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Esempi di machine learning

Quattro esempi di algoritmi di machine learning in uso

Quali sono gli esempi di machine learning a livello aziendale? La crescita del machine learning nell'ultimo decennio ha rappresentato un notevole passo avanti per le aziende e le organizzazioni, accelerando gli insight basati sui dati e favorendo l'intelligenza artificiale per prendere decisioni più intelligenti. I dati arrivano a grandi volumi da innumerevoli fonti: dispositivi Internet of Things, feed di social media e molto altro ancora. Tali enormi volumi di dati sono insostenibili per l'analisi manuale, ma il machine learning trasforma questa massa di dati in qualcosa di gestibile e utile per una facile integrazione nei processi organizzativi.

Le aziende di tutte le dimensioni utilizzano il machine learning per migliorare le proprie funzionalità. Quando un motore di ricerca restituisce risultati personalizzati in base a un profilo utente, si tratta di machine learning. Quando un sito per gli acquisti carica i consigli in base agli acquisti e alle visualizzazioni dei prodotti di un cliente, si tratta di machine learning. Quando il telefono corregge automaticamente un errore ortografico nei messaggi di testo, questo è machine learning.

Dall'elaborazione del linguaggio naturale alla ricerca di anomalie nei data set di massa, gli algoritmi di machine learning imparano come il cervello umano, ma con la precisione tecnica di un computer. Anziché un set di regole if/then o di linee guida dei processi, il machine learning identifica i pattern e le anomalie mentre studia il contesto: maggiori sono i volumi, maggiori sono le possibilità di imparare.

Quattro esempi di machine learning per aziende

Gli algoritmi e i modelli di machine learning sono i motori che guidano questo processo, ma cosa possono farne le aziende? È facile prendere in considerazione i consigli da un sito di e-commerce o da un servizio di streaming, ma che dire a livello di un'azienda B2B o di operazioni interne? Consideriamo quattro esempi di machine learning che illustrano l'ampiezza delle funzionalità del machine learning.

Il machine learning rivoluziona la preparazione dei dati:

I modelli di machine learning sono in grado di gestire analisi più semplici ed elaborazione di set di dati a velocità impossibili da raggiungere dai team di data science. Aumentando l'obiettivo e il raggio d'azione, il machine learning è in grado di identificare i pattern che i team umani potrebbero ignorare. Allo stesso modo, il machine learning può esaminare le relazioni e creare suggerimenti per ulteriori analisi che non sarebbero state possibili a livello manuale." Ciò consente di risparmiare su attività come standardizzare i formati, identificare i valori anomali, mascherare dati riservati e molto altro ancora. Grazie al machine learning, i principali passi ripetitivi possono diventare automatizzati per risultati più veloci e accurati, consentendo ai data scientist di concentrare tempo ed energia altrove.

Data discovery più veloce con ML:

Indipendentemente dal livello di formazione e dall'esperienza acquisita, i data scientist e gli analisti possono muoversi solo a velocità umane. I modelli di machine learning sono in grado di gestire analisi più semplici ed elaborazione dei data set a velocità impossibili dai team di data science. Grazie a questo ambito più ampio e a una velocità più rapida, il machine learning è in grado di identificare i pattern che i team umani potrebbero ignorare. Nello stesso livello, il machine learning può esaminare le relazioni e creare suggerimenti per ulteriori analisi che potrebbero non essere state possibili a livello manuale.

Ricerca più intelligente con il machine learning:

Il machine learning potenzia le funzionalità di ricerca a livelli più elevati, sia con la funzione di ricerca effettiva che con l'output. Nel machine learning, gli algoritmi possono essere formati per tener conto di parametri specifici eseguendo analisi di previsioni, tendenze, clustering e correlazione. Il risultato migliora sia la potenza che la flessibilità, migliorando la precisione (e quindi il coinvolgimento) dei motori di raccomandazione per offrire maggiori opzioni di personalizzazione e derivare nuovi tipi di previsione o eccezioni.

Machine learning e NLP:

La gamma di funzioni di machine learning include l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP, natural language processing) che crea un modello in evoluzione per comprendere il linguaggio umano. Questo è il motore che promuove il riconoscimento vocale, che ha a sua volta molte applicazioni in tutta l'azienda, nell'accessibilità e nella vita quotidiana. Più un algoritmo NLP apprende, maggiore è la sua precisione, creando interazioni abilitanti semplicemente attraverso il discorso. Si tratta anche della generazione in linguaggio naturale (NLG), che può essere utilizzata per generare automaticamente descrizioni e report in base a informazioni dettagliate provenienti dai dati.

Esempio di machine learning: nel mondo reale

Ora che abbiamo stabilito quattro casi d'uso generali per il machine learning, inseriamolo in un esempio reale. Consideriamo il servizio clienti di qualsiasi azienda. Il machine learning può analizzare ogni transazione all'interno del database e creare un profilo cliente basato sulla cronologia degli utenti per creare un programma di outreach specializzato con preferenze individuali. Il machine learning può identificare i diversi percorsi in base a volumi massicci di dati e all'analisi dei modelli coinvolti.

Ad esempio, l'algoritmo di machine learning potrebbe notare che anche le persone che effettuano acquisti al mattino sono più inclini a un tipo specifico di prodotto. A gruppi mirati di clienti possono essere inviate offerte speciali quando questa categoria di prodotti è in offerta o quando il magazzino è a livelli bassi di scorte. Molti tipi diversi di correlazione dei pattern possono essere determinati con il machine learning e applicati ulteriormente per coinvolgere i clienti, creare incentivi e massimizzare la fidelizzazione.

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