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In Breve (TL;DR)
- Gli algoritmi sono essenziali nel machine learning per analizzare dati, prevedere comportamenti e ottimizzare decisioni in vari settori, dalla sicurezza informatica alla finanza.
- Tra i più usati ci sono gli Alberi di decisione, i Classificatori bayesiani per filtrare spam e minacce e le Macchine a vettori di supporto per la classificazione binaria.
- L’Analisi delle componenti principali semplifica l’elaborazione di big data, identificando solo le variabili più rilevanti per ottimizzare le previsioni.
Gli algoritmi fanno ormai parte della nostra vita quotidiana e anche se non si vedono a occhio nudo, regolano il funzionamento di buona parte delle cose che ci circondano.
Praticamente sono alla base della tecnologia moderna e trovano applicazione in numerosi settori. Nell’intelligenza artificiale e nel machine learning, ad esempio, possono essere utilizzati per riconoscere immagini, elaborare il linguaggio naturale e migliorare le prestazioni dei modelli predittivi.
Nell’ambito della sicurezza informatica, gli algoritmi rilevano minacce e anomalie nei sistemi, proteggendo dati e reti da attacchi malevoli.
Nel settore finanziario, analizzano enormi quantità di dati per prevedere tendenze di mercato e automatizzare il trading.
Anche nei servizi digitali quotidiani, come i motori di ricerca, i social media e le piattaforme di streaming, gli algoritmi personalizzano i contenuti per ottimizzare l’esperienza utente.
Insomma, a questi algoritmi, ormai, viene affidato uno dei compiti più complessi di sempre: far funzionare tutto con regolarità e precisione, seguendo schemi ben definiti imparando in tempo reale e agendo in modo che tutto questo complesso meccanismo si muova all’unisono e tutto funzioni a dovere.
Che cosa sono gli algoritmi
VRVIRUS/Shutterstock
Quando si parla di algoritmi ci si riferisce a una serie finita di istruzioni elementari che permettono di risolvere un determinato problema.
In particolare, l'algoritmo consente di scomporre un problema in un numero finito di passaggi logici in modo da renderne più semplice la risoluzione. In questo modo, dati valori iniziali definiti, l'algoritmo è in grado di fornire una soluzione univoca e precisa al problema.
Gli algoritmi sono quindi utilizzati per risolvere un gran numero di problemi, da quelli più semplici - mettere in ordine un vocabolario di parole - ai più complessi - gestire la traiettoria iniziale di un razzo spaziale.
Quali sono gli algoritmi più utilizzati nell'IoT
SuPatMaN/Shutterstock
L'evoluzione e l'applicazione degli algoritmi al settore dell'apprendimento automatico ha fatto sì che, in alcuni casi, i supercomputer fossero in grado di prevedere il comportamento delle persone.
Merito di set di istruzioni sempre più avanzate e complesse, capaci di analizzare grandi moli di dati (i big data) e ricavarne tutte le informazioni di cui i "programmi esperti" hanno bisogno per "prendere decisioni". A
lcuni algoritmi, più di altri, godono però di maggior fortuna nel campo del machine learning, grazie alla loro potenza di esecuzione e capacità di analizzare e prevedere i comportamenti umani.
Tra questi ci sono, l'Albero di decisione che, come dice il nome, è un algoritmo composto da un "tronco" cioè le istruzioni principali da cui si parte, i "rami"che sono le istruzioni derivate dai risultati e dalle decisioni prese in precedenza e le "foglie" che descrivono stati o eventi finali risultanti dall'esecuzione delle istruzioni precedenti.
Nell'ambito del machine learning, l'albero di decisione è un modello predittivo nel quale ogni ramo rappresenta una variabile del sistema, le ramificazioni successive sono una dei possibili valori che la variabile può assumere, mentre la foglia è il valore predetto.
Classificatori bayesiani sono algoritmi utilizzati soprattutto nell'ambito della sicurezza informatica e della lotta allo spam; permettono infatti di calcolare la probabilità con la quale un evento torna a ripetersi basandosi sull'assunzione che un precedente evento, di cui è nota la probabilità, sia effettivamente accaduto.
Grazie ad algoritmi di questo genere, sarà possibile classificare oggetti e variabili basandosi su esperienze e dati pregressi.
Macchine a vettori di supporto sono particolari algoritmi in grado di analizzare un set di dati ed effettuare una scelta assegnandoli a uno di due insiemi di destinazione.
Si tratta, dunque, di un classificatore binario che basa le proprie decisioni su di un insieme di dati precedentemente categorizzati.
Gli algoritmi ormai sono utilizzati in diversi settori, dalla gestione della viabilità fino ad arrivare ai processi industriali e alla domotica
Analisi delle componenti principali è un algoritmo si basa su procedure statistiche che consentono di individuare, all'interno di un insieme di dati e variabili non correlate, quelle che sono le componenti principali che permettono di rappresentare l'insieme stesso in modo più lineare e semplice possibile.
La successiva analisi si fonderà, dunque, sull'esame delle sole componenti principali, rendendo più immediata la risoluzione di problemi legati alla previsione di comportamenti relativi alla base dati utilizzata.
Questo algoritmo torna particolarmente utile nell'analisi predittiva dei big data: anziché passare in rassegna l'intera base dati, l'analisi dei componenti principali sarà in grado di individuare le informazioni più importanti e fondare l'analisi solo su un insieme ristretto di dati.
Per saperne di più: Intelligenza Artificiale: cos'è e cosa può fare per noi
