Ci sono 4 miti su machine learning e intelligenza artificiale di cui dobbiamo parlare

Utilizzando algoritmi e modelli statistici, il machine learning è un sottoinsieme dell’intelligenza artificiale (AI) che consente ai computer di migliorare nel tempo in una particolare attività. In questo caso, l’esperienza è il punto cruciale.

Si tratta di un campo sempre più importante con diverse applicazioni, che spaziano dall’identificazione del parlato e delle immagini al processo decisionale e all’elaborazione del linguaggio naturale. Finché ci sono dati accessibili per l’attività in questione, il machine learning può essere utilizzato per tutto.

La capacità del machine learning di migliorare e adattarsi automaticamente ai nuovi dati è uno dei suoi principali vantaggi. A causa della loro natura dinamica e complicata, i sistemi standard basati su regole potrebbero non essere adeguati in sistemi dinamici e complessi come quelli presenti nel settore sanitario, bancario e dei trasporti.

Inoltre, il machine learning ha il potenziale di aumentare notevolmente la produzione e l’efficienza in molti settori. Oltre che poter aprire le porte allo sviluppo di nuovi beni e servizi. Di conseguenza, è fondamentale che le organizzazioni, gli accademici e le persone comprendano e si mantengano aggiornati sull’argomento.

Attualmente esistono diverse idee sbagliate sul machine learning e l’intelligenza artificiale (AI) in generale. Proviamo a sfatarne alcuni tra i più diffusi.

Il primo falso mito: “Solo le grandi aziende tecnologiche e i ricercatori utilizzano il machine learning.”

Sebbene sia vero che le grandi aziende tecnologiche e gli istituti di ricerca abbiano storicamente impiegato il machine learning, esso viene attualmente utilizzato in numerosi settori e da persone con diversi livelli di competenza.

Il machine learning viene utilizzato nella finanza per identificare le frodi e prevedere i prezzi delle azioni. Altri utilizzi sono indirizzati verso la sanità per prevedere i risultati dei pazienti e nei trasporti per migliorare la sicurezza e ottimizzare i percorsi.

Viene impiegato anche in molti altri settori, tra cui la produzione, la vendita al dettaglio e il marketing, solo per citarne alcuni. Inoltre, oggi sono disponibili numerosi strumenti e risorse per imparare a conoscere il machine learning e l’intelligenza artificiale (AI). Oltre ad utilizzarlo nei propri progetti o nelle proprie aziende.

Seminari online, corsi e librerie open-source sono disponibili per consentire a coloro che non hanno alcuna esperienza precedente con il machine learning di iniziare.

Pertanto, anche se l’area del machine learning si sta sviluppando rapidamente ed è ancora complicata, sta diventando più accessibile e utile per un maggior numero di individui e aziende.

Falso mito 2: “Per l’efficacia del machne learning è necessaria una enorme quantità di dati”

Ai fini dell’addestramento dei modelli di apprendimento automatico, disporre di una grande quantità di dati può essere utile, se non fondamentale in certi casi. Il motivo è che un’ampio bagaglio di dati rende più facile per il programma riconoscere modelli e generalizzare a nuovi dati. Tuttavia, non è necessariamente obbligatorio disporre di un enorme set di infromazioni perché il machine learning possa avere successo.

Per sfruttare al meglio i set di dati limitati nel machine learning si può ricorrere a una serie di metodi. Essi consistono in:

• Pre-elaborazione dei dati. Le tecniche per migliorare la qualità dei dati e prepararli alla modellazione includono il ridimensionamento delle caratteristiche, la riduzione della dimensionalità e la rimozione del rumore.
• Selezione del modello. Potrebbe essere cruciale scegliere il tipo di modello adatto al lavoro e al set di dati. Gli alberi decisionali e i k-nearest neighbors sono due modelli che possono funzionare bene anche con una quantità inferiore di dati, poiché sono meno sensibili alle dimensioni del set di dati.
• Aumento della quantità di dati. L’aggiunta di ulteriori punti di dati, combinando quelli raccolti in precedenza, contribuisce ad ampliare il set di dati. A tal fine, i dati possono essere trasformati, ad esempio ruotando le foto o introducendo del rumore.
• Apprendimento per trasferimento. Una tecnica efficiente per utilizzare set di dati più piccoli consiste nel partire da un modello già addestrato e poi perfezionarlo su un nuovo set di dati.

In definitiva, un set di dati enorme non è necessariamente essenziale per il successo del machine learning. Ma di sicuro può essere utile. Il machine learning può essere applicato a set di dati più piccoli utilizzando i metodi e le metodologie appropriate.

Il terzo falso mito: “I modelli di apprendimento automatico sono opachi, difficili da comprendere e da interpretare.”

Sebbene alcuni modelli di apprendimento automatico possano essere complicati e difficili da leggere, esistono diverse strategie che possono essere utilizzate per comprendere e spiegare il loro funzionamento.

Una strategia è l’utilizzo della significatività delle caratteristiche. Una metrica che indica quanto ogni informazione in ingresso contribuisca alle previsioni del modello. Può essere utile per determinare le caratteristiche più cruciali e capire come influenzano l’output del modello.

L’utilizzo di immagini per comprendere il comportamento del modello è una strategia diversa. Può trattarsi di mostrare la struttura sottostante del modello, di tracciare un grafico dei valori previsti rispetto a quelli effettivi o di tracciare i limiti decisionali dei classificatori.Per analizzare e spiegare modelli sofisticati di apprendimento automatico, sono state sviluppate diverse strategie, tra cui:

• Spiegazioni locali interpretabili del modello (LIME). Questa tecnica produce giustificazioni semplici per le previsioni di qualsiasi classificatore a scatola nera.
• Massimizzazione dell’attivazione. Un determinato neurone o strato del modello viene attivato il più possibile utilizzando la tecnica della massimizzazione dell’attivazione.
• Utilizzando l’approccio SHapley Additive exPlanations (SHAP). Ad ogni caratteristica viene attribuito un valore di significatività in base a quanto influenza le previsioni del modello.

Nel complesso, per comprendere e spiegare il funzionamento dei modelli di apprendimento automatico si possono utilizzare diverse strategie. Nonostante alcune di esse possano essere sofisticate e difficili da interpretare.

L’ultimo falso mito: “L’intelligenza artificiale può essere sostituita dal machine learning”

Il machine learning ha la capacità di aumentare l’efficienza e automatizzare alcuni processi. Ma non può sostituire l’intelligenza umana. Almeno per molto, molto tempo. Gli algoritmi di machine learning sono creati per svolgere determinati compiti e compiere scelte basate su modelli di dati. Ma non hanno capacità di pensiero, ragionamento e comprensione neanche lontanamente simili a quelle umane.

Il machine learning può essere visto come uno strumento in grado di supportare e migliorare l’intelletto umano. Può essere utilizzato per esaminare enormi volumi di dati e individuare modelli e tendenze che le persone non vedrebbero subito.

Può anche essere utilizzato per automatizzare lavori ripetitivi. Dando alle persone più tempo per concentrarsi su lavori più impegnativi.

Creando suggerimenti o previsioni basati su modelli di dati, il machine learning può anche essere utilizzato per supportare e aiutare il processo decisionale umano. Tuttavia, alla fine, spetta alle persone dare un senso a queste conoscenze e intraprendere le azioni appropriate in base alla situazione.

In definitiva, anche se il machine learning ha il potenziale per influenzare e far progredire drasticamente molti aspetti della società. Il machine learning dovrebbe essere visto come uno strumento per integrare e rafforzare l’intelletto umano. Piuttosto che per sostituirlo.

Conclusioni

Infine, ma non per questo meno importante, il machine learning è un argomento in rapido sviluppo con diversi usi e vantaggi. Può essere utilizzato da persone con diversi livelli di competenza in vari settori e non è solo per le grandi aziende tecnologiche e i ricercatori.

Non è necessariamente necessario disporre di un enorme set di dati perché il machine learning sia efficace. È possibile utilizzare una serie di strategie per sfruttare al meglio set di dati più piccoli. Tuttavia, anche i modelli di machine learning più complicati possono essere interpretati e spiegati in vari modi.

Infine, è fondamentale tenere a mente che il machine learning è un supplemento e non un sostituto dell’intelletto umano. Tutti possono trarre beneficio dalla conoscenza del machine learning, indipendentemente dal fatto che gestiscano un’azienda, siano ricercatori o semplicemente curiosi dell’argomento. È quindi opportuno approfondire le conoscenze sul machine learning e tenersi al passo con i nuovi progressi del settore.