Che cos'è Machine Learning?

La scienza che si occupa del training di computer affinché analizzino e apprendano dai dati con un approccio analogo a quello degli esseri umani.

Che cos'è Machine Learning e come funziona?

Machine Learning (ML) è il processo costituito dall'uso di modelli matematici di dati per aiutare un computer ad apprendere senza istruzioni dirette. Viene considerato un sottoinsieme dell'intelligenza artificiale. Machine Learning usa algoritmi per identificare criteri nei dati e questi criteri vengono quindi usati per creare un modello di dati in grado di generare stime. Grazie all'accumularsi di dati ed esperienza, i risultati di Machine Learning diventano più precisi, analogamente al modo in cui gli esseri umani migliorano grazie all'esperienza.

L'adattabilità di Machine Learning lo rende ottimale negli scenari in cui i dati sono in continua evoluzione, la natura della richiesta o dell'attività cambia continuamente o la scrittura di codice per una soluzione sarebbe effettivamente impossibile.

Correlazione tra Machine Learning e intelligenza artificiale

Machine Learning è considerato un sottoinsieme dell'intelligenza artificiale. Un computer "intelligente" pensa come un essere umano ed esegue attività in modo autonomo. Per eseguire il training di un computer affinché simuli il modo in cui gli esseri umani pensano è ad esempio possibile usare una rete neurale, ovvero una serie di algoritmi modellati in base al cervello umano.

Correlazione tra Machine Learning e analisi predittiva

Benché Machine Learning sia un tipo di analisi predittiva, è importante notare che Machine Learning è significativamente più facile da implementare con aggiornamenti in tempo reale in seguito all'aggiunta di più dati. L'analisi predittiva viene usata in genere con un set di dati statico e deve essere aggiornata per ottenere dati più recenti.

Correlazione tra Machine Learning e Deep Learning

Deep Learning è una forma specializzata di Machine Learning che usa le reti neurali per fornire risposte. Deep Learning è in grado di determinare autonomamente la precisione e classifica le informazioni in modo analogo al cervello umano. È alla base dell'intelligenza artificiale più simile all'intelligenza umana.

Vantaggi di Machine Learning

Machine Learning può essere applicato in molte situazioni e le possibilità sono in continua espansione. Ecco alcuni dei vantaggi principali che i business hanno ottenuto grazie ai progetti di Machine Learning:

Individuazione di informazioni dettagliate

Machine Learning può contribuire all'identificazione di un criterio o una struttura in dati strutturati e non strutturati, aiutando a identificare la storia narrata dai dati.

Miglioramento dell'integrità dei dati

Machine Learning è eccellente a livello di data mining e può portare il data mining a un livello superiore, migliorando le proprie capacità nel tempo.

Miglioramento dell'esperienza utente

Interfacce adattive, contenuti mirati, chatbot e assistenti virtuali abilitati al riconoscimento vocale sono esempi del modo in cui Machine Learning può contribuire all'ottimizzazione dell'esperienza dei clienti.

Riduzione del rischio

Le tattiche per gli illeciti sono in continua evoluzione e Machine Learning si adegua continuamente, monitorando e identificando nuovi criteri per rilevare i tentativi prima che abbiano esito positivo.

Anticipazione del comportamento dei clienti

Machine Learning può eseguire il mining di dati correlati ai clienti per contribuire all'identificazione di criteri e comportamenti, permettendoti di ottimizzare le raccomandazioni di prodotti e offrire la migliore esperienza possibile ai clienti.

Riduzione dei costi

Un'applicazione di Machine Learning è l'automazione di processi, che può liberare tempo e risorse, permettendo al tuo team di concentrarsi sugli aspetti essenziali.

Tecniche di Machine Learning

Le persone usano tre tecniche principali in Machine Learning:

Apprendimento supervisionato

Facendo riferimento a set di dati con etichette o struttura, i dati assumono il ruolo di docente ed eseguono il "training" del computer, migliorandone la capacità di stima o decisionale.

Apprendimento non supervisionato

Gestione di set di dati senza etichette o struttura, individuazione di criteri e relazioni mediante il raggruppamento di dati in cluster.

Apprendimento per rinforzo

Mediante la sostituzione di un operatore umano, un agente, ovvero un programma informatico che agisce per conto di qualcuno qualcosa, contribuisce a determinare gli esiti in base a un ciclo di feedback.

Funzionamento di Machine Learning per la risoluzione di problemi

Ecco una panoramica del processo di Machine Learning usato per risolvere i problemi:

Passaggio 1: Raccolta e preparazione dei dati

Dopo l'identificazione delle origini dati, i dati disponibili vengono compilati. Il tipo di dati disponibile può contribuire alla scelta degli algoritmi di Machine Learning da usare. Durante la revisione dei dati vengono identificate le anomalie, viene sviluppata la struttura e vengono risolti i problemi di integrità dei dati.

Passaggio 2: Training del modello

I dati preparati vengono suddivisi in due gruppi: il set di training e il set di test. Il set di training costituisce una parte significativa dei dati e viene usato per l'ottimizzazione dei modelli di Machine Learning per ottenere la precisione più elevata possibile.

Passaggio 3: Convalida del modello

Quando sei pronto per selezionare il modello di dati finale, il set di test viene usato per valutare le prestazioni e la precisione.

Passaggio 4: Interpretazione dei risultati

Esamina i risultati per trovare informazioni dettagliate, trarre conclusioni e prevedere gli esiti.

Che cosa può fare Machine Learning?

Stima dei valori

Gli algoritmi di regressione, utili per l'identificazione di causa ed effetto tra variabili, creano un modello dai valori, che vengono quindi usati per creare una stima. Gli studi basati su regressione consentono di ottenere stime per il futuro, che possono contribuire all'anticipazione della domanda dei prodotti e alla stima delle vendite o dei risultati di una campagna.

Identificazione delle occorrenze insolite

Gli algoritmi di rilevamento anomalie, usati usato spesso per individuare il rischio potenziale, evidenziano i dati che non rientrano nella norma anticipata. Guasti alle apparecchiature, difetti strutturali, errori di testo e istanze di illeciti sono alcuni esempi del modo in cui è possibile usare Machine Learning per gestire i problemi.

Individuazione della struttura

Gli algoritmi di clustering sono spesso il primo passaggio dell'adozione di Machine Learning e consentono di rivelare la struttura sottostante del data set. Grazie alla classificazione di elementi comuni, il clustering viene in genere usato per la segmentazione del mercato e offre informazioni dettagliate che possono contribuire alla selezione del prezzo e all'anticipazione delle preferenze dei clienti.

Stima delle categorie

Gli algoritmi di classificazione contribuiscono alla determinazione della categoria corretta per le informazioni. La classificazione è analoga al clustering ma viene applicata nell'apprendimento supervisionato, in cui vengono assegnate etichette predefinite.

Di cosa si occupa un tecnico di Machine Learning?

I tecnici di Machine Learning si occupano di convertire i dati non elaborati raccolti da diverse pipeline di dati in modelli di data science che possono essere applicati e dimensionati in base alla necessità. Un tecnico di Machine Learning connette tali dati strutturati ai modelli definiti dai data scientist con cui collabora. I tecnici di Machine Learning sviluppano inoltre algoritmi e creano programmi che permettono a macchine virtuali, computer e robot di elaborare i dati in ingresso e identificare criteri.

Breve panoramica sugli algoritmi di Machine Learning

Gli algoritmi di Machine Learning identificano criteri nei dati, aiutando i data scientist a risolvere problemi. Gli algoritmi di Machine Learning possono stimare valori, identificare occorrenze insolite, determinare la struttura e creare categorie. In base al tipo di dati disponibili e al risultato cercato, sarà possibile usare algoritmi diversi. Gli algoritmi sono in genere raggruppati in base a tecnica (apprendimento supervisionato, apprendimento non supervisionato o apprendimento per rinforzo) oppure in base a famiglia di algoritmi (incluse classificazione, regressione e clustering). Scopri di più sugli algoritmi di Machine Learning.

Uso di Machine Learning nei diversi settori

I business in svariati settori usano Machine Learning in molti modi diversi. Ecco alcuni esempi di Machine Learning nei settori principali:

Banche e finanza

La gestione dei rischi e la prevenzione degli illeciti sono aree essenziali in cui Machine Learning aggiunge valore significativo in contesti finanziari.

Salute

Gli strumenti di diagnostica, il monitoraggio dei pazienti e la previsione di epidemie sono alcuni dei molti esempi del modo in cui Machine Learning può contribuire al miglioramento dell'assistenza ai pazienti.

Trasporti

L'identificazione delle anomalie del traffico, l'ottimizzazione dell'itinerario di consegna e le automobili autoguidate sono alcuni esempi dei modi in cui Machine Learning può creare un impatto positivo nel settore dei trasporti.

Servizio clienti

La risposta a domande, la valutazione delle finalità dei clienti e la fornitura di assistenza virtuale sono esempi del modo in cui Machine Learning supporta il settore del servizio clienti.

Retail

Machine Learning aiuta i rivenditori ad analizzare i criteri di acquisto, ottimizzare le offerte e i prezzi e usare i dati per migliorare l'esperienza complessiva dei clienti.

Agricoltura

Lo sviluppo di robot per gestire la carenza di manodopera, diagnosticare le malattie delle piante e monitorare lo stato del suolo sono esempi dei modi in cui Machine Learning può migliorare l'agricoltura. Guarda questo video per vedere un esempio del modo in cui Machine Learning ha contribuito all'incremento del 30% dei raccolti per gli agricoltori.

Che cosa cercare in una piattaforma per Machine Learning

Durante la selezione di una piattaforma per Machine Learning, cerca una soluzione con queste funzionalità:

Cloud computing

Grazie alla facilità di configurazione e distribuzione, il cloud è perfetto per gestire carichi di lavoro di qualsiasi dimensione e ti permette di connettere le origini dati e ridimensionare on demand, senza che siano necessarie competenze avanzate.

Ambiente di sviluppo accessibile

La piattaforma ideale supporta tutti i livelli di competenza con opzioni di creazione accessibili. Deve aiutarti a sfruttare i vantaggi di Machine Learning indipendentemente dal fatto che ti occupi principalmente di scrittura di codice o preferisca usare strumenti automatizzati e interfacce basate su trascinamento della selezione che non richiedono alcuna esperienza a livello di codice.

Supporto predefinito per framework di Machine Learning familiari

Che si tratti di ONNX, Python, PyTorch, scikit-learn o TensorFlow, cerca una piattaforma che ti permetta di usare gli strumenti che preferisci.

Sicurezza di livello enterprise

Cerca una piattaforma che includa governance, sicurezza e controllo di livello aziendale e contribuisce alla protezione dell'infrastruttura.

Accelera l'immissione sul mercato dei tuoi modelli di Machine Learning

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