Machine Learning e Knowledge Discovery

Machine Learning

In italiano dovremmo tradurre Machine Learning come apprendimento automatico inteso come abilità delle macchine (intese come computer) di apprendere senza essere state esplicitamente e preventivamente programmate.

Detta in parole semplici: il Machine Learning permette ai computer di imparare dall’esperienza; c’è apprendimento quando le prestazioni del programma migliorano dopo lo svolgimento di un compito o il completamento di un’azione (anche errata, partendo dall’assunto che anche per l’uomo vale il principio “sbagliando si impara”).

Guardando il Machine Learning da una prospettiva informatica, anziché scrivere il codice di programmazione attraverso il quale, passo dopo passo, si “dice” alla macchina cosa fare, al computer vengono forniti solo dei set di dati inseriti in un generico algoritmo che sviluppa una propria logica per svolgere la funzione, l’attività, il compito richiesti.

Le applicazioni di Machine Learning sono già oggi molto numerose, alcune delle quali entrate comunemente nella nostra vita quotidiana senza che in realtà ce ne rendessimo conto.

Pensiamo per esempio all’utilizzo dei motori di ricerca: attraverso una o più parole chiave, questi motori restituiscono liste di risultati che sono l’effetto di algoritmi di Machine Learning con apprendimento non supervisionato (forniscono come output informazioni ritenute attinenti alla ricerca effettuata in base all’analisi di schemi, modelli, strutture nei dati).

Come accennato, i sistemi che si basano sull’apprendimento con rinforzo stanno alla base dello sviluppo delle auto a guida autonoma che, proprio attraverso il Machine Learning, imparano a riconoscere l’ambiente circostante (con i dati raccolti da sensori, GPS, ecc.) e ad adattare il loro “comportamento” in base alle specifiche situazioni che devono affrontare/superare.

Anche i cosiddetti sistemi di raccomandazione sfruttano il Machine Learning imparando dal comportamento e dalle preferenze degli utenti che navigano su siti web, piattaforme o applicazioni mobile; ne sono un esempio quelli che comunemente ci siamo abituati a vedere ed utilizzare sulle piattaforme di eCommerce come Amazon o di intrattenimento e accesso a contenuti come Netflix o Spotify.

Knowledge Discovery

La Knowledge Discovery invece, è il processo di scoperta di conoscenze utili da una raccolta di dati. Questa tecnica di data mining ampiamente utilizzata è un processo che include la preparazione e la selezione dei dati, la pulizia dei dati, l’integrazione delle conoscenze pregresse sui set di dati e l’interpretazione di soluzioni accurate dai risultati osservati.

Le principali aree di applicazione KDD comprendono marketing, rilevamento di frodi, telecomunicazioni e produzione.

Tradizionalmente, il data mining e la scoperta della conoscenza sono stati eseguiti manualmente. Con il passare del tempo, la quantità di dati in molti sistemi ha raggiunto dimensioni superiori a quelle del terabyte e non è più possibile mantenerla manualmente. Inoltre, per l’esistenza di successo di qualsiasi azienda, la scoperta di modelli sottostanti nei dati è considerata essenziale. Di conseguenza, sono stati sviluppati diversi strumenti software per scoprire dati nascosti e fare ipotesi, che formavano una parte dell’intelligenza artificiale.

Il processo KDD ha raggiunto il suo picco negli ultimi 10 anni. Attualmente ospita diversi approcci alla scoperta, tra cui l’apprendimento induttivo, le statistiche bayesiane, l’ottimizzazione della query semantica, l’acquisizione di conoscenze per sistemi esperti e la teoria dell’informazione. L’obiettivo finale è quello di estrarre conoscenze di alto livello dai dati di basso livello.

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