{"id":29,"date":"2021-09-22T11:03:43","date_gmt":"2021-09-22T09:03:43","guid":{"rendered":"https:\/\/nit.it\/?p=29"},"modified":"2021-11-23T12:41:45","modified_gmt":"2021-11-23T11:41:45","slug":"estrarre-conoscenza-da-database-di-grandi-dimensioni-con-il-machine-learning","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/nit.it\/index.php\/2021\/09\/22\/estrarre-conoscenza-da-database-di-grandi-dimensioni-con-il-machine-learning\/","title":{"rendered":"Estrarre conoscenza da database di grandi dimensioni con il Machine Learning."},"content":{"rendered":"\n<div class=\"wp-block-image\"><figure class=\"aligncenter size-large\"><img loading=\"lazy\" width=\"291\" height=\"300\" src=\"https:\/\/nit.it\/wp-content\/uploads\/2021\/11\/datamining-1.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-54\"\/><\/figure><\/div>\n\n\n\n<p>L\u2019applicazione di strategie di <strong>Machine Learning<\/strong> su database di grandi dimensioni si chiama <strong>Data Mining<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n<p>L\u2019analogia \u00e8 che da una miniera (database di grande dimensione) venga estratta una grande quantit\u00e0 di terra che porta con s\u00e9 una piccola quantit\u00e0 di materiale molto prezioso; allo stesso modo, nel data mining, un grande volume di dati viene elaborato per costruire un modello semplice con un uso prezioso, ad esempio, con un&#8217;elevata precisione predittiva.<\/p>\n\n\n\n<p>Il data mining (letteralmente dall&#8217;inglese <strong>estrazione di dati<\/strong>) \u00e8 l&#8217;insieme di tecniche e metodologie che hanno per oggetto l&#8217;estrazione di informazioni utili da grandi quantit\u00e0 di dati (es. banche dati, <strong>datawarehouse<\/strong>, ecc.), attraverso metodi automatici o semi-automatici (es. apprendimento automatico) e l&#8217;utilizzo scientifico, aziendale, industriale o operativo delle stesse.<\/p>\n\n\n\n<p>Gli scenari in cui le tecniche di Data Mining vengono utilizzate per adottare strategie basate sul Machine Learning sono abbondanti e possono riguardare:<\/p>\n\n\n\n<ul><li>Le <strong>banche <\/strong>finanziarie analizzano i loro dati passati per costruire modelli da utilizzare nelle richieste di credito, rilevamento delle frodi e mercato azionario.<\/li><li>Nella <strong>produzione<\/strong>, i modelli di apprendimento vengono utilizzati per l&#8217;ottimizzazione, il controllo e la risoluzione dei problemi.<\/li><li>In <strong>medicina<\/strong>, i programmi di apprendimento vengono utilizzati per la diagnosi medica.<\/li><li>Nelle <strong>telecomunicazioni<\/strong>, i modelli vengono analizzati per l&#8217;ottimizzazione della rete e per massimizzare la qualit\u00e0 del servizio.<\/li><li>Nella <strong>scienza<\/strong>, grandi quantit\u00e0 di dati in fisica, astronomia e biologia possono essere analizzati abbastanza velocemente dai computer.<\/li><li>Il <strong>World Wide Web <\/strong>\u00e8 enorme, \u00e8 in costante crescita e la ricerca di informazioni rilevanti non pu\u00f2 essere eseguita manualmente.<\/li><\/ul>\n\n\n\n<p>L&#8217;<strong>apprendimento automatico<\/strong> ci aiuta anche a trovare soluzioni a molti problemi di <strong>visione<\/strong>, <strong>riconoscimento vocale<\/strong> e <strong>robotica<\/strong>. Prendiamo l&#8217;esempio del riconoscimento dei volti: questo \u00e8 un compito che svolgiamo senza sforzo; ogni giorno riconosciamo familiari e amici guardando i loro volti o dalle loro fotografie, nonostante le differenze di posa, illuminazione, acconciatura e cos\u00ec via.<\/p>\n\n\n\n<p>Ma lo facciamo inconsciamente e non siamo in grado di spiegare come lo facciamo. Poich\u00e9 non siamo in grado di spiegare la nostra esperienza, non possiamo scrivere il programma per computer. Allo stesso tempo, sappiamo che un&#8217;immagine del viso non \u00e8 solo un casuale raccolta di pixel; un viso ha una struttura. \u00c8 simmetrico. Ci sono gli occhi, il naso, la bocca, situati in determinati punti del viso. Il viso di ogni persona \u00e8 un modello composto da una particolare combinazione di questi.<\/p>\n\n\n\n<p>Estraendo informazioni da un <strong>database di grandi dimensioni<\/strong> (data mining) che include <strong>immagini del viso<\/strong> di una specifica persona, potremmo utilizzare un programma di Machine Learning che cattura il modello specifico di quella persona e quindi riconosce controllando questo modello in una data immagine.<\/p>\n\n\n\n<p>Questo \u00e8 un esempio di riconoscimento del modello.<\/p>\n\n\n\n<p>Come abbiamo appena visto, il Machine Learning oltre al Data Mining include anche metodologie e tecniche di intelligenza artificiale.<\/p>\n\n\n\n<p>Infatti, per essere <strong>intelligente<\/strong>, un <strong>sistema <\/strong>che si trova in un ambiente in evoluzione dovrebbe avere la capacit\u00e0 di apprendere. Se il sistema pu\u00f2 apprendere e adattarsi a tali cambiamenti, il progettista di sistema non deve prevedere e fornire soluzioni per tutte le possibili situazioni.<\/p>\n\n\n\n<p>Il Machine Learning consiste nella <strong>programmazione di computer <\/strong>per ottimizzare un criterio di prestazione utilizzando dati di esempio o esperienze passate.<\/p>\n\n\n\n<p>Abbiamo un modello definito mediante alcuni parametri e l&#8217;apprendimento \u00e8 l&#8217;esecuzione di un programma per computer per ottimizzare i parametri del modello utilizzando i dati di addestramento o il passato esperienza.<\/p>\n\n\n\n<p>Il modello pu\u00f2 essere predittivo per fare previsioni in futuro, o descrittivo per acquisire conoscenze dai dati, o entrambi. Pi\u00f9 nello specifico, Il Machine Learning utilizza la teoria della statistica nella costruzione di modelli matematici, perch\u00e9 il compito principale \u00e8 fare inferenze da un campione.<\/p>\n\n\n\n<p>Il ruolo dell&#8217;informatica, quindi, \u00e8 duplice: in primo luogo, nella<strong> fase di training<\/strong>, abbiamo bisogno di algoritmi efficienti per archiviare ed elaborare l&#8217;enorme quantit\u00e0 di dati che generalmente abbiamo. In secondo luogo, una volta appreso un modello, anche la soluzione algoritmica per <strong>l&#8217;inferenza <\/strong>deve essere efficiente.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>L\u2019applicazione di strategie di Machine Learning su database di grandi dimensioni si chiama Data Mining. 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