Il Machine Learning (ML) è una branca dell’intelligenza artificiale (IA) che si concentra sulla creazione di algoritmi e modelli in grado di apprendere automaticamente dai dati. A differenza dei sistemi basati su regole esplicite, i metodi di ML riconoscono pattern e relazioni all’interno di insiemi di dati e usano tali informazioni per fare previsioni o prendere decisioni su nuove istanze.
L’obiettivo è ridurre il bisogno di programmazione manuale: invece di specificare passo per passo cosa fare in ogni scenario, si forniscono all’algoritmo esempi già risolti (o una grande quantità di dati grezzi) e si lascia che “scopra” da sé le regolarità utili. Questo approccio trae spunto da settori come la statistica, la matematica e l’informatica, ed è cruciale nell’era dei “big data”.
Le radici del Machine Learning affondano in diversi ambiti: la cibernetica, la teoria dell’informazione, la statistica e, naturalmente, l’intelligenza artificiale. Già dagli anni Cinquanta, alcuni ricercatori iniziarono a sperimentare con algoritmi che potessero “apprendere” dai dati. Un esempio storico è il percettrone di Frank Rosenblatt (1957), considerato uno dei primi tentativi di emulare il funzionamento dei neuroni biologici.
Già dagli anni Cinquanta, alcuni ricercatori iniziarono a sperimentare con algoritmi che potessero “apprendere” dai dati. Un esempio storico è il percettrone di Frank Rosenblatt (1957), considerato uno dei primi tentativi di emulare il funzionamento dei neuroni biologici.
Nel corso degli anni, il ML ha attraversato fasi di grande entusiasmo (come quella dei Sistemi Esperti negli anni Ottanta) alternate a momenti di rallentamento, noti come “AI winter”, in cui i finanziamenti e l’interesse si sono ridotti. Tuttavia, l’esplosione di internet, l’avvento di hardware più potente (ad esempio le GPU) e la disponibilità di set di dati sempre più ampi hanno favorito la rinascita del Machine Learning, portando allo sviluppo di tecniche all’avanguardia, tra cui il Deep Learning.
Fondamenti teorici e generalizzazione
Dal punto di vista teorico, il Machine Learning si basa su numerosi concetti di matematica e statistica. Un principio cruciale è la generalizzazione: il modello che si addestra su dati di training deve imparare regole utili a fare previsioni accurate anche su dati che non ha mai visto (evitando l’overfitting).
Se si limita a “memorizzare” i campioni di addestramento (fenomeno noto come overfitting), il sistema non sarà in grado di adattarsi a situazioni nuove. Per evitare l’overfitting e migliorare la generalizzazione, si utilizzano diverse strategie, come la suddivisione del dataset in training set, validation set e test set, oppure l’adozione di tecniche di regolarizzazione (es. riduzione della complessità del modello). Inoltre, gli algoritmi di ottimizzazione, come la discesa del gradiente e le sue varianti (Stochastic Gradient Descent, Adam, RMSProp, ecc.), permettono di “tarare” progressivamente i parametri del modello al fine di minimizzare una funzione di perdita (loss function) che misura l’errore commesso.
Si suddivide il dataset in training set, validation set e test set
Si usano tecniche di regolarizzazione per evitare modelli troppo complessi
Si impiegano algoritmi di ottimizzazione come Stochastic Gradient Descent, Adam, RMSProp, ecc.
Tipologie di apprendimento: supervisionato, non supervisionato, per rinforzo
Nel Machine Learning si distinguono principalmente tre grandi famiglie:
Apprendimento supervisionato: l’algoritmo riceve esempi composti da un input (ad esempio l’immagine di un cane) e da un output atteso (l’etichetta “cane”). Il compito consiste nell’individuare la funzione che meglio approssima la relazione tra input e output. Tra gli esempi più noti rientrano la classificazione (spam o non spam, riconoscimento di malattie, categorie di immagini) e la regressione (previsione dei prezzi di un immobile).
Apprendimento non supervisionato: i dati non sono etichettati e il modello cerca di scoprire pattern nascosti o strutture interne. Tecniche come il clustering (ad esempio, raggruppare utenti con gusti simili) o la riduzione dimensionale (PCA, t-SNE) servono a esplorare i dataset in cerca di correlazioni e suddivisioni naturali.
Apprendimento per rinforzo (Reinforcement Learning): ispirato alla psicologia comportamentale, prevede che un agente interagisca con un ambiente, ricevendo ricompense o penalità in base alle azioni intraprese. Scopo dell’agente è massimizzare la ricompensa cumulativa, migliorando progressivamente la propria strategia. È un approccio molto utilizzato nei sistemi di controllo, nella robotica e nei giochi (si pensi ai successi di AlphaGo e AlphaZero).
La qualità dei dati e il principio “garbage in, garbage out”
Un fattore determinante nel Machine Learning è la qualità dei dati su cui si addestrano i modelli. Prima ancora di progettare reti neurali complesse o algoritmi sofisticati, la cura e la preparazione del dataset rappresentano uno dei lavori più impegnativi. Occorre:
Pulire i dati da outlier (valori anomali) o rumorosi.
Gestire i valori mancanti, ad esempio eliminando le righe incomplete o sostituendole con stime plausibili.
Effettuare trasformazioni o normalizzazioni che rendano i dati più omogenei e adatti all’algoritmo.
Se necessario, creare nuove feature (feature engineering) combinando variabili esistenti o introducendo informazioni esterne.
Si parla di “garbage in, garbage out” per sottolineare che, se i dati non sono rappresentativi o contengono errori, anche il modello più sofisticato fornirà risultati inaffidabili.
Applicazioni reali e settori di impatto
Il Machine Learning è oggi alla base di numerosi servizi e prodotti che utilizziamo quotidianamente:
Visione artificiale: sistemi di riconoscimento facciale, diagnostica medica tramite immagini (radiografie, TAC, risonanze magnetiche), guida autonoma.
Elaborazione del linguaggio naturale (NLP): traduttori automatici, sintesi e riconoscimento vocale, chatbot e assistenti virtuali, analisi del sentiment.
Finanza e assicurazioni: modelli per la valutazione del rischio creditizio, algoritmi di trading automatizzato, rilevamento di frodi nelle transazioni.
Sistemi di raccomandazione: e-commerce e piattaforme di streaming (Amazon, Netflix, Spotify) che suggeriscono prodotti o contenuti su misura per l’utente.
Marketing e pubblicità: profilazione degli utenti, targeting di campagne pubblicitarie, analisi dei trend e delle preferenze di consumo.
In ognuno di questi ambiti, il Machine Learning consente di automatizzare processi, ridurre i costi e migliorare l’accuratezza delle previsioni, rendendo più efficiente la gestione di grandi quantità di dati.
Deep Learning e reti neurali profonde
Negli ultimi anni, il progresso più spettacolare è stato ottenuto grazie al Deep Learning, un sottoinsieme del Machine Learning che fa uso intensivo di reti neurali profonde. Queste reti, composte da molti strati (layer) di neuroni artificiali, riescono a estrarre rappresentazioni gerarchiche dei dati. Ad esempio, in una rete convoluzionale (CNN) per il riconoscimento di immagini, i primi strati individuano bordi e forme basilari, mentre i livelli più profondi combinano tali elementi per identificare oggetti sempre più complessi.
Un grande vantaggio del Deep Learning è la riduzione della necessità di feature engineering manuale, poiché i modelli imparano autonomamente quali caratteristiche sono rilevanti. Tuttavia, la potenza del Deep Learning richiede spesso grandi quantità di dati e risorse di calcolo elevate, aspetti che ne possono limitare l’adozione in alcuni contesti.
Limiti e sfide aperte
Pur essendo estremamente potente, il Machine Learning presenta alcune sfide di rilievo:
Interpretabilità (black box): i modelli, in particolare quelli di Deep Learning, sono complessi e difficili da spiegare. In settori sensibili (sanità, giustizia, finanza), serve maggiore trasparenza per comprendere come vengano prese certe decisioni.
Bias e discriminazione: se i dati riflettono pregiudizi o storture sociali, il modello li erediterà, generando risultati ingiusti o discriminatori. Affrontare questo problema richiede un’attenzione costante alla raccolta e preparazione dei dataset, nonché allo sviluppo di algoritmi “fair”.
Sovradimensionamento dei dati: molti algoritmi moderni necessitano di dataset molto ampi. In contesti dove i dati etichettati sono scarsi, diventa difficile addestrare modelli efficaci.
Mantenimento del modello: quando la distribuzione dei dati cambia nel tempo (fenomeno detto “concept drift”), occorre riaddestrare o aggiornare regolarmente i modelli per mantenerne l’accuratezza.
La ricerca sul “few-shot learning” cerca di affrontare il problema della scarsità di dati etichettati, mentre metodi di “transfer learning” permettono di riutilizzare conoscenze apprese in un dominio per affrontarne un altro. L’ambito dell’Explainable AI (XAI) studia, invece, tecniche per rendere i modelli meno opachi e più comprensibili.
Il futuro del Machine Learning
L’evoluzione del Machine Learning è strettamente legata all’aumento della potenza di calcolo e alla disponibilità di dati sempre più ricchi e complessi. Parallelamente, si delinea una crescente integrazione con altre discipline, come la robotica, la biologia computazionale, la medicina di precisione e la genomica. Già oggi, algoritmi di ML vengono impiegati per scoprire nuovi farmaci, analizzare sequenze genetiche, guidare veicoli autonomi e ottimizzare processi produttivi.
Inoltre, l’emergere di hardware specializzato (GPU, TPU, chip neuromorfici) e di nuovi paradigmi di calcolo (quantistico, edge computing) potrebbe rendere i modelli di Machine Learning ancora più efficienti e versatili. Sul piano della privacy e della sicurezza dei dati, il federated learning promette di addestrare modelli direttamente sui dispositivi degli utenti, senza centralizzare le informazioni, mantenendo così un maggiore controllo sulle questioni di riservatezza.
Conclusioni
In definitiva, il Machine Learning è uno dei pilastri fondamentali dell’odierna intelligenza artificiale: offre la possibilità di trarre conoscenza dai dati per predire fenomeni, supportare processi decisionali e automatizzare attività complesse. La sua forza risiede nella capacità di adattarsi a contesti diversi, imparando gradualmente a migliorare le prestazioni man mano che aumentano i dati disponibili e la potenza computazionale.
Ciononostante, permangono questioni aperte riguardanti la trasparenza, l’equità e l’uso etico di questi strumenti, specialmente quando le decisioni impattano la vita di milioni di persone. Con la continua ricerca, l’evoluzione delle tecnologie abilitanti e la riflessione etico-normativa, il Machine Learning continuerà a evolversi e a influenzare profondamente la società, l’economia e il nostro futuro.
FAQ
Che cosa si intende per machine learning?
Il machine learning (ML) è un campo dell’intelligenza artificiale che consente ai sistemi di “imparare” da esempi – cioè individuare pattern nei dati – e migliorare le proprie previsioni o decisioni senza istruzioni rigide per ogni singolo caso.
ChatGPT è AI o ML?
ChatGPT è un’applicazione di intelligenza artificiale (AI) basata su un modello linguistico addestrato con tecniche di machine learning. In altre parole: usa ML per apprendere, ma il risultato finale rientra nella più ampia categoria AI.
Quali sono i 4 pilastri fondamentali del machine learning?
1) Dati di qualità; 2) Rappresentazione/feature engineering (come i dati vengono “descritti” al modello); 3) Algoritmo / modello (ad es. alberi, reti neurali); 4) Procedura di addestramento e valutazione, inclusa la funzione obiettivo da ottimizzare.
Che differenza c’è tra AI e machine learning?
L’AI è l’obiettivo generale di far svolgere ai computer compiti che richiederebbero intelligenza umana (ragionare, percepire, interagire). Il machine learning è una sotto‑disciplina che raggiunge quell’obiettivo facendo apprendere modelli matematici dai dati, anziché tramite regole scritte a mano.
Qual è il linguaggio migliore per il machine learning?
Python è lo standard de‑facto grazie a librerie mature come NumPy, pandas, scikit‑learn, PyTorch e TensorFlow. R è forte nell’analisi statistica, Julia punta su prestazioni native, mentre C++ o Java possono servire in produzione ad alta scalabilità.
Quali sono i 5 tipi di machine learning?
Le tassonomie variano, ma i cinque paradigmi più citati sono: 1) Apprendimento supervisionato; 2) Apprendimento non supervisionato; 3) Apprendimento semi‑supervisionato; 4) Apprendimento per rinforzo; 5) Apprendimento auto‑supervisionato (o auto‑encoding), sempre più diffuso nei modelli generativi.
Cos’è il NLP nel machine learning?
Natural Language Processing (NLP) è il settore del ML/AI che si occupa di far comprendere e generare linguaggio naturale ai computer: analisi del testo, traduzione, sentiment analysis, chatbot, ecc.
Cos’è l’AI in parole semplici?
È la capacità di un programma di svolgere compiti che normalmente richiedono intelligenza umana – capire immagini, parlare, pianificare, risolvere problemi – imparando dall’esperienza o sfruttando regole intelligenti.
Qual è la differenza tra machine learning e deep learning?
Il deep learning è un sottoinsieme del machine learning che utilizza reti neurali profonde (con molti strati) per apprendere rappresentazioni gerarchiche dei dati. Tutto il deep learning è ML, ma non tutto il ML richiede reti profonde.
Autore
Nicolò Caiti
Ho fatto del MarTech il mio lavoro. Mi occupo di intelligenza artificiale applicata al marketing digitale. In questo blog, analizzo come l’AI sta trasformando il settore: migliorando le performance web, ottimizzando le strategie digitali e velocizzando il lavoro di tutti. Con anni di esperienza nell’automazione del marketing e nella gestione di customer journey avanzati, condivido insight pratici, case study e best practice per aiutare tutte le persone a sfruttare al meglio le potenzialità dell’AI nel proprio lavoro.
Spero che tu possa trovare le risposte che cerchi!
