Machine Learning 101: cos'è?
Pensa a come stai usando il tuo computer in questo momento. Probabilmente sei online, potresti avere un programma di Microsoft Office aperto, potresti aver inviato un'e-mail oggi. I computer eseguono queste e centinaia di altre funzioni ogni volta che vengono accesi e lo fanno usando principi operativi chiamati algoritmi.
Gli algoritmi sono istruzioni chiare e ben progettate che dicono al computer come eseguire un compito. Tradizionalmente, questi algoritmi sono scritti e sviluppati da programmatori di computer umani, o codificatori. Tuttavia, l'apprendimento automatico è un concetto rivoluzionario in cui i programmatori insegnano ai computer a programmare se stessi. Questo permette ai computer di prendere i dati, poi imparare da, migliorare e agire su quei dati senza essere esplicitamente programmati per farlo.
Perché applicare l'apprendimento automatico?
Il processo di sviluppo degli algoritmi è un collo di bottiglia nella programmazione perché la potenza di programmazione umana è finita. I computer, però, hanno potenti capacità di riconoscimento dei modelli, che permette loro di esplorare i dati e creare i propri algoritmi molto più velocemente di quanto possa fare un uomo.
È qui che entra in gioco l'apprendimento automatico. L'apprendimento automatico dà ai computer la capacità di creare algoritmi e programmi che possono imparare e fare previsioni usando i dati.
Come stiamo usando i dati e l'apprendimento automatico per l'analisi dello spray
I dati che alimentiamo in questi percorsi di apprendimento automatico sono importanti e sono chiamati fonte di dati. La qualità, la frequenza e la durata della fonte di dati ha tanto a che fare con il successo di un progetto di apprendimento automatico quanto gli algoritmi stessi. Pertanto, è essenziale identificare i dati correlati alla variabile che vogliamo prevedere o al programma che vogliamo creare. Quindi, qual è esattamente la variabile che vogliamo prevedere? Nei servizi di analisi e ricerca Spray, i test sulle dimensioni delle gocce rappresentano quasi un terzo dei nostri servizi di test. Possiamo quindi creare un programma di apprendimento automatico che predica o stima la dimensione delle gocce?
In una semplice risposta - sì. Abbiamo identificato un utile strumento software che ci aiuta a decidere quali algoritmi e quindi quali fonti di dati soddisfano le nostre esigenze. Questa è la sfida principale di ogni progetto di apprendimento automatico: identificare i punti di dati salienti su cui fare leva e poi ottenere più dati possibili. I programmi di apprendimento automatico funzionano meglio con molti, molti... e molti dati di qualità. Insegnare e perfezionare questi punti dati aiuterà i nostri programmi ad imparare e a creare output più accurati e precisi.
Questo è solo l'inizio. L'apprendimento automatico apre molte possibilità per tutto, dalla previsione degli ugelli di spruzzatura a una migliore ottimizzazione del sistema e alla risoluzione dei problemi fino all'intelligenza artificiale vera e propria.
Che impatto avrà il machine learning sulle vostre operazioni quotidiane? Come pensate di sfruttare il machine learning oggi? Se volete discutere l'argomento in modo più approfondito, contattateci o connettetevi direttamente con me tramite LinkedIn.