Ho seguito un corso introduttivo sul machine learning tramite MATLAB. Il corso pone le basi sui metodi di machine learning per i problemi di classificazione.
certificate-5Cos’è il machine learning ?
L’apprendimento automatico (nella letteratura anglosassone machine learning) è una branca dell’intelligenza artificiale che raccoglie metodi sviluppati negli ultimi decenni del XX secolo in varie comunità scientifiche. È stato sviluppato sotto diversi nomi quali: statistica computazionale, riconoscimento di pattern, reti neurali artificiali, filtraggio adattivo, teoria dei sistemi dinamici, elaborazione delle immagini, data mining, algoritmi adattivi, ecc. Utilizza metodi statistici per migliorare la performance di un algoritmo nell’identificare pattern nei dati. Nell’informatica, è una variante alla programmazione tradizionale nella quale in una macchina si predispone l’abilità di apprendere dai dati in maniera autonoma, senza istruzioni esplicite.
Arthur Samuel, che coniò il termine nel 1959, in linea di principio identifica due approcci distinti. Il primo metodo, indicato come rete neurale, sviluppa macchine ad apprendimento automatico per impiego generale. Il comportamento è appreso da una rete di commutazione connessa casualmente, con una routine di apprendimento basata su ricompensa e punizione (apprendimento per rinforzo). Il secondo metodo, più specifico, consiste nel riprodurre l’equivalente di una rete altamente organizzata progettata per imparare solo attività specifiche. La seconda procedura, che necessita di supervisione e richiede la riprogrammazione per ogni nuova applicazione, è molto più efficiente dal punto di vista computazionale.
Applicazioni
Inoltre, il machine learning è strettamente legato al riconoscimento di pattern e alla teoria computazionale dell’apprendimento. Dunque esplora lo studio e la costruzione di algoritmi che possano apprendere da un insieme di dati e fare delle predizioni su questi. Quindi costruisce in modo induttivo un modello basato su dei campioni. L’apprendimento automatico viene allora impiegato in quei campi dell’informatica nei quali progettare e programmare algoritmi espliciti è impraticabile.
Allora tra le possibili applicazioni citiamo il filtraggio delle email, l’individuazione di intrusioni in una rete, il riconoscimento ottico dei caratteri, i motori di ricerca. L’apprendimento automatico è collegato, e spesso si sovrappone, alla statistica computazionale, che si occupa dell’elaborazione di predizioni tramite l’uso di computer.
