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Pudemu avà calculà l'estensione di u spaziu è i minuti intricacies di particeddi subatomici grazia à l'urdinatori.
L'urdinatori battenu l'omu quandu si tratta di cuntà è calculà, è di seguità i prucessi lògichi di sì / no, grazia à l'elettroni chì viaghjanu à a velocità di a luce per via di i so circuiti.
Tuttavia, ùn avemu micca spessu vistu cum'è "intelligente" postu chì, in u passatu, l'urdinatori ùn puderanu micca fà nunda senza esse insignatu (programmatu) da l'omu.
L'apprendimentu automaticu, cumpresu l'apprendimentu prufondu è ntilliggenza artificiali, hè diventatu un buzzword in i tituli scientifichi è tecnologichi.
L'apprendimentu di a macchina pare esse omnipresente, ma assai persone chì utilizanu a parolla si batteranu per definisce bè ciò chì hè, ciò chì faci, è ciò chì hè megliu utilizatu.
Questu articulu cerca di chjarificà l'apprendimentu automaticu mentre furnisce ancu esempi concreti, in u mondu reale, di cumu funziona a tecnulugia per illustrà perchè hè cusì benefica.
Dopu, guardemu e diverse metodologie di apprendimentu di macchina è vedemu cumu si sò aduprati per affruntà e sfide di l'affari.
Infine, cunsultaremu a nostra bola di cristallu per qualchi previsioni veloci nantu à u futuru di l'apprendimentu automaticu.
Chì hè Machine Learning?
L'apprendimentu di a macchina hè una disciplina di l'informatica chì permette à l'urdinatori di inferisce mudelli da e dati senza esse insignatu esplicitamente ciò chì sò questi mudelli.
Sti cunclusioni sò spessu basati nantu à l'usu di l'algoritmi per valutà automaticamente e caratteristiche statistiche di e dati è di sviluppà mudelli matematichi per rapprisentanu a relazione trà diversi valori.
Cuntrastate questu cù l'informatica classica, chì hè basatu annantu à i sistemi deterministici, in quale demu esplicitamente à l'urdinatore un inseme di regule da seguità per fà un certu compitu.
Stu modu di prugrammazione di l'urdinatori hè cunnisciutu cum'è prugrammazione basata in regule. L'apprendimentu automaticu difiere è supera a prugrammazione basata nantu à e regule in quantu pò deduce queste regule per sè stessu.
Assumite chì site un gestore bancariu chì vole determinà se una dumanda di prestitu falla in u so prestitu.
In un metudu basatu nantu à e regule, u gestore di u bancu (o altri specialisti) informarà espressamente à l'urdinatore chì se u puntu di creditu di u candidatu hè sottu à un certu livellu, l'applicazione deve esse rifiutata.
In ogni casu, un prugramma di apprendimentu di macchina solu analizà e dati prima nantu à e valutazioni di creditu di i clienti è i risultati di prestitu è determina ciò chì questu soglia deve esse per sè stessu.
A macchina ampara da i dati previ è crea e so regule in questu modu. Di sicuru, questu hè solu un primu nantu à l'apprendimentu machine; I mudelli d'apprendimentu automaticu di u mondu reale sò significativamente più complicati cà un sogliu di basa.
Tuttavia, hè una dimostrazione eccellente di u putenziale di l'apprendimentu automaticu.
Cumu face a machine à amparà?
Per mantene e cose simplici, i machini "amparanu" detectendu mudelli in dati paragunabili. Cunsiderate e dati per esse infurmazione chì vi cullà da u mondu esternu. Più dati una macchina hè alimentata, u più "intelligente" diventa.
Tuttavia, micca tutti i dati sò listessi. Assumite chì site un pirata cù un scopu di vita per scopre e ricchezze intarrate in l'isula. Vulete una quantità sustanziale di cunniscenze per situà u premiu.
Sta cunniscenza, cum'è i dati, pò piglià in u modu currettu o sbagliatu.
A più grande l'infurmazioni / dati acquistati, menu ambiguità ci hè, è vice versa. In u risultatu, hè criticu per cunsiderà u tipu di dati chì alimentate a vostra macchina per amparà.
Tuttavia, una volta chì una quantità sustanziale di dati hè furnita, l'urdinatore pò fà predizioni. I machini ponu anticipà u futuru, finu à chì ùn si devia micca assai da u passatu.
E macchine "amparanu" analizendu e dati storichi per determinà ciò chì hè prubabile di succede.
Se i vechji dati s'assumiglia à i novi dati, allora e cose chì pudete dì nantu à i dati previ sò prubabilmente applicà à i novi dati. Hè cum'è s'è vo circate in daretu per vede avanti.
Chì sò i tipi di machine learning?
L'algoritmi per l'apprendimentu automaticu sò spessu classificati in trè tippi larghi (ancu se altri schemi di classificazione sò ancu usati):
- Amparatu cuntrullatu
- Amparatu senza supervisione
- Imparazione di rinfurzamentu
Amparatu cuntrullatu
L'apprendimentu automaticu supervisatu si riferisce à e tecniche in quale u mudellu di apprendimentu machine hè datu una cullizzioni di dati cù etichette esplicite per a quantità d'interessu (questa quantità hè spessu chjamata risposta o destinazione).
Per furmà mudelli AI, l'apprendimentu semi-supervisatu impiega una mistura di dati etichettati è senza etichetta.
Sè vo avete travagliatu cù dati senza etichetta, avete bisognu di fà qualchì etichettatura di dati.
L'etichettatura hè u prucessu di etichettatura di campioni per aiutà furmà un machine learning mudellu. L'etichettatura hè fatta principalmente da e persone, chì pò esse costu è tempu. Tuttavia, ci sò tecniche per automatizà u prucessu di etichettatura.
A situazione di l'applicazione di prestitu chì avemu discututu prima hè un'ottima illustrazione di l'apprendimentu supervisatu. Avemu avutu dati storichi in quantu à e valutazioni di creditu di l'antichi candidati di prestitu (è forse i livelli di redditu, l'età, è cusì) è ancu etichette specifiche chì ci anu dettu se, o micca, a persona in quistione hà mancatu u so prestitu.
A regressione è a classificazione sò dui sottogruppi di tecniche di apprendimentu supervisatu.
- Classifica - Face usu di un algoritmu per categurizà e dati currettamente. I filtri di spam sò un esempiu. "Spam" pò esse una categuria subjectiva - a linea trà e cumunicazioni spam è non-spam hè sfocata - è l'algoritmu di filtru spam si raffina constantemente secondu u vostru feedback (chì significa email chì l'omu marcatu cum'è spam).
- Regressione - Hè d'aiutu à capisce a cunnessione trà e variàbili dipendenti è indipendenti. I mudelli di regressione ponu pronosticare i valori numerichi basati nantu à parechje fonti di dati, cum'è l'estimazioni di i rivenuti di vendita per una certa cumpagnia. A regressione lineale, a regressione logistica è a regressione polinomiale sò alcune tecniche di regressione prominente.
Amparatu senza supervisione
In l'apprendimentu senza supervisione, ci sò datu dati senza etichetta è sò solu à circà mudelli. Facemu finta chì site Amazon. Pudemu truvà clusters (gruppi di cunsumatori simili) basatu annantu à a storia di compra di u cliente?
Ancu s'ellu ùn avemu micca dati espliciti è cuncludenti nantu à e preferenze di una persona, in questu casu, solu sapendu chì un inseme specificu di cunsumatori compra beni paragunabili ci permette di fà suggerimenti di compra basati nantu à ciò chì altri individui in u cluster anu ancu acquistatu.
U carrusel di Amazon "pudete ancu esse interessatu" hè alimentatu da tecnulugia simili.
L'apprendimentu senza supervisione pò raggruppà e dati attraversu clustering o associazione, secondu ciò chì vulete raggruppà.
- Clustering - L'apprendimentu senza supervisione tenta di superà sta sfida cerchendu mudelli in i dati. Se ci hè un cluster o gruppu simili, l'algoritmu li categurizà in una certa manera. Pruvate di categurizà i clienti nantu à a storia di compra precedente hè un esempiu di questu.
- Associazione - L'apprendimentu senza supervisione tenta di affruntà sta sfida, pruvendu à capisce e regule è i significati sottumessi à diversi gruppi. Un esempiu frequente di un prublema di associazione hè a determinazione di un ligame trà e compra di i clienti. I magazzini ponu esse interessatu à sapè quale merchenzie sò stati acquistati inseme è ponu utilizà sta informazione per organizà a pusizione di sti prudutti per un accessu faciule.
Apprendimentu di rinfurzamentu
L'apprendimentu di rinforzu hè una tecnica per insegnà mudelli di apprendimentu automaticu per piglià una seria di decisioni orientate à u scopu in un ambiente interattivu. I casi d'usu di i ghjoculi citati sopra sò eccellenti illustrazioni di questu.
Ùn avete micca da inserisce AlphaZero millaie di ghjochi di scacchi precedenti, ognunu cù un muvimentu "bonu" o "poveru" marcatu. Basta à insignà e regule di u ghjocu è u scopu, è poi lasciate pruvà atti casuali.
U rinfurzamentu pusitivu hè datu à l'attività chì portanu u prugramma più vicinu à u scopu (cum'è sviluppà una pusizioni di pedone solidu). Quandu l'atti anu l'effettu cuntrariu (cum'è u cambiamentu prematuru di u rè), guadagnanu rinforzu negativu.
U software pò ultimamente ammaistrà u ghjocu cù stu metudu.
Imparazione di rinfurzamentu hè largamente utilizatu in a robotica per insignà à i robots per azzioni complicate è difficili di ingegneria. A volte hè aduprata in cunjunzione cù l'infrastruttura stradale, cum'è i signali di trafficu, per migliurà u flussu di trafficu.
Chì si pò fà cù l'apprendimentu machine?
L'usu di l'apprendimentu automaticu in a sucietà è l'industria hè risultatu in avanzi in una larga gamma di sforzi umani.
In a nostra vita di ogni ghjornu, l'apprendimentu automaticu cuntrolla avà l'algoritmi di ricerca è di l'imaghjini di Google, chì ci permettenu di esse più accurati cù l'infurmazioni chì avemu bisognu quandu avemu bisognu.
In medicina, per esempiu, l'apprendimentu automaticu hè appiicatu à e dati genetichi per aiutà i medichi à capisce è predichendu cumu si sparghje u cancer, chì permette di sviluppà terapie più efficaci.
I dati da u spaziu prufondu sò stati raccolti quì nantu à a Terra via radiotelescopi massivi - è dopu esse analizati cù l'apprendimentu automaticu, ci aiutanu à svelà i misteri di i buchi neri.
L'apprendimentu automaticu in u retail ligami i cumpratori cù e cose chì volenu cumprà in ligna, è aiuta ancu l'impiegati di a buttrega à adattà u serviziu chì furniscenu à i so clienti in u mondu brick-and-mortar.
L'apprendimentu di a macchina hè impiegatu in a battaglia contru u terrore è l'estremismu per anticipà u cumpurtamentu di quelli chì volenu ferisce l'innocenti.
L'elaborazione di a lingua naturale (NLP) si riferisce à u prucessu di permette à l'urdinatore di capiscenu è di cumunicà cun noi in lingua umana per mezu di l'apprendimentu automaticu, è hà risultatu in innovazioni in a tecnulugia di traduzzione, è ancu in i dispositi cuntrullati da voce chì usemu sempre più ogni ghjornu, cum'è per esempiu. Alexa, Google dot, Siri è Google Assistant.
Senza una quistione, l'apprendimentu automaticu dimustra chì hè una tecnulugia di trasfurmazioni.
I robots capaci di travaglià à fiancu à noi è di rinfurzà a nostra propria uriginale è imaginazione cù a so logica senza difetti è a so rapidità superumana ùn sò più una fantasia di fantascienza - sò diventate una realità in parechji settori.
Casi d'usu di Machine Learning
1. Cibersigurtà
Cume e rete sò diventate più complicate, i specialisti in cibersecurità anu travagliatu incansablemente per adattà à a gamma sempre in espansione di minacce di sicurezza.
A lotta di malware in rapida evoluzione è tattiche di pirate hè abbastanza sfida, ma a proliferazione di i dispositi Internet of Things (IoT) hà trasfurmatu fundamentalmente l'ambiente di cibersecurità.
L'attacchi ponu accade in ogni mumentu è in ogni locu.
Fortunatamente, l'algoritmi d'apprendimentu automaticu anu permessu à l'operazioni di cibersicurezza per seguità questi sviluppi veloci.
Analitiche predittive permette una rilevazione più rapida è una mitigazione di l'attacchi, mentre chì l'apprendimentu di a macchina pò analizà a vostra attività in una rete per detectà anomalie è debule in i meccanismi di sicurezza esistenti.
2. Automatizazione di u serviziu di u cliente
A gestione di un numeru crescente di cuntatti di i clienti in linea hà strettu assai urganizazione.
Simplemente ùn anu micca abbastanza persunale di serviziu di u cliente per trattà u voluminu di dumande chì ricevenu, è l'approcciu tradiziunale di i prublemi di outsourcing à un centru di cuntattu hè solu inaccettabile per parechji di i clienti d'oghje.
Chatbots è altri sistemi automatizati ponu avà affruntà queste richieste grazie à l'avanzati in e tecniche di apprendimentu machine. L'imprese ponu liberà u persunale per impegnà un supportu di clientela di più altu livellu automatizendu attività mundane è di priorità bassa.
Quandu s'utilice currettamente, l'apprendimentu automaticu in l'affari pò aiutà à simplificà a risoluzione di prublemi è furnisce à i cunsumatori u tipu di supportu utile chì li converte in campioni di marca impegnati.
Cumunicazione di 3
Evitari l'errori è i cuncepzioni sbagliati hè criticu in ogni tipu di cumunicazione, ma più in i cumunicazioni cummerciale d'oghje.
Semplici sbagli grammaticali, tonu incorrectu, o traduzzioni erronee ponu causà una serie di difficultà in u cuntattu email, valutazioni di i clienti, videoconferenza, o documentazione testu-based in parechje forme.
I sistemi di apprendimentu automaticu anu avanzatu a cumunicazione ben oltre i ghjorni inebrianti di Clippy di Microsoft.
Questi esempi di apprendimentu automaticu anu aiutatu à l'individui à cumunicà in modu simplice è precisu utilizendu a trasfurmazioni di a lingua naturale, a traduzzione di a lingua in tempu reale è a ricunniscenza vocale.
Mentre chì parechji individui ùn piacenu e capacità di autocorrezione, anu ancu valore à esse prutetti da errori imbarazzanti è tonu impropriu.
4. Ricunniscenza d'ughjettu
Mentre a tecnulugia per cullà è interpretà e dati hè stata per un pezzu di tempu, l'insignamentu di i sistemi di l'informatica per capisce ciò chì stanu à circà hè dimustratu per esse un compitu ingannosamente difficiule.
E capacità di ricunniscenza di l'ughjetti sò aghjuntu à un numeru crescente di dispositi per via di l'applicazioni di apprendimentu automaticu.
Una vittura autònuma, per esempiu, ricunnosce una altra vittura quandu vede una, ancu s'è i programatori ùn anu micca datu un esempiu esattu di quella vittura per aduprà com'è riferimentu.
Sta tecnulugia hè avà aduprata in l'imprese di vendita per aiutà à accelerà u prucessu di checkout. E camere identificanu i prudutti in i carretti di i cunsumatori è ponu fatturà automaticamente i so cunti quandu lascianu a tenda.
5. Marketing Digitale
Gran parte di u marketing d'oghje hè fattu in linea, utilizendu una gamma di piattaforme digitale è prugrammi di software.
Cume l'imprese recullanu infurmazioni nantu à i so cunsumatori è i so cumpurtamenti di compra, i squadre di cummercializazione ponu aduprà sta informazione per custruisce una stampa dettagliata di u so publicu di destinazione è scopre quale persone sò più inclini à circà i so prudutti è servizii.
L'algoritmi di apprendimentu automaticu aiutanu i marketers à dà sensu à tutte e dati, scopre mudelli è attributi significativi chì li permettenu di categurizà strettamente e pussibilità.
A stessa tecnulugia permette una grande automatizazione di marketing digitale. I sistemi di publicità ponu esse stallati per scopre novi consumatori potenziali dinamicamente è furnisce un cuntenutu di marketing pertinenti à elli à u tempu è u locu propiu.
Futuru di Machine Learning
L'apprendimentu automaticu hè certamente guadagnatu pupularità postu chì più imprese è urganisazioni enormi utilizanu a tecnulugia per affruntà sfide specifiche o innuvazione di carburante.
Stu investimentu cuntinuu dimustra a cunniscenza chì l'apprendimentu automaticu produce un ROI, in particulare attraversu alcuni di i casi d'usu stabiliti è riproducibili sopra citati.
Dopu tuttu, se a tecnulugia hè abbastanza bona per Netflix, Facebook, Amazon, Google Maps, etc., hè probabile chì pò aiutà à a vostra cumpagnia à sfruttà a maiò parte di e so dati.
Cum'è novu machine learning mudeli sò sviluppati è lanciati, avemu da tistimunianzi un aumentu di u numeru di appiicazioni chì sarà usatu à traversu industrii.
Questu hè digià accadutu cù ricunniscenza facciale, chì era una volta una nova funzione nantu à u vostru iPhone, ma hè avà esse implementatu in una larga gamma di prugrammi è applicazioni, in particulare quelli chì sò ligati à a sicurità publica.
A chjave per a maiò parte di l'urganisazioni chì prova di principià cù l'apprendimentu automaticu hè di guardà oltre e brillanti visioni futuristiche è scopre i veri sfidi di l'affari chì a tecnulugia vi pò aiutà.
cunchiusioni
In l'età postindustrializzata, i scientisti è i prufessiunali anu pruvatu à creà un urdinatore chì si cumporta più cum'è l'omu.
A macchina di penseru hè a cuntribuzione più significativa di l'IA à l'umanità; l'arrivu fenomenale di sta macchina autopropulsata hà trasfurmatu rapidamente i regulamenti di u funziunamentu corporativu.
Veiculi autoguidati, assistenti automatizati, impiegati di fabricazione autonoma è cità intelligenti anu dimustratu ultimamente a viabilità di e macchine intelligenti. A rivoluzione di machine learning, è u futuru di machine learning, seranu cun noi per un bellu pezzu.
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