Quella del Machine Learning è una delle tecnologie più innovative degli ultimi secoli, frutto della rivoluzione digitale. Il suo utilizzo sta prendendo piede all’interno di svariati settori, dalla finanza alla sanità, tanto che inconsapevolmente anche tu ti trovi a utilizzarla tutti i giorni mentre guardi Netflix.
Ma il Machine Learning cos’è esattamente? E soprattutto perché sta avendo un impatto così potente all’interno di contesti così svariati? In questo articolo cercheremo proprio di dare una risposta alla domanda, esplorando il concetto di Machine Learning, il suo funzionamento e gli ambiti di applicazione oltre che le opportunità lavorative che offre.
Machine Learning: cos’è?
Il Machine Learning, spesso abbreviato in ML, è una branca dell’Intelligenza Artificiale che come suggerisce il nome consente alle macchine (ossia i computer) di apprendere in modo autonomo dai dati. La caratteristica più straordinaria del Machine Learning sta quindi nel fatto che i computer non devono essere programmati appositamente per un determinato scopo poiché imparare a svolgere i compiti letteralmente da soli.
L’idea che una macchina potesse imparare dei concetti in modo automatico è in realtà risalente agli anni ‘50 del Novecento per via dell’intuizione di ricercatori come Alan Turing. Tuttavia è solo di recente che si sono visti i progressi più rilevanti, dovuti anche a una maggior disponibilità di dati, che nel 2024 hanno consentito a John Hopfield e Geoffrey Hinton di ricevere l’ambito premio Nobel per la Fisica proprio per i loro studi sull’apprendimento automatico.
Differenza tra machine learning, intelligenza artificiale e deep learning
Prima di approfondire il meccanismo dell’apprendimento automatico, è utile chiarire bene la differenza tra machine learning, intelligenza artificiale e deep learning.
Per capire meglio il tutto è utile partire dall’intelligenza artificiale, che rappresenta una sorta di contenitore più grande. All’interno del settore dell’intelligenza artificiale troviamo infatti tutte quelle tecnologie in grado di “imitare” la capacità di ragionamento del cervello umano, ossia di svolgere compiti come risolvere problemi, riconoscere immagini, comprendere il linguaggio o prendere delle decisioni.
Il Machine Learning è dunque un sottoinsieme dell’intelligenza artificiale. Nello specifico il Machine Learning, come già visto, consiste nello sviluppo di macchine capaci di apprendere dai dati, migliorando così le proprie prestazioni in modo autonomo.
Il Deep Learning, a sua volta, è un ulteriore sottoinsieme che rimane però posto all’interno del Machine Learning. Tale tecnologia si ispira alle reti neurali del cervello umano, emulandone il funzionamento per identificare dei pattern di dati complessi come quelli necessari per riconoscere la voce umana.
Riepilogando le differenze tra machine learning, intelligenza artificiale e deep learning sono:
- Intelligenza artificiale: è la branca principale e più ampia che raggruppa tutti i sistemi capaci di eseguire compiti intelligenti.
- Machine Learning: è una sotto branca dell’intelligenza artificiale che sulla base di alcuni dati è capace di migliorare in modo autonomo le sue prestazioni.
- Deep Learning: è una sottobranca del Machine Learning che, ispirandosi alle reti neurali, è capace di gestire e riconoscere anche i dati non strutturati come le immagini e i suoni.
Inizialmente afferrare bene il valore di questa suddivisione potrebbe essere complicato. Tuttavia, avere un’idea seppur sommaria delle differenze ti tornerà utile per comprendere il machine learning cos’è e il modo in cui funziona.
Machine Learning: come funziona?
Alla base del funzionamento dei sistemi di Machine Learning ci sono ovviamente degli algoritmi a cui poi vengono affidati dei dati. A seconda dei dati forniti, la macchina può quindi iniziare un processo di ricerca di pattern, cioè di connessioni e affinità. Ovviamente maggiori saranno i dati, migliori saranno anche le performance del sistema.
Tali dati possono essere numeri, ma anche immagini, testi, video… La scelta delle fonti varia soprattutto sulla base della funzione per cui il sistema di Machine Learning è stato creato.
Le funzioni di un sistema di Machine Learning possono essere:
- Descrittiva, quando alla macchina si chiede di descrivere una situazione e che cosa è successo sulla base di dati selezionati.
- Prescrittiva, quando si chiede alla macchina un’interpretazione dei dati per valutare quale sarà l’azione successiva che conviene svolgere.
- Predittiva, quando i dati vengono utilizzati per fare delle previsioni future su quello che potrà accadere.
Per riuscire a fare tutto questo il sistema di Machine Learning deve prima essere “addestrato”. Solitamente i ricercatori partono quindi da una serie di dati che vengono ripuliti, dati alla macchina e validati.
Ecco perciò quali sono i passaggi necessari per far funzionare un sistema di Machine Learning:
- Raccolta dei dati
Si selezionano i dati di base che l’algoritmo utilizzerà come base per imparare a svolgere le sue funzioni. Più saranno e migliore sarà l’apprendimento. - Pre-processing dei dati
Una volta scelti i dati, questi vengono preparati in modo da poter essere utilizzati dall’algoritmo. Vengono quindi sottoposti a processi diversi, come ad esempio la pulizia per rimuovere valori mancanti o la standardizzazione per dargli un formato uniforme. Dopodiché si dividono in “set”, ossia un training set per addestrare l’algormito, un test set per valutare le performance e un validation test facoltativo per sintonizzare l’algoritmo. - Scelta dell’algoritmo
Quando i dati sono pronti si passa alla scelta della tipologia di algoritmo di machine learning utilizzare. Tale scelta dipenderà dal tipo di problema che bisognerà andare a risolvere.Gli algoritmi dei sistemi di Machine Learning possono essere di:
- Apprendimento supervisionato: se i dati di input sono dati già etichettati con l’output giusto (es. in una foto di un cane c’è già scritto che si tratta di un cane).
- Apprendimento non supervisionato: se i dati di input non hanno etichette e l’algoritmo deve quindi cercare dei collegamenti tra i vari dati per trovare l’output giusto.
- Apprendimento per rinforzo: se l’algoritmo impara per errori. Di solito fa quindi dei tentativi ricevendo delle penalità per ogni errore e dei premi per le risposte esatte.
- Addestramento del modello
Una volta scelto l’algoritmo si inizia con l’addestramento vero e proprio in cui la macchina deve trovare le soluzioni e le risposte giuste. Questa fase serve per ottimizzare la precisione dei risultati. - Validazione del modello
Concluso l’addestramento iniziale, si svolge la validazione che avviene dando all’algoritmo dei dati che non ha mai visto prima per assicurarsi che funzioni nel modo corretto anche con questi. Lo scopo è quello di controllare che il sistema funzioni perché ha realmente imparato a leggere i dati, verificando quindi che nella fase precedente non sia andato “a memoria”. - Test del modello e metriche di valutazione
Arrivati a questo punto il modello di Machine Learning viene nuovamente testato, questa volta misurando le prestazioni sulla base di alcuni parametri, tra cui: l’accuratezza e la precisione. - Miglioramento e ottimizzazione
È una delle fasi finali del processo, finalizzato a migliorare ulteriormente il sistema di Machine Learning con l’utilizzo di diverse tecniche, volte a rendere ancora più preciso il processo di apprendimento. - Applicazione del modello
È la fase finale, quando finalmente il modello può essere implementato all’interno di contesti reali per essere utilizzato concretamente.
È dunque solo dopo questo lungo processo che il sistema di Machine Learning inizia veramente a funzionare e a essere utilizzato in contesti lavorativi, di ricerca o anche di svago. Quali sono le sue applicazioni pratiche? Te lo spieghiamo qui di seguito.
Machine Learning: esempi di applicazione pratica
Nel momento in cui si spiega il Machine Learning cos’è a volte può risultare difficile capire quali sono realmente le sue applicazioni pratiche. Questa tecnologia così innovativa può sembrare qualcosa di “futuristico” e molto lontano dall’uso quotidiano. La verità, però, è che chiunque di noi almeno una volta ha avuto a che fare con il Machine Learning.
Ecco alcuni esempi di Machine Learning applicata alla vita quotidiana:
- L’uso di Netflix, ma anche di Amazon Prime e YouTube. I consigli personalizzati che vengono mostrati su queste piattaforme sono frutto di un algoritmo di Machine Learning che analizza film e serie TV guardate cercando patterns comuni e suggerendo nuovi contenuti simili che potrebbero piacere.
- Le App per le previsioni meteo, che fanno uso del Machine Learning per analizzare i dati meteorologici e imparare nuovi modelli atmosferici per dare informazioni sul tempo sempre più accurate.
- I sistemi di navigazione GPS come Google Maps o Waze, che fanno ricorso al Machine Learning per prevedere i percorsi migliori e più veloci. Analizzando i dati relativi al traffico, infatti, sono capace di prevedere quali sono gli orari di punta in determinate strade, proponendo così tragitti alternativi.
Ovviamente il Machine Learning può comunque essere applicato anche agli ambiti lavorativi, con impatti notevolmente positivi nelle aziende che ne fanno ricorso. Alcune applicazioni sono l’uso in finanza per il calcolo dei rischi di credito o nell’industria 4.0 per prevedere la possibilità che in un macchinario si verifichi un guasto, salvaguardandosi così da pericolosi incidenti.
Un ulteriore esempio d’uso del Machine Learning è anche quello nella sanità. Qui tale sistema risulta viene utilizzato per creare terapie personalizzate efficaci, oltre che per migliorare le diagnosi, individuando malattie aggressive anche nelle fasi primordiali.
Machine Learning: sbocchi lavorativi
La tecnologia del Machine Learning offre straordinarie possibilità di applicazione, ma anche moltissime opportunità lavorative. Aziende, enti di ricerca e organizzazioni pubbliche riconoscono sempre di più l’immenso valore di questo strumento, con la conseguenza che i professionisti del Machine Learning sono sempre più ricercati.
Alcune delle professioni correlate al Machine Learning sono:
- Machine Learning Specialist, un esperto nella programmazione dei sistemi di machine learning, che si occupa spesso anche dei vari aggiornamenti e delle continue verifiche per garantirne il miglioramento.
- Data Scientist, ossia un professionista con una profonda conoscenza del mondo dei dati capace raccoglierli e organizzarli per poi poterli utilizzare in fase di configurazione e apprendimento del sistema di Machine Learning.
- AI Researcher, un vero e proprio ricercatore che esplora continuamente le nuove possibilità di sviluppo e applicazione della tecnologia di Machine Learning a diversi fini.
Tra i settori in cui la domanda di esperti in Machine Learning è particolarmente elevata troviamo l’ambito tech, la finanza, la sanità e la logistica. Nel complesso si stima che in futuro in tutto il mondo i nuovi posti di lavoro derivanti dal Machine Learning saranno circa 2,3 milioni. Un numero enorme, a dimostrazione però della volontà da parte di moltissime realtà di voler investire nelle tecnologie di apprendimento automatico.
Machine Learning: competenze e corsi per imparare
Le opportunità di lavoro nel settore del Machine Learning sono parecchie, ma per coglierle è necessario avere delle competenze ben specifiche legate soprattutto al campo dell’informatica.
Le principali competenze richieste per lavorare nel Machine Learning sono:
- Programmazione, in particolare Python e R.
- Conoscenza dei principi di statistica.
- Gestione dei Big Data.
Naturalmente a queste si aggiunge anche la conoscenza degli strumenti di Machine Learning, oltre ad alcune “soft skills” come la capacità di problem solving e una buona dose di creatività, utile per trovare idee innovative.
Se queste ultime due skills sono in realtà spesso intrinseche nella propria personalità, tutte le conoscenze più tecniche possono essere apprese attraverso l’iscrizione ad appositi percorsi di studi. In tale campo esistono alcuni corsi online, che tendono però ad approfondire in modo spesso superficiale un argomento che di fatto è estremamente complesso.
Per questo tra i migliori corsi per imparare il Machine Learning ci sono:
- I master universitari in Machine Learning (presenti però solo in alcune università)
- Il corso ITS Artificial Intelligence & Machine Learning Specialist
- Il corso ITS Big Data (adatto soprattutto a chi si vuole specializzare nei processi di raccolta dei dati).
Nel primo caso, quello relativo ai master universitari, bisogna però sottolineare come l’accesso sia possibile solo dopo aver conseguito una laurea triennale o magistrale in informatica, ingegneria informatica o materie affini.
Più semplice è invece iscriversi ai corsi ITS, ossia dei corsi professionali post-diploma per i quali viene richiesto solo un diploma di maturità. Proprio per tale motivo questa opzione è l’ideale per chi, dopo aver approfondito meglio il Machine Learning cos’è, fosse interessato a renderlo parte del proprio futuro lavorativo.
In particolare, un grande vantaggio degli ITS è dato anche dalla possibilità di svolgere stage in azienda già durante gli studi, così da poter avere fin da subito un’esperienza diretta di tali tecnologia.
Ovviamente, anche dopo la conclusione del percorso formativo sarà sempre necessario continuare ad aggiornarsi sulle continue evoluzioni del Machine Learning. Tuttavia, specializzarsi in questa materia è certamente un modo per aprire delle nuove porte verso un mercato interessante, in crescita e con infinite possibilità di sviluppo.