Machine Learning

Il Machine Learning, in italiano apprendimento automatico, è la capacità delle macchine, di computer e robot, di apprendere dall'esperienza e quindi agire in autonomia, senza che vi sia stata programmazione specifica. Rappresenta un metodo di analisi dei dati che rende automatica la costruzione di modelli analitici. È una branca dell'Intelligenza Artificiale e si basa sull'idea che i sistemi possano imparare dai dati, sviluppando una propria logica utilizzando algoritmi generici. Dal punto di vista informatico, non si dice alla macchina cosa deve fare, ma le viene fornito un set di informazioni o big data che, mediante un algoritmo generico, le consentono di imparare a svolgere compiti e attività richieste con un intervento umano ridotto al minimo.

FAQ generata da AI

Le applicazioni basate su Machine Learning non sostituiscono quelle tradizionali, che sono più veloci e precise nel compiere operazioni per cui sono già state programmate. La differenza fondamentale è che nel Machine Learning i sistemi imparano direttamente dall'esperienza sui dati, potendo così risolvere problemi nuovi di fronte a scenari complessi, comportandosi come l'uomo quando utilizza l'intuito e la memoria. Nella programmazione tradizionale, invece, si dice esplicitamente alla macchina cosa fare, mentre con il ML le viene fornito un set di dati che le consente di imparare autonomamente a svolgere i compiti richiesti.

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Il mercato globale del machine learning è valutato a circa 69,54 miliardi di dollari nel 2024, con una proiezione di crescita fino a 1407,65 miliardi di dollari entro il 2034, con un tasso di crescita annuale composto (CAGR) del 35,09%. Secondo le previsioni di Gartner, la quota di dati sintetici utilizzati nei progetti raggiungerà il 70% nel 2024, un incremento significativo rispetto all'1% del 2021. Inoltre, uno studio di Grand View Research prevede un mercato globale dei dati sintetici da 1,79 miliardi di euro entro il 2030.

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Il CIO gioca un ruolo fondamentale nel guidare l'adozione e l'integrazione del machine learning nell'azienda. È responsabile di assicurare che l'implementazione del ML sia allineata con gli obiettivi strategici e operativi dell'organizzazione. Il CIO deve bilanciare le scelte tecnologiche, come l'infrastruttura necessaria (cloud o on-premise), con i costi e i benefici attesi. Inoltre, deve guidare la trasformazione culturale necessaria per abbracciare un approccio basato sui dati, garantendo che i progetti di ML siano sostenibili e scalabili nel lungo periodo.

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Un modello di machine learning è l'output generato dopo aver addestrato un algoritmo con i dati. In pratica, rappresenta il risultato del processo di apprendimento che permette al sistema di fare previsioni o prendere decisioni basate su nuovi dati. Per produrre risultati corretti e stabilire correlazioni invisibili all'occhio umano, i modelli di machine learning devono essere opportunamente addestrati – spesso per mesi – a riconoscere le possibili correlazioni tra i dati. Solo dopo questo addestramento, il modello può essere utilizzato in tempo reale per l'apprendimento dai nuovi dati che gli vengono presentati.

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Il Deep Learning è un metodo specifico di Machine Learning che incorpora reti neurali in strati successivi per imparare dai dati in modo iterativo. Mentre il Machine Learning è un approccio più generale che permette ai sistemi di apprendere dai dati, il Deep Learning è particolarmente utile quando si cerca di apprendere modelli da dati non strutturati. Le reti neurali complesse di deep learning sono progettate per emulare il funzionamento del cervello umano, tanto da essere spesso utilizzate nelle applicazioni di riconoscimento delle immagini, di linguaggio naturale e di visione artificiale.

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Le Data Science e Machine Learning platform (DSML) sono soluzioni che rappresentano la chiave di volta per sviluppare un'organizzazione realmente basata sui dati. Secondo Gartner, sono piattaforme coerentemente integrate di prodotti, componenti, librerie e framework a supporto di una pipeline di analisi. Queste piattaforme forniscono agli data scientist e ad altre figure che si occupano dell'analisi dei dati gli strumenti ideali per ricavare dati, creare modelli e rendere operativo il machine learning. Per essere considerata tale, una DSML platform deve essere sufficientemente ben integrata da fornire un'interfaccia grafica coerente e creare un'esperienza utente in cui tutti i componenti siano ragionevolmente interoperabili.

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Secondo il Magic Quadrant di Gartner per le Data Science and Machine Learning Platforms, i leader del mercato includono: Databricks, con la sua Unified Data Platforms disponibile su diversi cloud; Dataiku, con Data Science Studio (DSS) che fornisce una piattaforma unica per tutte le attività DSML; IBM con Watson Studio su IBM Cloud Pak for Data; MathWorks con MatLab, particolarmente forte nei settori ingegneristici; SAS con Visual Data Mining and Machine Learning (VDMML); e Tibco con la sua piattaforma Tibco Data Science. Questi vendor si distinguono per la completezza della loro visione e la capacità di esecuzione nel mercato delle piattaforme DSML.

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I dati sintetici sono informazioni prodotte artificialmente, in modo algoritmico, che possono essere utilizzate come sostituti di dataset reali. Nel contesto del Machine Learning, i dati sintetici giocano un ruolo fondamentale nel training di reti neurali e modelli di apprendimento automatico, che richiedono migliaia o milioni di dati, spesso accuratamente etichettati. I vantaggi dei dati sintetici includono la personalizzabilità, l'economicità rispetto alla raccolta di dati reali, il risparmio di tempo, l'assenza di problemi statistici e il rispetto della privacy. Secondo le previsioni di Gartner, la quota di dati sintetici utilizzati nei progetti raggiungerà il 70% nel 2024, rispetto all'1% del 2021, evidenziando la crescente importanza di questa risorsa nell'era dell'AI e del machine learning.

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L'AI generativa è un sottoinsieme del machine learning che si occupa della generazione di nuovi dati simili a quelli su cui è stata addestrata. Un esempio popolare di AI generativa è il modello GPT (Generative Pre-trained Transformer), che può generare testo simile a quello umano. Altri esempi includono le reti generative avversarie (GAN), che possono creare immagini, video e altri tipi di media. L'AI generativa ha applicazioni in vari campi, come la creazione di contenuti, l'arte, la simulazione e la progettazione di nuovi prodotti, rappresentando un'evoluzione avanzata delle capacità del machine learning tradizionale.

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Il Machine Learning Edge, o "Edge AI", si riferisce all'implementazione di algoritmi di intelligenza artificiale direttamente sui dispositivi periferici, anziché dipendere da server centrali o cloud per l'elaborazione. Questo approccio è particolarmente utile in applicazioni che richiedono risposte in tempo reale o che operano in ambienti con connettività limitata. Il Machine Learning Edge rappresenta una frontiera importante per applicazioni sensibili al tempo e alla privacy, ma richiede soluzioni tecniche specifiche per superare le limitazioni dei dispositivi periferici in termini di potenza di calcolo e memoria.

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ML Ops (Machine Learning Operations) è una disciplina che si occupa di applicare i principi e le pratiche di DevOps al machine learning. Il suo obiettivo principale è quello di facilitare il deployment, la gestione e il monitoraggio dei modelli di machine learning in produzione su larga scala. ML Ops è diventato essenziale per il deployment e la manutenzione dei modelli di ML su larga scala, integrando pratiche di DevOps per garantire operazioni affidabili. È particolarmente importante in ambienti dove l'affidabilità e la scalabilità delle operazioni di machine learning sono critiche, garantendo che i modelli ML possano essere gestiti e mantenuti in modo efficace e sicuro.

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Per realizzare progetti di Machine Learning di successo, è necessario innanzitutto comprendere che l'implementazione non è semplice: i sistemi ML vanno opportunamente addestrati – spesso per mesi – a riconoscere le possibili correlazioni tra i dati. È fondamentale disporre di tecnologie apposite, come piattaforme che aiutino i data scientist e gli sviluppatori ad accelerare l'implementazione di AI e machine learning. Queste piattaforme dovrebbero fornire funzionalità per implementare modelli, riaddestrare dinamicamente i modelli, generare automaticamente le API per creare applicazioni basate sull'AI, gestire i modelli attraverso integrazioni appropriate, e semplificare la gestione end-to-end con interfacce di facile utilizzo. Non è necessario disporre di big data per utilizzare le tecniche di machine learning, ma i big data possono contribuire a migliorare la precisione dei modelli.

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Il Quantum Machine Learning sta entrando in una fase di applicazioni concrete in vari settori. Nella cybersecurity, è stato applicato alla malware detection, trasformando il codice in immagini e utilizzando protocolli di classificazione con layer quantistici, riducendo il numero di parametri rispetto a una rete neurale puramente classica. In finanza, trova applicazioni nell'asset pricing e nell'option pricing. Altri campi includono la chimica computazionale, la generazione di immagini e l'ottimizzazione della pianificazione ferroviaria, includendo la gestione degli orari e l'allocazione dei passeggeri. Un aspetto significativo del Quantum Machine Learning è la sua efficienza energetica: un computer quantistico fotonico da 12 qubit richiede circa 3 kW di potenza, un consumo paragonabile a quello domestico e fino a dieci volte inferiore rispetto a piattaforme basate sulla superconduzione.

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La scelta tra soluzioni standard di AI e Machine Learning on premise dipende da diversi fattori. Quando si integra l'AI in un processo aziendale, si può optare per un plugin, lo sviluppo di una soluzione interamente proprietaria o un'AI verticale. Addestrare un modello custom può essere complesso, richiedendo la creazione di dataset, l'installazione e configurazione del sistema di training, e la scelta tra infrastrutture cloud o on-premise. Un'alternativa è sviluppare una soluzione verticale che si innesti su un LLM già consolidato, sfruttando le API messe a disposizione dai grandi modelli e specializzandole in un determinato ambito. I vantaggi includono riduzione dei costi e tempi di messa in produzione, deployment specifici per diversi dispositivi, e funzionalità amministrative per configurare permessi. Un'opzione emergente è rappresentata dalle infrastrutture su Blockchain, capaci di gestire l'elaborazione di tensori e applicare algoritmi di ML con vantaggi in termini di costi e semplificazione della manutenzione.

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Vodafone, in collaborazione con Nokia Bell Labs, ha sviluppato un algoritmo di machine learning chiamato Anomaly Detection Service, capace di rilevare e correggere le anomalie nelle reti mobili prima che abbiano un impatto sui clienti. Il servizio è in grado di rilevare autonomamente eventuali comportamenti insoliti che possono verificarsi in un'area di celle della rete mobile, consentendo agli ingegneri di intervenire più rapidamente su problemi come congestione, interferenze, latenze impreviste, difficoltà nella gestione delle chiamate tra celle diverse o errori di configurazione. Oltre a rilevare le anomalie, l'algoritmo ne identifica anche i pattern, permettendo di affrontare i problemi in modo proattivo. Vodafone prevede che il sistema sarà in grado di rilevare e risolvere automaticamente circa l'80% di tutte le anomalie di rete, migliorando significativamente la qualità del servizio offerto ai clienti.

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