Cos'è il Machine Learning: esempio facile con regressione lineare

Il Machine Learning è una forma di intelligenza artificiale (IA) che permette ai computer di imparare dai dati senza essere programmati esplicitamente per ogni situazione.

Un esempio semplice

Immagina di avere 10 coppie di numeri. A ogni coppia associamo un risultato: 0 oppure 1. In pratica, stiamo dicendo che ogni coppia appartiene a una "classe".

Con un algoritmo tradizionale, dovremmo descrivere tutte le regole possibili per associare ogni coppia alla classe corretta. Ma ecco il problema: se arriva un'undicesima coppia che non abbiamo mai visto prima, l'algoritmo tradizionale non saprebbe cosa fare! Questo perché funziona solo per i casi che abbiamo già descritto. È preciso, ma poco flessibile.

Con il Machine Learning, invece, possiamo usare un metodo come la regressione lineare per "imparare" dai dati. L'algoritmo analizza le 10 coppie iniziali e cerca di capire una regola generale che separa le classi (quelle con risultato 0 e quelle con 1).

Per riuscirci, l'algoritmo prova diverse ipotesi su come distinguere i dati, come se disegnasse tante linee di confine diverse tra i punti. Ogni volta che fa un tentativo, verifica quanto questa "regola" separa bene i dati in classi diverse. Se la separazione non è buona, l'algoritmo modifica la regola, cercando di migliorare il risultato. È un processo fatto di tentativi ed errori, che porta a definire una regola sempre più precisa per classificare correttamente i dati.

Quando arriva l'undicesima coppia, l'algoritmo può fare una previsione: anche se non è garantito che sia corretta al 100%, può assegnarle una classe grazie alla regola appresa.

In questo modo, possiamo dire che l'algoritmo ha imparato: non è stato programmato per gestire l'undicesima coppia, ma ci riesce comunque.

Ecco il grafico che illustra come funziona la classificazione nel Machine Learning usando la regressione lineare:

• I punti blu rappresentano le coppie associate alla classe 0.
• I punti arancioni rappresentano quelle della classe 1.
• La linea verde tratteggiata separa le due classi: è la regola che il modello ha imparato.
• Il punto rosso rappresenta una nuova coppia (l'undicesima): il modello cerca di classificarla in base alla posizione rispetto alla linea.

In questo esempio, il Machine Learning mostra come possa adattarsi anche a nuovi dati non presenti durante l'addestramento!