Il machine learning è quel metodo d’apprendimento che insegna ai computer e ai robot a svolgere azioni in maniera naturale come gli esseri umani o gli animali, ovvero imparando dall’esperienza. La macchina, quindi, sarà in grado di imparare a svolgere determinati compiti migliorando, tramite l’esperienza, le proprie capacità, le proprie risposte e funzioni. Quindi si tratta di scrivere dei programmi software che siano capaci di analizzare dei dati, sempre più spesso si tratta di analizzare grandissime quantità di dati, rintracciando al loro interno dei pattern ricorrenti in modo da estrarre automaticamente l’algoritmo necessario per completare il compito. Il computer utilizza i dati che deve selezionare per addestrare l’algoritmo. Quindi l’algoritmo non è più statico. Esso analizza i dati ai quali viene esposto, determina la migliore linea di condotta e poi agisce. In sostanza, “apprende” dai dati e in tal modo la conoscenza può essere estratta dai dati.
L’adozione dei sistemi di machine learning da parte delle aziende può fornire una marcia in più, nella gestione delle campagne media e in particolare nelle campagne in Programmatic Advertising e in RTB. A seconda del tipo di algoritmo utilizzato per permettere l’apprendimento alla macchina, ossia a seconda delle modalità con cui la macchina impara ed accumula dati e informazioni, si possono suddividere tre differenti sistemi di apprendimento automatico: supervisionato, non supervisionato e per rinforzo. Le applicazioni di machine learning sono già oggi molto numerose, alcune delle quali entrate comunemente nella nostra vita quotidiana senza che in realtà ce ne rendessimo conto.
Interessanti esempi con apprendimento supervisionato arrivano dal settore della ricerca scientifica in campo medico dove gli algoritmi imparano a fare previsioni sempre più accurate per prevenire lo scatenarsi di epidemie oppure per effettuare diagnosi di tumori o malattie rare in modo accurato e tempestivo. Come i volumi di dati che continuano a crescere, insieme con i progressi della scienza computazionale, l’apprendimento automatico è pronto per diventare il prossimo grande passo nella rivoluzione tecnologica.