Machine learning: imparando si impara

Machine learning, branca dell’intellligenza artificiale

Il machine learning avrà sempre più rilevanza nel software per il Wealth Management. Per esempio a Ital-IA, il primo Convegno Nazionale del Laboratorio Artificial Intelligence and Intelligent Systems del Consorzio Interuniversitario Nazionale per l’Informatica, organizzato a Roma (in collaborazione con Confindustria presso il Centro Congressi Auditorium della Tecnica) era presente Nicola Gatti, direttore dell’Osservatorio Artificial Intelligence del Politecnico di Milano, che si è gentilmente prestato a rispondere a qualche nostra domanda.

Prima l’imperativo era big data, ora sembra essere machine learning. Quali sono le cose più semplici che dobbiamo sapere a questo riguardo?

Machine Learning 101

Il machine learning è una branca dell’intelligenza artificiale e, per sua definizione, è un’area in cui non conosci qualcosa e lo vuoi apprendere. Questo permette di poter utilizzare questo tipo di tecniche in tantissimi scenari pratici dove, di fatto, non conosciamo veramente il modello delle informazioni con cui lavoriamo.

Così si parte con uno strumento formale, un modello matematico generico che possa richiamare quello che vogliamo arrivare a conoscere, sul quale cominciamo a ragionare. È un procedimento paradossale, dove arriviamo a conoscere un modello informativo anche se non lo conosciamo, attraverso il lavoro su un altro modello che trattiamo come fosse quello vero, anche se non lo è.

Servirà anche se non lo sapevi

Il machine learning diventa lo strumento che ti abilita all’utilizzo di tutto quello che ti può servire a posteriori, quello che ti permette di apprendere qualcosa e poi elaborare in base a ciò che abbiamo appreso. Chi eccelle in questa disciplina padroneggia tecniche che consentono, appunto, di ottenere risultati che richiederebbero milioni di dati anche dove di dati ce ne sono molti meno.

A fare la differenza nel machine learning sono proprio queste tecniche, come il deep learning o l’online learning (niente a che vedere con il web), che non vuol dire web vuol dire che ogni volta che hai un dato ragioni su che ti permette di usare queste tecniche anche quando di dati ne hai pochi, anche quando il deep learning non si potrebbe applicare.

Ricavare dai dati più informazioni di quante ne siano immediatamente visibili può fare una grande differenza nel successo di una gestione patrimoniale. Per questo in Objectway il machine learning è un’esperienza già concreta, che trova e troverà sempre più applicazione nello sviluppo di prodotti come Portfolio Optimiser.

Related to this story: