Trace Id is missing
Passa al contenuto principale

Che cos'è Machine Learning?

Che cos'è Machine Learning e come funziona?

  • L'apprendimento automatico 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 (IA). L'apprendimento automatico usa algoritmi per individuare criteri nei dati e tali criteri vengono quindi utilizzati per creare un modello di dati in grado di generare stime. Grazie all'accumulo di dati ed esperienza, i risultati dell'apprendimento automatico diventano più precisi, analogamente al modo in cui gli esseri umani migliorano grazie all'esercizio.
  • L'adattabilità dell'apprendimento automatico lo rende ottimale negli scenari in cui i dati sono in continua evoluzione, la natura della richiesta o dell'attività cambia continuamente o la codifica di una soluzione sarebbe effettivamente impossibile.

Correlazione tra apprendimento automatico e IA

L'apprendimento automatico è considerato un sottoinsieme dell'IA. Un computer "intelligente" pensa come un essere umano e svolge le attività autonomamente. 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 apprendimento automatico e analisi predittiva

Benché l'apprendimento automatico sia un tipo di analisi predittiva, è importante notare che è significativamente più facile da implementare grazie all'aggiornamento in tempo reale man mano che vengono aggiunti 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 apprendimento automatico e Deep Learning

Il Deep Learning è una forma specializzata di apprendimento automatico che usa le reti neurali per rispondere a delle domande. Il 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 dell'apprendimento automatico

L'apprendimento automatico può essere applicato in molte situazioni e le possibilità sono in continua espansione. Ecco alcuni dei vantaggi principali che le aziende hanno ottenuto grazie ai progetti di apprendimento automatico:

Individuazione di dati analitici

L'apprendimento automatico può contribuire all'individuazione di un criterio o una struttura all'interno di dati strutturati e non strutturati, così da aiutare a identificare cosa indicano i dati.

Miglioramento dell'integrità dei dati

L'apprendimento automatico è eccellente a livello di data mining e può portare quest'ultimo a un livello superiore, migliorando le sue 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 l'apprendimento automatico può contribuire all'ottimizzazione dell'esperienza dei clienti.

Riduzione del rischio

Le tattiche di frode sono in continua evoluzione e l'apprendimento automatico si adegua costantemente, monitorando e individuando nuovi criteri per rilevare i tentativi prima che abbiano esito positivo.

Anticipazione del comportamento dei clienti

L'apprendimento automatico può eseguire il mining di dati correlati ai clienti per contribuire all'individuazione di criteri e comportamenti, così da consentirti di ottimizzare le raccomandazioni di prodotti e offrire la migliore esperienza possibile ai clienti.

Riduzione dei costi

Un utilizzo dell'apprendimento automatico è l'automazione di processi, che può liberare tempo e risorse, così da permettere al tuo team di concentrarsi sugli aspetti essenziali.

Tecniche di apprendimento automatico

Attività di 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.

Attività di apprendimento non supervisionato

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

Attività di apprendimento per rinforzo

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

Funzionamento dell'apprendimento automatico per la risoluzione di problemi

Ecco una panoramica del processo di apprendimento automatico 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 disponibili può contribuire alla scelta degli algoritmi di apprendimento automatico da utilizzare. Durante la revisione dei dati vengono identificate le anomalie, viene sviluppata la struttura e vengono risolti i problemi di integrità dei dati.

Passaggio 2: esecuzione del 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 apprendimento automatico per ottenere l'accuratezza più elevata possibile.

Passaggio 3: convalida del modello

Quando è il momento di selezionare il modello di dati finale, il set di test viene usato per valutare le prestazioni e l'accuratezza.

Passaggio 4: interpretazione dei risultati

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

Che cosa può fare l'apprendimento automatico?

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 previsioni 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 spesso per individuare il rischio potenziale, localizzano i dati che non rientrano nella norma prevista. Guasti alle apparecchiature, difetti strutturali, errori di testo e frodi sono alcuni esempi del modo in cui è possibile usare l'apprendimento automatico per gestire i problemi.

Individuazione della struttura

Gli algoritmi di clustering sono spesso il primo passaggio dell'adozione dell'apprendimento automatico e consentono di rivelare la struttura sottostante del set di dati. 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'attività di apprendimento supervisionato, in cui vengono assegnate etichette predefinite.

Di cosa si occupa un tecnico specializzato in apprendimento automatico?

I tecnici specializzati in apprendimento automatico 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 secondo necessità. Un tecnico specializzato in apprendimento automatico connette tali dati strutturati ai modelli definiti dagli scienziati dei dati con cui collabora. I tecnici specializzati in apprendimento automatico sviluppano inoltre algoritmi e creano programmi che permettono a macchine virtuali, computer e robot di elaborare i dati in arrivo e identificare criteri.

Breve introduzione agli algoritmi di apprendimento automatico

Gli algoritmi di apprendimento automatico identificano criteri nei dati, così da aiutare gli scienziati dei dati a risolvere problemi. Tali algoritmi 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 utilizzare algoritmi diversi. Gli algoritmi sono in genere raggruppati in base a tecnica (attività di apprendimento supervisionato e non o per rinforzo) oppure in base a famiglia di algoritmi (tra cui classificazione, regressione e clustering). Scopri di più sugli algoritmi di apprendimento automatico.

Uso dell'apprendimento automatico nei diversi settori

Le aziende di svariati settori usano l'apprendimento automatico in molti modi diversi. Ecco alcuni esempi di apprendimento automatico nei principali settori:

Banche e finanza

La gestione dei rischi e la prevenzione degli illeciti sono aree essenziali in cui l'apprendimento automatico aggiunge valore significativo in contesti finanziari.

Servizi sanitari

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

Trasporti

L'identificazione delle anomalie del traffico, l'ottimizzazione del percorso di consegna e le automobili autoguidate sono esempi dei modi in cui l'apprendimento automatico può creare un impatto positivo nel settore dei trasporti.

Supporto

La risposta a domande, la valutazione dell'intento dei clienti e la fornitura di assistenza virtuale sono esempi del modo in cui l'apprendimento automatico supporta il settore del servizio clienti.

Vendita al dettaglio

L'apprendimento automatico 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 l'apprendimento automatico può migliorare l'agricoltura.

Che cosa cercare in una piattaforma di apprendimento automatico

Durante la selezione di una piattaforma di apprendimento automatico, 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 su richiesta, 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 dell'apprendimento automatico 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 apprendimento automatico 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 classe enterprise

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

Accelera l'immissione sul mercato dei tuoi modelli di apprendimento automatico

Semplifica il modo in cui crei e distribuisci modelli con funzionalità automatizzate di apprendimento automatico senza codice, supporto open source e DevOps solido per l'apprendimento automatico.