Cos'è il machine learning?
Il machine learning (ML) è un insieme di strumenti che facilitano previsioni e decisioni a partire dai dati. L’apprendimento supervisionato copre la maggior parte del ML e ci consente di generalizzare schemi dai dati passati a quelli nuovi. In altre parole, applica dati precedenti con valori noti per fare previsioni quando non conosciamo il valore di ciò che vogliamo prevedere. Nell’applicazione ai problemi di business, il machine learning è indicato anche come predictive analytics, e i casi d’uso includono churn dei clienti, frodi con carte di credito e spam via email.
I compiti di ML vengono appresi attraverso i dati disponibili osservati tramite esperienze o istruzioni, che a loro volta portano a un apprendimento migliore. L’obiettivo finale è migliorare l’apprendimento al punto da renderlo automatico, senza bisogno di intervento umano.
“Il machine learning è la scienza e l’arte di dare ai computer la capacità di imparare a prendere decisioni dai dati senza essere programmati in modo esplicito.”—Dr. Hugo Bowne-Anderson, Data Scientist ed Educatore presso DataCamp
Perché il machine learning è importante per le aziende
Uno studio del 2018 di O’Reilly ha rilevato che il 51% delle organizzazioni utilizza già il ML, con il 36% che si definisce early adopter e il 15% utente avanzato. Una lieve minoranza, il 49% delle organizzazioni, ha dichiarato di stare esplorando o di essere “solo in fase di valutazione” del ML.
Impara dai tuoi dati per fare business meglio
L’esigenza crescente di estrarre insight dai dati
Quasi ogni azienda possiede una mole enorme di dati, dalle transazioni di pagamento alle informazioni sui clienti fino ai dati sui dipendenti, che potrebbero (e dovrebbero) essere utilizzati in modo strategico. Le aziende leader oggi incorporano il ML nei processi quotidiani, dalla crescita all’ottimizzazione delle efficienze, fino all’individuazione di aree per risparmiare capitale e ridurre i costi d’investimento.
Il machine learning accelera le decisioni
Chi prende decisioni ha bisogno di accedere a dati critici più velocemente che mai, e il ML supporta decisioni rapide, informate e accurate. Un vantaggio chiave del ML è la capacità di prendere decisioni ponderate più rapidamente, e il 50% delle aziende che ha implementato il ML ha affermato di aver raggiunto questo obiettivo.
Perché i manager devono avere una conoscenza di base del machine learning
I manager dovrebbero comprendere la terminologia e i concetti di base del machine learning. Per avere conversazioni produttive con i data scientist, devono capire cos’è il ML, cosa può fare e a cosa prestare attenzione quando lo si usa.
La familiarità con il machine learning permette ai manager di fare le domande giuste e di sapere quali problemi possono e non possono essere risolti con il ML. Devono anche essere in grado di dialogare con i fornitori di servizi e prodotti dati per costruire un ecosistema dati di successo.
Come il machine learning può risolvere i problemi di business
Ecco alcuni esempi pratici di come il machine learning può risolvere problemi aziendali, con link ai corsi DataCamp per sviluppare queste competenze di ML.
Prevedere il churn dei clienti
Il machine learning può aiutare le aziende a comprendere i diversi costi di acquisizione rispetto alla fidelizzazione dei clienti esistenti e come calcolare il valore del ciclo di vita del cliente, ossia il ricavo medio generato da un cliente prima che abbandoni.
Personalizzare i prodotti per i clienti
Le aziende che vogliono capire e servire meglio le diverse abitudini ed esigenze dei clienti possono usare il ML per la segmentazione dei clienti e la personalizzazione.
Elaborare e analizzare grandi quantità di dati
Il machine learning per l’elaborazione del linguaggio naturale ha implicazioni molto ampie e può dare un tocco personale alle interazioni uomo-macchina. È ciò che alimenta i chatbot basati su IA. Le aziende possono anche ricavare insight azionabili da dati non strutturati con il text mining e l’elaborazione e il riconoscimento delle immagini. Le applicazioni spaziano dal rilevamento dello spam alla creazione di sistemi di raccomandazione, e molto altro.
Svolgere analisi finanziarie
Il settore finanziario utilizza il deep learning per tutto, dalla classificazione di attività fraudolente al trading algoritmico e alla gestione di portafoglio, fino all’underwriting dei prestiti e molto altro.
Il machine learning è ampiamente adottato dall’industria finanziaria. Two Sigma, un hedge fund, lo usa per informare le strategie di trading. E uno dei nostri clienti nel settore assicurativo sta promuovendo corsi di machine learning su DataCamp per guidare le loro iniziative di modernizzazione dei dati.
Creare prodotti e servizi tech migliori
Il settore tecnologico utilizza il ML per costruire prodotti e servizi. Collabora con i clienti per offrire personalizzazione del marketing, motori di raccomandazione, traduzione di testi, chatbot e altro ancora.
Applicare IA e ML nella sanità
Il settore sanitario sta evolvendo per integrare il ML nella diagnostica per immagini e nelle diagnosi, nella raccolta dati, nella scoperta di farmaci e molto altro.
La crescente domanda di machine learning scientist
Quanto è cresciuto il campo del ML? International Data Corporation prevede che la spesa per IA e ML crescerà da 12 miliardi di dollari nel 2017 a 57,6 miliardi entro il 2021. Deloitte Global prevede che il numero di progetti pilota e implementazioni di machine learning raddoppierà nel 2018 rispetto al 2017, e raddoppierà di nuovo entro il 2020.
Poiché molte organizzazioni stanno investendo nella predictive analytics, è naturale che ci sia un’enorme domanda di ML scientist. E più un’organizzazione è matura nell’implementazione di ML e IA, più ruoli apre. La domanda di ML scientist è in aumento e probabilmente rimarrà alta nel prossimo futuro.
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