Contenuto
- Cos'è il machine learning
- Come funziona il machine learning
- Relazione tra intelligenza artificiale e machine learning
- Tipi di machine learning
- Applicazioni del machine learning
- Come implementare una soluzione ML
Cos'è il machine learning
Il machine learning (ML) è un processo attraverso il quale vengono creati algoritmi e modelli che consentono ai computer di apprendere autonomamente a risolvere diverse attività. Questo include una varietà di metodi e algoritmi utilizzati per analizzare, elaborare dati, nonché costruire e valutare modelli. Grazie al ML, i computer possono adattarsi a nuovi dati e migliorare i loro risultati senza la necessità di intervento umano.
Come funziona il machine learning
I programmi tradizionali seguono istruzioni chiare che definiscono la sequenza di azioni per raggiungere un risultato. Ad esempio, se a un programma viene mostrata una fotografia di un elefante, esso memorizza questo oggetto e sarà in grado di riconoscerlo quando verrà mostrato di nuovo. Tuttavia, quando si prova a identificare un altro elefante in una nuova fotografia, il programma potrebbe fallire.
A differenza di questo, gli algoritmi di machine learning funzionano secondo il principio dell'apprendimento tramite esempi. Al programma vengono mostrati molti immagini di elefanti e inizia a identificare caratteristiche chiave, come la forma delle orecchie, la lunghezza della proboscide e le proporzioni del corpo. Dopo di che, anche se gli verrà mostrata una nuova fotografia, sarà in grado di riconoscere l'elefante e distinguere tra elefanti africani e indiani.
Relazione tra intelligenza artificiale e machine learning
L'intelligenza artificiale (IA) è un concetto più ampio che include applicazioni in grado di svolgere compiti complessi senza un intervento diretto dell'uomo. L'IA può funzionare sia secondo algoritmi predefiniti, sia apprendere autonomamente. Il machine learning è un sottoinsieme dell'IA ed è sempre correlato ad essa. Tuttavia, non ogni soluzione IA implica l'uso del machine learning.
Tipi di machine learning
Esistono diversi approcci principali al machine learning:
- Apprendimento supervisionato: il programma viene addestrato sulla base di dati etichettati o classificati che indicano le risposte corrette. Ad esempio, nella classificazione delle immagini di margherite, il programma cerca determinate caratteristiche.
- Apprendimento non supervisionato: in questo caso, l'algoritmo lavora con dati non strutturati, identificando schemi e associazioni. Questo approccio aiuta a scoprire anomalie, ad esempio, nelle transazioni finanziarie.
- Apprendimento per rinforzo: qui il programma riceve "ricompense" per soluzioni riuscite e penalità per errori. Questo metodo è efficace in ambienti dinamici, come nei giochi o nella guida di un'auto.
- Metodi ensemble: l'uso simultaneo di più algoritmi consente di migliorare l'accuratezza e l'affidabilità dei risultati.
- Deep learning e reti neurali: le moderne reti neurali utilizzano enormi quantità di dati per identificare schemi e caratteristiche complesse.
Applicazioni del machine learning
Il machine learning trova ampia applicazione in vari ambiti, poiché i computer possono elaborare grandi volumi di dati più rapidamente e con maggiore precisione rispetto agli esseri umani. Ecco alcune delle sue applicazioni:
- Riconoscimento delle immagini
- Creazione di previsioni e modelli
- Decisioni basate sull'analisi dei dati
- Ottimizzazione dei processi aziendali e gestione delle scorte
Nel marketing, il machine learning aiuta a:
- Prevedere il comportamento dei consumatori
- Personalizzare contenuti e pubblicità
- Analizzare i dati di mercato per offrire prezzi ottimali
- Migliorare l'esperienza utente su siti web e applicazioni
Come implementare una soluzione ML
L'implementazione di soluzioni ML può essere un processo complesso e costoso che passa attraverso diverse fasi:
- Definizione dell'obiettivo e formulazione del risultato finale
- Raccolta e preparazione dei dati
- Scelta degli algoritmi e del modello di apprendimento in base agli obiettivi
- Formazione del modello e test
- Implementazione dell'algoritmo nei processi aziendali
Per le piccole aziende, ci sono piattaforme e servizi accessibili, come Google Analytics e Yandex.Metrica, che utilizzano il machine learning per analizzare il comportamento del pubblico e aumentare la conversione. I servizi di automazione del marketing, come Mindbox, possono aiutare nella segmentazione del pubblico e nella creazione di raccomandazioni sui prodotti.
