Che cos’è l’apprendimento automatico?

Che cos’è l’apprendimento automatico?

introduzione

Il mondo sta cambiando a un ritmo più veloce di quanto si possa immaginare. Sono state scoperte nuove tecnologie, alcune di quelle vecchie sono andate perse nell’oblio, mentre altre sono state rinnovate o modificate. Una tecnologia che ha davvero cambiato il mondo è l’intelligenza artificiale. In effetti, dire che ha cambiato il mondo è un eufemismo. È una tecnologia che ha toccato vite molto più forti di qualsiasi altra cosa al mondo. L’intelligenza artificiale ha il potere di cambiare il funzionamento di ogni settore.

Il Machine Learning è una branca dell’Intelligenza Artificiale, nota come AI, e dell’informatica, che utilizza dati e algoritmi per comportarsi quasi come gli esseri umani e fare previsioni che cambiano il modo in cui le aziende svolgono le loro attività. Utilizza molta matematica, intelligenza artificiale e statistica e l’esperienza dei data scientist per aumentare le vendite, migliorare le relazioni con i clienti e guidare il business.

L’apprendimento automatico è in grado di formulare raccomandazioni o previsioni, indipendentemente dai dati ricevuti, e ha la capacità di scoprire i punti chiave nei dati. È grazie a questi dati approfonditi che le aziende compiono mosse critiche e prendono decisioni che influenzano drasticamente il futuro dell’azienda. Con la crescita dei dati, cresce anche l’esigenza di un data mining rapido e accurato.

Per ogni decisione che prendete sulla vostra azienda, sono i dati a supportarla, e gli algoritmi di apprendimento automatico svolgono un ruolo importante in questo senso.

Come funziona l’apprendimento automatico?

In parole povere, l’apprendimento automatico funziona esplorando i dati, identificando modelli e trovando intuizioni significative, con un intervento umano minimo. Il concetto esiste da tempo, ma con la complessità dei dati è diventato complesso anche il ML. Ha imparato ad applicare algoritmi complessi ad applicazioni di big data in modo rapido ed efficace. Questo potrebbe diventare sofisticato man mano che i dati diventano complessi, ma sofisticato è un bene perché si rimane in vantaggio rispetto alla concorrenza. Con le previsioni corrette dei dati generati attraverso il ML, è possibile migliorare le strategie di marketing e creare scenari unici che portino ai risultati desiderati.

Il ML funziona analizzando i modelli di dati e facendo previsioni da questi insiemi di dati. Alla fine, imparano per tentativi ed errori e imparano a fare previsioni con nuove serie di dati. Lo sviluppatore insegna alla macchina in modo simile a come gli esseri umani imparano a riconoscere le cose e a prendere decisioni in base a ciò. Alla fine, la macchina sarà in grado di autoapprendere. Il ML è pura matematica, gli algoritmi di apprendimento automatico vengono creati utilizzando varie funzioni matematiche, che possono essere modificate e cambiate.

Ci sono quattro modi per farlo:

1. Apprendimento supervisionato

L’apprendimento supervisionato è quasi simile all’apprendimento umano, in cui i data scientist addestrano il sistema AI con regole e set di dati specifici. I set di dati avranno dati di input e dati di output e alla macchina verrà insegnato cosa deve cercare nei dati di input. Gli algoritmi imparano con l’esempio.

2. Apprendimento semi-supervisionato

Si tratta di un mix di apprendimento supervisionato e non supervisionato, di cui si parlerà più avanti. In questo processo di apprendimento, la macchina viene addestrata solo in minima parte. I dati saranno addestrati solo in una piccola percentuale dell’insieme, mentre la parte più grande rimarrà non etichettata. Il sistema apprende le regole da solo, osservando i modelli del dataset. L’apprendimento semi-supervisionato è un’ottima opzione quando il processo di etichettatura diventa costoso o quando non si dispone di un numero sufficiente di dati etichettati.

3. Apprendimento non supervisionato

In un sistema di apprendimento non supervisionato, gli scienziati dei dati lasciano che il sistema di intelligenza artificiale impari da solo. L’osservazione è la chiave. Quindi ci saranno solo dati di ingresso e nessun dato di uscita. In questo modo, la macchina sarà in grado di scoprire modelli nascosti nei dati. La quantità di dati è enorme e la macchina deve analizzare tutti i set di dati non etichettati.

4. Apprendimento per rinforzo

Nell’apprendimento per rinforzo, il sistema di intelligenza artificiale apprende attraverso un sistema interattivo e di tentativi ed errori. Il data scientist creerà una situazione simile a un gioco con premi e penalità e il sistema riceverà un feedback sulle sue azioni. Ci saranno delle regole, ma il sistema dovrà capire come risolvere il gioco.

Come l’apprendimento automatico favorisce la crescita delle aziende

L’adozione del ML è la strada da percorrere perché può toccare ogni aspetto del business e farlo crescere. Vediamo i diversi aspetti commerciali che può toccare.

Elaborazione del linguaggio naturale

Le macchine possono ora comprendere il linguaggio naturale. Quando si inserisce una query nel motore di ricerca, non è più necessario digitare le parole chiave esatte per ottenere i risultati desiderati. È sufficiente digitare frasi normali e il motore di ricerca Google fornirà risultati eccellenti. Naturalmente, la PNL è ancora in evoluzione e i computer stanno ancora imparando, ma il ML ha sicuramente fatto diversi passi avanti. Gli assistenti ad attivazione vocale ne sono un ottimo esempio. Stanno già iniziando a comprendere il linguaggio umano e a imparare dagli errori del passato.

Logistica

Un’altra area di business che il ML influenza seriamente è la logistica. L’efficienza della tecnologia nel processo di spedizione, stoccaggio e vendita è sorprendente. Prendiamo l’esempio di Amazon. Il gigante della vendita al dettaglio ha già fatto passi da gigante con il ML e il suo sistema di consegna è migliorato ancora di più. Hanno imparato a conoscere le esigenze dei clienti, a fornire raccomandazioni adeguate e ad aumentare la capacità di acquisto dei clienti.

Produzione

L’industria manifatturiera sta raccogliendo enormi vantaggi con il ML. L’intero processo produttivo diventa trasparente e più efficiente. La gestione delle scorte assicura che non ci siano interruzioni nella catena di approvvigionamento in qualsiasi momento. Ogni industria attraversa periodi di picco della produzione ed è importante sapere quando sono questi periodi. Grazie a software di analisi dei dati all’avanguardia è possibile prevedere i picchi di produzione annuali e i periodi normali. Il software può persino prevedere i guasti alle apparecchiature con l’aiuto dell’intelligenza artificiale.

Dati dei consumatori

Quando si tratta di consumatori, le aziende vogliono sempre conoscere le loro abitudini di acquisto, i loro dati demografici, lo stile di vita, gli interessi, il reddito, ecc. Immaginate la quantità di dati che ne deriverà. Con l’aiuto dell’intelligenza artificiale e del ML, è possibile individuare modelli utili nel comportamento dei consumatori, fare previsioni accurate e offrire esperienze di acquisto personalizzate.

Apprendimento automatico e intelligenza artificiale

Come spiegato in precedenza, il ML è un ramo dell’IA. Tuttavia, si tratta di due tecnologie diverse, ma anche correlate. Entrambi questi sistemi lavorano insieme per creare sistemi intelligenti.

Mentre l’IA può creare macchine intelligenti e stimolare il comportamento e il pensiero umano, il ML è un’applicazione al suo interno per imparare dai dati. Il termine Intelligenza Artificiale è abbastanza esplicativo: ha una capacità di pensiero simile a quella umana e lavora con la propria intelligenza.

Il Machine Learning, invece, ricava la conoscenza da questi dati e fa previsioni e risultati accurati su ciò che l’utente digita.

Conclusione

L’importanza del Machine Learning continua a crescere di giorno in giorno. Grazie alle intuizioni chiave derivanti dalle previsioni dei dati, le aziende possono fare previsioni commerciali accurate, espandersi e crescere e relazionarsi con i propri clienti attraverso strategie di marketing intelligenti. L’intelligenza del ML è diretta dai dati, non dall’intelligenza umana, e anche la quantità di dati da addestrare è un fattore importante.

Il ML è fondamentale per il successo dell’IA e le applicazioni principali includono il suggerimento automatico di Facebook per l’identificazione degli amici, l’algoritmo di ricerca di Google, il sistema di comando online, ecc. Le applicazioni dell’IA includono chatbot, Siri, robot umanoidi intelligenti, giochi online, ecc.

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Ulteriori informazioni sull’apprendimento automatico

Come viene utilizzato il Machine Learning?

Immagini: Canvas

L’autore: Sascha Thattil lavora presso Software-Developer-India.com che fa parte del gruppo YUHIRO. YUHIRO è un’impresa tedesco-indiana che fornisce programmatori ad aziende IT, agenzie e dipartimenti IT.