Machine Learning (ML)

Il Machine Learning (ML) è un sottoinsieme dell'intelligenza artificiale (AI) che offre ai computer la capacità di apprendere senza essere esplicitamente programmati. Definito per la prima volta da pionieri come Arthur Samuel, gli algoritmi di ML utilizzano dati storici per identificare modelli, fare previsioni e migliorare le proprie prestazioni nel tempo man mano che vengono esposti a maggiori informazioni. Invece di fare affidamento su uno sviluppatore per scrivere codice statico per un'attività, un modello di ML apprende la propria logica direttamente dai dati su cui è addestrato. Questa capacità adattiva rende l'ML la forza trainante di molte delle tecnologie più sofisticate di oggi.

Distinzione tra ML e termini correlati

Comprendere l'ML significa anche sapere come si relaziona ad altri concetti chiave nel campo:

• Intelligenza Artificiale (IA): L'IA è l'ampio concetto di creare macchine capaci di comportamento intelligente. Il ML è l'approccio più importante e di successo per raggiungere l'IA. Mentre l'IA è l'obiettivo generale, il ML è la metodologia pratica che consente ai sistemi di apprendere e adattarsi.
• Deep Learning (DL): Il Deep Learning è un sottocampo specializzato dell'ML che utilizza reti neurali (NN) complesse e multistrato, spesso chiamate reti neurali profonde. Il DL è stato responsabile di importanti scoperte nella gestione di dati complessi come immagini, suoni e testo e alimenta la maggior parte dei modelli di visione all'avanguardia.
• Data Mining: Sebbene entrambi i campi analizzino i dati, i loro obiettivi differiscono. Il data mining, come definito da leader del settore come SAS, si concentra sulla scoperta di modelli precedentemente sconosciuti in grandi dataset per generare informazioni utili per l'uso umano. Al contrario, l'ML utilizza i modelli per costruire modelli predittivi in grado di prendere decisioni autonome su dati nuovi e non visti.

Tipi di Machine Learning

I modelli ML sono tipicamente classificati in base a come apprendono dai dati:

• Apprendimento Supervisionato (Supervised Learning): Il tipo più comune, in cui il modello apprende da dati etichettati costituiti da coppie input-output. L'obiettivo è apprendere una funzione di mappatura in grado di prevedere l'output per nuovi input. La classificazione delle immagini e il rilevamento dello spam sono esempi classici.
• Apprendimento non supervisionato: Il modello riceve dati non etichettati e deve trovare autonomamente pattern o strutture intrinseche, come il raggruppamento di punti dati in cluster. Il rilevamento di anomalie e la segmentazione dei clienti sono casi d'uso comuni.
• Apprendimento per Rinforzo: Un agente apprende interagendo con un ambiente. Riceve ricompense per le azioni desiderabili e penalità per quelle indesiderabili, con l'obiettivo di massimizzare la sua ricompensa cumulativa. Questo approccio è ampiamente utilizzato nella robotica e nei giochi strategici.

Rilevanza nell'AI e nella Computer Vision

Il Machine Learning è un pilastro fondamentale dell'AI moderna ed è particolarmente trasformativo nel campo della Computer Vision (CV). Attività come il rilevamento di oggetti (Object Detection), la segmentazione delle immagini (Image Segmentation) e la stima della posa (pose estimation) si basano fortemente sui modelli di ML per interpretare e comprendere le informazioni visive. Modelli all'avanguardia come Ultralytics YOLO sfruttano le tecniche di ML, in particolare il Deep Learning, per ottenere elevata accuratezza e velocità nelle applicazioni in tempo reale.

Ecco due esempi di ML in azione:

1. Analisi di immagini mediche: Nell'AI per la sanità, i modelli ML addestrati su set di dati come il set di dati sui tumori cerebrali possono analizzare scansioni MRI o TC per rilevare e delineare potenziali anomalie. Questo assiste i radiologi evidenziando le aree di interesse, portando a diagnosi più rapide e accurate. Organizzazioni come il National Institute of Biomedical Imaging and Bioengineering (NIBIB) stanno attivamente esplorando queste applicazioni.
2. Veicoli autonomi: Le auto a guida autonoma utilizzano una suite di modelli ML per elaborare i dati provenienti da telecamere, LiDAR e radar in tempo reale. Nell'IA per il settore automobilistico, questi modelli vengono utilizzati per rilevare e classificare oggetti come altri veicoli, pedoni e segnali stradali, consentendo all'auto di navigare nel suo ambiente in sicurezza. Piattaforme tecnologiche come DRIVE di NVIDIA sono costruite attorno a potenti funzionalità di ML.

Strumenti e Framework

Lo sviluppo e il deployment di modelli di ML sono supportati da un ricco ecosistema di strumenti. Framework come PyTorch (visita il sito ufficiale di PyTorch) e TensorFlow (visita la homepage di TensorFlow) forniscono gli elementi costitutivi essenziali per la creazione di reti neurali.

Piattaforme come Ultralytics HUB offrono ambienti integrati che semplificano l'intero flusso di lavoro, dalla gestione dei set di dati e il training di modelli personalizzati al deployment del modello e al monitoraggio tramite MLOps. La creazione di un modello efficace spesso implica un'attenta ottimizzazione degli iperparametri e una profonda comprensione delle metriche di performance.