove l’impatto degli algoritmi di Machine Learning sulla protezione dei dati e sulla privacy pone sfide complesse, ci sono pro nell’emergere dell’IA e del Machine Learning in quest’area. Ad esempio, mentre l’IA aggiunge uno strato di complessit\u00e0 e vulnerabilit\u00e0 ai modelli esistenti di sicurezza dei dati, ci sono ugualmente diverse opportunit\u00e0 per utilizzare algoritmi di IA e modelli di previsione per risolvere le sfide della cybersecurity. <\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n Quando utilizzati con abilit\u00e0, gli algoritmi di Machine Learning possono risolvere le stesse sfide che pongono alla sicurezza. Mentre i criminali informatici potrebbero manipolare ChatGPT per i propri fini e interrompere i sistemi aziendali interni, gli sviluppatori di IA, le aziende e i responsabili politici possono collaborare per formare una generazione di nuovi professionisti della cybersecurity per migliorare l’infrastruttura di cybersecurity globale. In questo modo, un nuovo settore di ruoli all’interno del settore della cybersecurity pu\u00f2 emergere e diventare un percorso di carriera attraente per i risolutori di problemi, con una carenza globale stimata di 4 milioni di professionisti della cybersecurity. <\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n Secondo un articolo del 2023 del World Economic Forum<\/a>, il continente africano ha la maggiore domanda di formazione per prevenire minacce dalla criminalit\u00e0 informatica legata all’IA. Questa statistica \u00e8 importante perch\u00e9 riflette l’importanza della cybersecurity come questione globale che ha implicazioni strutturali sulle economie locali e internazionali in un mondo iperconnesso. <\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n 3. Bias, discriminazione e aree grigie etiche<\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n Bias, discriminazione e aree grigie etiche sono una terza preoccupazione relativa all’uso diffuso degli algoritmi di Machine Learning nel mondo di oggi. La preoccupazione chiave con la discriminazione legata al Machine Learning \u00e8 che i modelli di Machine Learning possono ereditare bias dall’influenza umana e amplificarlo attraverso aspetti importanti della societ\u00e0 [1]<\/a>. <\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n
I metodi di apprendimento supervisionato utilizzano dataset etichettati, che consistono in dati grezzi a cui vengono assegnate etichette per fornire contesto, nel processo di addestramento degli algoritmi per classificare dati o prevedere risultati. Il modello di apprendimento supervisionato riceve dati di input e regola i suoi pesi di conseguenza per adattarsi ai dati. In questa parte del processo, la fase di regolazione \u00e8 cruciale per consentire al modello di adattarsi ai dati senza relazionarsi in modo troppo ristretto o ampio ai dati e perdere la capacit\u00e0 di prevedere accuratamente i risultati. Strumenti come la classificazione dello spam in una casella di posta elettronica sono un esempio di apprendimento supervisionato. I metodi di apprendimento supervisionato possono anche coinvolgere reti neurali. Nel caso di focalx, il nostro software di scansione veicoli AI migliora in accuratezza quanto pi\u00f9 dati sui veicoli entrano nel sistema, consentendo agli algoritmi di affinare le loro capacit\u00e0 di scansione in modo esponenziale. <\/p>\n
I metodi di apprendimento non supervisionato rispecchiano i metodi di apprendimento supervisionato nel modo fondamentale in cui addestrano gli algoritmi a lavorare sui dataset. La differenza con l’apprendimento non supervisionato \u00e8 che i dati su cui lavorano non sono etichettati e formano dataset noti anche come cluster. Nel caso dell’apprendimento non supervisionato, gli algoritmi espongono pattern nascosti o cluster di dati, rivelando somiglianze e differenze nelle informazioni. Come strumento, l’apprendimento non supervisionato si presta bene all’analisi esplorativa dei dati (EDA), un metodo di ricerca utile per testare ipotesi e individuare anomalie. Qui, l’analisi delle componenti principali (PCA) e la decomposizione ai valori singolari (SVD) sono tecniche EDA comuni. In un contesto di marketing, l’apprendimento non supervisionato pu\u00f2 informare strategie di cross-selling e consentire la segmentazione dei clienti. Come i metodi di apprendimento supervisionato, i metodi di apprendimento non supervisionato possono coinvolgere algoritmi come le reti neurali, cos\u00ec come metodi specifici del dominio, come gli algoritmi di clustering probabilistico. <\/p>\n
I metodi di apprendimento semi-supervisionato sono un ibrido di metodi di apprendimento supervisionato e non supervisionato. Gli algoritmi di apprendimento semi-supervisionato addestrano dataset etichettati pi\u00f9 piccoli per dirigere la classificazione mentre estraggono da un dataset pi\u00f9 ampio e non etichettato. A questo riguardo, i metodi di apprendimento semi-supervisionato possono bilanciare il bias nelle etichette che pu\u00f2 emergere nei metodi di apprendimento supervisionato, dando al contempo priorit\u00e0 al grado pi\u00f9 elevato di accuratezza nell’utilizzo dei risultati target chiari dei metodi di apprendimento supervisionato, in contrasto con i metodi di apprendimento non supervisionato. Inoltre, un vantaggio nel dare priorit\u00e0 ai metodi di apprendimento semi-supervisionato \u00e8 l’adattamento a contesti in cui non esistono abbastanza dati etichettati per addestrare algoritmi di apprendimento supervisionato. Come soluzione per economizzare sulle risorse quando l’etichettatura dei dati diventa costosa, i metodi di apprendimento semi-supervisionato possono consentire l’integrazione dell’IA in aziende e organizzazioni pi\u00f9 piccole. <\/p>\n
I metodi di apprendimento per rinforzo sono strettamente connessi ai metodi di apprendimento supervisionato, la differenza \u00e8 che i metodi di apprendimento per rinforzo non addestrano algoritmi utilizzando dati campione. Invece, i modelli di apprendimento per rinforzo apprendono per tentativi ed errori, generando la migliore soluzione a un dato problema dopo aver incontrato varie discrepanze lungo il percorso. Un esempio recente di apprendimento per rinforzo \u00e8 nell’area della locomozione robotica, dove robot umanoidi seguono la direzione degli input di apprendimento per rinforzo, navigando con successo ambienti interni ed esterni. <\/p>\nApplicazioni comuni del Machine Learning nella vita quotidiana<\/h2>\n
1. Tecnologie di riconoscimento vocale<\/h3>\n
2. Chatbot online e agenti virtuali<\/h3>\n
3. Motori di raccomandazione basati sui dati dei consumatori <\/h3>\n
Pro e contro del Machine Learning: nuove opportunit\u00e0 e impatti imprevisti<\/h2>\n