Che cos'è il Machine Learning?

Che cos'è Machine Learning e come funziona?

Il Machine Learning, un subset di intelligenza artificiale, usa modelli matematici per aiutare i computer a imparare dai dati senza istruzioni dirette. Usando gli algoritmi per identificare i modelli, Machine Learning crea modelli di dati che effettuano stime. Le stime migliorano man mano che vengono raccolti e analizzati più dati, proprio come gli esseri umani imparano dall'esperienza. Questa adattabilità rende l'apprendimento automatico ideale per scenari con dati o attività in continua evoluzione, in cui le soluzioni di codifica sarebbero poco pratiche.

Punti chiave

Il Machine Learning, un subset di intelligenza artificiale, consente ai computer di apprendere dai dati, identificare modelli ed eseguire stime che migliorano nel tempo.
il Machine Learning aiuta le organizzazioni a individuare informazioni dettagliate, migliorare il data mining, migliorare le esperienze dei clienti, prevedere il comportamento dei clienti, ridurre i rischi e ridurre i costi.
Le tecniche di Machine Learning includono l'apprendimento supervisionato, l'apprendimento non supervisionato, l'apprendimento semi-supervisionato, l'apprendimento per rinforzo, l'apprendimento avanzato, l'apprendimento per il trasferimento e l'apprendimento dell'insieme.
Diversi settori usano l'apprendimento automatico, tra cui finanza, assistenza sanitaria, trasporti, servizio clienti e agricoltura.
Il processo di Machine Learning prevede la raccolta e la preparazione dei dati, il training del modello e l'interpretazione dei risultati.
Quando si seleziona una piattaforma di Machine Learning, cercare funzionalità come cloud computing, ambienti di sviluppo accessibili, supporto per framework di Machine Learning familiari e sicurezza di livello aziendale.

In che modo Machine Learning offre il ritorno sugli investimenti

Scopri le informazioni dettagliate

Il Machine Learning consente di identificare modelli o strutture all'interno di dati strutturati e non strutturati tramite l'analisi dei dati, individuando informazioni dettagliate di utilità pratica per il processo decisionale. Migliora anche le stime e si adatta ai nuovi dati nel tempo.

Migliora data mining

Il Machine Learning è eccellente nel data mining, ovvero l'estrazione di informazioni utili da set di dati di grandi dimensioni. Questa operazione consente di migliorare continuamente le proprie capacità nel corso del tempo, offrendo informazioni più accurate e processi decisionali migliorati.

Migliora le esperienze dei clienti

Interfacce adattive, contenuti mirati, chatbot e assistenti virtuali abilitati con riconoscimento vocale sono esempi del modo in cui Machine Learning aiuta a contribuire all'ottimizzazione dell'esperienza dei clienti. Analizzando il comportamento e le preferenze dei clienti, il Machine Learning personalizza le interazioni, fornisce informazioni tempestive e pertinenti e semplifica il servizio clienti.

Riduce il rischio

Apprendendo continuamente dai nuovi dati, il Machine Learning ne migliora la capacità di rilevare e prevenire le frodi, offrendo una protezione solida contro le minacce in continua evoluzione. Man mano che le tattiche di frode si evolvono, l'apprendimento automatico si adatta rilevando nuovi modelli e impedendo i tentativi prima che abbiano esito positivo.

Anticipa il comportamento dei clienti

Il Machine Learning analizza i dati relativi ai clienti per identificare modelli e comportamenti, consentendo ai team di vendita di ottimizzare le raccomandazioni sui prodotti e offrire le migliori esperienze possibili per i clienti. Apprendendo continuamente dalle nuove interazioni, Machine Learning stima le esigenze e le preferenze future dei clienti per supportare l'engagement proattivo e personalizzato.

Riduce i costi

Il Machine Learning riduce i costi automatizzando processi ripetitivi e dispendiosi in termini di tempo, consentendo ai dipendenti di concentrarsi su attività più strategiche e di valore superiore. Inoltre, gli algoritmi di Machine Learning ottimizzano l'allocazione delle risorse e riducono al minimo le inefficienze operative analizzando set di dati di grandi dimensioni e identificando le aree da migliorare. Ciò comporta risparmi significativi sui costi per le aziende.

Come il Machine Learning apprende dai dati e prende stime o decisioni

Apprendimento supervisionato

Usa i set di dati con etichette o struttura, dove i dati assumono il ruolo di docente ed eseguono il "training" del modello di Machine Learning, migliorandone la capacità di stima o decisionale. Il modello apprende confrontando le stime con i risultati effettivi e modificando di conseguenza, migliorando l'accuratezza nel tempo.

Apprendimento non supervisionato

Usa set di dati senza etichette o strutture, raggruppando i dati in cluster per trovare modelli e relazioni. Questa tecnica consente di individuare strutture nascoste nei dati, rendendola utile per attività come la segmentazione dei clienti e il rilevamento delle anomalie.

Apprendimento semi-supervisionato

Combina i dati etichettati e non etichettati per il training. Questa tecnica è particolarmente utile quando l'etichettatura dei dati è dispendiosa in termini di tempo o dispendiosa in termini di tempo. Usando i dati senza etichetta, il modello di Machine Learning ne migliora l'efficienza e l'accuratezza, rendendo l'apprendimento semi-supervisionato una tecnica pratica per molti scenari reali.

Apprendimento per rinforzo

Implica un agente, ovvero un programma per computer che agisce per conto di qualcuno o di qualcosa, che sostituisce l'operatore umano. L'agente determina il risultato in base a un ciclo di feedback, apprendendo dai segnali di feedback per migliorare le prestazioni nel tempo.

Deep Learning

Usa reti neurali con molti livelli, dette reti neurali profonde, per modellare modelli complessi nei dati. Questo subset di Machine Learning è particolarmente efficace per il riconoscimento vocale e delle immagini ed è particolarmente efficace nella gestione di grandi quantità di dati e nella risoluzione di problemi complessi in vari domini.

Transfer Learning

Viene eseguito il training preliminare su un'attività e quindi ottimizzato per un'attività correlata. Questa tecnica è utile quando sono presenti dati limitati per la nuova attività. Usando le conoscenze dell'attività iniziale, l'apprendimento del trasferimento migliora significativamente le prestazioni e riduce il tempo di training per la nuova attività.

Apprendimento d'insieme

Combina più modelli per migliorare le prestazioni complessive. Aggregando le stime di diversi modelli, l'apprendimento dell'insieme migliora l'accuratezza e l'affidabilità, migliorando le prestazioni di qualsiasi singolo modello.

Funzionamento di Machine Learning per la risoluzione di problemi

Ecco una panoramica dettagliata del processo di Machine Learning.

Dopo l'identificazione delle origini dati, i dati disponibili vengono compilati. Il tipo di dati consente di indicare quali algoritmi di Machine Learning usare. Quando il data scientist esamina i dati, vengono identificate anomalie, viene sviluppata la struttura e vengono risolti i problemi di integrità dei dati. I passaggi di pre-elaborazione dei dati, ad esempio la normalizzazione, il ridimensionamento e la codifica delle variabili categoriche, vengono eseguiti anche per assicurarsi che i dati siano in un formato appropriato per la modellazione.
I dati preparati vengono suddivisi in due gruppi: il set di training e il set di test. Il set di training costituisce una grande parte dei dati e viene usato per ottimizzare i modelli di Machine Learning con la massima accuratezza.
Quando il data scientist è pronto per selezionare il modello di dati finale, il set di test viene usato per valutare le prestazioni e l'accuratezza. Le metriche come accuratezza, precisione, richiamo e punteggio F1 vengono calcolate per valutare le prestazioni del modello sui dati non visualizzati.
I data scientist esaminano i risultati dei modelli di Machine Learning per estrarre informazioni dettagliate, trarre conclusioni ed eseguire stime. Usano vari strumenti e tecniche di visualizzazione, ad esempio matrici di confusione, per interpretare e valutare le prestazioni del modello.

Caratteristiche principali

Che cosa fa il Machine Learning?

Stima dei valori

Machine Learning stima i valori identificando la causa e l'effetto tra le variabili. Gli algoritmi di regressione creano un modello da questi valori, che vengono quindi usati per eseguire stime. Gli studi di regressione consentono di prevedere il futuro, ad esempio prevedere la domanda di prodotti, stimare i dati di vendita o stimare i risultati della campagna.

Identificazione delle occorrenze insolite

Gli algoritmi di rilevamento anomalie, usati usato spesso per individuare potenziali rischi, 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 si usa il 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. Categorizzando gli elementi comuni, il clustering è ampiamente usato nella segmentazione del mercato per informare i prezzi e prevedere le preferenze dei clienti. Gli algoritmi di classificazione vengono usati nell'apprendimento supervisionato per assegnare etichette predefinite che categorizzano accuratamente le informazioni.

Ruolo dei tecnici di Machine Learning

I tecnici di Machine Learning trasformano i dati non elaborati raccolti da varie pipeline di dati in modelli di data science scalabili. Connettono i dati strutturati ai modelli definiti dai data scientist. Sviluppano anche algoritmi e creano programmi che consentono a computer, computer e robot di elaborare i dati e identificare i modelli. Ciò comporta la selezione e l'implementazione di algoritmi appropriati, il training e la valutazione di modelli e l'ottimizzazione degli iperparametri per ottimizzare le prestazioni.

Oltre a queste attività, i tecnici di Machine Learning pre-elaborano i dati per renderli adatti alla modellazione, distribuire modelli in ambienti di produzione e monitorarli e aggiornarli continuamente per mantenere accuratezza ed efficacia. Collaborando a stretto contatto con i data scientist, consentono di colmare il divario tra la raccolta di dati e informazioni dettagliate di utilità pratica, assicurandosi che le soluzioni di Machine Learning siano sia pratiche che di impatto.

Algoritmi di Machine Learning

Gli algoritmi di Machine Learning identificano i modelli all'interno dei dati tramite l'analisi dei dati. Consentono ai data scientist di risolvere i problemi stimando i valori, identificando occorrenze insolite, determinando la struttura e creando categorie. La scelta dell'algoritmo dipende dal tipo di dati e dal risultato desiderato. Gli algoritmi vengono in genere classificati in base alla tecnica, ovvero l'apprendimento supervisionato, non supervisionato o per rinforzo, o per funzione, ad esempio classificazione, regressione e clustering. La selezione dell'algoritmo corretto è essenziale per applicazioni di Machine Learning efficaci.

Scopri di più sugli algoritmi di Machine Learning.

Machine Learning in diversi settori

Le aziende in diversi settori usano l'apprendimento automatico per migliorare le operazioni, migliorare il processo decisionale e favorire l'innovazione. Ecco alcuni esempi chiave di come l'apprendimento automatico viene applicato in diversi settori.

Banche e finanza

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

Sanità

Il miglioramento degli strumenti di diagnostica, il supporto del monitoraggio dei pazienti in tempo reale e la previsione di attacchi di malattia sono alcuni esempi di come Machine Learning contribuisce a migliorare l'assistenza ai pazienti.

Trasporti

Machine Learning sta trasformando i trasporti identificando le anomalie del traffico, ottimizzando i percorsi di consegna e supportando i veicoli a guida autonoma.

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.

Vendita al dettaglio

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

Machine Learning migliora l'agricoltura sviluppando robot per risolvere la carenza di manodopera, diagnosticare le malattie delle piante e monitorare l'integrità del suolo.

Che cosa cercare in una piattaforma per Machine Learning

Quando si sceglie una piattaforma di Machine Learning, bisogna cercare una soluzione che offra queste funzionalità cruciali per l'azienda.

Cloud computing

Grazie alla facilità di configurazione e distribuzione, il cloud è ideale per la gestione di carichi di lavoro di qualsiasi dimensione, consentendoti di connettere le origini dati e ridimensionare su richiesta, senza necessità di conoscenze avanzate.

Ambiente di sviluppo intuitivo

La piattaforma ideale supporta una gamma di livelli di competenza.

Supporto predefinito per framework di Machine Learning familiari

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

Sicurezza di livello enterprise

Scegli una piattaforma che fornisca governance, sicurezza e controllo a livello aziendale per proteggere l'infrastruttura.

Risorse

Scopri di più sul Machine Learning

Sviluppa le tue competenze, inizia a usare Azure Machine Learning e sfrutta i vantaggi delle risorse di Azure.

Una donna sorridente che tiene in mano un telefono e un uomo che tiene un vassoio.

Azure Machine Learning

Introduzione ad Azure Machine Learning

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Una donna che punta sullo schermo di un computer e un uomo che guarda lo schermo.

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Inizia a imparare

Le quattro nozioni di base di Machine Learning sono la raccolta dei dati, il training del modello, la valutazione del modello e la distribuzione del modello. La raccolta dei dati comporta la raccolta e la preparazione dei dati per l'analisi. Il training del modello usa questi dati per insegnare all'algoritmo a prendere stime o decisioni. La valutazione del modello valuta le prestazioni del modello usando metriche come accuratezza e precisione. Infine, la distribuzione del modello implica l'integrazione del modello sottoposto a training in un ambiente di produzione per prendere stime o decisioni in tempo reale.
La regolarizzazione in Machine Learning è una tecnica usata per impedire l'overfitting, che si verifica quando un modello offre prestazioni ottimali sui dati di training, ma in modo insufficienti sui dati nuovi e non visualizzati. I metodi di regolarizzazione comuni includono la regolarizzazione L1 (Lazo) e L2 (Cresta), che aggiungono diversi tipi di penalità ai parametri del modello. Ciò consente di migliorare la generalizzazione del modello ai nuovi dati, migliorando le prestazioni nelle applicazioni reali.
Misura la proporzione di istanze positive effettive identificate correttamente dal modello. In altre parole, il richiamo risponde alla domanda: "Di tutti i casi positivi, quanti sono stati stimati correttamente dal modello?"
Un esempio di modello di Machine Learning è un albero delle decisioni. Un albero delle decisioni è un algoritmo di apprendimento supervisionato usato per la classificazione e la regressione. Funziona dividendo i dati in subset in base ai valori delle funzionalità di input, formando una struttura di decisioni simile a un albero. Ogni nodo nell'albero rappresenta una funzionalità, ogni ramo rappresenta una regola decisionale e ogni nodo foglia rappresenta un risultato.
Gli alberi delle decisioni sono semplici e facili da comprendere, rendendoli ampiamente usati per attività come la previsione del comportamento dei clienti o la diagnosi di condizioni mediche
Machine Learning è un subset di intelligenza artificiale. In sostanza, l'intelligenza artificiale comprende un'ampia gamma di tecnologie e approcci, ad esempio machine learning, elaborazione del linguaggio naturale e robotica. Il Machine Learning è una delle tecniche chiave usate per ottenere l'intelligenza artificiale, consentendo ai sistemi di apprendere e adattarsi automaticamente dall'esperienza, rendendo le applicazioni di intelligenza artificiale più efficaci e intelligenti.
Il Machine Learning è una tecnica chiave nell'analisi predittiva, che usa i dati cronologici per prevedere eventi futuri. Migliora questo processo identificando modelli e relazioni all'interno dei dati, consentendo stime più accurate e scalabili. I modelli di Machine Learning vengono sottoposti a training sui dati cronologici per apprendere i modelli sottostanti e possono essere applicati ai nuovi dati per stimare i risultati. Grazie all'apprendimento continuo, questi modelli migliorano l'accuratezza predittiva, rendendo più efficace l'analisi predittiva.
Mentre l'apprendimento automatico comprende un'ampia gamma di algoritmi e tecniche per l'apprendimento dai dati, il Deep Learning si concentra specificamente sull'uso di queste reti neurali profonde per ottenere prestazioni elevate in attività come il riconoscimento di immagini e riconoscimento vocale. Tutto il Deep Learning è un sottoinsieme di Machine Learning, ma non tutte le funzionalità di Machine Learning implicano l'apprendimento avanzato.