Ti è mai capitato di scorrere il telefono e avere la sensazione che sappia stranamente cosa vuoi vedere dopo? O forse hai ottenuto un dolce sconto online perché il sito web “sapeva” che eri interessato. Questo è il lavoro dei modelli di machine learning (ML): i cervelli dietro le quinte. Ma con tutti questi termini tecnici che circolano in giro, è facile sentirsi persi.
Questo blog decodifica il gergo e ti presenta i 5 principali modelli ML che stanno silenziosamente plasmando il nostro mondo.
1. Regressione lineare
Ricordi quella volta che ti sei preparato per un test e l'hai superato? La regressione lineare avrebbe potuto prevedere quel risultato. È fondamentalmente una sfera di cristallo per i numeri, che analizza i dati passati per prevedere le tendenze future. Gli agenti di cambio lo usano per indovinare i movimenti del mercato e le aziende si affidano ad esso per prevedere i dati di vendita. Considerala come una linea di tendenza superpotente, che disegna connessioni tra le cose per darti un avvertimento su ciò che probabilmente accadrà dopo.
2. Alberi decisionali
Hai mai risolto un problema tecnico rispondendo a una serie di domande "sì" o "no"? Questa è l'idea centrale dietro gli alberi decisionali. Sono come i detective, scompongono i problemi complessi in una serie di domande che si ramificano come un albero. Questo approccio li rende perfetti per attività come filtrare le e-mail di spam o persino aiutare i medici a diagnosticare malattie in base ai sintomi. Potrebbero non indossare un trench, ma sicuramente sanno come risolvere un caso (o un set di dati).
3. Foreste casuali
Ricordi quella discussione di gruppo su un film? Ogni persona porta una prospettiva unica, giusto? Le foreste casuali funzionano in modo simile. Questo modello combina più alberi decisionali, ciascuno con “stili di domande” leggermente diversi. Mettendo insieme le loro intuizioni, mira a una previsione più accurata di qualsiasi singolo albero. Consideralo come un lavoro di squadra, che sfrutta i punti di forza di diversi modelli per ottenere un risultato affidabile.
4. Reti neurali
Il nostro cervello è incredibile nel riconoscere schemi, come vedere un volto familiare tra le nuvole. Le reti neurali si ispirano a questa capacità. Questi modelli imitano la struttura del cervello umano, con strati interconnessi che elaborano le informazioni. Addestrati su enormi quantità di dati, imparano a identificare modelli e relazioni. Ciò li rende ideali per attività come il riconoscimento delle immagini (pensa a taggare i tuoi amici nelle foto) o anche per comprendere il linguaggio naturale (come quei chatbot con cui chatti online).
5. K-Vicini più vicini
Ti sei mai ritrovato a gravitare verso persone con interessi simili a una festa? K-Nearest Neighbours (KNN) utilizza la stessa logica. Questo modello identifica i punti dati più vicini (o più simili) a un dato nuovo e sconosciuto. Analizzando le caratteristiche dei suoi “vicini”, prevede la categoria o il valore a cui potrebbe appartenere il nuovo punto. Questo approccio brilla in attività come consigliare prodotti in base ai tuoi acquisti passati o classificare cifre scritte a mano.
Questi sono solo alcuni degli straordinari modelli ML che guidano l'innovazione in vari campi. Anche se sembrano complessi, comprenderne i principi fondamentali ti apre gli occhi sulle incredibili capacità dell’apprendimento automatico. Dopotutto, questi modelli sono in continua evoluzione e, chissà, forse sarai tu a costruire il prossimo punto di svolta in futuro.
