Machine Learning: cos’è e quali sono i campi di applicazione

by | Jul 28, 2022 | Intelligenza Artificiale | 0 comments

Il Machine Learning sta trovando applicazione sempre maggiore in vari ambiti. Vediamo di cosa si tratta, quali sono gli ambiti d’uso in cui possiamo applicarlo, compreso il business, e i vantaggi che possiamo averne.

Machine Learning: ti dice qualcosa? Insieme all’intelligenza artificiale, il Machine Learning è un fattore sempre più prezioso per vari settori – tra cui il mondo del business.

Un numero crescente di aziende interessate all’innovazione, stanno investendo in macchine intelligenti, ossia macchine in grado di imparare e migliorare le loro funzionalità. Ma vediamo di cosa si tratta più nel dettaglio.

Il Machine Learning

Detto in italiano, è “apprendimento automatico”. Termine coniato nel 1959 dallo scienziato statunitense Arthur Lee Samuel, si sviluppa da questa teoria: grazie al riconoscimento di schemi tra i dati, i computer sono capaci di apprendere determinati task, senza bisogno di essere programmati per questo.

Nella vita quotidiana digitale, un esempio di Machine Learning, sono i motori di ricerca. Quando inseriamo una parola dentro Google, per esempio, otteniamo una lista di risultati, la cosiddetta Serp (Search Engine Results Page), che sono proprio algoritmi di Machine Learning. Ed è proprio l’analisi di schemi di dati, che permette questo processo.

Dunque, alla fine, il Machine Learning è un metodo di analisi dei dati automatizzato, che si basa su algoritmi capaci di fare previsioni a partire da un set di dati in entrata. Questi algoritmi, permettono a computer e sistemi informatizzati di:

  • partire da una base di dati;
  • apprendere informazioni e concetti in maniera automatizzata;
  • sulla base di tali informazioni, costruire modelli di previsioni per diminuire i margini di errore nei processi di apprendimento.

Insomma, un po’ come quando si apprende dall’esperienza fatta.

Il Machine Learning e l’intelligenza artificiale

Giusto per sgombrare il campo dai dubbi: non sono la stessa cosa. Anche se sono due discipline correlate. Con il termine intelligenza artificiale, comprendiamo la serie di operazioni simili alla mente umana, svolte da un computer. 

Per esempio la capacità di:

  • riconoscere oggetti;
  • comprendere un linguaggio;
  • risolvere un problema.

Il Machine Learning, è un sottoinsieme dell’intelligenza artificiale. Ovvero: uno dei sistemi tramite cui si concretizza l’intelligenza artificiale.

Usi del Machine Learning

Gli ambiti di applicazione del Machine Learning sono svariati. Ne elenchiamo alcuni qui sotto:

  • il settore dell’e-learning: tecnologie di ML permettono di ideare corsi di formazione personalizzati, per singoli o gruppi;
  • l’ambito sanitario: per esempio, algoritmi di ML sanno fare diagnosi di malattie rare in modo accurato e rapido;
  • email: algoritmi sempre più sofisticati di ML sono in grado di filtrare spam in arrivo;
  • altri casi, sono i sistemi di riconoscimento vocale, costruiti proprio grazie al ML, e sistemi che permettono di identificare la scrittura manuale e tradurla in un testo scritto al pc.

Naturalmente, soluzioni di ML vengono applicate sempre più frequentemente al settore del marketing. In tale ambito, il ML si spinge oltre l’assistenza virtuale, consentendo di:

  • lavorare in maniera intelligente su una grande quantità di dati;
  • estrarre informazioni preziose per l’azienda, utili a migliorare il prodotto o servizio;
  • analizzare tutte le attività e azioni degli utenti in rapporto al brand e ai touch point;
  • ottimizzare i processi di vendita;
  • semplificare il lavoro dei dipendenti.

Il nostro prodotto digitale, AiKnowYou, è basato su Machine Learning.

Lo stiamo impiegando per vari scopi aziendali, ma, alla base di tutto, sta la possibilità, proprio grazie al ML, di svolgere analisi di big data rendendo molto veloce la scoperta di informazioni rilevanti per il business. Leggi i nostri casi studio di successo, per farti un’idea di cosa riusciamo a fare, quali vantaggi possiamo dare alla tua impresa, sui grandi dati, in breve tempo, e in modo efficace!

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