Introduzione all’apprendimento automatico: che cos’è?
Pensa a come stai utilizzando il tuo computer in questo momento. Probabilmente sei online, forse hai aperto un programma di Microsoft Office, magari oggi hai inviato un'e-mail. I computer svolgono queste e centinaia di altre funzioni ogni volta che vengono accesi e lo fanno utilizzando principi di funzionamento chiamati algoritmi.
Gli algoritmi sono istruzioni chiare e ben progettate che indicano a un computer come eseguire un'attività. Tradizionalmente, questi algoritmi vengono scritti e sviluppati da programmatori umani, o "coder". Tuttavia, l’apprendimento automatico è un concetto rivoluzionario in cui i programmatori insegnano ai computer a programmarsi da soli. Ciò consente ai computer di acquisire dati, per poi imparare da essi, migliorarsi e agire sulla base di tali dati senza essere stati esplicitamente programmati per farlo.
Perché applicare l’apprendimento automatico?
Il processo di sviluppo degli algoritmi rappresenta un collo di bottiglia nella programmazione, poiché la capacità di programmazione umana è limitata. I computer, invece, dispongono di potenti capacità di riconoscimento dei modelli, che consentono loro di analizzare i dati e creare i propri algoritmi molto più rapidamente di quanto possa fare un essere umano.
È qui che entra in gioco l’apprendimento automatico. L’apprendimento automatico conferisce ai computer la capacità di creare algoritmi e programmi in grado di apprendere dai dati e di formulare previsioni utilizzando gli stessi.
Come utilizziamo i dati e l’apprendimento automatico per l’analisi degli spruzzi
I dati che immettiamo in questi percorsi di machine learning sono importanti e vengono definiti “fonte di dati”. La qualità, la frequenza e la durata della fonte di dati influiscono sul successo di un progetto di machine learning tanto quanto gli algoritmi stessi. Pertanto, è essenziale identificare i dati correlati alla variabile che vogliamo prevedere o al programma che vogliamo creare. Ma qual è esattamente la variabile che vogliamo prevedere? Nei servizi di analisi e ricerca sugli spruzzi, i test sulla dimensione delle gocce rappresentano quasi un terzo dei nostri servizi di analisi. Possiamo quindi creare un programma di apprendimento automatico che preveda o stimi la dimensione delle gocce?
In poche parole: sì. Abbiamo individuato un utile strumento software che ci aiuta a decidere quali algoritmi e, di conseguenza, quali fonti di dati soddisfano le nostre esigenze. Questa è la sfida principale di qualsiasi progetto di machine learning: identificare i punti dati salienti da sfruttare e poi ottenere il maggior numero possibile di dati. I programmi di apprendimento automatico funzionano al meglio con tantissimi… ma davvero tantissimi dati di qualità. Addestrare e affinare questi punti dati aiuterà i nostri programmi ad apprendere e a generare risultati più accurati e precisi.
Questo è solo l’inizio. L’apprendimento automatico apre numerose possibilità in ogni ambito, dalla previsione delle prestazioni degli ugelli di spruzzatura al miglioramento dell’ottimizzazione dei sistemi e della risoluzione dei problemi, fino all’intelligenza artificiale a tutti gli effetti.
In che modo l’apprendimento automatico influenzerà le vostre operazioni quotidiane? Come pensate di sfruttare l’apprendimento automatico oggi? Se desiderate approfondire l’argomento, contattateci o raggiungetemi direttamente su LinkedIn.