Cos'è il machine learning?

Sottoinsieme dell'intelligenza artificiale (AI), il machine learning (ML) è l'area della scienza computazionale che si concentra sull'analisi e sull'interpretazione di modelli e strutture nei dati per consentire l'apprendimento, il ragionamento e il processo decisionale al di fuori dell'interazione umana. In poche parole, il machine learning consente all'utente di alimentare un algoritmo di computer con un'immensa quantità di dati e di fare in modo che il computer analizzi e valuti consigli e decisioni basati sui dati solo in base ai dati immessi. Se vengono identificate eventuali correzioni, l'algoritmo può incorporare tali informazioni per migliorare il processo decisionale futuro.

Il machine learning è suddiviso in tre parti:

• L'algoritmo computazionale alla base delle decisioni.
• Variabili e caratteristiche che compongono la decisione.
• Conoscenza di base per la quale è nota la risposta che consente al sistema di apprendere (addestramento).

Inizialmente, il modello viene alimentato con dati di parametro per i quali è nota la risposta. Viene quindi eseguito l'algoritmo e vengono effettuate le regolazioni fino a quando l'output dell'algoritmo (apprendimento) non concorda con la risposta nota. A questo punto, vengono immesse quantità crescenti di dati per aiutare il sistema ad apprendere ed elaborare decisioni computazionali più complesse.

I dati sono la linfa del business. Le decisioni basate sui dati fanno sempre più spesso la differenza tra tenere il passo con la concorrenza o rimanere indietro. Il machine learning può essere la chiave per sbloccare il valore dei dati aziendali e dei clienti e prendere decisioni che garantiscono all'azienda una posizione di vantaggio rispetto alla concorrenza.

I progressi dell'AI per applicazioni come l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e la computer vision (CV) aiutano settori, come quello finanziario, sanitario e automobilistico, ad accelerare l'innovazione, migliorare l'esperienza dei clienti e ridurre i costi. Il machine learning trova applicazione in tutti i tipi di settori, tra cui industria manifatturiera, vendita al dettaglio, assistenza sanitaria e biologia, viaggi e ospitalità, servizi finanziari ed energia, materie prime e servizi di pubblica utilità. I casi d'utilizzo includono: 

• Industria manifatturiera. Manutenzione predittiva e monitoraggio delle condizioni
• Vendita al dettaglio. Upselling e marketing multicanale
• Settore sanitario e biologia. Identificazione delle malattie e gestione del rischio
• Viaggi e ospitalità. Prezzi dinamici
• Servizi finanziari. Analisi dei rischi e regolamentazione
• Energia. Ottimizzazione della domanda e dell'offerta di energia