Il machine learning, un tipo di intelligenza artificiale, utilizza un metodo di analisi dei dati che automatizza la creazione di modelli attraverso la raccolta e l'interpretazione di grandi set di dati.
Nel mercato aziendale moderno e sempre più competitivo, disporre di dati affidabili su clientela e tendenze emergenti può fare la differenza tra successo e fallimento. Per soddisfare questa esigenza, le aziende si servono dell'analisi dei dati. Il machine learning (ML) applica soluzioni di intelligenza artificiale avanzate utilizzando dati e algoritmi per creare modelli di dati. Un modello è un'espressione matematica che approssima la relazione tra le variabili presenti nei dati e consente di prevedere la presenza di una o dell'altra. L'esempio più semplice di modello è una relazione lineare che prevede il peso di una persona in base alle informazioni su genere e altezza. Invece di seguire regole specifiche e pre-programmate, il machine learning imita il processo di apprendimento umano, migliorandosi attraverso l'esperienza e l'addestramento.
L'utilizzo di soluzioni di machine learning per la creazione di modelli precisi consente alle organizzazioni di analizzare set di dati estremamente grandi e complessi, garantendo risultati più rapidi e accurati su vasta scala. Con il machine learning, le aziende possono raccogliere dati strategici su opportunità, rischi ed esigenze della clientela. Sebbene questo si traduca spesso in rendimenti migliori, le reali possibilità del machine learning sono quasi infinite.
L'intelligenza artificiale è una disciplina utilizzata in tutte le tecnologie informatiche per descrivere qualsiasi tentativo di una macchina di replicare o avvicinarsi il più possibile all'intelligenza umana.L'intelligenza artificiale comprende sia il machine learning sia il deep learning.
Il termine "machine learning" viene in genere utilizzato per fare riferimento ai classici algoritmi basati su dati che identificano i modelli ed eseguono attività come classificazione, regressione e clustering. Più sono le informazioni a disposizione, maggiori saranno le prestazioni.
Un modello è specificato da diversi parametri. Il concetto di addestramento di un modello di machine learning prevede un processo dinamico per ottimizzare i parametri cercando di ridurre al minimo gli errori tra le previsioni e i valori reali che compaiono nei dati.
Il deep learning è un campo più recente dell'intelligenza artificiale, che si basa su reti neurali. Si tratta di un sottoinsieme del machine learning, che utilizza e struttura parametri in livelli connessi per creare approssimazioni artificiali di reti neurali umane.
L'addestramento di una rete neurale richiede grandi quantità di dati e risorse computazionali, ma i modelli risultanti sono spesso molto più potenti di quelli ottenuti con i classici algoritmi di machine learning.
Il machine learning produce algoritmi computazionali che trasformano i dati in interpretazioni e azioni intelligenti. Il data mining corrisponde alla ricerca di informazioni attuabili nei dati disponibili.
Il data mining rientra nell'ambito dell'analisi aziendale. È incentrato sull'addestrare le macchine a identificare modelli, anomalie o relazioni sconosciute in un set di dati di grandi dimensioni. Le persone possono quindi risolvere i problemi utilizzando questi dati. Il processo è maggiormente manuale e in genere richiede un intervento umano per il processo decisionale.
Il machine learning rientra nell'ambito dell'intelligenza artificiale ed è maggiormente incentrato sull'addestrare una macchina insegnandole come apprendere l'analisi di grandi set di dati e relativi schemi. Dopo la programmazione iniziale, il machine learning è in grado di apprendere e migliorare senza la necessità di intervento umano. Il computer diventa più intelligente e cresce in autonomia, in un certo senso, anziché essere reattivo e limitarsi ad analizzare i dati forniti.
Il machine learning segue generalmente un processo specifico, descritto di seguito:
- Raccolta dei dati
Si raccolgono dati affidabili che possano essere usati per addestrare il modello predittivo. - Preparazione dei dati
I dati raccolti vengono riuniti, si eliminano i dettagli irrilevanti e si apportano le modifiche necessarie (come la correzione degli errori, la rimozione dei dati duplicati e così via). I dati vengono suddivisi in due gruppi: dati di addestramento, che costituiscono la maggior parte del set di dati e saranno utilizzati con il modello di machine learning, e dati di valutazione, utilizzati per verificare l'efficacia del modello dopo l'addestramento. - Scelta di un modello
Si sceglie un modello. Esistono diversi modelli di machine learning: alcuni sono più adatti a casi di utilizzo specifici rispetto ad altri. - Addestramento
I dati ottimizzati vengono utilizzati all'interno del modello scelto per migliorare in modo incrementale la capacità predittiva del modello. - Valutazione
Dopo aver addestrato il modello in base ai dati di addestramento, si procede al test in base ai dati di valutazione. Introducendo nuovi dati nel modello, è possibile valutare l'efficacia delle sue capacità predittive. - Regolazione dei parametri
Dopo aver eseguito la valutazione del modello, è possibile regolare i parametri di test specifici per ottenere migliori risultati. - Previsione
Si realizza il valore finale del modello, che viene utilizzato in ambienti reali per eseguire previsioni informate basate sui dati disponibili.
L'apprendimento supervisionato descrive una tecnica di machine learning in cui un algoritmo applica quanto appreso dai dati etichettati o classificati ai nuovi dati, allo scopo di prevedere gli eventi futuri. Il sistema fornisce obiettivi per gli output dopo essere stato sufficientemente addestrato. L'output può essere confrontato anche con quello corretto e previsto, allo scopo di identificare gli errori e modificare il modello secondo necessità.
L'apprendimento non supervisionato viene impiegato quando le informazioni di addestramento non sono classificate o etichettate. Studia il modo in cui i sistemi deducono funzioni per descrivere strutture nascoste e soluzioni da dati non etichettati. Non produce necessariamente l'output corretto, ma si utilizza per esplorare i dati e trarre deduzioni diverse dai set di dati per identificare eventuali strutture nascoste o relazioni interessanti.
Questo metodo ricade tra apprendimento supervisionato e non supervisionato, in quanto utilizza sia dati etichettati sia dati non etichettati. In genere utilizza una minore quantità di dati etichettati e una maggiore quantità di dati non etichettati: i sistemi che applicano questo metodo migliorano notevolmente la precisione dell'apprendimento. L'apprendimento semi-supervisionato si sceglie solitamente quando l'etichettatura dei dati richiede risorse competenti e pertinenti per addestramento e apprendimento.
Un metodo che interagisce con l'ambiente producendo azioni per identificare errori o ricompense. Le caratteristiche principali dell'apprendimento per rinforzo sono la ricerca di tentativi ed errori e il ritardo nella ricompensa. È necessario un feedback semplice per apprendere l'azione migliore: questo è il segnale di rinforzo. Ciò consente agli agenti software e alle macchine di determinare il comportamento ideale all'interno di un contesto, allo scopo di massimizzare le prestazioni.
Le aziende che operano nei servizi finanziari impiegano la tecnologia di machine learning per identificare informazioni strategiche all'interno dei dati e prevenire le frodi. I dati aiutano a individuare le opportunità di investimento. Il data mining e il machine learning consentono inoltre di identificare i clienti ad alto rischio o utilizzare la sorveglianza informatica per scoprire frodi.
La pubblica sicurezza e i servizi pubblici possono impiegare il machine learning grazie al gran numero di origini dati da cui estrarre informazioni strategiche.Ad esempio, è possibile analizzare i dati dei sensori per identificare metodi per risparmiare, rilevare anomalie e aumentare l'efficienza.Il machine learning aiuta inoltre a identificare le frodi e a ridurre conseguentemente al minimo i furti di identità.
La tendenza all'uso del machine learning è in crescita grazie a sensori e dispositivi indossabili che utilizzano i dati per valutare la salute di un paziente in tempo reale o estrapolare le informazioni più importanti relative alla salute. Questa tecnologia può aiutare l'equipe medica ad analizzare e identificare le tendenze nei dati o eventuali problemi che possono portare a un trattamento e a una diagnosi migliori.
Grazie al machine learning, i siti web sono in grado di consigliare agli utenti gli articoli che potrebbero piacere loro in base ad acquisti precedenti e simili. I rivenditori acquisiscono i dati, li analizzano e personalizzano la cronologia degli acquisti, in particolare con campagne di marketing, ottimizzazione dei prezzi, pianificazione degli approvvigionamenti, gestione dell'inventario e dati sulla clientela.
Il machine learning viene impiegato per individuare nuove fonti energetiche, analizzare i minerali presenti nel terreno, semplificare la distribuzione, prevedere i guasti dei sensori e delle raffinerie e altre operazioni convenienti.
Il settore dei trasporti è avvantaggiato grazie alla maggiore efficienza dei percorsi resa possibile dall'analisi dei dati per identificare modelli e tendenze e prevedere potenziali problemi per l'aumento della redditività.L'analisi dei dati e gli aspetti della modellazione del machine learning sono fondamentali per le società che si occupano di consegne e per il trasporto pubblico.
Il machine learning può essere applicato a chat bot e assistenti digitali per far sì che si evolvano, apprendano dagli input e lavorino per mantenere l'elaborazione del linguaggio naturale raccogliendo e memorizzando le informazioni pertinenti.
L'uso del machine learning per i suggerimenti comprende moltissimi aspetti, dai servizi di streaming al retail.Un sistema di machine learning raccoglie le informazioni sulla clientela nel tempo, individua correlazioni tra comportamenti e modelli coerenti, quindi fornisce suggerimenti personalizzati in base ai modelli accertati.
I consumatori desiderano visualizzare annunci pubblicitari pertinenti.La tecnologia di machine learning contribuisce a inserire le parole chiave pertinenti più popolari nei contenuti, aiutando al contempo gli esperti di marketing a sfruttare i contenuti per lo sviluppo del marchio.
Come aspetto essenziale della sicurezza basata sull'intelligenza artificiale, il machine learning contribuisce a semplificare la sicurezza informatica e a renderla meno costosa, più efficace e più proattiva. Security AIOps e Security Operations sfruttano il machine learning per analizzare gli schemi e contribuire a prevedere e prevenire gli attacchi, sia nuovi che simili, adattandosi al cambiamento dei comportamenti.
ServiceNow, leader nel settore delle soluzioni IT aziendali, offre i vantaggi del machine learning alle organizzazioni di tutti i settori. Now Intelligence, basato su ServiceNow AI Platform, sfrutta il machine learning per l'intelligenza predittiva. Automatizza i workflow end-to-end, esegue operazioni intelligenti, identifica i problemi, riduce i volumi delle chiamate, automatizza le soluzioni per le richieste comuni e identifica gli schemi più importanti per migliorare la tua azienda: tutto questo è possibile con il machine learning con ServiceNow.