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Indice
- Introduzione al Machine Learning
- Approcci al Machine Learning
- Applicazioni del Machine Learning
- Adattamento del Machine Learning in sistemi come ADR-flow
- Raccolta dei Dati
- Conclusione
Introduzione
Tradotto in italiano come “apprendimento automatico”, il machine learning è uno dei concetti più importanti e rivoluzionari dell’era moderna digitale. Questo campo dell’intelligenza artificiale ha la capacità di far imparare le macchine senza che esse siano programmate e lo fa attraverso algoritmi sofisticati.
A differenza della programmazione tradizionale, il machine learning si concentra appunto sullo sviluppo di algoritmi che saranno in grado poi di analizzare dei dati, prendere delle decisioni autonomamente e migliorare le prestazioni nel tempo.
Quanti tipi di approcci esistono?
Ci sono tre tipi di approcci diversi al machine learning e sono:
- Supervisionato: questo approccio prevede l’addestramento di un modello su un set di dati già etichettato, dove ogni esempio di input è associato a un’etichetta di output corretta. L’obiettivo è di insegnare al modello a prevedere l’etichetta corretta per nuovi dati non visti durante l’addestramento.
- Non supervisionato: in questo caso, il modello lavora con dati non etichettati, il che significa che gli esempi di input non sono associati a etichette specifiche. L’obiettivo qui è di scoprire pattern, correlazioni o cluster nascosti nei dati.
- Reinforcement learning: questo approccio si concentra sull’addestramento di modelli per prendere decisioni. Si basa su un processo di prova ed errore, in cui il modello interagisce con un ambiente per raggiungere un obiettivo. Riceve ricompense per azioni corrette e penalità per azioni errate, imparando nel tempo la strategia ottimale.
Dove si applica?
Il machine learning si applica in una vasta gamma di settori e campi di studi, offre soluzioni e miglioramenti significativi, ecco alcuni esempi:
- In medicina viene utilizzato per diagnosticare malattie, assistere alla scoperta di nuovi farmaci e identificare la predisposizione ad alcune patologie;
- Nell’ambito finanziario viene utilizzato per il rilevamento delle frodi e la previsione dei prezzi delle azioni;
- Nel settore dei trasporti il machine learning si utilizza per la creazione di veicoli autonomi, monitoraggio e ottimizzazione del traffico, gestione delle flotte e pianificazione delle rotte;
- È importante anche per il riconoscimento di immagini e video, trova infatti applicazione in settori come la sorveglianza e l’analisi delle immagini satellitari.
Lo si può utilizzare con un sistema come ADR-Flow?
L’adattamento del machine learning a un sistema automatico di riconoscimento dei difetti come ADR-Flow comporta diverse fasi di sviluppo e addestramento del modello.
Anzitutto, bisogna raccogliere un ampio set di dati contenente delle immagini o altri tipi di dati rappresentativi che possano dare informazioni sui difetti da riconoscere, all’interno di questo set devono esserci anche immagini dell’oggetto in questione sano ed è importante etichettare i dati indicando la presenza di difetti o meno. Si passa poi all’addestramento del modello che impara a riconoscere le caratteristiche dell’oggetto dal set di dati raccolto, l’addestramento può richiedere l’utilizzo di algoritmi di ottimizzazione per regolare i pesi e i parametri del modello al fine di minimizzare gli errori di classificazione. Dopo essere stato addestrato, il modello viene valutato nella sua accuratezza, se supera il test può essere implementato nel sistema automatico di riconoscimento dei difetti.
La raccolta dei dati
Il machine learning richiede una grande quantità di dati per addestrare gli algoritmi e questo solleva grandi preoccupazioni per la privacy. Spesso, l’utente medio è ignaro della grande quantità dei dati personali che comunica giornalmente a internet, a partire dal riconoscimento facciale. Come mai accade? Perché spesso i testi di trattamenti per la privacy sono lunghissimi e non tutti leggono fino in fondo cosa vi è scritto, la conseguenza finale è che non viene raggiunto l’obiettivo di informare l’utente. Per quanto riguarda il software ADR-flow invece, il problema della mancata privacy è assolutamente da escludere, poiché il machine learning in questione, utilizza dati su oggetti inanimati. Utilizzando algoritmi di apprendimento automatico, è possibile infatti classificare gli oggetti in base alle loro caratteristiche visive. Un modello quindi può essere addestrato per riconoscere veicoli e oggetti di uso comune. Inoltre, i dati provenienti da sensori o dispositivi di monitoraggio possono essere utilizzati per identificare anomalie.
In conclusione
Il machine learning è un campo in rapida evoluzione ed è uno strumento potente che ha trasformato numerosi settori. Attraverso l’uso di algoritmi sofisticati e l’analisi dei dati, il machine learning permette quindi di estrarre informazioni significative e prendere decisioni intelligenti.
