Che cos’è il Machine Learning

Cos’è il Machine Learning?

Il Machine Learning (ML) è l’area della scienza computazionale che si concentra sull’analisi e l’interpretazione di modelli e strutture dei dati per consentire l’apprendimento, il ragionamento e il processo decisionale al di fuori dell’interazione umana. In parole povere, il machine learning consente all’utente di alimentare un algoritmo informatico con un’immensa quantità di dati e di fare analizzare e formulare raccomandazioni e decisioni basate sui soli dati di input. Se vengono identificate correzioni, l’algoritmo può incorporare tali informazioni per migliorare il suo futuro processo decisionale.

Come funziona il Machine Learning?

Il machine learning è composto da tre parti:

• L’algoritmo computazionale al centro delle decisioni
• Variabili e caratteristiche che prendono la decisione
• Conoscenze di base per le quali è nota la risposta che consente al sistema di apprendere.

Inizialmente, al modello vengono forniti i dati dei parametri per i quali è nota la risposta. Viene quindi eseguito l’algoritmo e le modifiche vengono apportate 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 elevate.

Perché è importante il Machine Learning?

I dati sono la linfa vitale di tutte le attività. Le decisioni basate sui dati fanno sempre più la differenza tra stare al passo con la concorrenza o restare indietro. L’apprendimento automatico può essere la chiave per sbloccare il valore dei dati aziendali e dei clienti e adottare decisioni che mantengano un’azienda all’avanguardia rispetto alla concorrenza.

Casi d’uso del Machine Learning

Il machine learning ha applicazioni in tutti i tipi di settori, tra cui produzione, vendita al dettaglio, sanità e scienze, viaggi e ospitalità, servizi finanziari ed energia, materie prime e servizi pubblici. I casi d’uso includono:

• Produzione. Manutenzione predittiva e monitoraggio delle condizioni
• Sanità e scienze. Identificazione della malattia e soddisfazione del rischio
• Viaggi e ospitalità. Prezzi dinamici
• Servizi finanziari. Analisi e regolamentazione dei rischi
• Energia. Domanda di energia e ottimizzazione dell’offerta