Machine Learning

Con Machine Learning (ML) o apprendimento automatico si intende un sottoinsieme dell’Intelligenza Artificiale (IA) e in particolare si fa riferimento a un metodo di analisi dati che consente ai computer e altri sistemi informatici di acquisire nuove informazioni senza essere stati esplicitamente e preventivamente programmate.

Inizialmente, il termine fu coniato nel 1959 da Arthur Samuel, scienziato americano pioniere nel campo dell’Intelligenza Artificiale. Ad oggi però, la definizione più accreditata è quella di Tom Michael Mitchell, direttore del dipartimento di ML della Carnegie Mellon University. In poche parole:

Il Machine Learning permette ai computer di imparare dall’esperienza, ovvero c’è apprendimento (esperienza) quando le prestazioni del programma migliorano dopo lo svolgimento di un compito o il completamento di un’azione.

Ad oggi, gli ambiti di applicazione del Machine Learning sono i più vari, dal Manufacturing al Retail, dai servizi finanziari all’E-Commerce; nel settore sanitario, edile, energetico e oltre.

Grazie al ML, le organizzazioni possono oggi prendere decisioni migliori senza la necessità di intervento umano. La tecnologia dell’apprendimento automatico viene utilizzata per automatizzare le attività ripetitive, accelerare il time to value, ottenere una migliore visibilità aziendale e una maggiore collaborazione.

Tra le varie tecnologie che fanno parte del mondo del Machine Learning, è sempre più popolare il Deep Learning, noto anche come apprendimento profondo. Si tratta di una metodologia basata su reti neurali artificiali organizzate su diversi livelli dove, le informazioni apprese ad ogni livello, vengono trasferite al successivo e così via, fino ad arrivare – in profondità – ad un’informazione più completa.