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Che cos'è il machine learning?

Il machine learning consente alle aziende di abilitare i dati per insegnare al sistema come risolvere un problema imminente con gli algoritmi di machine learning e come migliorare nel tempo.

Le aziende di oggi sono bombardate di dati. Per prendere decisioni aziendali migliori, devono dare un senso a questi dati. Tuttavia, l'enorme volume e la complessità dei dati li rendono difficili da analizzare utilizzando strumenti tradizionali. La creazione, il test, l'iterazione e il deployment di modelli analitici per l'identificazione di pattern e insight relativi ai dati richiedono molto tempo ai dipendenti. Inoltre, dopo il deployment, tali modelli devono essere monitorati e adattati continuamente alle variazioni del mercato o dei dati stessi. Il machine learning è la soluzione.

Per saperne di più sul machine learning, consulta la pagina su AI Platform di Google Cloud.

Definizione di machine learning

Il machine learning è un sottoinsieme di intelligenza artificiale che permette a un sistema di apprendere e migliorare in modo autonomo utilizzando reti neurali e deep learning, senza essere programmato in modo esplicito, mediante l'acquisizione di grandi quantità di dati.

Poiché il machine learning consente ai sistemi informatici di adattarsi ed evolversi continuamente man mano che accumulano "esperienze", più dati vengono inseriti, più accurati saranno i risultati. 

In effetti, il machine learning automatizza il lavoro di creazione di modelli statistici. Il machine learning Python è un ottimo esempio di machine learning, in quanto apprende dai dati, identifica i pattern e prende decisioni con il minimo intervento umano.

Per che cosa viene utilizzato il machine learning?

Ecco alcuni esempi di machine learning:

Robotic Process Automation (RPA)

La combinazione di RPA e machine learning crea un'automazione intelligente in grado di meccanizzare attività complesse, come l'elaborazione delle richieste di mutuo.

Ottimizzazione delle vendite

I dati dei clienti possono addestrare gli algoritmi di machine learning per l'analisi del sentiment dei clienti, l'analisi delle previsioni di vendita e le previsioni sul tasso di abbandono dei clienti.

Assistenza clienti

Gli esempi di machine learning includono chatbot e assistenti virtuali automatizzati per meccanizzare le attività di assistenza clienti di routine e velocizzare la risoluzione dei problemi.

Sicurezza

Il machine learning aiuta le aziende a migliorare le proprie capacità di analisi delle minacce e le loro risposte ad attacchi informatici, hacker e malware.

Marketing digitale

Il machine learning consente ai professionisti del marketing di identificare nuovi clienti e di offrire i materiali di marketing più adatti alle persone giuste nel momento giusto.

Prevenzione delle attività fraudolente

Il machine learning aiuta le banche e le società emittenti di carte di credito a esaminare grandi quantità di dati transazionali per identificare le attività sospette in tempo reale.

Google offre una serie di prodotti, servizi e soluzioni di machine learning innovativi su una piattaforma cloud affidabile che consente alle aziende di creare e implementare facilmente algoritmi e modelli di machine learning. 

Utilizzando prodotti come AI Hub, AI Platform e componenti di base per l'AI, le organizzazioni possono sfruttare tutti i dati che producono, raccolgono o richiedono in altro modo, indipendentemente dal formato, per prendere decisioni aziendali strategiche.