Machine learning: cos’è, come funziona e come investire nel settore

Niccolò Ellena

28 Maggio 2023 - 15:55

Attraverso il machine learning è possibile insegnare ai computer come apprendere informazioni dai dati e a migliorare gradualmente con l’esperienza. Vediamo come funziona e come investire nel settore.

Machine learning: cos’è, come funziona e come investire nel settore

Nonostante oggi si parli molto di intelligenza artificiale, per molte persone il concetto di machine learning è ancora completamente sconosciuto.

Comprendere cos’è il machine learning e come funziona è fondamentale, specialmente per chi ha interesse ad investire nel settore. Naturalmente, capire questi aspetti non è sufficiente per poter fare affari profittevoli con il machine learning, tuttavia rappresenta un primo passo che è fondamentale compiere.

Cos’è il machine learning

Il machine learning, o apprendimento automatico, è una branca dell’intelligenza artificiale che si occupa di addestrare i computer a imparare dai dati senza essere esplicitamente programmati.

In altre parole, è un metodo che consente alle macchine di fare esperienza e migliorare le prestazioni attraverso l’analisi delle informazioni che vengono loro fornite.

Nel machine learning gli algoritmi - che rappresentano il motore principale - vengono “allenati” per classificare oggetti, individuare pattern, fare previsioni e prendere decisioni vantaggiose.

Come funziona il machine learning

Nel machine learning esistono quattro tipi di apprendimento diversi: supervisionato, non supervisionato, semi-supervisionato e rinforzato.

1) Apprendimento supervisionato

Questo è il primo dei quattro modelli di machine learning. Con l’apprendimento supervisionato la macchina riceve un set di dati già etichettati come input e output e inizia ad analizzarli attraverso gli algoritmi per ricavare le relazioni che ci sono tra essi. Una volta terminato l’addestramento, se si fornisce alla macchina un input simile a quelli usati in precedenza, dovrebbe essere in grado di fornire un output coerente.

2) Apprendimento non supervisionato

L’apprendimento non supervisionato mette a disposizione della macchina solamente un set di dati, alcuni non etichettati e alcuni etichettati come input.

A questo punto sta a lei fornire degli output coerenti e ricavare attraverso gli algoritmi le relazioni presenti. Questo metodo di apprendimento è particolarmente utile quando si ha un grande set di dati e si vuole cercare di scoprire nuove relazioni tra i dati di cui non si è a conoscenza.

3) Apprendimento semi-supervisionato

Questo modello di machine learning si colloca a metà tra quello supervisionato e quello non supervisionato. In questo modello, l’algoritmo dell’apprendimento semi-supervisionato dà alla macchina l’istruzione di analizzare i dati etichettati per rilevare le caratteristiche che potrebbero essere presenti anche nei dati non etichettati.

4) Apprendimento rinforzato o per rinforzo

Rispetto agli altri modelli di machine learning questo è diverso, poiché non si basa sul mettere in associazione dati etichettati e non etichettati. L’apprendimento rinforzato ha l’obiettivo di realizzare agenti autonomi capaci di scegliere quali sono le azioni da compiere per raggiungere determinati obiettivi tramite interazione con l’ambiente in cui sono immersi.

Ad ogni azione compiuta la macchina riceve un feedback, positivo o negativo. Se questo è positivo, la macchina memorizzerà questo comportamento, in caso contrario cercherà una nuova soluzione. Con il procedere dell’allenamento, la macchina dovrebbe diventare sempre più autonoma, fino a diventare indipendente.

Le applicazioni del machine learning

Una volta compreso come vengono addestrate le macchine attraverso il machine learning è possibile spiegare quali sono alcune delle applicazioni possibili. Purché questa tecnologia sembri particolarmente complessa e avanzata, è fondamentale capire che fa parte della vita di ognuno di noi, in maniera più o meno consapevole.

Un esempio di apprendimento supervisionato si ha con il riconoscimento e la classificazione delle immagini. Immaginiamo per esempio di dover classificare animali che stanno su due o quattro zampe in base a delle immagini. I dati di addestramento dovrebbero essere etichettati correttamente per individuare se un animale sta su due o quattro zampe. Dopodiché la macchina sarà in grado di procedere in maniera autonoma.

Abbiamo a che fare con l’apprendimento non supervisionato ogni volta che ci interfacciamo con dei sistemi di raccomandazione, come quelli sui siti di e-commerce. In particolare, in base alle nostre ricerche, i sistemi possono suggerirci anche altri prodotti che sono stati acquistati da persone che hanno cercato qualcosa di simile.

Per quanto riguarda l’apprendimento semi-supervisionato, uno degli esempi di applicazione più popolare ha a che fare con la rilevazione delle frodi nelle transazioni finanziarie. La macchina infatti, grazie all’allenamento effettuato su una serie di dati etichettati è in grado di ricavare dei pattern con i quali rintracciare eventuali possibili frodi nel settore. Qualora ciò avvenga, la macchina può far scattare un allarme che metta le persone in condizione di fare i dovuti approfondimenti.

Questo tipo di apprendimento presenta anche dei rischi, infatti, se i dati con cui si è allenata la macchina sono errati, questa rischia di ripetere i medesimi errori anche nei dati non etichettati.

L’addestramento per rinforzo, infine, viene utilizzato per addestrare le automobili dotate di sistemi avanzati di assistenza alla guida. Grazie all’allenamento, queste automobili possono apprendere quali siano le condizioni migliori per effettuare una manovra, come ad esempio un cambio di corsia oppure un sorpasso.

Come investire nel machine learning?

Come abbiamo visto, il machine learning ricopre un ruolo sempre più importante nel mondo tecnologico odierno. Grazie ad esso infatti, le aziende possono creare modelli predittivi o agenti autonomi e di conseguenza migliorare il business.

Per investire in questo settore è innanzitutto fondamentale avere ben chiaro come questo funziona e quali sono le leggi che lo regolano.

Una volta fatto questo è possibile mettersi alla ricerca di aziende, anche startup, che lo applicano, puntando sulla loro quotazione azionaria.

Dal momento che il settore del machine learning sta vivendo un momento di grande popolarità, non è difficile trovare delle realtà che puntino su di esso per realizzare dei modelli predittivi o degli agenti autonomi all’avanguardia.

Dopo il processo di ricerca delle società in cui si intende investire è fondamentale assicurarsi che queste siano solide e che la soluzione che offrono abbia un mercato di sbocco. Per trovare delle realtà promettenti in cui investire è possibile rivolgersi anche alle università o agli incubatori, che spesso accolgono questo tipo di realtà innovative.

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