Intelligenza Artificiale (AI): Capire il Machine Learning

Capire il Machine Learning: in questo articolo cercherò di fornirti una panoramica introduttiva sull’Intelligenza Artificiale (IA) e il Machine Learning (ML), esplorando come funzionano, perché sono utili e come applicarli in vari contesti aziendali.

Sono Riccardo Grassi, CEO di Mare Consulting, esperto in marketing, turismo e grande studioso di tutta la tecnologia digitale. Da tempo, studiamo l’AI e ora abbiamo deciso di iniziare un percorso su come funziona.

In questo articolo descriverò i diversi modelli di machine learning (supervisionato, non supervisionato, rinforzo) e l’importanza di preparare correttamente i dati per ottenere modelli precisi.

Inoltre capiremo le opzioni disponibili per implementare il ML nelle aziende, dai modelli pre-addestrati ai sistemi personalizzati, enfatizzando l’importanza di avere obiettivi chiari e dati di qualità.

Indice dell’articolo:

1. Introduzione all’Intelligenza Artificiale (IA) e al Machine Learning (ML)
   • Cos’è l’IA
   • Cos’è il Machine Learning e la sua relazione con l’IA
2. Come Funziona il Machine Learning?
   • Apprendimento dagli esempi
   • Identificazione di trend e pattern
   • Fare previsioni
   • Il ruolo dei dati
3. Perché Utilizzare il Machine Learning?
   • Applicazioni reali
   • Vantaggi rispetto alla programmazione tradizionale
4. Tipi di Modelli di Machine Learning
   • Apprendimento Predittivo vs. Generativo
   • Apprendimento Supervisionato
   • Apprendimento Non Supervisionato
   • Apprendimento per Rinforzo
5. Preparare i Dati per il Machine Learning
   • L’importanza della preparazione dei dati
   • Il sistema R.A.T.E. per la validità dei dati
   • Strumenti per la pulizia dei dati
6. Come Utilizzare il Machine Learning nella Tua Azienda
   • Strumenti di IA facilmente accessibili
   • Modelli “as a service” (API)
   • Adattare modelli esistenti con approcci no/low code
   • Sviluppo personalizzato
7. Considerazioni Chiave Prima di Iniziare
   • Obiettivi definiti e misurabili
   • Disponibilità e qualità dei dati
   • Costi e risorse

1. Introduzione all’Intelligenza Artificiale (IA) e al Machine Learning (ML)

• L’obiettivo di questo articolo è fornire un’introduzione accessibile ai principi base dell’IA e del machine learning.

• L’Intelligenza Artificiale (IA) si riferisce ai computer e alle macchine che riescono a ragionare, apprendere e agire in modi che normalmente richiederebbero l’intelligenza umana. Questo include la capacità di analizzare grandi quantità di dati non gestibili manualmente. L’IA è un termine ampio e generico.

• Il Machine Learning (ML) è un sottocampo dell’IA. È il modo in cui le macchine apprendono. Il machine learning fornisce ai computer l’abilità di apprendere senza essere programmati in modo specifico. Richiede grandi quantità di dati e potenza di calcolo, utilizzando algoritmi e modelli statistici per apprendere, fare previsioni o prendere decisioni basate sui dati. Il machine learning costituisce una parte importante dell’IA e molti sistemi basati sull’IA utilizzano processi di machine learning.

2. Come Funziona il Machine Learning?

• Il machine learning funziona in modo simile a come i bambini imparano a riconoscere leoni e tigri. Attraverso l’osservazione di esempi e il feedback, imparano a distinguere le caratteristiche.

• I sistemi di machine learning passano in rassegna un gran numero di esempi per trovare trend e pattern. L’IA utilizza questi insight per fare previsioni su nuovi esempi, basandosi su ciò che impara dagli esempi piuttosto che seguendo un insieme di regole predefinite.

• In breve, il machine learning è un sistema che impara gradualmente a fare previsioni utili. La chiave di tutto sono i dati: il machine learning ha bisogno di moltissimi dati per scoprire le connessioni e le correlazioni.

• Il processo tipicamente include la raccolta ed elaborazione dei dati per garantirne la qualità, l’addestramento e la valutazione del sistema di machine learning, dopodiché il sistema può fare previsioni efficaci. Più il sistema lavora con i dati, più si evolve e migliora continuamente.

3. Perché Utilizzare il Machine Learning?

• Il machine learning viene utilizzato in molti modi al giorno d’oggi, potenziando i chatbot dei servizi clienti, suggerendo cosa guardare su piattaforme di streaming e aiutando persino i medici a identificare le patologie analizzando le radiografie.

• Esempi di applicazioni includono Google Voli che stima le emissioni di anidride carbonica, Google Foto con la “gomma magica” per rimuovere elementi indesiderati dalle foto, e Gmail con la funzione di scrittura intelligente.

• Senza il machine learning, un programmatore dovrebbe scrivere codice complesso per analizzare manualmente i dati, un processo lungo e che non migliorerebbe senza nuove aggiunte di codice.

• Attraverso il machine learning, un’app può imparare a consigliare prodotti stagionali nei periodi di acquisto, migliorando le vendite e la fidelizzazione dei clienti. Il modello di machine learning continua ad apprendere e migliorare con nuovi dati.

4. Tipi di Modelli di Machine Learning

• Il machine learning è un termine ampio che si riferisce a diversi tipi di modelli. La scelta del modello dipende dalla funzione che si vuole far svolgere all’IA.

• Le due funzioni principali sono quella predittiva, dove il sistema mira a fare previsioni su eventi futuri basandosi su dati storici, e quella generativa, utilizzata per creare dati nuovi come testi, immagini o musica.

Esistono tre tipi principali di apprendimento per addestrare i modelli:

• • Apprendimento Supervisionato: I modelli vengono addestrati su dataset di dati etichettati. Ad esempio, immagini di muffin e cani etichettate come tali. L’obiettivo è che il modello impari a classificare nuove immagini. È utile quando l’obiettivo è chiaro e si ha un’idea precisa di cosa sia un risultato positivo.
  • Apprendimento Non Supervisionato: I modelli vengono addestrati su dataset di dati non etichettati per trovare pattern nei dati. Un esempio è trovare gruppi di clienti simili in base alla cronologia degli acquisti per personalizzare le promozioni. È utile quando si cercano pattern e correlazioni nei dati senza un’idea preconcetta del risultato.
  • Apprendimento per Rinforzo: I modelli vengono addestrati per tentativi ed errori, ricevendo premi per azioni che portano a risultati desiderati e penalità in caso contrario. Un esempio è addestrare un’IA a vincere una partita a scacchi o ottimizzare i suggerimenti di un’app di consegne di cibo. È utile quando l’IA deve addestrarsi da sola senza dati etichettati, simulando l’ambiente.

5. Preparare i Dati per il Machine Learning

• Preparare i dati in modo corretto è uno dei passaggi necessari per costruire un modello di machine learning. La quantità e la qualità dei dati sono fondamentali.

• Per assicurarsi che i dati siano validi, si può fare riferimento al sistema R.A.T.E.:
  • Rappresentativi: I dati non devono contenere anomalie insolite che potrebbero alterare i risultati.
  • Abbondanti: Serve una grande quantità di dati per addestrare un modello preciso. Problemi complessi richiedono più dati.
  • Tutelati (Affidabili): Bisogna garantire la precisione dei dati prima di utilizzarli.
  • Etici: I dati di addestramento devono essere utilizzati legittimamente, rappresentativi delle fasce demografiche target e resi anonimi.

• Esistono numerosi strumenti per la pulizia dei dati, come Dataprep di Trifacta su Google Cloud e OpenRefine. Anche i fogli di calcolo possono essere utili per attività semplici come la rimozione di duplicati. La gestione dei dati può richiedere molto tempo e risorse. Kaggle è una community online con molti dataset pubblici utilizzabili.

6. Come Utilizzare il Machine Learning nella Tua Azienda

Ci sono diversi modi per utilizzare il machine learning nella tua azienda, senza necessariamente costruire un sistema da zero:

• Strumenti di IA facilmente accessibili: Piattaforme come Gemini e ChatGPT permettono di ottenere risultati tramite prompt testuali, ideali per principianti e per attività come la stesura di testi. Tuttavia, non bisogna fornire informazioni riservate a questi strumenti.

• Modelli “as a service” (API): Si tratta di modelli pre-addestrati che possono essere integrati in applicazioni esistenti tramite API. Esempi includono Amazon Rekognition e l’API Natural Language di Google per analizzare il sentiment di testi. Sono utili con budget limitato e pochi dati, ma potrebbero essere meno precisi di soluzioni personalizzate.

•  Adattare modelli esistenti con approcci no/low code: Questi strumenti permettono di creare modelli di machine learning senza scrivere codice (no-code) o scrivendone solo una parte (low-code), spesso con interfacce grafiche intuitive. L’API Google Vision per il riconoscimento delle immagini è un esempio no-code. Questa opzione è più economica e rapida dello sviluppo da zero, ma potrebbe offrire meno personalizzazione. Strumenti come AutoML, Vertex App Builder di Google e Datarobot rientrano in questa categoria.

• Sviluppo personalizzato: Costruire il proprio modello di machine learning richiede risorse elevate, costi significativi e molti dati. È necessario assumere data scientist e software engineer. Questa opzione offre il controllo completo e potenzialmente una maggiore precisione, ed è giustificata solo se può fornire un vantaggio competitivo significativo all’azienda.

7. Considerazioni Chiave Prima di Iniziare

• Prima di decidere di utilizzare il machine learning, è fondamentale stabilire obiettivi definiti e misurabili per il progetto. Ad esempio, nel caso di un chatbot per il servizio clienti, è importante capire le esigenze comunicative dei clienti. Il successo del chatbot può essere misurato osservando come gestisce le interazioni.

• È necessario assicurarsi di avere dati sufficienti e di buona qualità, con un team in grado di comprenderli e gestirli. Servono almeno alcune migliaia di dati, e problemi complessi ne richiedono molti di più.

• Bisogna considerare i costi di archiviazione, calcolo e manutenzione costante. È importante valutare se costruire un sistema da zero o utilizzare approcci alternativi con un investimento minore.

• In sintesi, il machine learning è un sistema che impara a fare previsioni basandosi su grandi quantità di dati. La qualità e la quantità dei dati determinano l’utilità delle previsioni. Creare e gestire modelli può richiedere molte risorse. Prima di iniziare, assicurati di avere chiari il problema da risolvere e i dati disponibili.

FAQ Domande Frequenti su AI e Machine Learning

🔗 Linkipedia – Machine Learning e AI

• Cos’è l’Intelligenza Artificiale (IA) – Google AI
• Cos’è il Machine Learning (ML) – Google Cloud
• Tipi di Machine Learning (supervisionato, non supervisionato, rinforzo) – Google Cloud
• Machine Learning vs AI – Google AI Blog
• Data preparation e pulizia dei dati – Google Cloud Dataprep
• AutoML e strumenti no/low code – Google AutoML
• Riconoscimento immagini – Google Cloud Vision AI
• Natural Language Processing – Google Cloud NLP
• AI responsabile ed etica – Google Responsible AI
• Dataset pubblici per il Machine Learning – Google Dataset Search

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