Il ruolo dei Big Data per il Machine Learning

Il ruolo dei Big Data per il Machine Learning

Big Data e Machine Learning sono due concetti divenuti ormai abbastanza comuni e conosciuti: non c’è dubbio che si tratta di sistemi e tecnologie che hanno completamente stravolto le tradizionali logiche di business dei decenni precedenti, e oggi sono i principali propulsori di un cambiamento radicale che interessa tutti i settori produttivi.

Per quanto questi termini siano importanti e noti, è bene conoscerne le caratteristiche e le differenze, ed è quello che faremo in questo articolo. Ti spiegheremo cosa sono i Big Data, che cos’è il Machine Learning, e perché queste due tecnologie siano così strettamente correlate fra loro.
In conclusione, passeremo in rassegna le potenzialità di sviluppo che queste due realtà possono offrire in un futuro ormai non troppo lontano.

I Big Data e il Machine Learning

Quando parliamo di Big Data intendiamo quella tecnologia di aggregazione ed elaborazione di una quantità infinita di dati, provenienti da altrettante infinite fonti. La complessità data dalle dimensioni di queste informazioni rende impossibile il loro calcolo con le tecniche di elaborazione tradizionali.
Ma perché sono così tanto importanti i Big Data? Le potenzialità di questo strumento sono estremamente elevate!

L’analisi di una così grande mole di dati permette di dare loro un senso, scoprendo ed elaborando nuove tendenze e modelli. In un periodo storico dove la connessione alla rete e lo scambio di dati sono ormai predominanti nella vita di tutti i giorni, riuscire a raccogliere, incanalare e interpretare tutte queste informazioni è un importante opportunità per lo sviluppo delle strategie aziendali. Grazie ai Big Data le organizzazioni possono raccogliere preziose informazioni sui loro target obiettivo, effettuare segmentazioni sempre più accurate, analizzare gli obiettivi conseguiti e simulare gli scenari futuri, riuscendo a delineare strategie di sviluppo sempre più efficaci e redditizie!

Se i Big Data rappresentano l’aggregazione di un enorme quantità di dati a disposizione, il Machine Learning (apprendimento automatico) descrive le modalità tramite cui questi dati possono essere analizzati e utilizzati. Possiamo affermare che l’apprendimento automatico è una sorta di sottoinsieme dell’intelligenza artificiale (Artificial Intelligence AI), ossia quella tecnologia che permette a dispositivi e macchine di “apprendere” in totale autonomia.

Grazie al Machine Learning i dispositivi diventano realmente Smart, intelligenti appunto, e proprio come se fossero un bambino che cresce, imparano nozioni nuove, e da queste riescono a comprendere comportamenti, scenari di utilizzo, abitudini degli utenti etc. Le macchine possono realmente sviluppare una propria intelligenza grazie all’uso di complessi algoritmi che apprendono autonomamente, e per farlo si “nutrono” di dati, tantissimi dati: i Big Data appunto!

In che modo il machine learning è correlato ai Big Data?

Dopo aver compreso la differenza che esiste tra Big Data e Machine Learning, la domanda a cui dobbiamo dare ora una risposta è: quale collegamento c’è fra queste due realtà?
Come abbiamo visto, il Machine Learning consente ai dispostivi di sviluppare una propria intelligenza e apprendere nuove cose passo dopo passo, ma come avviene questo processo? Per insegnare a una macchina a sviluppare una propria capacità di apprendimento è necessario fornirle delle informazioni preliminari, attraverso le quali riuscire poi a formulare un “ragionamento” ed elaborare una risposta.

Queste informazioni di cui le macchine hanno bisogno vengono offerte proprio dai Big Data. Questi ultimi sono, infatti, un insieme disomogeneo e sconnesso di dati e informazioni, che devono quindi essere aggregati, riordinati ed elaborati per poter essere utili a elaborare nuovi modelli e ipotizzare scenari di sviluppo futuro.
Il Machine Learning opera proprio sotto questo punto di vista: raccoglie un’infinità di dati a sua disposizione, li elabora e sviluppa una risposta sotto forma di output.

Sulla base di questo processo un dispositivo può, ad esempio, imparare a distinguere gli stimoli e le informazioni raccolte dai suoi sensori; può distinguere animali, forme, colori o persone, e sulla base di queste informazioni elaborare una risposta adeguata e specifica per ogni contesto!

In sintesi, i Big Data rappresentano la fonte tramite cui una macchina “fa esperienza” nel tempo. Più dati sono disponibili, più sono le fonti, maggiori sono le capacità di un dispositivo di apprendere e imparare una determinata condizione. Per farlo utilizza gli algoritmi, paragonabili ai neuroni umani, che quindi processano le informazioni ricevute e sviluppano nuove capacità.

Il Machine Learning nel mondo di oggi

Il Machine Learning può sembrare un concetto complesso, ed effettivamente lo è, ma in realtà è un applicazione con cui interagiamo quotidianamente durante la giornata. Qualsiasi moderna tecnologia, infatti, fa uso di logiche di apprendimento automatico, basta solo pensare, ad esempio, agli assistenti vocali presenti anche nel nostro smartphone. Questi strumenti sono dotati di una loro intelligenza che gli consente di apprende abitudini e stili di vita dell’utente, offrendo un feedback sempre più puntuale e personalizzato in base alle sue esigenze.

Lo stesso discorso si potrebbe fare per i dispositivi demotici; questi ultimi sono in grado di raccogliere un’infinità di informazioni sul loro utilizzo, ed elaborare scenari o consigli da restituire all’utente per ridurre i consumi energetici, ad esempio.
Logiche di Machine Learning stanno dietro alla navigazione su qualsiasi sito web o social network che utilizziamo ogni giorno. I dati raccolti sono tali da consentire agli algoritmi di comprendere le nostre preferenze o intenzioni di acquisto, restituendo annunci e inserzioni pubblicitari sempre più accattivamiti e personalizzati.

I sistemi di Machine Learning sono quindi molto più vicini a noi di quanto possiamo pensare, sono una realtà concreta già al giorno d’oggi, e sono destinati a svilupparsi sempre di più per offrire nuove esperienze e servizi agli utenti.