Il machine learning è essenzialmente un ramo della scienza dei dati che utilizza i dati per trovare modelli al loro interno. Applicando conoscenze matematiche e statistiche, questi modelli vengono perfezionati in un processo chiamato "addestramento".

Mentre molti associano il machine learning (ML) e l'intelligenza artificiale (AI) a tecnologie complesse e futuristiche—come quelle rappresentate nei film dove l'AI si ribella contro gli umani—la realtà odierna è molto meno avanzata. La maggior parte degli attuali sistemi di AI si basa sulla programmazione "if-then", rispondendo solo a istruzioni umane predefinite. Il machine learning, tuttavia, fa un passo avanti permettendo ai modelli di autocorreggersi e migliorare.

Categorie di Machine Learning

Il machine learning può essere ampiamente suddiviso nei seguenti tipi:

1. Apprendimento Supervisionato

• Si basa su dataset etichettati per l'addestramento.

• Il sistema impara a mappare gli input agli output basandosi su esempi forniti.

• Esempio: Insegnare a una macchina a identificare le farfalle tra gli insetti fornendo dati etichettati con caratteristiche specifiche come numero di zampe, ali, struttura delle antenne e proporzioni del corpo.

• Dopo l'addestramento, la macchina può analizzare nuove immagini di insetti e determinare se sono farfalle basandosi sul modello appreso.

2. Apprendimento Non Supervisionato

• Funziona senza dati etichettati; la macchina identifica pattern e raggruppa i punti dati basandosi sulle loro caratteristiche.

• Esempio: Nell'identificazione delle farfalle, non vengono fornite etichette. La macchina deve identificare autonomamente caratteristiche chiave come ali, zampe e struttura del corpo per differenziare le farfalle da altri insetti.

• I modelli di apprendimento non supervisionato popolari includono le Reti Generative Avversarie (GAN) e gli algoritmi di clustering.

• Limitazioni: I modelli non supervisionati sono spesso considerati "scatole nere", dove i processi interni non sono completamente trasparenti agli sviluppatori.

Algoritmi Popolari di Machine Learning

Esistono molti algoritmi di machine learning, ciascuno adattato per applicazioni specifiche. Alcuni esempi noti includono:

• Reti Neurali

• Alberi Decisionali

• Macchine a Vettori di Supporto (SVM)

• Classificatori Bayesiani

• Metodi di Clustering

Un algoritmo ampiamente utilizzato e adatto ai principianti è il K-Means Clustering, che raggruppa i punti dati in cluster basati sulla similarità.

1.Algoritmo K-Means: Un Metodo Semplice di Clustering Non Supervisionato

K-Means è un algoritmo di clustering non supervisionato semplice e ampiamente utilizzato. L'idea centrale del clustering è raggruppare i campioni basandosi sulla loro distanza o similarità, raggruppando campioni simili (o vicini) insieme mentre separa campioni dissimili (o distanti) in gruppi diversi. Il concetto base di K-Means è partizionare iterativamente un dataset in K cluster in modo che la media di ciascun cluster minimizzi la Somma degli Errori Quadratici (SSE) per tutti i punti all'interno di quel cluster.

In linguaggio matematico, per un insieme di campioni, K-means minimizza la funzione di errore del clustering.

La visualizzazione sopra illustra efficacemente il concetto: la varianza di ogni punto blu o rosso rispetto al proprio centro del cluster viene minimizzata. Per i cluster rosso e blu, i due punti centrali soddisfano la condizione di SSE minimo per questa partizione.

Esempio: K = 2 (Dividere i Campioni in Due Cluster)

Visivamente, se vogliamo dividere i punti verdi nella Figura A in due cluster, potremmo tracciare una linea diagonale dall'alto a sinistra verso il basso a destra. Ma come istruiamo una macchina per eseguire questa partizione accuratamente? I passaggi sono i seguenti:

1. Inizializzazione Casuale:

Selezionare due punti casuali (ad esempio, rosso e blu) nel sistema di coordinate come centri iniziali dei cluster. Per ogni punto nel dataset, calcolare la sua distanza dai punti rosso e blu.

• Assegnare il punto al centro del cluster più vicino: se è più vicino al punto blu, colorarlo di blu; se è più vicino al punto rosso, colorarlo di rosso.

• Iterare attraverso tutti i punti finché ogni punto non è stato assegnato a un colore, come mostrato nel Passo 1.

2. Ricalcolare i Centri dei Cluster:

Ricalcolare il centro di ciascun cluster (media di tutti i punti all'interno di un cluster). Aggiustare i centri dei cluster per minimizzare l'errore quadratico medio (MSE) di tutti i punti all'interno di quel cluster, come mostrato nel Passo 2.

3. Ripetere Fino alla Convergenza:

Ripetere i passi 1 e 2 fino a quando i centri dei cluster si stabilizzano e il processo converge. Questo processo iterativo si completa come mostrato nei Passi 3-6.

Blockchain e Machine Learning

La blockchain possiede due attributi chiave che la rendono un'eccellente combinazione per far avanzare il machine learning e l'intelligenza artificiale:

1. Privacy: La blockchain permette l'addestramento su dati privati sensibili senza comprometterli.

2. Meccanismo di Incentivazione: Il sistema di ricompense unico della blockchain permette agli utenti di guadagnare ricompense condividendo dati o pubblicando modelli on-chain. Chiunque può vendere i propri dati mantenendo la privacy, e gli sviluppatori possono pubblicare e addestrare i loro modelli on-chain, ricevendo incentivi in cambio.

L'immagine di riferimento dimostra il ciclo di standardizzazione e mercificazione nella tecnologia. L'era del monopolio dei dati sta volgendo al termine. L'accessibilità della blockchain introduce opportunità per una più ampia partecipazione nella prossima era tecnologica.

I tre fattori critici nel machine learning sono gli algoritmi, la potenza computazionale e i dati. Giganti tecnologici come Amazon, Apple, Google e Facebook dominano le risorse computazionali e di dati, permettendo loro di mantenere un vantaggio significativo. La blockchain introduce una possibilità di interrompere questo dominio decentralizzando il machine learning. Questo cambiamento può riorientare la creazione di valore dagli approcci basati sui dati all'innovazione guidata dagli algoritmi. Gli incentivi economici della blockchain forniscono un ambiente fertile per gli sviluppatori per addestrare e ottimizzare i modelli, favorendo la crescita per gli sviluppatori di algoritmi.

2.1 Panoramica dei Progetti

L'integrazione tra machine learning e blockchain è un campo nascente ma promettente. Mentre molte aziende stanno sviluppando strumenti in questo spazio, il potenziale rimane vasto. Di seguito tre progetti notevoli:

2.1.1 DeepBrain Chain

DeepBrain Chain, fondata nel novembre 2017, mira a costruire la più grande rete distribuita di calcolo ad alte prestazioni alimentata da blockchain, servendo come infrastruttura critica per l'era 5G+AI.

• Componenti Chiave:

1. Rete di Calcolo ad Alte Prestazioni: Lanciata nell'agosto 2018.

2. Mainnet Blockchain: Ufficialmente lanciata il 20 maggio 2021, basata sul framework Substrate di Polkadot.

DeepBrain Chain è uno dei pochi progetti blockchain ad aver raggiunto una distribuzione su larga scala nel calcolo ad alte prestazioni. Ha fatto progressi significativi in termini di usabilità e commercializzazione, con applicazioni in blockchain, AI, cloud gaming, rendering visuale, biofarmaceutica e simulazioni di semiconduttori.

Oltre 50 aziende globali hanno implementato piattaforme cloud GPU ad alte prestazioni sulla sua rete, servendo centinaia di aziende e decine di migliaia di sviluppatori AI.

2.1.2 Numerai

Numerai è un hedge fund che sfrutta una comunità globale di data scientist anonimi per prevedere i prezzi futuri. Combinando intelligenza distribuita, machine learning, blockchain e tokenizzazione, Numerai crea un nuovo modello di gestione dei fondi guidato dall'intelligenza collettiva.

• Distribuzione dei Dati:

I data scientist ricevono dataset anonimizzati come input per i loro modelli predittivi. Questi dataset potrebbero includere indicatori macroeconomici, prezzi delle materie prime o tassi di cambio—dati proprietari tipicamente inaccessibili agli esterni. La rimozione dei metadati consente a Numerai di condividere i dati apertamente.

• Competizioni:

I dati costituiscono la base per le competizioni volte a creare i modelli predittivi più efficaci. I dati storici con risultati noti aiutano a validare i modelli, mentre i dati in tempo reale rimangono incerti per le previsioni critiche.

• Punteggi e Ricompense:

Le previsioni vengono valutate dopo essere state caricate nel "meta-modello" di Numerai. I data scientist vengono ricompensati in base a quanto le loro previsioni migliorano il meta-modello.

• Proprietà Intellettuale:

I partecipanti mantengono la proprietà dei loro modelli e continuano a ricevere ricompense se i loro modelli migliorano il meta-modello di Numerai.

2.1.3 Protocollo HUMAN

Il Protocollo HUMAN è un framework decentralizzato che premia i contributi basati su conoscenze e competenze, collegando l'IA e il machine learning attraverso modelli ibridi.

Costruito sulla blockchain, il Protocollo HUMAN ottimizza i processi di gestione e regolamento per creare un'infrastruttura verificabile e open-source per i mercati del lavoro decentralizzati, collegando chi cerca dati con i mercati della conoscenza.

• Applicazione nel Machine Learning:

Il protocollo affronta direttamente le attività ad alta intensità di lavoro nel machine learning, come l'annotazione manuale e la verifica della qualità dell'inferenza del modello, per rendere i dataset più adatti all'addestramento.

• Visione Futura:

3.Osservazioni conclusive

Oltre alle sue applicazioni attuali, il Protocollo HUMAN è progettato per la prossima evoluzione dell'intelligenza artificiale, dove le macchine interrogheranno direttamente gli umani per ottenere dati per perfezionarsi.

Il machine learning e la blockchain sono due delle tecnologie più entusiasmanti e all'avanguardia oggi. Il machine learning serve come base per l'intelligenza artificiale e i big data, mentre la blockchain ha il potenziale per rivoluzionare l'architettura finanziaria attuale. Entrambe le tecnologie sono guidate dai dati, abilitando naturalmente sinergie in determinate direzioni di ricerca.

La blockchain offre condivisione e analisi dei dati sicura ed efficiente, mentre il machine learning sfrutta questi dati per guidare i progressi tecnologici. Stiamo già assistendo a molti sviluppatori che lavorano su progetti fattibili in questa intersezione, e sempre più risorse e talenti vengono convogliati in questi campi.

Le capacità condivise e complementari di queste tecnologie continueranno a spingersi avanti a vicenda. Cavalcando l'onda della blockchain e navigando la nave del machine learning, siamo pronti a esplorare il vasto oceano stellato della tecnologia futura!

Introduzione al Machine Learning e le Sue Applicazioni nella Blockchain