Imparare dall’esperienza. Al giorno d’oggi i computer sono in grado di svolgere compiti senza averli programmati prima ma fornendo loro un set di dati inseriti in un algoritmo che autonomamente svilupperà una sua logica atta allo svolgimento del compito richiesto. Questo è il machine learning, oggi utilizzato dalle aziende per automatizzare e migliorare i propri processi.
Cos’è il Machine Learning?
Il machine learning o apprendimento automatico rientra nella disciplina dell’intelligenza artificiale. Il machine learning si occupa della creazione e della programmazione di modelli matematici composti da algoritmi che “insegnano” ai computer a identificare schemi decisionali sulla base di grandi volumi di dati precedentemente analizzati. Ad esempio, i computer sono stati programmati per identificare alcune caratteristiche del volto umano. Con l’apprendimento automatico, i computer registrano e identificano gli occhi umani nelle foto dopo aver avendo analizzando milioni di campioni. Grazie all’apprendimento automatico le macchine possono scansionare grandi quantità di dati (semplici e complesse) a un livello umanamente impossibile.
I diversi tipi di Machine Learning
È possibile identificare quattro tipi di apprendimento automatico sulla base del suo funzionamento e quindi dell’algoritmo dietro al processo di machine learning.
Apprendimento supervisionato
Questa tecnica di apprendimento prevede che vengano dati dati e input alla macchina e che essa trovi la soluzione autonomamente una volta compresa la funziona matematica. Il processo di addestramento di questo algoritmo è costante fino a raggiungere il livello desiderato di accuratezza desiderato.
Apprendimento non supervisionato
In questo algoritmo non esiste la variabile obiettivo o risultato. Il machine learning con apprendimento non supervisionato viene invece utilizzato per identificare e creare una struttura logica. Ad esempio è possibile segmentare la clientela in diversi gruppi target sulla base del set di dati forniti.
Apprendimento per rinforzo
L’apprendimento per rinforzo punta a creare un algoritmo che prenda decisioni specifiche in base ai cambiamenti dell’ambiente. La macchina inoltre impara dalle esperienze passate e dagli errori commessi tramite un sistema basato su ricompensa e punizione al fine di migliorare le proprie conoscenze e prendere decisioni sempre più accurate.
Apprendimento semi-supervisionato
L’obiettivo dell’apprendimento semi supervisionato è quello di identificare la soluzione a un problema sulla base di un set di incompleti, alcuni già forniti dell’output come nell’apprendimento supervisionato, altri senza come nell’apprendimento non supervisionato.
Il Machine Learning nei contesti aziendali
Il Machine Learning è senza dubbio uno strumento molto potente per le aziende di oggi, che aiuta a distinguersi rispetto alla concorrenza. Molte delle grandi aziende hanno già investito e implementato software di Machine Learning nei loro processi al fine di offrire la massima efficienza nel loro servizio clienti, uno dei aspetti più importanti per le aziende da cui dipende la propria immagine e la propria posizione rispetto alla concorrenza.
Machine Learning al supermercato
Ad esempio, Amazon utilizza il Machine Learning in modi molto sorprendenti e anche molto sottili che fanno semplicemente la differenza nell’esperienza d’acquisto. I supermercati Amazon Go, versione fisico dedicato ai prodotti alimentari del famoso colosso dell’e-commerce, sono caratterizzati dall’uso di Intelligenza Artificiale (AI) e di strumenti dotati di machine learning. I consumatori che acquistano su Amazon Go, ad esempio, non devono fare la fila alla cassa: tutti gli articoli che inseriti in busta vengono automaticamente riconosciuti dopo essere stati prelevati dagli scaffali. La tecnologia Machine Learning facilita la scansione di tali articoli e l’importo viene addebitato direttamente sulla carta di credito registrata collegata all’app dello smartphone del cliente.
Il portale online di Amazon invece impara a riconoscere i modelli di acquisto dei consumatore e in base a ciò, prende le decisioni per suggerire strategicamente prodotti che potrebbero essere di interesse per il cliente, facendogli risparmiare tempo nella sua ricerca.
Le imprese possono tratte molti benefici dall’applicazione del Machine Learning, ad esempio assegnando alle macchine la gestione di attività di routine minori. Il Machine Learning, inoltre, può aiutare le aziende a mantenere un livello di servizio efficiente che mantenga alta la soddisfazione del cliente contribuendo alla formazione di una buona immagine generale.
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