{"id":3753,"date":"2023-11-08T15:54:51","date_gmt":"2023-11-08T14:54:51","guid":{"rendered":"https:\/\/www.dotenv.it\/non-categorizzato\/apprendimento-automatico-introduzione-al-machine-learning"},"modified":"2024-06-14T11:29:53","modified_gmt":"2024-06-14T09:29:53","slug":"apprendimento-automatico-machine-learning","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.dotenv.it\/it\/blog\/apprendimento-automatico-machine-learning","title":{"rendered":"Apprendimento automatico: introduzione al Machine Learning"},"content":{"rendered":"<p>L\u2019apprendimento automatico \u00e8 alla base di quello che oggi conosciamo come<b>\u00a0Machine Learning<\/b>. Tutto nasce dalla teoria in base alla quale i computer possano imparare ad eseguire compiti specifici senza programmazione, ma attraverso l\u2019utilizzo di<b> <\/b><a href=\"https:\/\/www.dotenv.it\/it\/blog\/algoritmi-nella-nostra-quotidianita\" target=\"_self\" rel=\"noopener\"><b>algoritmi<\/b><\/a><b> <\/b>che permettano loro di apprendere e riconoscere i dati.<\/p>\n<p>Vediamo ora come funziona il machine learning nello specifico e che applicazioni ha in concreto.<\/p>\n<h2><b>In cosa consiste il Machine Learning?<\/b><\/h2>\n<p><strong>Il Machine Learning (ML) \u00e8 un ramo dell&#8217;intelligenza artificiale che consente ai computer di imparare e migliorare senza essere esplicitamente programmati.<\/strong> Consente ai computer di apprendere da dati esistenti e di utilizzare queste informazioni per prendere decisioni o eseguire azioni in futuro.<\/p>\n<p>Il Machine Learning si basa su un&#8217;ampia gamma di algoritmi che consentono ai computer di apprendere da dati. Questi algoritmi possono essere suddivisi in due categorie principali:<\/p>\n<ul>\n<li><b>Apprendimento supervisionato:<\/b>\u00a0ossia 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.<\/li>\n<li><b>Apprendimento non supervisionato:<\/b>\u00a0in 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.<\/li>\n<\/ul>\n<h2><b>La base dell\u2019apprendimento del Machine Learning: la ripetitivit\u00e0<\/b><\/h2>\n<p>L\u2019aspetto pi\u00f9 importante del machine learning \u00e8 la <b>ripetitivit\u00e0<\/b>: pi\u00f9 la macchina \u00e8 esposta ai dati, pi\u00f9 ha possibilit\u00e0 di apprenderli, studiarli e assimilarli in modo autonomo, potenziando la capacit\u00e0 di comprensione e l\u2019esattezza della risposta. I computer imparano quindi dallo storico delle elaborazioni, producendo risultati fino ad essere in grado di prendere decisioni affidabili e replicabili.<\/p>\n<p><b>L\u2019apprendimento automatico\u00a0presenta molteplici applicazioni di uso quotidiano<\/b>: un\u2019applicazione classica che tutti conosciamo \u00e8 quella del\u00a0riconoscimento vocale\u00a0di cui sono dotati gli smartphone e che permettono di attivare comandi tramite la propria voce. Allo stesso modo funzionano le\u00a0applicazioni di domotica.<\/p>\n<p>Un altro esempio \u00e8 il continuo ritrovare in rete prodotti o servizi precedentemente cercati: le aziende possono quindi realizzare proposte pubblicitarie legate agli interessi dell\u2019utente, che conosce tramite le ricerche da egli stesso effettuate.<\/p>\n<h2><b>Le sfide di DotEnv con il Machine Learning: un esempio<\/b><\/h2>\n<p>Utilizzare le tecnologie pi\u00f9 recenti modellandole alla necessit\u00e0 del cliente \u00e8 quello che in DotEnv ci impegniamo a fare. La vera sfida \u00e8 realizzare soluzioni software personalizzati, analizzando il caso d\u2019uso specifico, le necessit\u00e0 e le eventuali criticit\u00e0.<\/p>\n<p>Un esempio reale \u00e8 quello di un cliente che ha la necessit\u00e0 di ricevere un messaggio dai propri utenti per pubblicarlo poi sui social. La complessit\u00e0 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\u2019audio dell\u2019eventuale video non deve contenere parole sensibili.<\/p>\n<p>La prima sfida \u00e8 stata quella di immaginare tutto il processo applicativo e la scrittura dei casi d\u2019uso; si parte dall\u2019ascoltare la necessit\u00e0, 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\u2019applicativo per arrivare, infine, a creare dei task o compiti che ognuno di noi programmatori svolge per arrivare al prodotto finito.<\/p>\n<p>\u00c8 possibile caricare quindi un\u2019immagine o un breve video di qualche secondo da far analizzare al sistema, che risponder\u00e0 riportando ci\u00f2 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, pu\u00f2 anche individuare, tramite delle aree colorate, alcuni degli oggetti direttamente nella foto o nel video (in quest\u2019ultimo caso mostrandoli in tempo reale).<\/p>\n<p>Le applicazioni possono essere molteplici, per la <strong>capacit\u00e0 della macchina di imparare e restituire risultati con una velocit\u00e0 computazionale tale che permette di averli in tempo reale.<\/strong> Per noi, in DotEnv, questo ambito \u00e8 altamente sfidante e ci quotidianamente siamo concentrati sul potenziare le nostre competenze, imparando anche da casi studio che sottopostici.<\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/www.dotenv.it\/it\/esperienze-dotenv\" target=\"_self\" rel=\"noopener\"><b>Scopri le nostre esperienze<\/b><\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>L\u2019apprendimento automatico \u00e8 alla base di quello che oggi conosciamo come\u00a0machine learning. Tutto nasce dalla teoria che i computer possono imparare ad eseguire compiti specifici senza programmazione, ma attraverso l\u2019utilizzo di algoritmi che permettono ai computer di apprendere e riconoscere i dati.<\/p>\n<p>Il Machine Learning \u00e8 una tecnologia abbinata all\u2019intelligenza artificiale (AI), un termine che si riferisce a sistemi o macchine che imitano l\u2019intelligenza umana, anche se i due termini non hanno lo stesso significato. Si pu\u00f2 dire in generale che il machine learning sia un ramo dell\u2019AI, che a sua volta includa anche altre tecnologie.<\/p>\n<p>Vediamo meglio come funziona il machine learning e che applicazioni ha in concreto nella vita reale.<\/p>\n","protected":false},"author":13,"featured_media":3541,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[18,22],"tags":[],"class_list":["post-3753","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-blog","category-soluzioni-software"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.dotenv.it\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/3753","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.dotenv.it\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.dotenv.it\/it\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.dotenv.it\/it\/wp-json\/wp\/v2\/users\/13"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.dotenv.it\/it\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=3753"}],"version-history":[{"count":3,"href":"https:\/\/www.dotenv.it\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/3753\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":4496,"href":"https:\/\/www.dotenv.it\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/3753\/revisions\/4496"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.dotenv.it\/it\/wp-json\/wp\/v2\/media\/3541"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.dotenv.it\/it\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=3753"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.dotenv.it\/it\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=3753"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.dotenv.it\/it\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=3753"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}