Nella prima parte abbiamo esplorato i fondamenti del machine learning, analizzandone in dettaglio due tipi: l’apprendimento supervisionato e non supervisionato. In questa seconda parte ci addentreremo in tecniche più avanzate di ML e nelle loro applicazioni.
Apprendimento per rinforzo
L’apprendimento per rinforzo è una tecnica di Machine Learning in cui un agente impara a prendere decisioni sequenziali per massimizzare una ricompensa di tipo cumulativo. A differenza dei dati etichettati da cui apprende il ML supervisionato, qui l’agente interagisce con un ambiente e migliora le proprie azioni basandosi sul feedback da esso ricevuto.
Le applicazioni comuni dell’apprendimento per rinforzo sono variegate. Nei giochi, come AlphaGo e Google DeepMind, questi algoritmi sono stati usati per battere campioni umani in giochi complessi. In robotica, l’apprendimento per rinforzo insegna ai robot a camminare o a manipolare oggetti. infine, viene utilizzato ampiamente nei sistemi di raccomandazione per ottimizzare le interazioni degli utenti e migliorare l’esperienza.
Apprendimento semi-supervisionato
In questo modello, viene utilizzata una combinazione di dati etichettati e non etichettati. è molto utile quando si dispone di grandi quantità di dati non etichettati e solo di pochi dati etichettati, perchè può ridurre i tempi e i costi di etichettatura manuale.
Apprendimento auto-supervisionato
In questo approccio, il modello utilizza parte dei dati per generare automaticamente etichette anche per il resto dei dati. è usato nel processamento del linguaggio naturale (NLP) e nella visione artificiale, dove il modello crea previsioni basandosi sui pattern rilevati nei dati.
Apprendimento per trasferimento
l’apprendimento per trasferimento sfrutta le conoscenze acquisite da un modello addestrato su un determinato compito per migliorare le performance su un altro compito correlato al primo. è molto utile quando si hanno dati limitati per il secondo compito, perchè consente di trasferire le conoscenze da un dominio all’altro.
Meta- apprendimento
Conosciuto anche come “Apprendimento ad apprendere”, il meta-apprendimento mira a sviluppare algoritmi che possano adattarsi in modo rapido a nuove attività con poche informazioni a disposizione. Questo è fondamentale per sviluppare AI che possano apprendere esattamente come gli esseri umani, in modo diverso a seconda delle diverse situazioni.
Confronto tra i tipi di machine learning
Ogni approccio al ML ha alcuni vantaggi e svantaggi. L’apprendimento supervisionato, per esempio, è molto potenti per compiti predittivi, ma richiede moltissimi dati etichettati. Quello non supervisionato è utile per l’analisi esplorativa, ma partendo da dati non etichettati può risultare meno preciso. L’apprendimento per rinforzo eccelle in situazioni dinamiche ma può essere molto intensivo a livello computazionale. Gli approcci semi e auto supervisionati offrono un compromesso tra precisione e carico di lavoro manuale, mentre apprendimento per trasferimento e meta apprendimento aprono la strada a modelli più generali, flessibili e adattabili.
Applicazioni Real World
Molte aziende hanno implementato tecniche e modelli di ML per ottenere vari vantaggi competitivi. Google, per esempio, usa l’apprendimento per rinforzo per ottimizzare i consumi energetici nei suoi data center, permettendo di risparmiare milioni di dollari. Netflix usa l’apprendimento supervisionato e non supervisionato per le raccomandazioni personalizzate e per migliorare l’esperienza utente.
Sfide e sviluppi futuri del Machine Learning
Nonostante vi siano progressi significativi, il ML dovrà affrontare ancora diverse sfide. Immediatamente visibili sono la necessità di grandi quantità di dati di alta qualità, la gestione dei bias, le difficoltà di interpretazione dei modelli complessi. In ogni caso, le prospettive per il futuro sono promettenti. Le tecnologie emergenti come il quantum computing potrebbero rivoluzionare questo campo rendendo i modelli ancora più potenti.