Cos’è e come applicare il Machine Learning?

Il Machine Learning è costituito da un insieme di algoritmi per l’apprendimento automatico ed è considerato un sottoinsieme dell’Intelligenza Artificiale (AI). Il termine ‘Machine Learning’ deriva dall’inglese macchina (machine) + apprendimento (learning), rappresenta infatti l’apprendimento di un modello da parte di una macchina.

Negli ultimi anni, il Machine Learning sta prendendo sempre più piede acquisendo notevole popolarità. Questo grazie alla capacità di acquisire conoscenze riguardo ad un problema e di suggerire, secondo quanto imparato, quale possa essere la decisione migliore da intraprendere. In questo modo si possono rendere automatiche attività e semplificare processi altrimenti complicati, migliorando complessivamente l’efficienza di un processo produttivo e di un’azienda.

Ma come funziona questo algoritmo basato sull’intelligenza artificiale?

In sintesi, il Machine Learning permette di rappresentare la relazione tra due o più variabili attraverso un modello matematico il quale viene costruito apprendendo dai dati disponibili, ovvero acquisendo esperienza ed estraendo informazioni sulla relazione tra i dati. L’algoritmo, imparando a riconoscere i tratti distintivi dei dati, è poi in grado di fare previsione anche su dati non utilizzati in fase di addestramento. Ad esempio, se si allena un modello di Machine Learning a distinguere un segnale ECG patologico da uno appartenente ad un soggetto sano, l’algoritmo sarà capace di classificare il segnale di un nuovo paziente mai visto prima.

Oltre all’ambito biomedico, il Machine Learning trova applicazione anche in molte altre aree come la finanza, l’industria, l’e-commerce, la pubblicità ecc. Ad esempio, alcune aziende si avvalgono di questa tecnica di apprendimento automatico per ottimizzare i processi produttivi, precedere la domanda di mercato o migliorare l’esperienza d’acquisto dei clienti.

In questo ambito troviamo anche delle applicazioni specifiche; ad esempio nella branca della digital transformation il Machine Learning è considerato di grande importanza per svolgere determinati automatismi, e nella programmazione backend Python le varie tecniche di Machine Learning possono risultare spesso utilissime.

In conclusione, il Machine Learning rappresenta uno strumento valido e innovativo in grado di rivoluzionare il modo in cui si lavora in azienda e con cui l’azienda interagisce con i propri clienti. Come ogni tecnologia, però, è importante saper riconoscere i problemi etici e le responsabilità che possono derivare dal suo utilizzo. Serve quindi valutare possibili implicazioni sociali e legali dell’applicazione del Machine Learning.