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Apprendimento automatico: introduzione al Machine Learning

L’apprendimento automatico è alla base di quello che oggi conosciamo come Machine Learning. Tutto nasce dalla teoria in base alla quale i computer possano imparare ad eseguire compiti specifici senza programmazione, ma attraverso l’utilizzo di algoritmi che permettano loro di apprendere e riconoscere i dati.

Vediamo ora come funziona il machine learning nello specifico e che applicazioni ha in concreto.

In cosa consiste il Machine Learning?

Il Machine Learning (ML) è un ramo dell’intelligenza artificiale che consente ai computer di imparare e migliorare senza essere esplicitamente programmati. Consente ai computer di apprendere da dati esistenti e di utilizzare queste informazioni per prendere decisioni o eseguire azioni in futuro.

Il Machine Learning si basa su un’ampia gamma di algoritmi che consentono ai computer di apprendere da dati. Questi algoritmi possono essere suddivisi in due categorie principali:

  • Apprendimento supervisionato: ossia il computer viene fornito con un set di dati di input e output e utilizza quindi questi dati per imparare a generare output simili per nuovi input.
  • Apprendimento non supervisionato: in questo tipo di apprendimento, il computer viene fornito solo con un set di dati di input e utilizza questi dati per identificare modelli e relazioni tra i dati.

La base dell’apprendimento del Machine Learning: la ripetitività

L’aspetto più importante del machine learning è la ripetitività: più la macchina è esposta ai dati, più ha possibilità di apprenderli, studiarli e assimilarli in modo autonomo, potenziando la capacità di comprensione e l’esattezza della risposta. I computer imparano quindi dallo storico delle elaborazioni, producendo risultati fino ad essere in grado di prendere decisioni affidabili e replicabili.

L’apprendimento automatico presenta molteplici applicazioni di uso quotidiano: un’applicazione classica che tutti conosciamo è quella del riconoscimento vocale di cui sono dotati gli smartphone e che permettono di attivare comandi tramite la propria voce. Allo stesso modo funzionano le applicazioni di domotica.

Un altro esempio è il continuo ritrovare in rete prodotti o servizi precedentemente cercati: le aziende possono quindi realizzare proposte pubblicitarie legate agli interessi dell’utente, che conosce tramite le ricerche da egli stesso effettuate.

Le sfide di DotEnv con il Machine Learning: un esempio

Utilizzare le tecnologie più recenti modellandole alla necessità del cliente è quello che in DotEnv ci impegniamo a fare. La vera sfida è realizzare soluzioni software personalizzati, analizzando il caso d’uso specifico, le necessità e le eventuali criticità.

Un esempio reale è quello di un cliente che ha la necessità di ricevere un messaggio dai propri utenti per pubblicarlo poi sui social. La complessità sta nel fatto che le foto o i video non devono contenere materiale sensibile (nudo, armi, ecc), devono essere in linea e coerenti come risposta rispetto al messaggio inviato e l’audio dell’eventuale video non deve contenere parole sensibili.

La prima sfida è stata quella di immaginare tutto il processo applicativo e la scrittura dei casi d’uso; si parte dall’ascoltare la necessità, il vero bisogno per poi trasformarlo in un diagramma di flusso. Da esso si passa al suddividere in step la sequenza temporale di creazione dell’applicativo per arrivare, infine, a creare dei task o compiti che ognuno di noi programmatori svolge per arrivare al prodotto finito.

È possibile caricare quindi un’immagine o un breve video di qualche secondo da far analizzare al sistema, che risponderà riportando ciò che vede nei file caricati. Attraverso la demo, la macchina viene addestrata dal caricamento e impara giorno dopo giorno a categorizzare sempre meglio gli oggetti. Inoltre, proprio grazie a questo continuo migliorarsi, può anche individuare, tramite delle aree colorate, alcuni degli oggetti direttamente nella foto o nel video (in quest’ultimo caso mostrandoli in tempo reale).

Le applicazioni possono essere molteplici, per la capacità della macchina di imparare e restituire risultati con una velocità computazionale tale che permette di averli in tempo reale. Per noi, in DotEnv, questo ambito è altamente sfidante e ci quotidianamente siamo concentrati sul potenziare le nostre competenze, imparando anche da casi studio che sottopostici.

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