Learning machine: significato e funzionamento

autore articolo Veronica Balzano data articolo 7 Novembre 2020 commenti articolo 0 commenti

Learning machine. Quando parliamo di learning machine ci riferiamo al discorso sull’apprendimento automatico. In particolare tale concetto fa testo ad una branca dell’informatica che può essere collegata facilmente all’intelligenza artificiale. Il concetto in questione è molto ampio e affrontarne le varie diramazioni potrebbe essere non proprio semplice.

Per essere più precisi potremmo dire che il concetto di learning machine si riferisce a tutti quei meccanismi e quelle tecniche che consentono ad una macchina intelligente di funzionare meglio. Sulla base di quanto detto, un dispositivo tecnologico sarà in grado di rispondere al meglio ad alcuni comandi e a determinate direttive agendo in un modo piuttosto che in un altro a diversi stimoli.

learning machine

Origini del learning machine

Quando si parla di learning machine non si può non far riferimento ad Alan Turing che ideò alcuni algoritmi tali che permettessero alle macchine di poter apprendere. Dopo il lavoro di Turing, considerato il padre del learning machine, ci sono stati altrettanti sviluppi nel settore informatico. Verso gli anni ’90 si svilupparono diverse teorie statistiche e probabilistiche che hanno avuto molto a che fare con la questione dell’apprendimento automatico.

Diversi tipi di apprendimento automatico

Dal momento in cui vogliamo comprendere qualcosa in più in merito al discorso learning machine, potremmo affermare che esistono diversi tipi di categorie di apprendimento. Supervisionato, non supervisionato e per rinforzo.

learning machine

Supervisionato

In questo caso si fa in modo che la macchina riceva una serie di codici ed informazioni. Questi sono elementi utili per fornire una sorta di guida al tipo di lavoro che si vuole svolgere creando una sorta di database da cui poter reperire alcune informazioni.

Non supervisionato

Qui invece le informazioni inserite nella macchina non sono codificate precedentemente. Quindi in questo caso non abbiamo alcun tipo di esempio a cui far riferimento per il funzionamento della macchina e quest’ultima gode di un margine di scelta molto più ampio.

Per rinforzo

Si tratta della modalità di apprendimento più complessa. In questo caso siamo difronte ad una macchina che possiede tutti gli strumenti più utili per migliorare il proprio comportamento valutando le circostanze dell’ambiente.

Applicazioni nella vita di tutti i giorni

Dopo aver fornito alcune informazioni riguardo le caratteristiche del learning machine e dopo aver definito alcuni tipi di learning machine è possibile capire come esso venga implicato al giorno d’oggi in qualsiasi momento di vita quotidiana.

learning machine

Un esempio è il comando vocale, ma non solo. Anche tanti altri esempi di apprendimento automatico caratterizzano alcuni elementi di domotica o ancora le pubblicità traccianti. Insomma, qualsiasi cosa oggi sembra essere mosso dal concetto di apprendimento automatico.

Applicazioni nel marketing

I progressi nel campo del machine learning sono sempre più rapidi. Questi hanno applicazioni in diverse questioni dell’umano e in particolare, negli ultimi tempi hanno investito il mondo del marketing.

In particolare l’apprendimento automatico influenza 4 aspetti del marketing:

  1. Quantità
    Capacità di elaborazione di una mole di dati molto più ingente
  2. Velocità
    Non più analisi manuali e lente, ma piuttosto spazio ad analisi ultra veloci e funzionali.
  3. Automatizzazione
    Automatizzazione di ogni fase di lavoro di diverse strategie di marketing.
  4. Personalizzazione Personalizzazione di alcuni aspetti delle proposte di marketing. In questo modo si potrà contare sull’ideazione di campagne singolari e diversificate che progettino un percorso speciale per ogni singolo utente.

Il marketing ha un aspetto analitico da non sottovalutare. Non solo infatti il marketing e tutte le sue diramazioni sono caratterizzate dall’aspetto creativo, ma anche il ruolo delle statistiche e dei report è molto interessante. Svolgere un’analisi su numero di visitatori per sito web oppure analizzare il flusso di comportamento degli acquirenti o simili sono delle operazioni molto importanti che possono permettere l’orientamento di strategie di marketing sempre più funzionali. Quali sono gli elementi su cui si basano queste analisi? I dati. Negli ultimi tempi possiamo parlare più nello specifico di big data.

Big data

Si tratta di un fenomeno che negli ultimi anni assume sempre maggiore risonanza mediatica. Quando parliamo di big data ci rifacciamo ad un flusso di dati (informazioni) che viene creato dagli utenti. Questi dati provengono quindi dai comportamenti che gli utenti assumono sul web.

Qualche esempio di apprendimento automatico nel marketing

I sistemi automatici quindi migliorano e semplificano la rappresentazione dei risultati di analisi di questi big data.

Il machine learning può anche esercitare un’influenza sulla creazione di contenuti. Questo è il caso del design generativo. Invece di progettare lo stesso percorso per tutti gli utenti, i sistemi dinamici in questione permettono la creazione di un percorso personalizzato pensato per ciascun singolo utente. Nonostante il contenuto visualizzato dall’utente su un sito web sia ancora fornito da copywriter e designer, tocca al sistema il compito di integrare i componenti specifici per l’utente.

Ancora un’altra applicazione avviene nei chatbot. Grazie ai sistemi di apprendimento automatico è possibile migliorare le applicazioni di alcuni programmi rendendo le loro performance più veloci e funzionali.

Ti potrebbe interessare: I vantaggi della tecnologia per il settore logistico