Cos'è il Machine Learning?
Definizione del machine learning
Il Machine Learning (ML) è un sottoinsieme dell'intelligenza artificiale (AI) che si occupa di creare sistemi che apprendono o migliorano le performance in base ai dati che utilizzano. Intelligenza artificiale è un termine generico e si riferisce a sistemi o macchine che imitano l'intelligenza umana. I termini machine learning e AI vengono spesso utilizzati insieme e in modo interscambiabile, ma non hanno lo stesso significato. Un'importante distinzione è che sebbene tutto ciò che riguarda il machine learning rientra nell'intelligenza artificiale, l'intelligenza artificiale non include solo il machine learning.
Attualmente, il machine learning è utilizzato ovunque. Quando interagiamo con le banche, acquistiamo online o utilizziamo i social media, vengono utilizzati gli algoritmi di machine learning per rendere la nostra esperienza efficiente, facile e sicura. Il Machine Learning e la tecnologia associata si stanno sviluppando rapidamente e noi abbiamo appena iniziato a scoprire le loro funzionalità.
Tipi di machine learning: due approcci all'apprendimento
Gli algoritmi sono i motori che alimentano il Machine Learning. I due tipi principali di algoritmi di machine learning attualmente utilizzati sono: machine learning supervisionato e apprendimento non supervisionato. La differenza tra queste due tipi viene definita dal modo in cui ciascun algoritmo apprende i dati per fare previsioni.
| Machine learning supervisionato | Gli algoritmi di machine learning supervisionato sono i più utilizzati. Con questo modello, un data scientist agisce da guida e insegna all'algoritmo i risultati da generare. Esattamente come un bambino impara a identificare i frutti memorizzandoli in un libro illustrato, nel machine learning supervisionato l'algoritmo apprende da un set di dati già etichettato e con un output predefinito. Gli algoritmi di regressione lineare e logistica, di classificazione multiclasse e le macchine a vettori di supporto sono alcuni esempi di machine learning supervisionato. |
| Machine learning non supervisionato | Il machine learning non supervisionato utilizza un approccio più indipendente, in cui un computer impara a identificare processi e schemi complessi senza la guida attenta e costante di una persona. Il machine learning non supervisionato implica una formazione basata su dati privi di etichette e per i quali non è stato definito un output specifico. Per continuare a utilizzare l'analogia precedente, il machine learning non supervisionato è simile a un bambino che impara a identificare i frutti osservando i colori e gli schemi, anziché memorizzando i nomi con l'aiuto di un insegnante. Il bambino cercherà le somiglianze tra le immagini e le suddividerà in gruppi, assegnando a ciascun gruppo la nuova etichetta corrispondente. Gli algoritmi di clustering k-means, l'analisi di componenti principali e indipendenti e le regole di associazione sono esempi di machine learning non supervisionato. |
| Scelta di un approccio | Qual è l'approccio più adatto alle tue esigenze? La scelta di un algoritmo di machine learning supervisionato o non supervisionato dipende in genere da fattori correlati alla struttura e al volume dei dati e al caso d'uso a cui si desidera applicarlo. Il machine learning è stato adottato in una vasta gamma di settori per supportare diversi obiettivi aziendali e casi d'uso, tra cui: \r
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Machine learning e sviluppatori
Quando inizieranno a utilizzare il machine learning, gli sviluppatori si affideranno alle loro conoscenze su statistiche, probabilità e calcolo per creare con successo modelli che apprendono nel tempo. Grazie a competenze strategiche in queste aree, gli sviluppatori non dovrebbero avere problemi nell'apprendimento degli strumenti utilizzati da molti altri sviluppatori per formare moderni algoritmi ML. Gli sviluppatori possono anche decidere se i propri algoritmi verranno controllati o meno. È possibile per uno sviluppatore prendere decisioni e impostare un modello in anticipo in un progetto, quindi consentire al modello di apprendere senza ulteriore coinvolgimento degli sviluppatori.
C'è spesso una linea di separazione fluida tra sviluppatori e data scientist. Talvolta gli sviluppatori sintetizzeranno i dati utilizzando un modello di machine learning, mentre i data scientist contribuiranno allo sviluppo di soluzioni per gli utenti finali. La collaborazione tra queste due discipline può rendere i progetti di ML più preziosi e utili.
Obiettivo di business del machine learning: modellare il valore vita utile cliente
La creazione di un modello per il calcolo del valore del ciclo di vita del cliente è fondamentale per le aziende di e-commerce, ma è applicabile anche in molti altri settori. In questo modello, le organizzazioni utilizzano algoritmi di machine learning per identificare, conoscere e fidelizzare i clienti più importanti. Questi modelli valutano enormi quantità di dati dei clienti per determinare quelli che effettuano più acquisti, i più fidelizzati o una combinazione di questi due tipi di clientela.
I modelli per il calcolo del valore del ciclo di vita del cliente sono particolarmente efficaci nel prevedere le entrate future che un'azienda otterrà da un singolo cliente in un determinato periodo. Queste informazioni consentono alle aziende di concentrarsi sulle strategie di marketing per incoraggiare i clienti di alto valore ad interagire più spesso con il loro brand. I modelli di questo tipo aiutano inoltre le organizzazioni a indirizzare le loro spese di acquisizione per attirare nuovi clienti con profili simili ai clienti di alto valore già esistenti.
Modella il tasso di abbandono dei clienti tramite il machine learning
Acquisire nuovi clienti richiede più tempo e più denaro rispetto a mantenere i clienti esistenti soddisfatti e fedeli. La creazione di un modello per il calcolo del tasso di abbandono dei clienti aiuta le aziende a identificare i clienti che probabilmente smetteranno di interagire con loro e i motivi dell'abbandono.
Un modello efficace utilizza algoritmi di machine learning per fornire insight completi: dai punteggi relativi al rischio di abbandono dei singoli clienti, i fattori principali di abbandono, classificati in ordine di importanza. Questi risultati sono fondamentali per lo sviluppo di una strategia di retention basata su algoritmi.
Acquisire una visione più approfondita del tasso di abbandono dei clienti aiuta le aziende a ottimizzare le offerte di sconto, le campagne e-mail e altre iniziative di marketing mirate che fanno sì che i clienti di alto valore continuino ad acquistare e tornino per fare ulteriori acquisti.
I consumatori hanno maggiori possibilità di scelta rispetto a quante ne abbiano mai avute sinora e possono confrontare all'istante i prezzi attraverso una vasta gamma di canali. La determinazione dei prezzi dinamici, nota anche come determinazione dei prezzi basati sulla domanda, consente alle aziende di restare aggiornate sulle dinamiche del mercato in rapida evoluzione. Permette alle organizzazioni di assegnare il prezzo degli articoli in modo flessibile in base a fattori quali il livello di interesse del cliente target, la domanda al momento dell'acquisto e se il cliente era interessato a una campagna di marketing.
Questo livello di agilità aziendale richiede una strategia di machine learning affidabile e una grande quantità di dati per comprendere come cambia la disponibilità dei clienti a pagare per un bene o un servizio nelle diverse situazioni. Nonostante la complessità dei modelli di pricing dinamici, aziende come compagnie aeree e servizi di trasporti condivisi hanno implementato con successo strategie di ottimizzazione dei prezzi dinamici per massimizzare le entrate.
Obiettivo aziendale del machine learning: clienti target con la segmentazione dei clienti
La strategia di marketing più efficace è sempre stata quella di offrire il prodotto giusto alla persona giusta al momento giusto. Non molto tempo fa, gli esperti di marketing si basavano sull'intuito per eseguire la segmentazione dei clienti, suddividendoli in gruppi per campagne mirate.
Oggi, il machine learning consente ai data scientist di utilizzare algoritmi di clustering e classificazione per suddividere i clienti in gruppi in base a caratteristiche specifiche. Questi gruppi considerano le differenze dei clienti in base a più dimensioni, ad esempio dati demografici, comportamento di navigazione e affinità. Collegare queste caratteristiche ai modelli di comportamento di acquisto consente alle aziende esperte di dati di lanciare campagne di marketing personalizzate che risultano più efficaci rispetto alle campagne generiche di incentivo delle vendite.
Man mano che i dati disponibili per le aziende aumentano e gli algoritmi diventano più sofisticati, le capacità di personalizzazione aumenteranno e consentiranno alle aziende di avvicinarsi sempre più al proprio segmento di clienti ideale.
Obiettivo aziendale del machine learning: sfruttare la potenza della classificazione delle immagini
Il machine learning supporta una vasta gamma di casi d'uso che vanno oltre il retail, i servizi finanziari e l'e-commerce. Ha anche un enorme potenziale di applicazione nel settore scientifico, sanitario, edile ed energetico. Ad esempio, la classificazione delle immagini utilizza algoritmi di machine learning per assegnare un'etichetta a un gruppo predefinito di categorie o a qualsiasi immagine di input. Consente alle aziende di creare modelli di piani di costruzione 3D basati su progetti 2D, facilitare l'applicazione di tag alle foto nei social media, comunicare diagnosi cliniche e molto altro.
I metodi di Deep learning come le reti neurali vengono spesso utilizzati per la classificazione delle immagini perché possono identificarne in modo più efficace le caratteristiche più rilevanti in presenza di potenziali complicazioni. Ad esempio, possono prendere in considerazione variazioni nella visuale, nell'illuminazione, nella scala o nel volume di informazioni superflue dell'immagine e compensare questi aspetti per fornire gli insight più pertinenti e di maggiore qualità.
Motori di raccomandazione
I motori di raccomandazione sono essenziali per le strategie di cross-selling e up-selling rivolte ai consumatori e per offrire una migliore Customer Experience.
Netflix guadagna 1 miliardo di dollari all'anno grazie al suo motore di raccomandazione che fornisce contenuti consigliati; Amazon sostiene che il suo sistema consente di aumentare le vendite dal 20 al 30 percento all'anno.
I motori di raccomandazione utilizzano algoritmi di machine learning per esaminare grandi quantità di dati e stabilire con quale probabilità un cliente acquisterà un articolo o guarderà un contenuto, per poi fornire suggerimenti personalizzati all'utente. Il risultato è un'esperienza più personalizzata e pertinente che migliora il coinvolgimento e riduce il tasso di abbandono.
Casi d'uso di machine learning
Il machine learning è alla base di diversi importanti casi d'uso aziendali. Ma in che modo offre un vantaggio competitivo? Una delle caratteristiche più convincenti del machine learning è la capacità di automatizzare e velocizzare il processo decisionale nonché accelerare il time to value, consentendo di ottenere una migliore visibilità aziendale e una maggiore collaborazione.
"Abbiamo spesso notato che le persone non sono in grado di collaborare", afferma Rich Clayton, Vice Presidente del reparto di strategia del prodotto per Oracle Analytics. "L'aggiunta della funzionalità di machine learning a Oracle Analytics Cloud contente alle persone di organizzare il proprio lavoro e creare, addestrare e implementare questi modelli di dati. Si tratta di uno strumento di collaborazione che consente di accelerare il processo e permette alle diverse funzioni aziendali di collaborare e offrire una qualità e modelli migliori da implementare".
Ad esempio, i tipici settori finanziari sono sistematicamente oberati dal ripetersi del processo di analisi della varianza, che consiste nel confrontare i dati reali con quelli previsti. Il machine learning potrebbe migliorare notevolmente questa applicazione scarsamente cognitiva.
"Grazie all'integrazione del machine learning, il settore finanziario può operare in modo più rapido ed intelligente continuando il lavoro del computer", afferma Clayton.
La potenza delle previsioni
Un'altra straordinaria caratteristica del machine learning è la sua capacità predittiva. In passato, le decisioni aziendali venivano spesso prese sulla base di risultati storici. Oggi, il machine learning utilizza analisi dei dati avanzate per eseguire previsioni. Le organizzazioni possono prendere decisioni proattive e lungimiranti anziché fare affidamento sui dati passati.
Ad esempio, la manutenzione predittiva può consentire ai produttori, alle aziende energetiche e ad altri settori di prendere l'iniziativa e verificare che le loro operations rimangano affidabili e ottimizzate. In un giacimento petrolifero con centinaia di trivelle in funzione, i modelli di machine learning possono individuare apparecchiature a rischio di malfunzionamento a breve termine e quindi avvisare i team di manutenzione in anticipo. Questo approccio non solo ottimizza la produttività, ma aumenta le performance delle risorse, dei tempi di attività e la durata delle apparecchiature. Può inoltre ridurre al minimo i rischi per i lavoratori, ridurre le passività e migliorare la compliance normativa.
I vantaggi della manutenzione predittiva si estendono al controllo e alla gestione dell'inventario. L'eliminazione dei tempi di inattività non pianificati delle apparecchiature grazie all'implementazione della manutenzione predittiva aiuta le organizzazioni a prevedere in modo più accurato la necessità di parti di ricambio e riparazioni, riducendo in modo significativo i costi operativi e di capitale.
Il potenziale del machine learning
L'enorme potenziale del machine learning può aiutare le aziende a trasformare la mole di dati attualmente disponibili in un valore per l'azienda. Tuttavia, flussi di lavoro inefficienti possono impedire alle aziende di sfruttare appieno questo potenziale.
Per avere successo a livello aziendale, il machine learning deve essere incluso in una piattaforma completa che aiuta le organizzazioni a semplificare le operations e implementare modelli su larga scala. La soluzione giusta consentirà alle aziende di centralizzare tutte le attività di Data Science in una piattaforma collaborativa e accelerare l'uso e la gestione di strumenti, framework e infrastrutture open source.