Le tecniche di machine learning sono necessarie per migliorare la precisione dei modelli predittivi. A seconda della natura del problema aziendale da affrontare, ci sono diversi approcci basati sul tipo e sul volume dei dati. In questa sezione, discutiamo le categorie di apprendimento automatico.

Apprendimento supervisionato

L’apprendimento supervisionato inizia tipicamente con un insieme stabilito di dati e una certa comprensione di come quei dati sono classificati. L’apprendimento supervisionato ha lo scopo di trovare modelli nei dati che possono essere applicati a un processo di analisi. Questi dati hanno caratteristiche etichettate che definiscono il significato dei dati. Per esempio, si può creare un’applicazione di apprendimento automatico che distingua tra milioni di animali, basandosi su immagini e descrizioni scritte.

Apprendimento non supervisionato

L’apprendimento non supervisionato è usato quando il problema richiede una quantità enorme di dati non etichettati. Per esempio, le applicazioni dei social media, come Twitter, Instagram e Snapchat, hanno tutte grandi quantità di dati non etichettati. Capire il significato dietro questi dati richiede algoritmi che classifichino i dati in base ai modelli o ai cluster che trovano.

L’apprendimento non supervisionato conduce un processo iterativo, analizzando i dati senza intervento umano. Viene utilizzato con la tecnologia di rilevamento dello spam via e-mail. Ci sono troppe variabili nelle email legittime e di spam perché un analista possa etichettare le email di massa non richieste. Invece, i classificatori ad apprendimento automatico, basati su clustering e associazione, sono applicati per identificare le email indesiderate.

Apprendimento per rinforzo

L’apprendimento per rinforzo è un modello di apprendimento comportamentale. L’algoritmo riceve un feedback dall’analisi dei dati, guidando l’utente verso il risultato migliore. L’apprendimento per rinforzo differisce da altri tipi di apprendimento supervisionato, perché il sistema non viene addestrato con il set di dati campione. Piuttosto, il sistema impara attraverso prove ed errori. Perciò, una sequenza di decisioni di successo avrà come risultato che il processo sarà rinforzato, perché risolve meglio il problema a portata di mano.

L’apprendimento profondo

L’apprendimento profondo è un metodo specifico di apprendimento automatico che incorpora reti neurali in strati successivi per imparare dai dati in modo iterativo. L’apprendimento profondo è particolarmente utile quando si cerca di imparare modelli da dati non strutturati.

Le reti neurali complesse di apprendimento profondo sono progettate per emulare il funzionamento del cervello umano, così i computer possono essere addestrati ad affrontare astrazioni e problemi poco definiti. Il bambino medio di cinque anni può facilmente riconoscere la differenza tra la faccia della sua maestra e quella della guardia all’incrocio. Al contrario, il computer deve fare un sacco di lavoro per capire chi è chi. Le reti neurali e l’apprendimento profondo sono spesso utilizzati nel riconoscimento delle immagini, nel parlato e nelle applicazioni di visione artificiale.