Attualmente viviamo in un ‘era di dati, in cui una grande quantità viene raccolta e archiviata ogni giorno.
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Questi sono tanti dati da gestire, anche per i computer.
Machine Learning in italiano definito apprendimento automatico è una branca dell’Intelligenza Artificiale (AI) che offre ai computer la possibilità di apprendere senza essere esplicitamente programmati
Nell’ambito dell’informatica, l’apprendimento automatico è una variante alla programmazione tradizionale nella quale si predispone in una macchina l’abilità di apprendere qualcosa dai dati in maniera autonoma, senza ricevere istruzioni esplicite a riguardo, in sostanza apprende dall’esperienza.
ML è un campo di studio che sfrutta i principi dell’informatica, della automazione e della statistica per creare modelli statistici e per migliorare sempre di più la performance di un algoritmo nell’identificare pattern nei dati.
Questi modelli sono generalmente usati per fare due cose:
1. Previsione: fare previsioni sul futuro in base ai dati sul passato
2. Inferenza: scopri schemi nei dati
Differnza tra ML e AI: non esiste un accordo universale sulla distinzione tra ML e intelligenza artificiale (AI). L’intelligenza artificiale di solito si concentra sulla programmazione dei computer per prendere decisioni (sulla base di modelli ML e serie di regole logiche), mentre ML si concentra maggiormente sulla previsione del futuro.
Sono campi altamente interconnessi e, per la maggior parte degli scopi non tecnici, sono gli stessi.
L’algoritmo rudimentale con cui inizia ogni appassionato di Machine Learning è un algoritmo di regressione lineare.
La regressione è un metodo per modellare un valore target basato su predittori indipendenti. Questo metodo viene utilizzato principalmente per la previsione e la ricerca della relazione di causa ed effetto tra le variabili. Le tecniche di regressione differiscono principalmente in base al numero di variabili indipendenti e al tipo di relazione tra le variabili indipendenti e dipendenti.
Le nuove tecnologie hanno costretto le aziende a cambiare il modo in cui interagiscono con i loro clienti.
L’apprendimento automatico viene anche utilizzato per avere dati molto dettagliati sui propri clienti, in modo da riuscire a soddisfare le loro esigenze nel modo migliore possibile.
Uno dei modi per utilizzare il machine learning è quello di migliorare l’esperienza di acquisto online, personalizzandola il più possibile.
I processi di vendita possono essere facilmente automatizzati attraverso chatbot che agiscono come se fossero esseri umani, guidando il cliente e dando consigli.
Un esempio è Netflix, che consiglia serie tv e film basandosi su quello che è già stato visto, oppure l’utizzo di chatbots che interagiscono con il potenziale cliente come se fossero esseri umani.
Le persone di diverse discipline stanno cercando di applicare l’IA per rendere i loro compiti molto più semplici. Ad esempio, gli economisti usano l’IA per prevedere i futuri prezzi di mercato per realizzare un profitto, i medici usano l’IA per classificare se un tumore è maligno o benigno, i meteorologi usano l’IA per prevedere il tempo, i reclutatori delle risorse umane usano l’IA per controllare il curriculum dei candidati per verificare se il richiedente soddisfa i criteri minimi per il lavoro, eccetera.
Un’altro vantaggio nell’utilizzo del machine learning è anche quello di poter avere informazioni sempre più aggiornate sui già clienti e sui potenziali. Con il machine learning sarà sempre più facile avere una lista di potenziali clienti sapendo già come interagire con loro, in quanto si avranno già tutti i dati necessari.
Sanità
Le applicazioni per l’IA possono fornire letture mediche e radiografiche personalizzate. Gli assistenti sanitari personali possono fungere da life coach, ricordandovi di prendere le pillole, fare esercizio fisico o mangiare in modo più sano.
Manifatturiero
L’IA è in grado di analizzare i dati IoT aziendali durante lo streaming dalle apparecchiature collegate per prevedere il carico e la domanda previsti utilizzando le reti ricorrenti, un tipo specifico di rete di deep learning utilizzata con i dati di sequenza.
Retail
L’IA offre funzionalità di shopping virtuale che offrono consigli personalizzati o presentano le diverse opzioni di acquisto al consumatore. Anche le tecnologie per la gestione delle scorte di magazzino e di configurazione dei siti saranno migliorate con l’IA.
Sport
In questo campo l’IA può essere utilizzata per catturare e analizzare le immagini di gioco, fornire agli allenatori rapporti su come organizzare meglio una squadra, ad esempio, compresa l’ottimizzazione delle posizioni in campo e la strategia.
Se ci si vuole avvicinare al machine learning, si possono iniziare a studiare alcuni linguaggi e framework molto comunemente usati in questo contesto, tra cui Python (di cui è disponibile una guida molto completa su HTML.it) ed R (di cui, nella guida di HTML.it
Come si può vedere il machine learning può avere molteplici utilizzi e può essere molto utile se unito ad una stragegia che punta ad ottimizzare l’azienda su tutti i livelli.