Il machine learning fa riferimento ad un ambito di ricerca all’interno dell’Intelligenza Artificiale che realizza sistemi in grado di imparare autonomamente senza la necessità di essere specificatamente programmati per svolgere tale compito. Attualmente questo processo è utilizzato ovunque. Quando interagiamo con le banche, acquistiamo online o utilizziamo i social media ad esempio, vengono utilizzati gli algoritmi di machine learning per rendere la nostra esperienza efficiente, facile e sicura. L’apprendimento automatico è, quindi, l’abilità di un computer di migliorare nell’esecuzione di un compito attraverso l’analisi di dati, senza che sia esplicitamente programmato per eseguirlo.
Questo particolare apprendimento infatti prevede di insegnare alle macchine come si impara a fare qualcosa invece di fornire loro un set di istruzioni, che è la base dell’intelligenza artificiale. Il deep learning va oltre proprio grazie alle reti neurali. Alla base dell’apprendimento automatico ci sono una serie di differenti algoritmi che, partendo da nozioni primitive, sapranno prendere una specifica decisione piuttosto che un’altra o effettuare azioni apprese nel tempo. Interessanti esempi di Machine Learning con apprendimento supervisionato arrivano dal settore della ricerca scientifica in campo medico dove gli algoritmi imparano a fare previsioni sempre più accurate per prevenire lo scatenarsi di epidemie oppure per effettuare diagnosi di tumori o malattie rare in modo accurato e tempestivo.
Alla macchina viene fornito un algoritmo. Questo algoritmo altro non è che un programma che descrive un modello di apprendimento; dice alla macchina quali operazioni può eseguire sulle informazioni e cosa deve fare; come se insegnasse a leggere. Una volta che la macchina ha imparato a leggere, è in grado di ricavare le informazioni (modelli di conoscenza) che riutilizzerà in futuro. L’aspetto più importante di questo ambito di ricerca è la ripetitività, perché più i modelli sono esposti ai dati, più sono in grado di adattarsi in modo autonomo.