La crescita del Machine Learning

[MassimilianoG]

Da The Rise of Machine Learning di Marcus Borba, Data and Analytics Expert, and CEO di Borba Consulting

Oggi è in atto un cambiamento colossale nel mondo dell’informatica. Questo cambiamento è dovuto soprattutto al ruolo importante del machine learning nell’anticipare gli algoritmi costruiti nelle applicazioni. Come crescerà il machine learning nei prossimi anni? Ecco alcune aree da tenere sott’occhio.

• Applicazioni intelligenti: Tutte le applicazioni possono essere intelligenti grazie alla veloce elaborazione dei nuovi dati e alla facilità di utilizzo delle piattaforme machine learning. Le applicazioni intelligenti possono produrre previsioni in tempo reale e migliorare col tempo. I rivenditori online, per esempio, stanno sviluppando applicazioni intelligenti utilizzando il machine learning per migliorare i servizi e personalizzare l’esperienza d’acquisto dei clienti.
• Previsione: Il machine learning è un buon strumento per fare previsioni perché in grado di analizzare i dati e trarre da essi soluzioni. I modelli di machine learning sono utlizzati come classici modelli per le statistiche. La parte dell’industri che si occupa della catena di approvvigionamento utilizza il machine learning per prevedere la costruzione di metodi di misurazione della domanda più accurati in modo da migliorare la pianificazione.
• Sistemi di raccomandazione: Il machine learning può essere applicato in molti modelli e algoritmi di sistemi di raccomandazione. L’approccio dei recommender è di solito basato sulla nozione di somiglianza tra utenti o argomenti. I siti di negozi online utilizzano il machine learning per personalizzare la raccomandazione di un prodotto, i programmi fedeltà, le offerte, i siti web e le notifiche in tempo reale.
• Riconoscimento delle immagini: Sono molte le applicazioni per il riconoscimento delle immagini; la più nota è quella che riguarda il riconoscimento facciale. Il progressivo utilizzo delle reti neuronali da parte del machine learning porta il campo del riconoscimento delle immagini sempre più in crescita.
• Analisi prescrittiva: L’analisi aziendale si basa su tre fasi: descrittiva, predittiva e prescrittiva. L’analisi prescrittiva va oltre quella predittiva, fornendo regolamenti applicabili direttamente all’azienda. Il modello prescrittivo consente a chi deve prendere le decisioni di agire immediatamente in base alle regole prese dal modello stesso e dalle previsioni. Gli algoritmi di ottimizzazione possono utilizzare il machine learning, facendo leva sui dati provenienti dai dispositivi intelligenti e dai sensori.
• Elaborazione del segnale: Il machine learning è in grado di aiutare nell’analisi dei segnali, compresi immagini, suoni e video, durante l’elaborazione dei discorsi, della musica e delle immagini.
• Internet of Things: L’Internet of Things (IoT) offre molte opportunità per il machine learning e il data processing. Le piattaforme IoT offrono capacità di machine learning che consentono agli utenti di analizzare i dati dei sensori, cercare le correlazioni e determinare le risposte da dare.