La Modalità di Apprendimento simile al Comportamento Umano
Il supervised learning o apprendimento supervisionato, fra tutti i modelli degli algoritmi di Machine learning, è considerato l’insieme più simile all’apprendimento umano. Infatti costruisce il proprio apprendimento sull’esperienza, allo stesso modo di un bambino: apprende osservando degli esempi dai quali potrà estrarre uno schema comune. Se una cosa non è stata ancora vista, non verrà riconosciuta, e per trasformarla in conoscenza dovrà passare attraverso un processo esperienziale. Questa tipologia di apprendimento non è la sola esistente, vi sono anche l’apprendimento non supervisionato (Unsupervised), l’apprendimento semisupervisionato (Semi-Supervised) e l’apprendimento per rinforzo (Reinforced Learning).
Gli Elementi Principali del Progetto
Un progetto di Machine Learning è costituito da diversi elementi principali: compongono un sistema di apprendimento basato sul relazionare i dati ricevuti, per poi memorizzarli all’interno di un modello. Il primo fra questi è l’algoritmo, ovvero un insieme di regole basate su metodi statistici che permettano di estrarre dati dagli schemi ricorrenti. Una volta individuato, si identifica un contesto reale che possa essere rappresentato dall’algoritmo stesso. Questo elemento è chiamato modello e per costruirlo si utilizza un dataset training, ovvero un insieme di dati che saranno inseriti all’interno dell’algoritmo stesso. Una volta terminata la fase di training, entra in gioco un altro insieme di dati chiamato dataset di test; questo verrà utilizzato per la valutazione della precisione e dell’accuratezza del modello scelto.
Nell’apprendimento supervisionato, i dati utilizzati vengono etichettati con lo scopo di insegnare all’algoritmo le regole del modello e, per questa ragione, ogni input viene associato ad un rispettivo output. Per determinare con successo l’output, i dati di input devono aver già visto una situazione simile o uguale rispetto ai modelli assimilati. Dunque, nel momento in cui dovesse arrivare un input diverso da quelli già visionati, sorgerebbe il dubbio, e in quel caso l’algoritmo si comporterebbe come un bambino che non sa quale sia la risposta, ovvero tirerebbe a indovinare.
Apprendimento Supervisionato: le Fasi
Il primo passaggio riguarda l’assetto dei dati di addestramento. Durante questa fase si associa ad ogni insieme di input, l’output corretto. Una volta preparati i dati secondo la strategia prefissata, si andrà a dividere l’intero dataset in training e test.
Nel dataset training si acquisiscono quelle relazioni tra input e output che permetteranno di fare previsioni, con nuovi input rispetto a quelli dell’addestramento. Questa fase puó comprendere più di un solo addestramento, includendo cicli di apprendimento e validazione chiamati cross validation.
Infine si arriva alla prova del modello sul dataset di test. In questo caso si utilizzano dati di input ignoti al momento dell’addestramento. Per verificare la qualità del modello, si confronta l’output vero con quello predetto. Secondo il margine di errore che deve essere ritenuto sufficientemente basso, si conclude l’addestramento e il modello può passare in produzione. Successivamente, il modello avrà il compito di ricevere nuovi dati input e fornire l’output, basandosi sulle relazioni apprese durante l’addestramento. Per costruire un modello capace di offrire delle previsioni soddisfacenti, sono necessari un lungo lavoro di ricerca degli iperparametri ottimali, e diversi cicli di addestramento, validazione e test.
Quando l’Apprendimento non è Supervisionato
La differenza fondamentale tra apprendimento supervisionato e non supervisionato, sta nella mancanza di un insieme di output relativi agli input inseriti. Infatti questo tipo di apprendimento viene impiegato quando si vuole individuare una tendenza nascosta che al momento sfugge. Viene utilizzato con insiemi di dati voluminosi, privi di output associati o etichette. In questo caso le fasi di verifica presenti nell’apprendimento supervisionato verranno sostituite da metodi utili a verificare la qualità degli output prodotti e l’ottimizzazione dei logaritmi utilizzati.
Dove Applicare il Machine Learning Supervisionato
Al giorno d’oggi, il Machine Learning supervisionato è alla base di molte tecnologie e comodità che adoperiamo quotidianamente. Ad esempio, si può utilizzare per il controllo qualità di una linea produttiva e su diverse aziende manifatturiere e alimentari, dal momento che è in grado di identificare velocemente prodotti con e senza diverse tipologie di difetti, riducendo così il rischio del ritiro di alimenti che risultano scaduti o confezionati male.
Nella Churn analysis, o analisi dell’abbandono, il supervised learning ci permette di calcolare quale sia la probabilità che un cliente disdica un abbonamento, o che un proprio dipendente abbandoni l’azienda a causa di bassi coefficienti di benessere aziendale. Per darci queste previsioni, il modello analizza le caratteristiche dei clienti/dipendenti, le recensioni e le attività sui social network, nonché le sue interazioni con il servizio clienti.
Nella manutenzione predittiva, grazie ai dati provenienti da sensori, macchinari e dispositivi, il sistema può prevedere possibili guasti ancor prima che si verifichino, riuscendo così a compiere manutenzioni predittive.
Nell’ambito delle soluzioni per la sicurezza informatica, si possono immagazzinare tutti i modelli comportamentali degli utenti, riuscendo così a riconoscere le azioni normali da quelle sospette. Allo stesso modo, si utilizza per la rilevazione delle frodi online e bancarie, dove il sistema sarà in grado di differenziare transazioni corrette e fraudolente, provvedendo autonomamente ad accettare o bloccare una transazione.
Infine, le soluzioni chatbot e computer vision, nelle loro varie declinazioni, fungono da supporto nella gestione delle conversazioni coi clienti, nei tempi di attesa e delle telefonate, e nell’assistenza di persone in difficoltà tramite nuovi sistemi di assistenza medica.
IT Partner con Talent 4.0
Dunque, l’apprendimento supervisionato è quella parte del Machine learning che cerca di avvicinare la macchina al criterio di analisi dei dati di un essere umano, ed è proprio con questa tecnologia che IT Partner Italia sta lavorando a TALENT 4.0, l’ambizioso progetto che rivoluzionerà il mondo del recruitment per come lo conosciamo. Utilizzando automatismi intelligenti, e sofisticati sistemi di Intelligenza Artificiale di Machine Learning, la figura dell’HR specialist avrà a sua disposizione più dati e più informazioni sulla persona candidata. In questo modo, si otterranno migliori profilature che andranno ad aumentare la qualità delle offerte proposte, in modo bilaterale. Per le aziende, si tradurrà in benefici concreti come una migliorata qualità del prodotto, la soddisfazione dei dipendenti, e un ambiente di lavoro motivato e positivo, anche sul lato “umano”.
