Il machine learning è un concetto relativamente “nuovo” per molti imprenditori. Ma chi gestisce un business sa quanto è importante puntare alle tecnologie più recenti per diventare sempre più competitivo: è il caso dell’Intelligenza Artificiale e dei modelli di apprendimento.
La scelta non è facile, ed è il motivo per cui vogliamo approfondire l’apprendimento supervisionato e non supervisionato nell’ambito dell’intelligenza artificiale: quale potrebbe essere la scelta potenzialmente ideale per un’azienda? Forniamo una guida.
Machine learning supervisionato, cos’è
L’evoluzione dell’Intelligenza Artificiale? Un aspetto che le imprese non possono permettersi di ignorare o di sottovalutare. Il machine learning, in particolare, presenta delle potenzialità da sfruttare in base alle proprie necessità.
Prima di tutto, con machine learning si intende una sottocategoria dell’AI: è suddiviso in apprendimento supervisionato e non supervisionato, e serve per risolvere problemi tramite algoritmi e modelli statistici.
Tutti i sistemi di apprendimento supervisionato sono pensati per essere addestrati su dati di esempio: sono, quindi, presenti input e output dell’algoritmo. I dati, in questo caso, sono etichettati.
Machine learning non supervisionato, in cosa consiste
Il machine learning non supervisionato, invece, funziona sulla base di dati non etichettati: lo suggerisce il nome stesso, senza supervisione. Naturalmente è fornito l’input, ma non l’output.
Il clustering è il machine learning non supervisionato più comune: in breve, la macchina si adatterà con il tempo a suddividere i dati in base a ciò che li caratterizza.
Quale modello scegliere per il proprio business?
Abbiamo visto, per sommi capi, le caratteristiche principali di ciascun tipo di machine learning, ma qual è la soluzione più indicata per il business? Tutto dipende, ovviamente, dalle proprie esigenze. Sono gli obiettivi il punto di partenza, che possono aiutare gli imprenditori ad avere le idee chiare in merito.
Ma non solo: qual è il volume di dati che si ha a disposizione? In questi casi ci si rivolge a una figura, un professionista del settore: il Data Scientist.
Cosa bisogna riferirgli? I dati in nostro possesso, se sono etichettati o meno, se c’è la possibilità di fornire un’etichettatura aggiuntiva (o no), se ci sono degli obiettivi specifici a cui si sta lavorando. Per esempio, per risolvere delle problematiche, o magari per addestrare l’algoritmo predittivo.
In un’azienda, si propende quasi sempre per il machine learning supervisionato. Per un motivo specifico: la possibilità di ottenere dei risultati molto accurati e affidabili. Per contro, però, il machine learning non supervisionato è l’opzione ideale per chi vuole gestire un volume di dati importante in tempo reale.
Di sicuro, i vantaggi del machine learning aprono nuovi scenari interessanti per le imprese: la gestione intelligente dei Big Data è il primo passo verso il futuro. Ma lo è anche la possibilità di sviluppare dispositivi sempre più intelligenti o di riuscire a personalizzare le esperienze di acquisto dei consumatori.
Il consiglio che diamo è di richiedere una consulenza basandosi su alcuni degli step che abbiamo menzionato: una volta osservati i propri dati e stabilito gli obiettivi, è più facile comprendere quale soluzione prediligere tra apprendimento supervisionato e apprendimento non supervisionato.
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