Il machine learning rappresenta l’apprendimento automatico di computer e macchine che trovano un largo utilizzo applicativo in diversi settori

 

Uno degli ambiti di cui oggi si sente parlare più spesso è quello dell’apprendimento automatico e del machine learning. La creazione e diffusione di macchine e computer che possiedono un’intelligenza simile a quella umana, e sono quindi in grado di apprendere numerose e complesse funzioni, riguarda non soltanto il mondo della tecnologia e della scienza, ma anche quello della comunicazione.

Non sempre però è chiaro che cosa si intenda con il termine machine learning e quali possono essere gli utili risvolti pratici che questa disciplina può avere in diversi ambiti, fra cui appunto anche quello del marketing.

 

Cos’è il machine learning?

Tramite il machine learning è possibile insegnare a computer e robot a compiere azioni e attività in modo naturale, molto simile al modo in cui le eseguirebbero gli esseri umani o gli animali, ovvero imparando dall’esperienza. Attraverso modelli matematici e algoritmi di machine learning i sistemi vanno a migliorare le proprie prestazioni in modo “adattivo”, basandosi quindi sugli esempi che hanno a disposizione per aumentare di volta in volta il proprio apprendimento.

In italiano il termine machine learning può trovare un corrispettivo in apprendimento automatico, nel senso di capacità delle macchine di apprendere senza essere state esplicitamente e preventivamente programmate. Il concetto di machine learning è nato nel 1959 per merito di Arthur Lee Samuel, uno scienziato americano pioniere nel settore dell’Intelligenza Artificiale. Andando a vedere il machine learning da una prospettiva informatica, la vera rivoluzione è stata che, anziché dover progettare un codice di programmazione con cui, passo dopo passo, si indica alla macchina che cosa deve fare, con questa tecnologia vengono forniti al computer solo dei set di dati inseriti in un generico algoritmo, che è in grado di sviluppare una propria logica per svolgere la funzione o le attività richieste.

 

Come funziona l’apprendimento automatico e quali sono degli esempi di machine learning?

Per quanto riguarda il funzionamento dell’apprendimento automatico, bisogna considerare che si possono individuare tre differenti modalità di apprendimento, che differiscono sia per gli algoritmi usati, ma anche e soprattutto per lo scopo per cui sono realizzate le macchine stesse. In questo senso si parla di:

  • apprendimento automatico supervisionato, quando al sistema della macchina vengono fornite una serie di nozioni specifiche e codificate, con cui viene costruito un database di informazioni ed esperienze tali per cui la macchina deve solo essere in grado di scegliere quale sia la migliore risposta allo stimolo che le viene fornito;
  • apprendimento automatico non supervisionato, in cui la macchina attinge a specifiche informazioni senza avere alcun esempio del loro utilizzo, quindi senza avere a disposizione la conoscenza dei risultati attesi a seconda della scelta effettuata;
  • machine learning per rinforzo, dove è previsto che la macchina venga dotata di sistemi e strumenti che le consentano di migliorare il proprio apprendimento e di comprendere le caratteristiche dell’ambiente circostante.

Anche per via di queste differenze, l’apprendimento automatico trova numerose applicazioni pratiche nella vita quotidiana. Fra gli esempi di machine learning vi sono le tecnologie di riconoscimento vocale presenti negli smartphone, gli apparecchi di domotica delle smart home e la guida autonoma delle automobili. Anche a livello di marketing e comunicazione è possibile utilizzare macchine che sfruttano l’apprendimento automatico, come nel caso dell’elaborazione di big data con machine learning, dei risultati presenti nelle SERP dei motori di ricerca, dei filtri anti-spam delle mail e delle pubblicità personalizzate.

 

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