Machine learning, che cos'è e dove si applica? | Ingegneri.info

Machine learning, che cos’è e dove si applica?

Perchè il Machine learning o "apprendimento automatico" e l'AI stanno diventando così importanti per le aziende? Da Google, al marketing, alla sanità ecco i campi in cui si possono applicare

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Macchine intelligenti che ‘imparano’ e migliorano le proprie funzionalità. È questo il concetto alla base del Machine learning, termine sempre più diffuso tra le aziende che si occupano di innovazione. L’esempio perfetto è Google. Il colosso di Mountain View  ha recentemente annunciato di voler puntare ancora di più sul business degli annunci pubblicitari ‘smart’. La società ha presentato una nuova serie di strumenti che sfruttano il machine learning per aiutare gli inserzionisti a raggiungere il loro target ideale. Tra questi il “Responsive search ads” che da una combinazione di parole compone un annuncio perfetto in automatico. Con risultati incredibili: Google ha osservato che, in media, gli annunci realizzati con questo sistema ottengono il 15 per cento di click in più.

La definizione di Machine learning e le prime applicazioni

Ma che cos’è esattamente il machine learning? E perchè sta diventando così importante per  le aziende? Si tratta nella pratica di ‘apprendimento automatico’ e nasce dalla teoria secondo cui i computer possono apprendere compiti specifici senza essere programmati per farlo, grazie al riconoscimento di schemi tra i dati. A coniare il termine nel 1959 fu Arthur Lee Samuel, scienziato americano pioniere nel campo dell’Intelligenza Artificiale. Oggi gli ambiti di applicazione del Machine Learning sono i più vari sia in azienda che fuori. Un esempio che ogni giorno impatta sulla nostra quotidianità è quello dei motori di ricerca. In genere a fronte dell’immissione di una o più parole chiave, Google e affini, offrono liste di risultati, le cosiddette Search Engine Results Page (Serp) ovvero algoritmi di Machine Learning. In altre parole danno come output informazioni ritenute attinenti alla ricerca effettuata e possono farlo in base all’analisi di schemi, modelli e strutture nei dati.

Tra medicina e e-learning, il futuro è delle macchine intelligenti

Oltre al marketing e ai motori di ricerca, uno degli ambiti di applicazione del Machine learning è quello della formazione e in particolar modo dell’e-learning. La tecnologia consente, ad esempio, di creare corsi di formazione personalizzati per individuo o per gruppi e migliorare l’offerta formativa customizzandola in tempo reale. Un modo per smussare la fatica di mettersi sui libri o al pc.

C’è poi l’ambito sanitario in cui avere macchine intelligenti può fare un’enorme differenza. Tra gli esempi di Machine Learning è giusto ricordare l’ambito della medicina predittiva. Qui gli algoritmi dei pc imparano a fare previsioni sempre più accurate per valutare i rischi di epidemie oppure per effettuare diagnosi di tumori o malattie rare in modo accurato e tempestivo.Il vantaggio è che con l’innovazione si risparmia tempo. Ibm ha calcolato che, per tenersi aggiornato, un epidemiologo dovrebbe studiare 167 ore a settimana.Utilizzando sistemi di intelligenza artificiale e Machine learning potrà invece analizzare ingenti moli di dati e setacciare la letteratura scientifica in poco tempo. E questo vale per  tutte le professioni che richiedono un aggiornamento continuo delle competenze: dall’ingegneria, alla giurisprudenza passando per qualsiasi ambito di ricerca. Dulcis in fundo ci sono poi interessanti applicazioni di Machine Learning a livello di riconoscimento vocale o identificazione della scrittura manuale. Due innovazioni che potrebbero modificare le modalità di tutela della privacy o addirittura le modalità di utilizzo del nostro home banking.

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