Il Machine Learning o ML, è un sottoinsieme dell’intelligenza artificiale. Si occupa di creare sistemi che migliorano le performance in base ai dati utilizzati. Si tratta di un metodo di analisi dati che automatizza la costruzione di modelli analitici.
Il Machine Learning si basa sull’idea che i sistemi possono imparare dai dati, identificare in modo autonomo i modelli e prendere decisioni con un intervento umano ridotto. Il Machine Learning insegna a macchine come computer e robot, a compiere azioni imparando da programmi di apprendimento automatico.
ML è dunque una scienza che sviluppa algoritmi e modelli statistici utilizzati dai sistemi informatici per lo svolgimento di compiti senza istruzioni esplicite. Tali sistemi informatici utilizzano gli algoritmi di Machine Learning per elaborare grandi quantità di dati e identificarne i modelli.
Machine Learning: che cos’è e perché è importante – Canva
Tecnologia Machine Learning: apprendere dai dati in modo automatico
Machine Learning vuol dire “apprendimento automatico” e si basa su sistemi di programmazione che consentono di apprendere dai dati in maniera automatica, grazie all’utilizzo di macchine. I sistemi di apprendimento automatico si basano su algoritmi in grado di apprendere da un insieme di dati e fare delle predizioni. Alcuni esempi di utilizzo dei sistemi di ML sono i filtri delle email per evitare spam, l’individuazione di rischi di intrusioni in una rete o i tentativi di violazione dei dati, i motori di ricerca, e così via.
Perché è importante l’apprendimento automatico?
La crescita del volume e della varietà dei dati, i processi di elaborazione più economici e potenti e gli spazi per l’archiviazione dei dati a buon mercato hanno fatto in modo che il Machine Learning diventasse tanto importante.
Il Machine Learning aiuta le aziende nella loro crescita poiché sblocca nuovi flussi di reddito e risolve problemi tanto impegnativi. L’elemento essenziale alla base del processo decisionale aziendale, sono i dati. Le aziende, che hanno sempre utilizzato dati provenienti da feedback di clienti, i dipendenti e la contabilità, oggi, con la ricerca sul ML, sono riuscite ad automatizzare e allo stesso tempo ottimizzare tale processo di ricerca dati.
Machine Learning: che cos’è e perché è importante – Canva
Machine learning: applicazioni
Molti settori che lavorano con enormi quantità di dati hanno riconosciuto il valore della tecnologia ML. Raccogliendo informazioni dai dati le organizzazioni sono in grado di lavorare con maggiore efficienza e acquisire vantaggi competitivi. ML è applicabile in alcuni settori principali come il manifatturiero, la sanità, i servizi finanziari, la vendita al dettaglio o l’intrattenimento.
ML nel Settore manifatturiero
Il Machine Learning può supportare i controlli qualità e la ricerca innovativa nel settore manifatturiero. La tecnologia ML aiuta le aziende a migliorare le soluzioni logistiche, tra cui le risorse, il processo di produzione e distribuzione e la gestione dell’inventario.
ML nel Settore pubblico
Gli enti pubblici che si occupano ad esempio di pubblica sicurezza, hanno particolare bisogno del Machine Learning, in quanto dispongono di molteplici sorgenti di dati che possono essere setacciate alla ricerca di informazioni. Il Machine Learning, per esempio, può aiutare nell’individuazione di frodi e nella riduzione dei furti d’identità.
ML nel Settore sanitario
I programmi di ML possono anche analizzare i dati sanitari e supportare i medici in tempo reale. Questa tecnologia aiuta i consulenti medici nell’analisi, identificando tendenze o segnali d’allarme che potrebbero condurre a diagnosi e a migliori trattamenti farmacologici.
ML in ambito finanziario
I progetti di ML migliorano l’analisi dei dati anche in ambito finanziario. Il Machine Learning consente agli investitori di individuare nuove opportunità analizzando i movimenti del mercato azionario, valutando i fondi speculativi o calibrando i portafogli finanziari.
ML nella vendita al dettaglio
Perfino la vendita al dettaglio può avvalersi del Machine Learning per migliorare il servizio clienti, la gestione dello stock, l’up selling e il marketing integrato. Grazie all’utilizzo dei modelli di ML è possibile per esempio individuare errori nell’inventario, consentendo di mantenere i prodotti disponibili per i clienti e far in modo che arrivino in tempo, nonostante l’elaborazione di un numero enorme di spedizioni. I siti web che consigliano gli articoli che potrebbero interessare basandosi su acquisti fatti in precedenza utilizzano il Machine Learning per analizzare la cronologia degli acquisti dei clienti. Il futuro del commercio al dettaglio è nella capacità di memorizzare, analizzare ed utilizzare i dati, così da personalizzare l’esperienza d’acquisto o le campagne di marketing.
ML nell’industria dei trasporti
L’analisi dei dati al fine di identificare schemi e tendenze è fondamentale anche nell’industria dei trasporti. Gli strumenti presenti in ML per l’analisi dei dati e la creazione di modelli sono utili alle società di consegne, ai trasporti pubblici e alle ditte di trasporto.
ML nell’intrattenimento
Oggi anche le aziende di intrattenimento sono passate al Machine Learning per avere una migliore comprensione del proprio pubblico. Gli algoritmi di ML vengono implementati per progettare trailer e spot pubblicitari, offrire ai clienti suggerimenti personalizzati sui contenuti e ottimizzare la produzione.
Machine Learning: che cos’è e perché è importante – Canva
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