Negli ultimi anni, il termine “machine learning” è diventato sempre più comune, ma non tutti sanno esattamente di cosa si sta parlando. Niente paura: in questo articolo verranno spiegate le sue radici e i modelli efficienti di machine learning che utilizziamo oggi, con l’obiettivo di illustrare la differenza tra sviluppo tradizionale e machine learning, spiegando come si addestra un modello.

Inoltre, offriremo qualche suggerimento su come utilizzare questa tecnologia innovativa per ottimizzare i processi della propria azienda. Cosa aspetti? Continua a leggere per saperne di più!

La programmazione tradizionale e il moderno machine learning

Per spiegare la differenza, faremo un esempio concreto: immaginiamo di dover identificare degli oggetti in un’immagine, come ad esempio un vaso di fiori. Nella programmazione tradizionale, sarebbe necessario scrivere un algoritmo dettagliato per analizzare i pixel dell’immagine e abbinarli a modelli noti di un vaso di fiori: questo approccio prevede che il programmatore anticipi ogni possibile scenario che l’algoritmo potrebbe incontrare.

Il machine learning funziona in modo diverso: invece di fornire istruzioni esplicite, vengono fornite immagini e lo si lascia imparare a identificare i modelli da solo. Questo processo avviene tramite l’addestramento, dove il modello regola i parametri per minimizzare gli errori nell’identificazione delle immagini.

Il modello di machine learning

Il modello di machine learning si identifica dunque come un sistema costruito per riconoscere schemi nei dati e fare previsioni o decisioni basate su quei medesimi dati. Nel concreto, si tratta di un algoritmo addestrato su un insieme di dati per imparare a svolgere un compito specifico (come, ad esempio, classificare le immagini oppure prevedere valori numerici), che si regola i parametri in autonomia per migliorare le prestazioni nel tempo.

Il machine learning, dunque, si basa sull’insegnamento ad una macchina di imparare dagli esempi forniti. In particolare, vengono eseguite le seguenti azioni:

  • Raccolta dati: vengono raccolti un’ampia gamma di dati rilevanti per il compito per poi darli al modello.
  • Estrazione delle caratteristiche: convertire queste immagini in dati numerici che il modello è in grado di elaborare, come ad esempio i valori dei pixel.
  • Addestramento del modello: vengono utilizzati algoritmi per trovare modelli nei dati. Questo comporta la regolazione dei parametri al fine di minimizzare gli errori.
  • Testing del modello: serve per validare le prestazioni del modello su nuovi dati non visti, per assicurarsi che possa successivamente generalizzare oltre gli esempi di addestramento.
  • Predizione: viene utilizzato il modello addestrato per fare predizioni su nuovi dati.

Grazie a queste attività, è possibile addestrare al meglio il modello, rendendolo in grado di fornire soluzioni nuove, create in base ai dati che sono stati forniti in precedenza.

Come sfruttare il machine learning per le proprie attività aziendali

Il machine learning offre quindi il grande vantaggio di semplificare i processi di programmazione rispetto ad un programma tradizionale. Attualmente, viene impiegato in numerosi campi dell’informatica in cui progettare e programmare algoritmi espliciti risulta essere molto complicato, come ad esempio:

  • Filtri antispam per le e-mail;
  • Individuare intrusi all’interno di una rete;
  • Riconoscimento ottico dei caratteri;
  • Motori di ricerca.

I vantaggi dell’utilizzo del machine learning per le aziende sono molteplici, in particolare questo strumento può essere utilizzato:

  • Nel campo della sicurezza, poiché il machine learning permette di incrementare il livello di sicurezza informatica non soltanto grazie all’utilizzo di filtri antispam, ma anche con sistemi di identificazione di siti o profili a rischio e sistemi di identificazione delle frodi e di tentativi di furto dati.
  • Pianificazione del business. Grazie all’analisi predittiva del machine learning è possibile prevedere la domanda per la produzione e la gestione degli ordini, il riassortimento delle materie prime, la pianificazione della logistica, l’identificazione del miglior periodo per la raccolta di un prodotto o per la semina. Inoltre, è possibile effettuare previsioni utili per la manutenzione degli impianti con la manutenzione predittiva, che permette di prevedere un malfunzionamento o un guasto e mettere in atto una risposta prima che questo si verifichi.
  • Per migliorare i processi di marketing e vendite, attuando strategie che permettono al machine learning di analizzare la cronologia degli acquisti fatti in precedenza per offrire all’utente un prodotto in linea con i suoi gusti. Il machine learning, dunque, può giocare un ruolo fondamentale per personalizzare l’esperienza di acquisto, ottimizzare le strategie di marketing e incrementare quindi le vendite.
  • Ottimizzare i processi della supply chain, poiché il machine learning permette di ottimizzare la gestione della catena di approvvigionamento, andando a semplificare i processi per gestirli in maniera integrata, dal magazzino alle vendite, dalla produzione ai trasporti. Con l’analisi di questi dati è possibile non solo identificare i flussi di lavoro più efficienti, ma anche prevedere eventuali errori in cui si potrebbe incorrere, identificando preventivamente delle soluzioni.

Per mettere in atto queste soluzioni in grado di ottimizzare la produzione della tua azienda, è sempre bene farsi consigliare dagli esperti del settore: in questo modo, potrai essere guidato da tecnici professionisti che sapranno indirizzarti verso la soluzione più adatta a te.

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