Gli algoritmi di Machine Learning in breve
- Gli algoritmi di Machine Learning permettono ai sistemi di apprendere dai dati per migliorare le loro prestazioni nel tempo. Si suddividono principalmente in classificazione, regressione e clustering.
- Gli algoritmi si distinguono, secondo la tipologia di apprendimento, in supervisionato, non supervisionato, semi-supervisionato e per rinforzo, ognuno adatto a diversi tipi di dati e compiti.
- Gli algoritmi più comuni includono regressione lineare, KNN e XGBoost e sono utilizzati in dviersi settori come sanità, finanza e marketing, per attività come la diagnosi, la previsione e la personalizzazione.
- In futuro gli algoritmi diventeranno più efficienti e accessibili, con l’adozione di AutoML e l’integrazione di paradigmi diversi. La crescente attenzione all’etica e all’interpretabilità guiderà l’evoluzione del settore.
In questa guida a cura dell’Osservatorio Artificial Intelligence della School of Management del Politecnico di Milano daremo una panoramica completa degli algoritmi di Machine Learning, dalle definizioni fondamentali alle applicazioni più avanzate, fornendo gli strumenti necessari per comprendere, valutare e implementare queste tecnologie in contesti reali.
Cosa sono gli algoritmi di Machine Learning
Un algoritmo di Machine Learning è un insieme finito di istruzioni matematiche e computazionali che permettono a un sistema informatico di apprendere pattern dai dati e migliorare le proprie prestazioni nel tempo attraverso l’esperienza.
A differenza della programmazione tradizionale, dove il programmatore definisce esplicitamente ogni regola, nel Machine Learning l’algoritmo sviluppa autonomamente la capacità di risolvere problemi analizzando esempi.
In termini pratici, gli algoritmi di Machine Learning svolgono principalmente tre funzioni:
- classificazione: assegnare dati a categorie predefinite;
- regressione: prevedere valori numerici continui;
- clustering: raggruppare dati simili senza categorie predefinite.
Qual è la relazione tra AI, Machine Learning e Deep Learning
Prima di addentrarci profondamente nella tematica, è importante collocare gli algoritmi di Machine Learning nel contesto più ampio dell’Intelligenza Artificiale. La gerarchia concettuale può essere vista come una serie di insiemi concentrici:
- Intelligenza Artificiale (AI): il campo più ampio che studia la creazione di sistemi intelligenti;
- Machine Learning (ML): un sottoinsieme dell’AI che si concentra sull’apprendimento dai dati;
- Deep Learning (DL): un sottoinsieme del ML basato su reti neurali profonde;
- Reti Neurali: la struttura alla base del Deep Learning, ispirata al cervello umano.
Il Machine Learning è diventato il principale paradigma con cui l’AI viene applicata nella pratica, data la sua capacità di gestire problemi complessi dove la programmazione esplicita risulterebbe impraticabile.
Quali sono le tipologie di apprendimento automatico
Gli algoritmi di Machine Learning si distinguono principalmente in base alla modalità con cui apprendono dai dati. Di seguito presentiamo brevemente i quattro paradigmi principali, che trattiamo in modo più approfondito nella nostra guida sul Machine Learning:
- apprendimento supervisionato (Supervised Learning): l’algoritmo apprende da un dataset etichettato, dove ogni esempio è accompagnato dalla risposta corretta; è la tipologia più diffusa, utilizzata per compiti di classificazione e regressione;
- apprendimento non supervisionato (Unsupervised Learning): l’algoritmo lavora con dati privi di etichette, scoprendo autonomamente strutture nascoste, pattern o raggruppamenti naturali nei dati;
- apprendimento semi-supervisionato (Semi-Supervised Learning): un compromesso che utilizza una piccola quantità di dati etichettati insieme a una grande quantità di dati non etichettati, ideale quando l’etichettatura manuale è costosa;
- apprendimento per rinforzo (Reinforcement Learning): l’agente AI impara a prendere decisioni ottimali attraverso tentativi ed errori, ricevendo ricompense o penalità. Particolarmente efficace per decisioni sequenziali e scenari dinamici.
Quali sono i principali algoritmi di Machine Learning
Dopo questa breve ma necessaria introduzione, entriamo nello specifico della questione. Esistono oltre cento algoritmi riconosciuti dalla letteratura scientifica, ciascuno con caratteristiche specifiche. Gli algoritmi vengono tipicamente organizzati per:
- tipologia di apprendimento: supervisionato, non supervisionato, semi-supervisionato, per rinforzo;
- ambito applicativo: regressione, classificazione, clustering, riduzione dimensionalità;
- complessità: da modelli lineari semplici a reti neurali profonde;
- struttura: algoritmi basati su alberi, metodi kernel, ensemble, reti neurali.
Presentiamo i più rilevanti, organizzati per categoria.
Algoritmi di regressione
La regressione è il compito fondamentale di prevedere valori numerici continui basandosi sulle relazioni tra variabili. Questi algoritmi trovano applicazione in moltissimi contesti: dalla previsione dei prezzi immobiliari alla stima della domanda di prodotti, dalle proiezioni finanziarie all’ottimizzazione dei processi industriali.
- Regressione Lineare: è l’algoritmo più semplice, che assume una relazione diretta e proporzionale tra variabili (ad esempio: più è grande una casa, più costa). Utile per previsioni di vendite, stime di budget, analisi di trend;
- Regressione Polinomiale: gestisce relazioni più complesse dove la crescita non è lineare (come la crescita di una popolazione o l’efficienza di un processo industriale che aumenta rapidamente all’inizio e poi si stabilizza);
- Regressione Ridge: versione migliorata della regressione lineare che funziona meglio quando ci sono molte variabili correlate tra loro, evitando previsioni troppo estreme. Ideale per dataset con molti feature simili;
- Regressione LASSO: oltre a fare previsioni, identifica automaticamente quali variabili sono davvero importanti eliminando quelle irrilevanti. Utile quando si vuole capire quali fattori influenzano davvero un risultato;
- Elastic Net: combina i punti di forza delle due precedenti, particolarmente efficace quando si hanno tantissime variabili e alcune sono correlate.
Algoritmi di classificazione
La classificazione affronta il problema di assegnare oggetti a categorie discrete predefinite. È forse il compito più comune nel Machine Learning applicato: dallo spam filtering al riconoscimento facciale, dalla diagnosi medica al credit scoring, la classificazione è ovunque.
- Regressione Logistica: nonostante il nome, classifica elementi in categorie (es. e-mail spam/non spam, cliente affidabile/a rischio). Molto usata in medicina per stimare la probabilità di una malattia e in finanza per valutare il rischio di credito;
- K-Nearest Neighbors (KNN): classifica un elemento guardando gli elementi più simili già conosciuti (come quando Netflix ti suggerisce film basandosi su cosa piace a utenti simili a te). Applicazioni: sistemi di raccomandazione, riconoscimento di pattern;
- Naive Bayes: calcola probabilità in modo molto veloce, eccellente per filtrare spam nelle e-mail e classificare documenti per argomento. Funziona bene anche con dataset piccoli;
- Alberi Decisionali: creano una serie di domande sì/no per arrivare a una decisione, come un diagramma di flusso. Molto intuitivi e usati in medicina per protocolli diagnostici e in finanza per approvazione prestiti;
- Random Forest: combina centinaia di alberi decisionali per decisioni più accurate e robuste. Ampiamente usato per prevedere rischi finanziari, fraud detection, analisi di sentiment;
- Gradient Boosting: costruisce una serie di modelli dove ognuno corregge gli errori del precedente, ottenendo prestazioni molto elevate. Standard nell’industria per credit scoring e ranking;
- XGBoost: versione ottimizzata e velocissima del precedente, ha vinto la maggior parte delle competizioni di data science degli ultimi anni. Usato in ambito finanziario, pubblicitario, eCommerce.
- LightGBM e CatBoost: varianti ancora più veloci ed efficienti, ideali per aziende con milioni di clienti o transazioni da analizzare in tempo reale;
- Support Vector Machines (SVM): trova il modo migliore di separare le categorie, molto efficace con dati complessi. Applicato in riconoscimento di immagini, classificazione di testi, bioinformatica.
Algoritmi di clustering
Il clustering raggruppa dati simili senza sapere in anticipo quali gruppi cercare. È come organizzare una libreria senza avere categorie predefinite: l’algoritmo scopre da solo che alcuni libri parlano di cucina, altri di viaggi, ecc.
- K-Means: il più popolare, divide i dati in gruppi omogenei. Usato per segmentare clienti in marketing (identificare gruppi con comportamenti simili), organizzare cataloghi di prodotti, comprimere immagini;
- K-Medoids: simile a K-Means ma più robusto con dati anomali. Utile quando ci sono valori estremi che non vogliamo influenzino troppo i risultati;
- DBSCAN: trova gruppi di forma irregolare e identifica automaticamente i dati anomali. Ideale per rilevare frodi, analizzare pattern geografici, identificare comportamenti insoliti;
- Clustering Gerarchico: crea una struttura ad albero dei gruppi, mostrando come i dati si organizzano a diversi livelli. Usato in biologia per classificare specie, in marketing per segmentazione multi-livello;
- Gaussian Mixture Models: assume che i dati appartengano a gruppi “sfumati” con sovrapposizioni. Applicato in riconoscimento vocale, analisi di immagini mediche;
- Mean Shift: identifica automaticamente aree dense di dati, senza dover specificare quanti gruppi cercare. Utile in computer vision e tracking di oggetti.
Algoritmi di riduzione della dimensionalità
Quando si hanno centinaia di variabili, questi algoritmi estraggono le informazioni più importanti scartando il resto, come riassumere un libro mantenendo i concetti chiave.
- Principal Component Analysis (PCA): identifica le direzioni di massima variazione nei dati, riducendo la complessità mantenendo l’informazione essenziale. Usato per pre-processare immagini, comprimere dati finanziari, visualizzare dataset complessi;
- t-SNE: crea mappe visive di dati complessi in 2D o 3D, eccellente per esplorare e comunicare pattern nascosti. Molto usato in ricerca scientifica e presentazioni;
- UMAP: simile a t-SNE ma più veloce e preciso, mantiene meglio le relazioni tra dati distanti. Applicato in genomica, analisi di testi, esplorazione di grandi dataset;
- Linear Discriminant Analysis (LDA): riduce le dimensioni cercando di mantenere separate le diverse categorie. Utile prima di applicare algoritmi di classificazione su dati ad alta dimensionalità;
- Autoencoders: reti neurali che apprendono a comprimere e decomprimere i dati, catturando le caratteristiche essenziali. Usati per rilevare anomalie, rimuovere rumore da immagini, compressione intelligente.
Reti Neurali e Deep Learning
Le reti neurali artificiali sono algoritmi ispirati al cervello umano, composti da strati di unità di calcolo interconnesse. Eccellono nel riconoscere pattern complessi in immagini, testi e suoni, imparando rappresentazioni sempre più astratte dei dati.
- Reti Neurali Feedforward (MLP): la forma base, che processa informazioni in una direzione. Usate per previsioni su dati tabellari, classificazione di pattern semplici, sistemi di raccomandazione base;
- Reti Neurali Convoluzionali (CNN): specializzate nel capire immagini, riconoscendo prima bordi, poi forme, infine oggetti completi. Alla base di face recognition, diagnosi medica da immagini, auto a guida autonoma, filtri Instagram;
- Reti Neurali Ricorrenti (RNN): processano sequenze mantenendo memoria del passato, ideali per testi, musica, serie temporali. Usate in traduzione automatica, generazione di testi, previsioni di borsa;
- Long Short-Term Memory (LSTM): versione avanzata di RNN che ricorda informazioni anche su sequenze molto lunghe. Fondamentali per assistenti vocali, sottotitoli automatici, analisi di sentiment su recensioni;
- Gated Recurrent Unit (GRU): simile a LSTM ma più semplice e veloce, con prestazioni comparabili. Usata quando serve efficienza computazionale;
- Transformer: architettura rivoluzionaria che ha reso possibili ChatGPT e simili, processando tutto il testo in parallelo anziché sequenzialmente. Alla base di tutti i grandi modelli linguistici moderni, traduzione, sintesi di testi;
- Generative Adversarial Networks (GAN): due reti che competono, una crea immagini false sempre più realistiche, l’altra cerca di smascherarle. Usate per generare foto realistiche, creare artwork, migliorare la qualità di immagini, deepfake;
- Variational Autoencoders (VAE): imparano a generare nuovi dati simili a quelli di training. Applicati in drug discovery (generare nuove molecole), design generativo, sintesi di volti umani.
Algoritmi Ensemble
Gli algoritmi ensemble combinano multiple modelli per migliorare le prestazioni complessive. L’intuizione è potente: spesso un comitato di modelli produce risultati migliori di qualsiasi modello singolo, sfruttando i punti di forza di approcci diversi e compensando le rispettive debolezze.
- Bagging: addestra modelli indipendenti su sottoinsiemi casuali dei dati (es. Random Forest);
- Boosting: addestra modelli sequenzialmente correggendo gli errori precedenti (es. XGBoost, AdaBoost);
- Stacking: combina predizioni di diversi modelli usando un meta-modello;
- Voting: aggrega le predizioni di più modelli tramite voto o media
Applicazioni pratiche degli algoritmi di Machine Learning
Gli algoritmi di Machine Learning hanno trasformato numerosi settori. Analizziamo le applicazioni più significative:
- sanità e medicina: diagnostica per immagini con CNN per analizzare raggi X e risonanze magnetiche, medicina predittiva per stimare rischi di patologie, drug discovery per accelerare la scoperta di farmaci, personalizzazione delle terapie basata su caratteristiche genetich;
- finanza e banking: rilevamento frodi con algoritmi anomaly detection in tempo reale, credit scoring per valutazione dell’affidabilità creditizia, algorithmic trading con strategie automatizzate, robo-advisor per consulenza finanziaria personalizzata;
- Marketing e retail: recommendation systems per suggerimenti personalizzati (Amazon, Netflix), customer segmentation tramite clustering, churn prediction per identificare clienti a rischio abbandono, price optimization dinamica, sentiment analysis su social media e recensioni;
- ondustria e manifattura: manutenzione predittiva per prevenire guasti nelle apparecchiature, controllo qualità con visione artificiale per rilevare difetti, ottimizzazione di processi produttivi, supply chain optimization per gestione intelligente degli approvvigionamenti;
- trasporti e logistica: veicoli autonomi con guida automatica basata su deep learning, ottimizzazione di rotte per minimizzare tempi e costi, previsione della domanda per stima del traffico e richiesta di servizi;
- linguaggio naturale: traduzione automatica con sistemi neurali, chatbot e assistenti virtuali per interfacce conversazionali, analisi di documenti per estrazione automatica di informazioni, generazione di contenuti con AI generativa per testi e codice.
Come scegliere l’algoritmo giusto
La selezione dell’algoritmo appropriato dipende da molteplici fattori e non esiste una soluzione universale. La natura del problema è il primo discriminante: stiamo affrontando classificazione, regressione o clustering? Abbiamo dati etichettati disponibili? Le caratteristiche dei dati sono altrettanto cruciali: volume, dimensionalità, tipologia e qualità influenzano profondamente la scelta.
I requisiti di performance creano ulteriori vincoli. In alcuni contesti l’interpretabilità è prioritaria rispetto all’accuratezza pura, mentre in altri la velocità di inferenza è critica. Le risorse disponibili completano il quadro: capacità computazionale, competenze del team e vincoli di tempo determinano quali algoritmi sono praticamente implementabili.
L’approccio più efficace è iterativo: si inizia con algoritmi semplici come baseline, per poi esplorare progressivamente soluzioni più complesse se le performance sono insufficienti. Per dati tabellari, ensemble methods come Random Forest e XGBoost sono spesso la scelta vincente. Per dati non strutturati come immagini o testo, il Deep Learning diventa praticamente obbligatorio. La validazione con cross-validation è essenziale per garantire che il modello generalizzi su dati nuovi.
Il successo nel Machine Learning risiede tanto nell’esperienza dei data scientist quanto nella sperimentazione sistematica guidata da metriche quantitative.
Quali sono i trend futuri degli algoritmi di Machine Learning
Gli algoritmi di Machine Learning rappresentano una rivoluzione metodologica nella scienza computazionale, abilitando sistemi che apprendono dall’esperienza piuttosto che seguire regole esplicite. La loro diffusione trasversale testimonia la potenza e la versatilità di questo approccio.
Guardando al futuro, diverse tendenze emergono con chiarezza. Gli algoritmi diventeranno progressivamente più efficienti e accessibili, riducendo i requisiti computazionali. L’AutoML semplificherà la selezione e l’ottimizzazione degli algoritmi, mentre l’integrazione tra paradigmi diversi creerà sistemi ibridi più potenti.
Le sfide etiche e regolatorie spingeranno verso algoritmi più interpretabili e certificabili. L’emergere dell’AI generativa sta già ridefinendo le applicazioni creative e di generazione di contenuti, mentre i progressi nel reinforcement learning promettono sistemi sempre più autonomi.
Per ricercatori, professionisti e aziende, comprendere i fondamenti degli algoritmi di Machine Learning non è più opzionale ma necessario per navigare la Trasformazione Digitale.
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