In che modo il Machine Learning sta cambiando il mondo?

Hai mai sentito parlare della famosa teoria della birra e del pannolino ?

Walmart, il più grande rivenditore al mondo, "presumibilmente" ha creato questa teoria per comprendere la correlazione tra i prodotti e identificare i modelli.

Gli uomini, nella fascia di età tra i 30 e i 40 anni, che hanno comprato i pannolini da qualche parte tra le 17:00 e le 19:00 il venerdì, tendono ad avere birra sui loro camion. Questa teoria ha motivato i negozi di alimentari a tenere i carati di birra accanto ai pannolini, aumentando così le vendite di entrambi gli articoli in modo geometrico.

Ora, come funziona questa teoria? Dopo una lunga settimana di duro lavoro, gli uomini della classe operaia tendono a stancarsi. Insieme alle loro responsabilità quotidiane, il loro fine settimana spesso comporta l'acquisto di pannolini per i loro bambini e una birra per se stessi dal corridoio adiacente.

Questo è un perfetto esempio di correlazione. Questa teoria spiega come le grandi catene di supermercati associno i prodotti. La correlazione può essere una parte importante della creazione di modelli di machine learning.

L'apprendimento automatico è tutto ciò che semplifica un compito. Non stiamo parlando solo dei grandi compiti, ma anche della colorazione manuale delle immagini in bianco e nero e della ricerca manuale di qualcuno sui social media. Ora immagina una macchina che comprenda il compito stesso e si evolva con i requisiti nuovi, attuali e passati.

Che cos'è l'apprendimento automatico?

L'apprendimento automatico è una sottoparte dell'IA (Intelligenza Artificiale). È la scienza della creazione di un algoritmo in grado di apprendere da solo. Funziona riconoscendo i modelli dai dati piuttosto che applicando una programmazione specifica. Una volta progettato, non richiede alcuna operazione manuale. L'apprendimento automatico è abbastanza intelligente da imparare da solo. Trova i modelli dai dati originali e prevede i modelli futuri utilizzando l'analisi statistica.

Per una migliore comprensione, ecco alcuni esempi:

1) Siri, Alexa e Google Assistant sono alcuni dei famosi esempi di machine learning. Sono assistenti vocali virtuali, aiutano a trovare informazioni quando vengono richieste tramite voce e tutto ciò che devi fare è attivarli. Alcuni altri esempi di Virtual Voice Assistant integrati sono:

• Amazon Eco
• Samsung Bixby
• Google Allo

2) Riconoscimento dell'immagine

Il riconoscimento delle immagini è uno degli esempi più comuni di apprendimento automatico. È la capacità di identificare oggetti, luoghi, persone, ecc. Le persone condividono una grande quantità di dati tramite app, social media, siti Web, ecc. e Facebook è in grado di eseguire il riconoscimento facciale con una precisione del 98%, mettendo a rischio quantità di dati . Ci sono molte controversie su come il riconoscimento delle immagini influirà sulla privacy e sulla sicurezza in tutto il mondo.

Apprendimento automatico: perché è importante?

Tradizionalmente, i data scientist erano soliti creare modelli finiti per ottenere informazioni dettagliate invece di addestrare i computer a farlo. Questo sembra essere un approccio impossibile ora, poiché i dati sono abbondanti ed eterogenei. L'apprendimento automatico entra in gioco qui poiché rompe un enorme volume di dati in modo intelligente e propone algoritmi intelligenti per fornire soluzioni significative.

Google elabora 20 petabyte (1 petabyte= 10^15 byte) di dati al giorno. Il gigante dei motori di ricerca ha un data center in cui tiene un registro di tutte le informazioni che esegue la scansione. Potresti non ricordare cosa hai cercato su Google 2 anni fa, ma Google lo fa. È come una vasta biblioteca in cui sono disponibili miliardi di libri che coprono quasi ogni bit di dati del pianeta.

Ci sono software disponibili sul mercato che possono tracciare gli orari quotidiani e aiutarti nelle tue attività quotidiane come prenotare un taxi, accendere il condizionatore d'aria prima di arrivare a casa o accendere la caffettiera al mattino.

Indipendentemente dal fatto che lo vogliamo o meno, ci lasciamo alle spalle uno schema comportamentale ogni volta che eseguiamo un compito semplice; questi modelli sono decodificati da algoritmi per comprendere le nostre esigenze e trovare alternative efficienti ai processi standard di base.

Intelligenza artificiale, machine learning e deep learning sono la stessa cosa?

No non lo sono. Puoi pensarli come un set annidato l'uno nell'altro. Il modo più semplice per capirlo è visualizzarli in cerchi concentrici. Il deep learning è il sottoinsieme del Machine Learning che è anche il sottoinsieme dell'Intelligenza Artificiale.

Diamo un'occhiata a come sono diversi l'uno dall'altro.

Intelligenza artificiale - Secondo John McCarthy, L'intelligenza artificiale è il processo di creazione di una macchina, una macchina computerizzata controllata da robot o un prodotto che pensa in modo intelligente come un essere umano. L'intelligenza artificiale è la combinazione di due parole "Artificiale" e "Intelligenza" dove artificiale significa innaturale o creato dall'uomo e intelligenza significa la capacità di pensare e comprendere.

Alcuni punti chiave sull'Intelligenza Artificiale:

• Il motivo principale è aumentare le possibilità di successo.
• È un programma che fa tutto il lavoro intelligente.
• L'IA può risolvere problemi complessi.
• Sviluppa un sistema “umano”, per rispondere in base alle circostanze.

Apprendimento automatico : come definito sopra, l'apprendimento automatico è la scienza della creazione di un algoritmo in grado di apprendere da solo. È una sottoparte dell'intelligenza artificiale.

Alcuni punti chiave sull'apprendimento automatico:

• L'obiettivo principale è aumentare la precisione.
• Studia i dati e ne apprende.
• Viene anche a conoscenza delle informazioni elaborate.
• Vale per una soluzione, che sia ottimale o meno.

Deep Learning – Deep Learning è una sottoparte di Machine Learning. Deduce i modelli dai dati forniti e aiuta a estrarre soluzioni da essi. È in grado di apprendere da dati non strutturati o senza etichetta, che potrebbero richiedere decenni per scoprire i modelli.

Alcuni punti chiave sul Deep Learning:

• L'obiettivo principale è scoprire i modelli nei dati forniti.
• Osserva i modelli e prevede da essi.
• Utilizza una dimensione multi-livello dei sistemi neurali artificiali per completare la procedura di apprendimento automatico.

Influenza dell'apprendimento automatico

L'apprendimento automatico è la tecnologia di livello successivo in cui la macchina incontra la conoscenza umana, che ha una grande importanza nel cambiare le nostre vite. Diamo un'occhiata alle varie aree della vita quotidiana interessate dal Machine Learning:

• Casa
  Quindici anni fa, non avremmo mai pensato a quanto sarebbe stata conveniente la comunicazione in futuro. Ma ora possiamo comunicare con chiunque nel mondo e in tutto il mondo in pochi secondi e da qualche parte su cui tutti facciamo affidamento. Facciamo molto affidamento sui computer per comunicare, navigare, ottenere informazioni, ecc. È qui che entra in gioco il Machine Learning e aiuta le nostre attività quotidiane.
• Assistenza sanitaria
  Il processo di gestione sanitaria, come la pianificazione della sanità pubblica, inizia con la classificazione in base alla storia. Questo aiuta a esaminare, investigare e monitorare per fornire un risultato futuro. Questi presupposti aiutano a scoprire i bisogni nelle aree che lo richiedono di più.
• Trasporto
  Conosciamo già i recenti progressi come le auto a guida autonoma o i nuovi camion semi-autonomi di Tesla in cui l'IA ha portato il trasporto a un livello diverso. Gli osservatori analizzano i dati per prevedere decisioni in modo appropriato come la sicurezza pubblica, aiutando nella gestione del traffico o nei dettagli del crimine in tempo reale. Aiuta anche a trovare i percorsi per pedoni e ciclisti che portano a un numero decrescente di incidenti stradali.
• Formazione scolastica
  In precedenza, c'era un solo metodo di apprendimento tra l'insegnante e gli studenti. Ma con l'aggiunta dell'apprendimento automatico, molte istituzioni hanno iniziato a utilizzarlo massimizzando l'interazione insegnante-studente e aumentando l'efficienza creando programmi adeguati per loro. Ha anche aiutato gli studenti a sfidare fornendo un apprendimento adattivo, utilizzando l'apprendimento personalizzato per dare a ogni studente un'attenzione individualizzata.

Machine Learning come partner SEO

Non sei sicuro di come Machine Learning e SEO possano andare di pari passo?

Esploriamo.

Ogni motore di ricerca sta imparando a guardare le cose in un modo migliore che consente loro di fornire risultati migliori.

Un esempio appropriato di come l'apprendimento automatico sta cambiando il mondo della SEO è vedere come viene eseguito ora il filtraggio delle e-mail, il che è piuttosto significativo. La percentuale di successo di Google nel filtrare lo spam è del 99,9% in modo sottile. Questo processo di apprendimento automatico è stato adottato da Google per eliminare lo spam in TensorFlow in particolare. L'intero processo si svolge ormai da anni.

Insieme a questo, Google ha anche utilizzato l'intelligenza artificiale con filtri basati su regole in grado di bloccare lo spam evidente. Questi modelli vengono rilevati dai siti a cui sono collegati questi spam, dai tipi di collegamenti indesiderati che ottengono, ecc.

Il machine learning influisce anche sulla SEO dei contenuti. Vediamo come:

Da 10 anni Google lavora sul problema: abbinare le frasi ed espellere un risultato. Per correggere questo problema, nel settembre 2016 hanno introdotto un sistema di apprendimento automatico denominato Google Neural Machine Translation System (GNMT). Ciò ottiene efficienza nella comprensione della frase codificandola e quindi decodificandola per visualizzare i risultati richiesti.

Apprendimento automatico: perché è importante per il futuro?

Presto non ci sarà più nulla di intentato dall'intelligenza artificiale e dall'apprendimento automatico. In alcuni anni, ci sarebbe un cambiamento significativo nel modo in cui le persone lavorano. Le dipendenze sarebbero più sui computer che sugli esseri umani. La maggior parte delle energie lavorative sarebbe automatizzata dai computer.

Si potrebbe pensare che questa evoluzione dell'apprendimento automatico e dell'intelligenza artificiale possa portare alla perdita di posti di lavoro in tutto il mondo. Ma non è vero.

Secondo la BBC , il Machine Learning sta prendendo il sopravvento in modo che le attività di routine e ripetitive possano essere eseguite in modo rapido ed efficiente dagli algoritmi scritti dagli esseri umani. Potrebbe influire sul mercato del lavoro, ma potrebbero acquisire lavori che richiedono competenze più complesse e meno di routine.

Uno studio di Mckinsey suggerisce che entro il 2030 AI e ML sostituiranno il 30% della manodopera mondiale.

Nonostante questi timori, ogni rivoluzione tecnologica ha finito per creare più posti di lavoro di quanti ne siano stati polverizzati.