Oggi anche le macchine possono imparare. La machine learning è possibile. Ecco come si insegna ai computer a comprendere un testo e a fare analisi semantica.
Cos’è la machine learning?
Si tratta di un termine coniato nel 1959 dallo scienziato americano Arthur Lee Samuel. Con esso si definisce un campo di studi che dà ai computer la capacità di imparare senza essere esplicitamente programmati.
Stiamo parlando del possibile apprendimento automatico di un computer, ovvero come noi umani possono imparare dall’esperienza. Un esempio è il miglioramento delle prestazioni del programma dopo lo svolgimento di un compito o il completamento di un’azione.
Questo accade anche quando l’esperienza è negativa o l’azione è sbagliata. Come noi, anche le macchine diventano capaci di imparare dai propri errori.
Machine learning: differenze sostanziali
Per comprendere che cos’è il Machine Learning e a che cosa serve è utile sottolineare le differenze tra intelligenza artificiale, Machine Learning e Deep Learning.
L’intelligenza artificiale – anche detta AI – ha l’obiettivo di costruire macchine capaci di compiere compiti caratteristici dell’intelligenza umana, simulandone le capacità cognitive.
Il Deep Learning è l’apprendimento profondo che utilizza le reti neurali artificiali multistrato. Si tratta di algoritmi che imitano le strutture e il funzionamento del cervello. Sono in grado di elaborare un dato iniziale in numerosi passaggi collegati tra loro, simulando il modo in cui gli esseri umani tendono a suddividere un compito complesso in diverse fasi.
Il Machine Learning realizza programmi di intelligenza artificiale che possono autonomamente scrivere altri programmi per interpretare i dati e prevedere risultati. Per questo motivo, l’impiego dell’Intelligenza artificiale nel Digital Marketing è in costante aumento.
Vantaggi dell’analisi semantica
Molti strumenti si sono evoluti di pari passo con il progresso tecnologico. Tra questi, l’analisi semantica che, grazie alla capacità del Machine Learning di processare altri programmi in autonomia, sta perfezionando la capacità di trasformare i dati in conoscenza.
I vantaggi dell’analisi semantica sono molti. Il primo è che essa riesce ad estrarre informazioni utili da una moltitudine di dati, sia semplici che strutturati.
In seconda analisi c’è la capacità di trovare risposte prima che si sia posta la domanda. L’analisi semantica dell’AI riesce a comprendere il linguaggio colloquiale ed riesce ad estrapolare il giusto significato anche in presenza di contaminazione di lingue differenti.
Fino a non molto tempo fa l’analisi testuale creava grossi problemi agli elaboratori. Possiamo anche tranquillamente dire che si trattava di uno strumento poco affidabile perché l’analisi veniva fatta senza considerare il contesto.
Le parole con molteplici significati – molto comuni in qualsiasi lingua – non venivano interpretate correttamente dai sistemi, che non riuscivano quindi ad essere veramente utile agli utenti.
Inoltre, era necessario “taggare” i contenuti manualmente, creando duplicati, errori e perdite di tempo che intralciavano il flusso di lavoro.
Oggi, si è andati oltre. I computer riescono a capire e modificare le informazioni che immagazzinano. Dall’analisi testuale siamo passati all’analisi semantica in cui si tiene di conto non solo di ciò che è scritto, ma anche del sotto testo.
Come funziona l’analisi semantica?
A differenza dell’analisi testuale, quella semantica non insegna qualcosa alla macchina a priori. L’analisi semantica mette la macchina in condizione di imparare con l’esperienza.
Lo fa attraverso uno strumento definito token. Un blocco di testo categorizzato, che arricchisce il linguaggio aggiungendo il contesto, elemento necessario alla comprensione di qualsiasi testo.
Le applicazioni dell’analisi semantica sono molteplici. Un esempio è il monitoraggio dei sentimenti degli utenti, ovvero si può scoprire come parlano del nostro prodotto in base a come le parole vengono combinate tra loro.
Ma possiamo sfruttare queste potenzialità anche per migliorare la gestione degli asset digitali in azienda, riducendo il tempo speso in lavori ripetitivi e spesso inutili come aggiungere i tag manualmente o ricercare i contenuti all’interno delle diverse piattaforme aziendali.
Strumenti per la Machine Learnign
Come far sì che i computer attuino la loro Machine Learning? Basta affidarsi ad un sistema di Digital Asset Management Intelligente per migliorare i contenuti che l’azienda posta sui suoi canali on-line.
Il sistema procede, infatti, all’analisi semantica dei contenuti presenti sulle piattaforme aziendali e li riconduce ad un’unica dashboard da cui è possibile gestirli.
I contenuti scandagliati dall’AI vengono “compresi” e categorizzati mediante tag adattive e automatiche. Il sistema impara poi, grazie ad algoritmi di Machine Learning, a riconoscere e classificarli impiegando sempre meno tempo e con maggiore precisione.
Ciò consente alle aziende una facile ricercabilità dei contenuti, con una considerevole riduzione dei tempi di ricerca.
