Cos'è il Machine Learning?

Il Machine Learning (ML) è un'applicazione dell'intelligenza artificiale in cui i programmi per computer usano algoritmi per trovare modelli nei dati. Possono farlo senza essere specificamente programmati, senza dipendere dagli umani. Nel mondo di oggi, gli algoritmi di machine learning sono dietro quasi ogni progresso tecnologico e applicazione di intelligenza artificiale (IA) che è sul mercato.

I sistemi di IA hanno generalmente la capacità di pianificare, apprendere, ragionare, risolvere problemi, percepire, muoversi e persino manipolare. Il machine learning è uno dei molti approcci utilizzati nei sistemi di IA. Altri includono la computazione evolutiva e i sistemi specializzati.

Il machine learning fa parte di molte cose che facciamo ogni giorno. Basti pensare a dove i sistemi di machine learning potrebbero influenzare la propria vita:

• I sistemi di raccomandazione sui servizi di streaming preferiti come Netflix o Spotify sono gestiti dal machine learning.
• I motori di ricerca utilizzano il machine learning per chiarire e ottimizzare i risultati di ricerca.
• I canali dei social media raccomandano amici, gruppi e video da guardare.
• Se si ha un frigorifero moderno, questo apprende quando lo si usa di più e lo raffreddano in previsione dell'ora di cena.
• Il GPS anticipa quali parti del percorso presentano traffico intenso e reindirizza utilizzando algoritmi di machine learning.
• Gli assistenti vocali come Alexa e Siri utilizzano il machine learning.

Ognuna di queste piattaforme accumula dati dalle scelte quotidiane. Apprendono e dalle informazioni ottenute fanno previsioni su cosa si guarderà dopo, a che ora si prepara la cena, o dove si potrebbe viaggiare o comprare.

Tutti questi dati alimentano gli algoritmi di machine learning, che poi aiuteranno un marchio a prevedere cosa si potrebbe desiderare fare o comprare in seguito. Non solo, ma ciò che si gradisce e che non si gradisce è combinato con altri dati provenienti da milioni di altre persone, permettendo alle aziende di creare liste di suggerimenti accurate e altamente efficaci.

L'IA è pronta a scalare nuove vette utilizzando applicazioni di machine learning.

Applicazioni del machine learning

Le applicazioni di machine learning sono vaste. Ecco uno sguardo a come viene utilizzato in aree chiave che sono parte integrante della vita umana quotidiana.

Il machine learning nell'istruzione

Quando viene applicato nel campo dell'istruzione, il machine learning può aiutare gli insegnanti a esaminare il tipo di lezioni che gli studenti possono eseguire. Possono valutare come gli studenti stanno gestendo le lezioni – quanto sono in grado di apprendere, quali sono gli argomenti comuni con cui gli studenti tendono ad avere difficoltà, e cosa è troppo facile. Questo aiuta gli insegnanti a pianificare meglio le lezioni e a individuare gli studenti che possono rimanere indietro, permettendo interazioni e interventi molto più efficaci.

Machine learning nei motori di ricerca

Quando si digita un termine di ricerca in Google, diventa frustrante osservare che risultati che vengono fuori non sono quello che si sta cercando. L'apprendimento automatico è da molto tempo una parte integrante dell'ottimizzazione dei motori di ricerca. Aiuta costantemente i motori di ricerca a mostrare risultati più pertinenti alle ricerche. Ha anche aiutato ad alimentare i servizi di ricerca basati sulla voce, le ricerche di immagini e molte altre caratteristiche relative alla ricerca.

Il machine learning nel marketing digitale

La personalizzazione è la chiave delle moderne campagne di marketing digitale e il machine learning è stato parte integrante nel raggiungimento di questo obiettivo. Con i dati basati sulle interazioni dei consumatori, il machine learning ha aiutato le aziende a personalizzare i loro approcci ai potenziali clienti, concentrando la messaggistica giusta al momento giusto. Dalle email personalizzate, al cross-selling o upselling basato sugli acquisti recenti, il machine learning ha aiutato le aziende a sfruttare i loro dati sul comportamento dei consumatori.

Il machine learning nell'assistenza sanitaria

Il machine learning è stato ampiamente applicato in campo medico. La diagnosi tramite immagini mediche è un esempio importante in cui il machine learning lavora con strumenti diagnostici. Il machine learning visualizza le immagini mediche, individua le aree che sono insolite o anormali, facendolo senza alcun bias che un professionista medico potrebbe avere.

Il machine learning viene anche utilizzato per aiutare i medici nel trattamento di casi unici di malattie specifiche, fornendo loro suggerimenti sui protocolli di trattamento basati su informazioni raccolte da altri casi. Per esempio, una libreria di macrofagi può essere setacciata in ore da macchine che identificano fagi probabilmente efficaci per trattare ceppi di batteri resistenti agli antibiotici.

L'applicazione sta anche studiando come convertire i dati dei consumatori raccolti dai dispositivi personali per fornire ai professionisti medici suggerimenti e opzioni sul trattamento. Questo è naturalmente un settore in continua evoluzione.

Le applicazioni per il machine learning sono variegate e possono essere trovate in qualsiasi campo o tipo di business. I benefici per le imprese commerciali, governative e sociali sono immensi.

Vantaggi del machine learning

Il machine learning ha benefici straordinariamente ampi in quasi tutti gli aspetti della vita. Questi sono solo alcuni dei benefici universali del machine learning:

Prevedere il comportamento dei clienti

L'analisi dei modelli di acquisto dei consumatori aiuta a dare alle aziende un'idea di come procedere per le linee di prodotti e servizi. Questi modelli possono essere precisi come il motivo per cui un cliente può optare per un prodotto piuttosto che un altro, le influenze dei prezzi, la stagione, la fedeltà al marchio e altro su queste decisioni. Tali riscontri orientati ai dati sono ottenuti molto più velocemente con il machine learning e la velocità è la chiave per un processo decisionale più intelligente.

Accuratezza sostenuta nell'inserimento dei dati

Il più noioso dei compiti umani è quello dell'inserimento dei dati. Con questi compiti ripetitivi le possibilità di un errore sono alte. Questi errori possono rivelarsi costosi per un'azienda su diversi livelli. Il machine learning garantisce che l'inserimento dei dati sia completato rapidamente, con precisione, senza lasciare spazio all'errore. Sottrae anche i compiti monotoni ai dipendenti, permettendo loro di concentrarsi su lavori più impegnativi e vantaggiosi per il business.

Scoprire i potenziali clienti nelle esperienze degli utenti

Ogni business cresce sulla base di nuovi potenziali clienti che si convertono in clienti paganti. Essere in grado di mantenersi al vertice significa evolvere per soddisfare le esigenze del cliente. Il machine learning aiuta le aziende immergendosi nei customer journey e fornendo idee sulle tendenze e anticipando i bisogni. La ricerca ha dimostrato che il machine learning ha fatto la differenza nella traiettoria di crescita verso l'alto delle aziende, aiutandole a prevedere i comportamenti dei clienti, trovare le inefficienze, ecc.

Mantenere un vantaggio competitivo

Le aziende sono in grado di crescere insieme al mercato quando hanno una buona business intelligence su cui contare. Il machine learning ha un ruolo importante da svolgere in questo caso nel fornire alle imprese idee sui loro punti di vendita unici e sui loro aspetti positivi rispetto ai marchi in concorrenza. Ogni nuovo approccio può essere rapidamente ipotizzato, testato sulla base dei dati disponibili e aiutare le aziende a costruire rapidamente un piano di go-to-market.

Potenziare gli assistenti virtuali

I luoghi di lavoro, grandi o piccoli, sono interessati all'aumento dell'efficienza e all'uso intelligente delle ore dei lavoratori. L'apprendimento automatico, quando applicato all'addestramento automatico del discorso, aiuta a creare assistenti virtuali più smart ed efficienti, che possono prendere appunti, sviluppare verbali di riunioni e mantenere registri migliori. Tutto questo riduce il lavoro d'ufficio che è essenziale ma faticoso da svolgere. Con assistenti virtuali migliori, la precisione è assicurata e le norme sulla privacy sono ben rispettate.

Categorizzazioni di algoritmi di machine learning

Gli algoritmi costituiscono la base dell'intera struttura del machine learning e della sua crescita. Questi algoritmi possono essere suddivisi in quattro categorie principali:

Algoritmi supervisionati di machine learning

Qui, le lezioni apprese in precedenza possono essere applicate ai nuovi dati con l'aiuto di esempi etichettati per prevedere i risultati futuri. Questo inizia con l'analisi di serie di dati di formazione conosciuti. L'algoritmo di apprendimento crea una funzione dedotta che realizzerà previsioni sui possibili risultati. Con la quantità necessaria di addestramento, tutti i nuovi input di dati saranno dotati di obiettivi.

Algoritmi di machine learning non supervisionati

Questi sono in contrasto con gli algoritmi supervisionati ed entrano in gioco quando le informazioni di formazione non sono etichettate o classificate in alcun modo. L'unsupervised learning non fornisce output "corretti" per i nuovi dati. Invece questi algoritmi esplorano i dati, traggono inferenze dai set di dati e rivelano qualsiasi struttura nascosta che potrebbe essere nei dati non etichettati.

Algoritmi di apprendimento automatico semi-supervisionati

Questi algoritmi seguono la linea di mezzo tra i primi due tipi, a causa dell'uso di dati etichettati e non etichettati per la formazione. Generalmente, la quantità di dati non etichettati è maggiore della quantità di dati etichettati e l'algoritmo usa i dati etichettati per imparare sui dati non etichettati. I sistemi basati su questo migliorano costantemente il livello di accuratezza dell'apprendimento.

Algoritmi di machine learning di rinforzo

Questo è un metodo di apprendimento in cui l'interazione con l'ambiente produce azioni e scopre errori e ricompense. Con questo approccio, le macchine e tutti gli agenti software sono in grado di determinare il comportamento adeguato in un contesto specifico per le migliori prestazioni possibili.

Le sfide del machine learning

Nonostante tutti i salti in avanti nella tecnologia, ci sono ancora una serie di sfide che il machine learning deve superare.

Le reti hanno ancora bisogno di enormi quantità di memoria di lavoro per memorizzare ed elaborare i dati. Mentre alcune tecniche di unsupervised learning rimuovono i dati non necessari, c'è ancora bisogno di un'enorme potenza di elaborazione. Questo può essere parzialmente risolto, con algoritmi di unsupervised learning che rimuovono i dati non necessari e in eccesso, riducendo la potenza di elaborazione necessaria. Tuttavia, questo non è sufficiente per tutti gli scenari.

L'elaborazione del linguaggio naturale è ancora molto lontana dall'essere una traduzione naturale e accurata. Slang, accenti e comprensione del linguaggio rappresentano ancora sfide enormi per il machine learning. Mentre la macchina ha costantemente nuovi dati da ascoltare e da cui apprendere, ha ancora bisogno di molto allenamento per risolvere gli accenti più oscuri.

Il cosiddetto "AI washing" si verifica quando la tecnologia viene etichettata come intelligenza artificiale (o un computer intelligente), quando in realtà si tratta solo di machine learning o degli stessi vecchi algoritmi che sono stati sempre utilizzati. Per molte persone, la distinzione non è importante, ma gonfia eccessivamente le aspettative della tecnologia, mina la fiducia nella stessa e predispone entrambi i campi al contraccolpo. L'educazione del pubblico in generale e una maggiore comprensione dell'IA e del machine learning sono necessarie.

La mancanza di formazione video sta frenando l'industria. Invece di fare affidamento su immagini statiche e un mondo 2D, il video fornisce set di dati molto più ricchi. Il nostro mondo è dinamico e le nostre macchine devono apprendere ciò. Questo è un campo di studio emergente.

Le macchine non pensano come gli umani. Le persone usano l'euristica per prendere decisioni immediate. Usano un ampio campo di attenzione per integrare una comprensione olistica di una scena. Ma il machine learning riguarda ancora i dati granulari, il che limita i modi attuali in cui può essere usato efficacemente. Man mano che le macchine imparano di più, questo si risolverà, ma non si sa se potranno mai pensare veramente come gli umani o diventare "artificialmente intelligenti."

Il futuro del machine learning

Man mano che i programmi di machine learning e le tecniche di data science diventano più di dominio pubblico, ci sono enormi benefici per quasi ogni aspetto della vita.

• Personalizzazione mirata: Permetterà alle aziende di prevedere e soddisfare le esigenze dei clienti.
• Migliori esperienze nei motori di ricerca: Una migliore classificazione dei risultati dei motori di ricerca aiuta sia gli utenti finali che gli amministratori a fornire risultati e approfondimenti mirati.
• Evoluzione dei team di dati: i ruoli quotidiani dei dati e dei team IT si evolveranno con il miglioramento del machine learning, riducendo la quantità di tempo trascorso nella programmazione manuale. Per esempio, i data scientist possono impiegare meno tempo a pulire i dati perché il machine learning impara a farlo in modo efficace (attraverso l'uso di AutoML).
• L'ascesa del calcolo quantistico: può sembrare un qualcosa appartenente a un film di fantascienza, ma gli algoritmi quantistici hanno il potenziale per portare a molteplici altre innovazioni ed è un qualcosa che accadrà nel medio e lungo termine.

L'intelligenza artificiale e il machine learning sono pronti a cambiare il modo in cui il mondo fa affari, fornisce la governance e sviluppa nuove tecnologie. Cambieranno il modo in cui i mercati di sviluppo delle applicazioni funzioneranno in futuro. Insieme, queste tecnologie hanno acquisito l'importanza data all'elettricità all'inizio della rivoluzione industriale. Queste due insieme annunciano una nuova era nell'informatica.

AutoML

AutoML è una nuova e straordinaria tecnologia che significa che la gente comune può eseguire complessi processi di machine learning. In passato, i data scientist hanno avuto bisogno di una conoscenza approfondita delle statistiche, delle tecniche di pulizia dei dati, della codifica dei computer, degli algoritmi e anche dell'accesso a computer potenti. Questo ha significato che il machine learning era fuori dalla portata della maggior parte delle persone.

Il nuovo software sviluppato ha modificato il machine learning. I programmi software online prendono i dati caricati da un utente. L'utente individua il tipo di previsioni di cui ha bisogno, e il software sceglie l'algoritmo corretto da eseguire, e produce una serie di risultati chiari, concisi e spiegabili. Mentre le previsioni richiedono ancora che i dati siano accurati ed etichettati, ci sono anche tecniche di pulizia dei dati integrate nel software. Possono valutare gli outlier e le informazioni mancanti, spesso costruendo strategie per gestire le discrepanze man mano che si procede.

Questa è davvero una finestra sul futuro per le aziende che desiderano la capacità di fare previsioni ed elaborare i dati che non hanno le strutture o i mezzi per assumere data scientist dedicati. Per ora, i data scientist hanno per lo più approfittato delle capacità di pulizia dei dati di AutoML, cosa che ha fatto risparmiare molto tempo.