L'apprendimento automatico ha una vasta gamma di applicazioni nei settori finanziario, sanitario, del marketing e dei trasporti. Viene utilizzato per analizzare ed elaborare grandi quantità di dati, fare previsioni e automatizzare i processi decisionali, tra le altre attività.
In questo articolo, scopri le cinque caratteristiche chiave dell'apprendimento automatico che lo rendono un potente strumento per risolvere un'ampia gamma di problemi, dal riconoscimento di immagini e voce ai sistemi di raccomandazione e all'elaborazione del linguaggio naturale.
Che cos'è l'apprendimento automatico?
L'apprendimento automatico è un sottocampo dell'intelligenza artificiale (AI) che coinvolge il sviluppo di algoritmi e modelli statistici, che consentono ai computer di apprendere dai dati senza essere esplicitamente programmati. Costruire sistemi con la capacità di migliorare continuamente le proprie prestazioni su una determinata attività in base all'esperienza ottenuta dai dati a cui sono esposti è l'obiettivo dell'apprendimento automatico. Ciò si ottiene fornendo agli algoritmi un addestramento approfondito su enormi set di dati, che consente agli algoritmi di trovare schemi e connessioni nei dati.
- Apprendimento supervisionato: comporta l'addestramento di un modello su un set di dati etichettato, in cui viene fornito l'output corretto per ogni input. L'algoritmo utilizza queste informazioni per apprendere la relazione tra input e output e può quindi fare previsioni su dati nuovi e invisibili.
- Apprendimento senza supervisione: comporta l'addestramento di un modello su un set di dati senza etichetta in cui non viene fornito l'output corretto. L'algoritmo deve trovare da solo la struttura nei dati e viene tipicamente utilizzato per il clustering, la riduzione della dimensionalità e il rilevamento delle anomalie.
- Apprendimento per rinforzo: comporta l'addestramento di un agente a prendere decisioni in un ambiente in cui riceve feedback tramite premi o punizioni. L'algoritmo utilizza questo feedback per apprendere la migliore strategia per massimizzare i premi nel tempo.
5 caratteristiche chiave dell'apprendimento automatico
L'apprendimento automatico è diventato uno dei progressi tecnologici più importanti degli ultimi anni e ha avuto un impatto significativo su un'ampia gamma di settori e applicazioni. Le sue caratteristiche principali sono:
- Modellazione predittiva: i dati vengono utilizzati dagli algoritmi di machine learning per creare modelli che prevedono eventi futuri. Questi modelli possono essere utilizzati per determinare, tra le altre cose, il rischio di inadempienza di un prestito o la probabilità che un consumatore effettui un acquisto.
- Automazione: gli algoritmi di apprendimento automatico automatizzano il processo di ricerca di schemi nei dati, richiedendo un minore coinvolgimento umano e consentendo un'analisi più precisa ed efficace.
- Scalabilità: le tecniche di apprendimento automatico sono adatte per l'elaborazione di big data perché sono progettate per gestire enormi quantità di dati. Di conseguenza, le aziende possono prendere decisioni sulla base delle informazioni raccolte da tali dati.
- Generalizzazione: gli algoritmi per l'apprendimento automatico sono in grado di scoprire ampi schemi nei dati che possono essere utilizzati per analizzare dati nuovi e inesplorati. Anche se i dati utilizzati per addestrare il modello potrebbero non essere immediatamente applicabili all'attività da svolgere, sono utili per prevedere eventi futuri.
- Adattabilità: man mano che diventano disponibili nuovi dati, gli algoritmi di apprendimento automatico vengono creati per apprendere e adattarsi continuamente. Di conseguenza, possono migliorare le proprie prestazioni nel tempo, diventando più precise ed efficienti man mano che vengono resi disponibili più dati.
L'integrazione dell'apprendimento automatico e della tecnologia blockchain
L'integrazione dell'apprendimento automatico e della tecnologia blockchain è molto promettente per il futuro. Gli algoritmi di apprendimento automatico possono essere utilizzati per valutare i dati e generare previsioni basate su di essi utilizzando una piattaforma decentralizzata e sicura come il blockchain.
Una possibile area di utilizzo per questa integrazione è nel settore bancario, dove il carattere decentralizzato della tecnologia blockchain e la capacità di farlo vietare l'accesso non autorizzato ai dati sensibili può aiutare gli algoritmi di apprendimento automatico a rilevare le frodi e il riciclaggio di denaro in modo più efficiente.
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Anche l'apprendimento automatico e la tecnologia blockchain possono fare una differenza significativa gestione della catena di approvvigionamento. Mentre la tecnologia blockchain può essere utilizzata per fornire apertura e responsabilità nella catena di approvvigionamento, gli algoritmi di apprendimento automatico possono essere utilizzati per ottimizzare le operazioni della catena di approvvigionamento e prevedere la domanda.
La tecnologia blockchain può consentire la condivisione sicura e privata delle cartelle cliniche, mentre gli algoritmi di apprendimento automatico possono essere utilizzati per prevedere le epidemie e migliorare i risultati dei pazienti.
Il futuro dell'apprendimento automatico
Il futuro dell'apprendimento automatico dovrebbe essere caratterizzato da continui progressi negli algoritmi, nella potenza di calcolo e nella disponibilità dei dati. Man mano che l'apprendimento automatico diventa più ampiamente adottato e integrato in vari settori, ha il potenziale per avere un grande impatto sulla società in diversi modi.
Alcune delle principali tendenze e sviluppi nel futuro dell'apprendimento automatico includono:
- Aumento dell'automazione: man mano che gli algoritmi di apprendimento automatico progrediscono, saranno in grado di automatizzare una gamma più ampia di lavori, richiedendo meno input umano e aumentando la produttività.
- Esperienze più personalizzate: gli algoritmi di apprendimento automatico avranno la capacità di valutare e utilizzare enormi volumi di dati per offrire esperienze altamente personalizzate, come suggerimenti e annunci personalizzati.
- Giudizio migliorato: man mano che gli algoritmi di apprendimento automatico migliorano nel formulare giudizi e previsioni complicati, numerose aziende trarranno vantaggio da un processo decisionale più preciso ed efficiente.
- Progressi etici dell'intelligenza artificiale: man mano che l'apprendimento automatico diventa più comune, ci sarà una crescente enfasi nel garantire che sia sviluppato e utilizzato in modo etico e responsabile, con particolare attenzione alla salvaguardia della privacy e all'eliminazione dei pregiudizi nel processo decisionale.
- Collaborazione interdisciplinare: l'apprendimento automatico sarà sempre più utilizzato in collaborazione con altri campi, come le neuroscienze e la biologia, per promuovere nuove scoperte e progressi in tali aree.
Nel complesso, il futuro dell'apprendimento automatico è molto promettente e si prevede che continuerà a trasformare un'ampia gamma di settori, dalla finanza all'assistenza sanitaria, nei prossimi anni.
Fonte: https://cointelegraph.com/news/5-key-features-of-machine-learning