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Intelligenza Artificiale

20 novembre 2023

Machine Learning: i dati alla base della tua strategia

Il Machine Learning si preannuncia come una rivoluzione tecnologica di vasta portata e che influenzerà profondamente svariati settori di mercato.

È una disciplina che permette alle soluzioni di Intelligenza Artificiale (AI) di essere adattive. È stato definito da A. Samuel nel 1959 come “il campo di studio che dà ai computer la capacità di imparare senza essere esplicitamente programmati”. Ogni algoritmo ML è generalmente progettato per eseguire un compito specifico. L’intero processo di apprendimento si basa sui dati: grazie alle tecniche statistiche, le macchine possono utilizzare e sfruttare i dati per estrarre le informazioni e le istruzioni necessarie per risolvere il compito. In altre parole, imparano dai dati. Un aspetto interessante del Machine Learning è che le macchine possono migliorare le proprie prestazioni ogni volta che completano l’attività, man mano che acquisiscono esperienza e più dati.

L’obiettivo del Machine Learning è consentire alle macchine di imparare “cose”, permettendo loro di analizzare enormi quantità di dati, identificare schemi e fare previsioni basate su ciò che hanno imparato.

Oggi, le organizzazioni hanno bisogno di dotarsi di strumenti sofisticati e di applicazioni intelligenti in grado di parlare, ascoltare, interagire, analizzare e prendere decisioni con una velocità e una precisione senza precedenti. Questo perché, da un lato, le organizzazioni hanno accesso a enormi quantità di informazioni e dati, mentre dall’altro i loro utenti richiedono un servizio più rapido e personalizzato. Ecco perché il Machine Learning è diventato una delle risposte più efficienti alle sfide aziendali contemporanee.

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I tre pilastri del Machine Learning

Le tecniche di Machine Learning possono essere suddivise in tre categorie principali: apprendimento supervisionato, apprendimento non supervisionato e apprendimento per rinforzo. Nel machine learning supervisionato, le macchine vengono fornite con alcuni esempi o dati che sono stati precedentemente annotati e taggati da esseri umani in modo corretto e completo.

L’annotazione dei dati consiste nell’attività di etichettare o taggare elementi specifici all’interno dei dati di training, come testo, immagini, audio o video, al fine di consentire alle macchine di comprenderne i contenuti e identificare informazioni cruciali. Le macchine utilizzano questi esempi per imparare a fare previsioni identificando schemi e associazioni tra i dati. Una volta addestrato, può applicare questa conoscenza a nuovi dati non visti, prevedendo accuratamente i risultati in base agli schemi appresi.

I dati annotati vengono successivamente utilizzati per addestrare i modelli, svolgendo un ruolo cruciale nel garantire la qualità della raccolta dei dati, in quanto i dataset annotati servono come riferimento o standard di riferimento per valutare le prestazioni del modello e la qualità complessiva di altri dataset.

L’apprendimento non supervisionato, invece, si occupa di dati non etichettati. Il modello tenta di identificare schemi o relazioni all’interno dei dati senza una guida esplicita. Esso scopre strutture nascoste e raggruppa i dati in base alle somiglianze.

L’apprendimento per rinforzo adotta un approccio interattivo, simile a un apprendista persistente che progredisce per tentativi ed errori. Il modello riceve feedback in forma di premi o penalità in base alle sue azioni, che lo guidano a prendere decisioni migliori nel tempo. Questo processo di apprendimento dinamico consente all’AI di migliorare continuamente e di fare scelte ottimali in ambienti complessi.

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Non solo ricerca e analisi: le applicazioni commerciali del Machine Learning

Il Machine Learning ha numerose applicazioni in vari settori. Ad esempio, nel settore sanitario, i modelli ML possono analizzare i dati medici per aiutare a diagnosticare malattie e prevedere gli esiti dei pazienti. Nel settore finanziario, gli algoritmi ML vengono utilizzati per la rilevazione delle frodi e le previsioni del mercato azionario. Nel marketing, il ML può analizzare i comportamenti dei clienti per fornire raccomandazioni personalizzate e annunci mirati.

Man mano che il campo del Machine Learning continua ad avanzare, il suo potenziale per risolvere problemi complessi e semplificarci la vita diventa sempre più evidente. La disponibilità di potenti risorse computazionali come le Unità di elaborazione grafica (GPU) ha consentito l’esecuzione di modelli sempre più complessi e sofisticati, facilitando la transizione dal Machine Learning al Deep Learning. Queste due discipline condividono gli stessi principi, ma le capacità del deep learning hanno permesso di affrontare e risolvere problemi sempre più intricati (un esempio di questo sono i risultati incredibili ottenuti da sistemi basati su Large Language Models come chat GPT).

In Almawave, adottiamo un approccio all’avanguardia integrando perfettamente diverse tecniche di apprendimento automatico (combinate con tecniche di ragionamento simbolico) per eseguire attività di elaborazione del linguaggio naturale. Il nostro obiettivo è sfruttare i punti di forza di ciascuna tecnologia mitigando i limiti, garantendo la fornitura di soluzioni su misura per ogni caso d’uso. Questo è il nostro approccio Composite AI, che ci consente di fornire i risultati ottimali e su misura col fine di soddisfare le esigenze uniche per ogni contesto.