15 strumenti di machine learning da conoscere

Jun 19, 2023

Nel nostro mondo sempre più digitale, i dati sono letteralmente ovunque. Ogni clic, ogni scorrimento, ogni video e ogni parola possono essere convertiti in dati molto abbondanti (e, nelle mani giuste, redditizi).

Ma non c’è abbastanza tempo al mondo perché noi esseri umani possiamo vagliare tutti questi dati, comprenderli e utilizzarli a proprio vantaggio. Ecco perché abbiamo l’apprendimento automatico, che offre ai computer la capacità non solo di automatizzare l’analisi dei dati, ma di farlo in modo tale da poter “imparare” attraverso le esperienze e il contesto anziché la semplice codifica, più o meno nello stesso modo in cui apprendiamo noi umani.

Dare ai computer la capacità di sviluppare capacità di apprendimento più simili a quelle umane li rende utili non solo in cose nuove come generare immagini o tradurre le fusa dei gatti, ma anche in una varietà di settori, tra cui la finanza, la sanità, l’istruzione e persino l’archeologia.

Vuoi saperne di più? Che cos'è l'apprendimento automatico e come funziona?

L’apprendimento automatico è un sottoinsieme dell’intelligenza artificiale che utilizza statistiche, tentativi ed errori e montagne di dati per apprendere un compito specifico senza dover essere programmato specificatamente per svolgere quel compito.

Mentre la maggior parte dei programmi per computer si affida al codice per sapere cosa fare e come farlo, i computer che utilizzano l’apprendimento automatico utilizzano la conoscenza tacita, ovvero la conoscenza che otteniamo dall’esperienza personale o dal contesto. Questo processo si basa su algoritmi e modelli, o equazioni statistiche sviluppate nel tempo sulla base dei dati a disposizione. Il processo di apprendimento, noto anche come formazione, prevede l'identificazione di modelli nei dati e l'ottimizzazione di tali risultati attraverso prove ed errori e feedback.

Poiché i sistemi di apprendimento automatico possono apprendere dall’esperienza, proprio come fanno gli esseri umani, non devono fare affidamento su miliardi di righe di codice. E la loro capacità di utilizzare la conoscenza tacita significa che possono creare connessioni, scoprire modelli e persino fare previsioni basate su ciò che possono estrarre dai dati.

In breve: l’apprendimento automatico affida l’onere della risoluzione dei problemi ai computer, piuttosto che agli esseri umani. Questi algoritmi sono in grado di analizzare enormi quantità di informazioni e di trovare modelli che nessun essere umano potrebbe mai eseguire da solo, rendendoli particolarmente utili nella creazione di motori di raccomandazione, prevedendo con precisione modelli di ricerca online e rilevamento di frodi, tra le altre cose.

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Come tutti i sistemi che utilizzano l’intelligenza artificiale, l’apprendimento automatico richiede che gli algoritmi fungano da sorta di guida per il sistema. Un modello di machine learning viene addestrato con un algoritmo per riconoscere modelli e fornire previsioni. E man mano che nuovi dati vengono immessi in questi algoritmi, apprendono e migliorano le loro prestazioni, sviluppando nel tempo una sorta di intelligenza.

Esistono centinaia di algoritmi che i computer possono utilizzare in base a fattori come la dimensione e la diversità dei dati, ma possono essere in gran parte suddivisi in quattro diverse categorie, a seconda di quanto intervento umano è necessario per garantirne l’accuratezza nel tempo. E questi algoritmi vengono creati utilizzando strumenti e software di apprendimento automatico.

Naturalmente, in un’area vasta e complessa come questa, non esiste tuttofare: nessun modello può aggiustare tutto o fare tutto. Quindi ci sono molti strumenti di apprendimento automatico là fuori.

Di seguito sono elencati alcuni dei più popolari.

Sviluppato dalla Apache Software Foundation, Mahout è una libreria open source di algoritmi di apprendimento automatico, implementata su Apache Hadoop. È più comunemente utilizzato da matematici, data scientist e statistici per trovare rapidamente modelli significativi in ​​set di dati molto grandi. In pratica, è particolarmente utile nella creazione di applicazioni intelligenti in grado di apprendere dal comportamento degli utenti e formulare raccomandazioni di conseguenza.

AWS Machine Learning offre una varietà di strumenti progettati per aiutare gli sviluppatori a scoprire modelli nei dati utente tramite algoritmi, costruire modelli matematici basati su tali modelli e generare previsioni da tali modelli. Alcune delle sue offerte di prodotti gratuiti includono Amazon Rekognition, che identifica oggetti, persone, testo e attività in immagini e video; e Amazon SageMaker, che aiuta sviluppatori e data scientist a creare, addestrare e distribuire modelli di machine learning per qualsiasi caso d'uso.