Nel primo episodio di AI Basics, abbiamo esplorato i concetti fondamentali dell’Intelligenza Artificiale e le sue principali categorie. In questo secondo articolo, ci addentreremo nel mondo dell’apprendimento automatico, una tipologia di AI che si concentra sulla creazione di sistemi in grado di imparare dai dati. Scopriamo insieme i principali tipi di apprendimento automatico e gli algoritmi più utilizzati.

L’Apprendimento Automatico

L’Apprendimento Automatico (Machine Learning) è una sottocategoria dell’AI che si concentra sulla costruzione di sistemi in grado di apprendere dai dati e migliorare le loro prestazioni nel tempo senza essere esplicitamente programmati. Esistono tre principali tipi di apprendimento automatico:

• Apprendimento Supervisionato: In questo approccio, i modelli vengono addestrati su un dataset etichettati, dove ogni input è associato a un output desiderato. L’obiettivo è che il modello impari a mappare gli input agli output corretti. Esempi di algoritmi di apprendimento supervisionato includono la regressione lineare, gli alberi decisionali e le reti neurali.
• Apprendimento Non Supervisionato: Qui, il modello lavora su un dataset senza etichette, cercando di identificare pattern e strutture nascoste nei dati. Gli algoritmi comuni in questo approccio includono il clustering (ad esempio, K-means) e la Principal Component Analysis (PCA).
• Apprendimento Semi-Supervisionato: Questo approccio combina elementi di apprendimento supervisionato e non supervisionato. Viene utilizzato quando il dataset contiene una piccola quantità di dati etichettati e una grande quantità di dati non etichettati. Gli algoritmi semi-supervisionati sfruttano i dati etichettati per migliorare la qualità delle predizioni sui dati non etichettati.

Algoritmi di Classificazione, Regressione e Clustering

Gli algoritmi di machine learning possono essere suddivisi in diverse categorie in base al tipo di problema che risolvono. Ecco un’analisi delle principali categorie:

• Classificazione: Gli algoritmi di classificazione vengono utilizzati per assegnare etichette a nuovi dati in base a esempi precedenti. Esempi comuni includono il k-nearest neighbors (KNN), le support vector machine (SVM) e le reti neurali.
• Regressione: Questi algoritmi vengono utilizzati per predire valori continui. La regressione lineare è uno degli esempi più semplici e ampiamente utilizzati, ma esistono anche altre tecniche avanzate come la regressione polinomiale e le reti neurali per la regressione.
• Clustering: Gli algoritmi di clustering cercano di raggruppare i dati in cluster basati su caratteristiche simili. K-means, come fatto cenno, è uno degli algoritmi di clustering più noti e semplici da implementare, ma esistono anche altre tecniche come DBSCAN e clustering gerarchico.

Reti Neurali

Le reti neurali sono modelli computazionali ispirati alla struttura del cervello umano. Sono composte da neuroni artificiali organizzati in strati. Ogni neurone riceve input, esegue calcoli e passa il risultato ai neuroni dello strato successivo.

• Neuroni: I neuroni sono le unità fondamentali delle reti neurali. Ogni neurone riceve input dai neuroni dello strato precedente, li elabora applicando una funzione di attivazione e produce un output.
• Strati: Le reti neurali sono organizzate in strati. Lo strato di input riceve i dati iniziali, gli strati nascosti elaborano i dati e lo strato di output produce il risultato finale. Le reti neurali profonde (deep learning) hanno molti strati nascosti, il che permette loro di apprendere rappresentazioni complesse dei dati.
• Pesi: Ogni connessione tra neuroni ha un peso associato che determina l’importanza dell’input. Durante l’addestramento, l’algoritmo ottimizza questi pesi per migliorare la precisione delle predizioni.

Reti Neurali Profonde

E’ importante tornare per un attimo sulle reti neurali profonde in quanto sono la sottoclasse delle reti neurali che ha rivoluzionato il campo dell’AI. Grazie alla loro capacità di apprendere rappresentazioni gerarchiche dei dati, sono alla base di molte applicazioni avanzate dell’AI, come il riconoscimento delle immagini, la comprensione del linguaggio naturale e la traduzione automatica.

Altri Approcci di AI

Oltre all’apprendimento automatico e alle reti neurali, esistono altri approcci di AI che meritano di essere almeno citati:

• Logica Fuzzy: La logica fuzzy estende la logica classica permettendo valori di verità intermedi tra vero e falso. È utile in situazioni dove l’incertezza e l’approssimazione sono prevalenti.
• Algoritmi Genetici: Questi algoritmi si ispirano alla selezione naturale e utilizzano processi di mutazione, crossover e selezione per ottimizzare soluzioni a problemi complessi.
• Sistemi Basati su Regole: Questi sistemi utilizzano regole “se-allora” per prendere decisioni. Sono stati tra i primi approcci di AI e sono ancora utilizzati in ambiti specifici come i sistemi esperti.

Le tecniche e le tecnologie fondamentali dell’AI formano la base su cui si costruiscono applicazioni avanzate. Dall’apprendimento automatico alle reti neurali profonde, passando per la logica fuzzy e gli algoritmi genetici, l’AI offre una vasta gamma di strumenti per affrontare problemi complessi e creare soluzioni innovative. Nel prossimo episodio, esploreremo gli strumenti e le piattaforme che permettono ai ricercatori e agli sviluppatori di costruire e implementare sistemi di AI.