Modelli di Machine Learning

5 buone ragioni per utilizzare il Machine Learning

Come molti di voi già sapranno, con il termine Machine Learning ci si riferisce alla capacità di una macchina di apprendere dai dati. In altri termini, l’utilizzo di algoritmi di Machine Learning rappresenta una rivoluzione completa nell’area della modellazione statistica. I dati possono essere analizzati, grazie al Cloud Computing e ad elevate risorse computazionali, senza scrivere esplicitamente un modello d’analisi.

È il computer stesso, normalmente utilizzando una serie di dati etichettati, apprende la relazione tra dati di input e variabili di output. Questo approccio non solo è incredibilmente efficace utilizzando dati strutturati ma, cosa ancora più importante, consente di analizzare ed estrarre informazioni preziose da dati non strutturati, come testo e immagini.

Gli algoritmi di Machine Learning sono in continua evoluzione e tra cinque anni vedremo sistemi sempre più automatizzati, in grado di interagire con noi in modo sempre più naturale. Nel frattempo, fanno già parte della nostra vita quotidiana.

Ti è mai capitato di parlare con uno smart speaker? La capacità dei computer (o meglio dei virtual assistant) di ascoltare e rispondere alle tue domande non è magia, è apprendimento automatico!

Perché utilizzare il Machine Learning: 5 buone ragioni

Al giorno d’oggi, Machine Learning è una grandissima parola d’ordine. Sembra che tutto possa essere risolto da questa “scatola nera”, grazie alla quale i computer imparano l’arte di apprendere. Anche se questa idea non è del tutto vera (o, potremmo dire, non è così semplice!), è vero che il Machine Learning può essere estremamente utile in molti contesti e ha aperto molte opportunità per grandi e piccole aziende. Vediamo perché.

Migliora la capacità predittiva

Una delle più importanti potenzialità dell’analisi dei dati è legata alla capacità di prevedere cosa accadrà in futuro. Anche nelle aziende, i manager si stanno muovendo sempre più verso un approccio data-driven e richiedono modelli predittivi che possano aiutare a identificare la giusta strategia e prendere le giuste decisioni.

In questo contesto, l’apprendimento automatico può aiutare a costruire modelli predittivi più efficaci. Il Machine Learning, infatti, può essere identificato con un insieme di algoritmi, da quelli semplici (come alberi decisionali) a quelli molto complessi (come le reti neurali), in grado di identificare relazioni all’interno di variabili e prevedere in questo modo il successivo valore dell’output a partire un input specifico. All’interno del macro-tema del Machine Learning, abbiamo poi gli algoritmi di Deep Learning, che consentono di estrarre incredibili informazioni dalle immagini, ad esempio.

Migliora l’efficienza con processi intelligenti

Creare processi intelligenti, abilitati dal Machine Learning, può migliorare l’efficienza aziendale e ridurre il tempo speso dai lavoratori in attività noiose e ripetitive. Il Machine Learning consente alle aziende di estrarre e analizzare le informazioni da dati non strutturati. Un esempio potrebbe essere il recupero di informazioni da documenti e testi, un altro use case potrebbe essere correlato all’analisi delle immagini. Nel mondo manifatturiero, ad esempio, una delle principali applicazioni dell’analisi delle immagini è il controllo della qualità. Un altro caso d’uso importante è la prevenzione delle frodi, in cui l’uso di algoritmi specifici può essere molto efficace.

Migliora l’esperienza del cliente

Il Machine Learning consente un’elevata personalizzazione nella relazione con il cliente. Integrando dati provenienti da diverse fonti - sia canali online che offline - l’azienda può avere tutte le informazioni relative alla storia del cliente e, applicando algoritmi di Machine Learning, è possibile prevedere il comportamento e il sentiment del singolo consumatore. Utilizzando questi metodi, la tua azienda può, ad esempio, aumentare le capacità di cross / up-selling attraverso sistemi di raccomandazione o migliorare le attività di assistenza clienti attraverso un servizio clienti sempre più data-driven.

Sviluppo di nuovi prodotti e servizi

L’analisi dei dati in generale, e ancor più l’apprendimento automatico, può avere un ruolo importante nel suggerire le giuste decisioni da prendere. Prendere decisioni giuste non significa soltanto sapere come agire in una situazione specifica o sostituire il giusto pezzo di un macchinario prima del guasto. Le giuste decisioni potrebbero portare molto di più! Analizzando i dati relativi ai tuoi clienti e prospect, potresti estrarre approfondimenti rilevanti sul tuo mercato di riferimento. Se capisci cosa vogliono i tuoi clienti, puoi anticipare le loro esigenze, creando un’offerta dedicata. Ciò potrebbe influire sul processo di sviluppo del nuovo prodotto o sulla creazione di servizi aggiuntivi, connessi al prodotto stesso.

Assistente digitale e chatbot

Una delle principali applicazioni del Machine Learning al giorno d’oggi è lo sviluppo di assistenti digitali, chiamati chatbot. In termini di utilizzo aziendale, i chatbot possono essere utilizzati per interagire con i tuoi clienti o dipendenti, sia nei processi di marketing sia in ambito di risorse umane, giusto per fare degli esempi.

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5 buone ragioni per utilizzare il Machine Learning

Marco Belmondo | 24 Feb 2021