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 odierne sono bombardate dai dati. Per prendere decisioni aziendali migliori, li devono sfruttare al meglio. Tuttavia, il volume maggiore abbinato alla complessità dei dati ne rende difficile l'analisi mediante strumenti tradizionali. La creazione, la verifica, l'iterazione e il deployment di modelli analitici per l'identificazione di pattern e insight sui dati portano via tempo ai dipendenti. Dopodiché, una volta eseguito il deployment, tali modelli devono essere monitorati e adattati continuamente alla situazione del mercato o alle variazioni 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.

Quali sono i vantaggi del machine learning?

Favorisce un processo decisionale in tempo reale

Estrarre dati corretti da un ampio e complesso set di dati e prendere decisioni basate su tali dati può risultare difficile. Le applicazioni di machine learning consentono alle organizzazioni di trasformare i dati in informazioni utili in tempo reale.

Il machine learning può analizzare grandi volumi di dati e identificare pattern e tendenze che potrebbero non essere visibili all'occhio umano, conducendo alla scoperta di idee e alla definizione di decisioni in grado di promuovere la competitività aziendale.

Migliora nel tempo

Man mano che vengono acquisiti più dati dagli algoritmi di machine learning, i sistemi accumulano più "esperienze" e possono apprendere autonomamente a essere più efficienti e accurati. I risultati possono essere utilizzati per giungere a decisioni o previsioni migliori.

Si adatta automaticamente ai cambiamenti

Anche dopo che un algoritmo di machine learning è in fase di produzione, le cose possono cambiare. I dati possono variare o la situazione del mercato può cambiare. Le applicazioni di machine learning consentono un adattamento istantaneo, che non richiede intervento umano.

Elimina gli errori di inserimento dei dati

Gli errori di inserimento dei dati dovuti alla programmazione manuale sono comuni ma costosi. Applicando il machine learning al momento della creazione e della compilazione dei modelli di analisi, questi errori vengono eliminati.

Aumenta l'efficienza operativa

Le applicazioni di machine learning possono aumentare l'efficienza operativa favorendo un processo decisionale in tempo reale e riducendo gli errori nei processi. A tale scopo, puoi utilizzare ad esempio le librerie di machine learning Python.

Hai bisogno del machine learning?

I modelli di machine learning sono ideali per sfruttare grandi quantità di dati che risultano essere troppo grandi o troppo complessi da analizzare per un essere umano. Sono particolarmente utili per risolvere problemi complessi nell'utilizzo di dati non strutturati, come testo, immagini o input vocale.

Il machine learning viene spesso utilizzato e citato in combinazione con altre tecnologie AI. Tuttavia, anche se si sovrappongono, questi termini sono piuttosto distinti tra loro. 

  • Deep learning e machine learning: entrambi sono sottoinsiemi di intelligenza artificiale. Ma il deep learning è in realtà un sottoinsieme di machine learning che dipende da una programmazione matematica più complessa.
  • Riconoscimento di forme e machine learning: il machine learning impara dai dati, mentre il riconoscimento di forme è programmato per riconoscere i pattern nei dati.
  • Machine learning con TensorFlow: TensorFlow è una piattaforma open source end-to-end che consente a principianti ed esperti di creare modelli di machine learning.

Reti neurali e deep learning: le reti neurali simulano il modo in cui funziona il cervello e consentono ai computer di imparare dai dati basati sull'osservazione. Le reti neurali all'interno dei modelli di deep learning vengono utilizzate per il riconoscimento delle immagini, il riconoscimento vocale e l'elaborazione del linguaggio naturale, tra i vari casi d'uso.

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.