Machine Learning: cos’è, come funziona e le sue applicazioni nel mondo reale   

Lo conosciamo con il nome di machine learning, e non è più un concetto legato alla fantascienza. Ma cos’è nello specifico? Quali sono le sue applicazioni nel mondo reale? Di fatto ci troviamo di fronte a un sottoinsieme dell’intelligenza artificiale, abbreviato con “ML”.

Cos’è il machine learning e perché è strategico

Sono numerosi gli aspetti che ci permettono di comprendere a fondo il machine learning, ovvero un sottoinsieme dell’intelligenza artificiale: esistono numerose tipologie, tra cui quello supervisionato (e non), semi supervisionato e con rinforzo.

Gli algoritmi sono differenti: per esempio possono essere usati reti neurali, clustering, alberi decisionali e foreste casuali. Viene sfruttato per lo più per identificare e classificare gli oggetti, oltre che per l’analisi predittiva, rilevare anomalie ed elaborare documenti.

Il tutto avviene con una facilità e una precisione impressionante, soprattutto se dovessimo paragonare questa attività a quella svolta da un essere umano: ci potremmo impiegare anche anni per svolgere tutti i compiti, e potrebbero volerci più persone. Ecco perché siamo di fronte a una tecnologia potenzialmente strategica in numerosi campi, tra cui quello della medicina e della diagnostica per immagini.

Tipologie di machine learning

Abbiamo anticipato poc’anzi quali sono le tipologie: ne esistono ben quattro e ogni tipo presenta le sue caratteristiche, i suoi vantaggi, ma naturalmente anche dei limiti che vanno tenuti in considerazione nel momento in cui si deve scegliere quale compito svolgere.

Ad oggi la tipologia di machine learning più comune è quella supervisionata: in breve, i dati, dopo essere stati etichettati, spiegano all’algoritmo come dovrebbe lavorare, quindi apprende da un set preimpostato. Non è affatto un sistema facile, anche perché vanno date informazioni ben precise e soprattutto non contaminate.

Passiamo ora alla seconda tipologia, che è il machine learning non supervisionato, il cui approccio è di certo più indipendente: qui lavoriamo in assenza di dati etichettati e dunque sarà il computer a imparare il processo e allenare l’algoritmo. Lo scopo è spesso quello di creare un cluster, in modo tale che poi possa riconoscere il medesimo modello.

Veniamo al machine learning semi supervisionato: in questo caso ci sono dei set di dati di addestramento, ma prende ispirazione anche dalla tipologia non supervisionata. In che modo? Prima di tutto si passa all’analisi di dati etichettati e successivamente di dati non etichettati.

Infine, ecco il machine learning di rinforzo: esattamente come quello non supervisionato, sfrutta la potenza dei dataset che non sono stati etichettati. Toccherà quindi all’algoritmo farlo e valutare le informazioni apprese.

Come funziona un modello di machine learning

Il funzionamento consente di realizzare dei modelli statistici che naturalmente saranno poi sfruttati per uno scopo ben preciso. Ma come opera e quali sono gli step?

Chiaramente, prima di tutto c’è la raccolta e la compilazione dei dati: saranno etichettati o meno. In seguito, si dovrà selezionare l’algoritmo, in modo tale da raggiungere il modello che servirà in base al settore.

Non dimentichiamo che, oltre a educare attraverso l’addestramento, dobbiamo perfezionare i dati stessi: in alcuni casi è prevista l’eliminazione dei cosiddetti dati duplicati, così come la rimozione dei valori anomali.

Una volta che avremo verificato le prestazioni e l’accuratezza del modello, con un’attenzione particolare verso i suoi parametri, potremmo infine avviarlo: non mancheranno successivamente degli audit per confermare e ottimizzare ulteriormente le sue prestazioni.

Algoritmi principali nel machine learning

Anche in questo caso abbiamo anticipato qualcosa sugli algoritmi sfruttati dal machine learning, ovvero coloro che poi di fatto creeranno i modelli di cui abbiamo bisogno.

• Reti neurali: sono ispirate al cervello umano. Usano una rete di nodi (i “neuroni”) per riconoscere modelli complessi, come immagini, testi o suoni. Sono ideali per attività come il riconoscimento vocale o la visione artificiale.
• Regressione lineare: serve per prevedere valori numerici. L’algoritmo cerca una linea retta che “sta bene” tra i punti dati. Un esempio? Prevedere il prezzo di una casa in base alla sua metratura.
• Regressione logistica: usata quando il risultato è sì o no. È perfetta per capire, ad esempio, se una transazione è fraudolenta o meno.
• Clustering: raggruppa dati simili tra loro, senza bisogno di etichette. È molto usato per segmentare clienti o svolgere analisi dati esplorativa
• Alberi decisionali e foreste casuali: gli alberi seguono logiche tipo “se… allora…”. Le foreste, invece, sfruttano più alberi decisionali per ottenere risultati più precisi.

Applicazioni reali del machine learning

A questo punto potremmo fare l’errore di credere che il machine learning sia ancora oggi estremamente teorico, ma in realtà fa già parte della nostra vita quotidiana. Le applicazioni reali sono infinite, ma ci si sta concentrando proprio in virtù dei suoi vantaggi sul settore della sanità e dell’industria 4.0. Spieghiamo di seguito come viene usato e soprattutto quali sono gli effettivi vantaggi.

Sanità: diagnosi, imaging, monitoraggio predittivo

Nel settore sanitario, è ormai una risorsa concreta. La sua forza? Riuscire a raccogliere e analizzare in pochissimo tempo una quantità di dati che a un essere umano richiederebbe settimane, se non mesi. Senza considerare che così si giunge a diagnosi più rapide, cure più mirate e soprattutto interventi tempestivi.

Gli algoritmi vengono impiegati per interpretare immagini mediche, come radiografie, TAC o risonanze magnetiche. In molti casi riescono a individuare segnali anomali già nelle fasi iniziali di una malattia, per esempio nel caso di alcuni tumori. Si parla anche di test del sangue potenziati dall’IA, capaci di rilevare marcatori precoci in modo più accurato rispetto ai metodi tradizionali.

Torna utile anche nel monitoraggio continuo: analizza in tempo reale i parametri vitali dei pazienti per segnalare eventuali criticità, anticipando peggioramenti o emergenze. Non mancano infine applicazioni in sala operatoria: grazie alla chirurgia robotica, i chirurghi possono contare su strumenti più precisi e procedure meno invasive. La direzione è chiara: diagnosi più precoci, interventi personalizzati e assistenza sempre più efficiente.

Industria 4.0 e manutenzione predittiva

Anche in questo caso i benefici sono evidenti, e uno degli usi più concreti è la manutenzione predittiva, che serve sostanzialmente ad anticipare eventuali guasti e problemi prima ancora che si presentino.

Come funziona? Le macchine industriali sono dotate di sensori che registrano continuamente dati preziosi: per esempio, la temperatura, le vibrazioni o i consumi. Tutte queste informazioni vengono analizzate attraverso software per l’analisi dei dati per individuare segnali sospetti o fuori dalla norma. In breve, riusciamo a osservare il momento esatto in cui qualcosa sta per smettere di funzionare.

In questo modo interveniamo solo quando è davvero necessario: non ci saranno più blocchi improvvisi e costosi fermi di produzione.

Ma non è tutto. Il machine learning viene utilizzato anche per il miglioramento dei processi aziendali, monitorando l’intero ciclo produttivo e ottimizzando l’efficienza. Un esempio concreto? I sistemi visivi montati lungo la linea riescono a riconoscere eventuali difetti nei prodotti mentre sono ancora in fase di lavorazione. Questo permette di migliorare il controllo qualità, evitare errori e ridurre gli sprechi già sul nascere.

Tool e piattaforme per il machine learning

Le piattaforme di data science e machine learning, spesso indicate con l’acronimo DSML, sono strumenti fondamentali per sviluppare modelli predittivi e strategie basate sui dati. Oggi esistono numerose soluzioni pensate per coprire l’intero ciclo di vita: dalla preparazione dei dati fino alla messa in produzione del modello.

Il futuro del machine learning e il ruolo di D/Vision Lab

Ci sono anche i casi in cui vengono sviluppati software su misura per i dati, per le immagini medicali e per gli ambienti interattivi. Noi di D/Vision Lab ci occupiamo di soluzioni software personalizzate per la gestione dei dati, l’analisi e la visualizzazione di immagini e processi digitali.

Lavoriamo sfruttando le ultime tecnologie con un approccio ingegneristico rigoroso, per rispondere alla domanda della nostra clientela con flessibilità e dinamicità. Operiamo nel settore retail, nel Medical & Pharma e nell’industria IoT.

La missione è quella di riscrivere il futuro innovando la realtà, attraverso l’analisi e la rappresentazione dei dati.

Perché sì, oggi più che mai il machine learning non si limita più a essere un trend, ma può rappresentare il nostro futuro, modificando profondamente le aziende e lo stesso settore della sanità: ad oggi abbiamo a nostra disposizione una tale quantità di dati che ignorarla sarebbe uno spreco.

Con un algoritmo preciso e affidabile è invece possibile individuare eventuali valori che si ripetono e sfruttare le informazioni a nostra disposizione.