{"id":2851,"date":"2021-09-10T08:51:39","date_gmt":"2021-09-10T08:51:39","guid":{"rendered":"https:\/\/www.publiteconline.it\/controlloemisura\/?p=2851"},"modified":"2025-06-24T15:42:18","modified_gmt":"2025-06-24T15:42:18","slug":"machine-learning-quando-le-macchine-imparano-da-sole","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.publiteconline.it\/controlloemisura\/machine-learning-quando-le-macchine-imparano-da-sole\/","title":{"rendered":"Machine Learning: quando le macchine imparano da sole"},"content":{"rendered":"\n

Il Machine Learning \u00e8 lo strumento migliore per analizzare, comprendere e identificare i modelli esistenti nei dati. Vediamo nel dettaglio come funziona, come viene impiegato nei vari ambiti industriali, e quali sono le previsioni di crescita per il futuro<\/h2>\n\n\n\n
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La regione Asia-Pacifico registra uno dei maggiori utilizzi di tecnologie di apprendimento automatico.\n<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Il termine \u201cMachine Learning\u201d \u00e8 stato utilizzato per la prima volta nel 1959 quando Arthur Samuel, pioniere dell\u2019intelligenza artificiale (IA), defin\u00ec l\u2019apprendimento automatico come \u201cun campo di studio che ha lo scopo di offrire ai computer la capacit\u00e0 di apprendere senza essere esplicitamente programmati\u201d. L\u2019apprendimento automatico \u00e8 quindi un\u2019applicazione dell\u2019intelligenza artificiale che consente a un programma di apprendere dalle esperienze e di migliorarsi. L\u2019idea alla base del Machine Learning \u00e8 che un computer possa essere addestrato per automatizzare attivit\u00e0 che sarebbero noiose, difficili o impossibili per un essere umano. In altri termini, il Machine Learning punta a rendere le macchine pi\u00f9 simili a noi nel loro comportamento e nel processo decisionale, dando loro la capacit\u00e0 di apprendere dall\u2019esperienza con il minimo intervento umano, ovvero senza alcuna programmazione esplicita. I Virtual Assistant ne sono un esempio. I dati rappresentano il \u201ccarburante\u201d per l\u2019apprendimento automatico, e senza dati sarebbe addirittura impossibile. Di conseguenza, l\u2019apprendimento automatico ha bisogno di un\u2019enorme potenza di calcolo, di dati e di dispositivi in grado di archiviare una mole di dati molto ampia. Oggi disponiamo di tutti questi requisiti, e possiamo utilizzare il Machine Learning in molteplici applicazioni.<\/p>\n\n\n\n

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Il Machine Learning \u00e8 impiegato \nanche nella previsione \ndelle vendite \nper ottimizzare la produzione.<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Machine Learning e Intelligenza Artificiale<\/h3>\n\n\n\n

L\u2019apprendimento automatico \u00e8 una parte dell\u2019intelligenza artificiale che si \u00e8 evoluta dal riconoscimento di modelli e dall\u2019apprendimento computazionale. Comprende lo studio e la costruzione di algoritmi abbinati alla capacit\u00e0 di previsione dei dati.
Il modo in cui la macchina apprende \u00e8 simile a quello dell\u2019essere umano. Gli esseri umani imparano dall\u2019esperienza: pi\u00f9 sappiamo, pi\u00f9 facilmente possiamo prevedere. Quando affrontiamo una situazione sconosciuta, la probabilit\u00e0 di successo \u00e8 inferiore a quella di una situazione nota. Le macchine sono addestrate nello stesso modo. Per fare una previsione accurata, la macchina vede un esempio. Quando le forniamo un esempio simile, essa pu\u00f2 arrivare al risultato automaticamente. Tuttavia, come un essere umano, se riceve un esempio mai visto prima, ha difficolt\u00e0 a fare delle previsioni.
Per esempio, tutti conoscono la Google Car, un\u2019auto dotata di laser sul tetto che le dice dove si trova rispetto all\u2019area circostante. Ha un radar nella parte anteriore, che la informa sulla velocit\u00e0 e sul movimento di tutti i veicoli intorno a lei. La Google Car utilizza tutti questi dati per capire non solo come procedere, ma anche per prevedere che cosa faranno i veicoli circostanti, elaborando quasi un gigabyte di dati al secondo.
Le applicazioni delle tecnologie di Machine Learning includono per esempio l\u2019OCR (riconoscimento ottico dei caratteri), la visione artificiale, il filtraggio delle e-mail e il rilevamento di intrusi in una rete.
La tecnologia Machine Learning trova varie applicazioni anche in molti segmenti industriali. Per esempio, nella previsione delle vendite future per ottimizzare il processo produttivo, nel controllo di qualit\u00e0 del prodotto (Quality 4.0) e nella Predictive Maintenance.
Facendo un passo pi\u00f9 in l\u00e0 il Deep Learning, una variante del Machine Learning, ha fornito a robot e macchine nuove capacit\u00e0 di riconoscimento di immagini e tendenze, di fare previsioni e di prendere decisioni intelligenti.
Allo stesso tempo, la capacit\u00e0 di prevedere i comportamenti dei consumatori faciliter\u00e0 la crescita nel segmento del marketing e pubblicitario. Nel segmento BFSI (Banking, Financial Services and Insurance) pu\u00f2 essere ampiamente utilizzata per la gestione patrimoniale, l\u2019approvazione del prestito e altre procedure. A ci\u00f2 si aggiungono segmenti come la gestione dei documenti, la pubblicazione e la sicurezza.<\/p>\n\n\n\n

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Il Machine Learning \nvuole dare \nalle macchine \nla capacit\u00e0 umana di apprendere dall\u2019esperienza.<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Apprendimento e inferenza<\/h3>\n\n\n\n

Un modello di machine learning apprende dai dati storici che gli vengono forniti, e quindi crea algoritmi per prevedere l\u2019output per il nuovo set di dati che arriva come input al sistema. L\u2019accuratezza di questi modelli dipende dalla qualit\u00e0 e dalla quantit\u00e0 di dati di input. Una grande quantit\u00e0 di dati aiuter\u00e0 a costruire un modello migliore che prevede l\u2019output in modo pi\u00f9 accurato.
Supponiamo di avere un problema complesso che richiede di eseguire alcune previsioni. Invece di scrivere del codice, il problema pu\u00f2 essere risolto fornendo i dati ad algoritmi di apprendimento automatico. Con il loro aiuto, la macchina svilupper\u00e0 la logica richiesta e preveder\u00e0 l\u2019output.
Gli obiettivi principali del Machine Learning sono l\u2019apprendimento e l\u2019inferenza. In primo luogo, la macchina impara attraverso la scoperta degli schemi (pattern) contenuti nei dati. Una parte cruciale del data scientist \u00e8 quindi quella di scegliere con attenzione i dati da fornire alla macchina. L\u2019elenco degli attributi utilizzati per risolvere un problema \u00e8 chiamato \u201cvettore di caratteristiche\u201d, un sottoinsieme di dati che viene utilizzato per affrontare un problema. La macchina utilizza quindi alcuni algoritmi per trasformare in un modello i pattern rilevati. In sostanza, la fase di apprendimento viene utilizzata per analizzare i dati disponibili, rilevare i pattern presenti e riassumerli in un modello. Una volta costruito il modello, i nuovi dati passano attraverso il modello e il suo vettore di caratteristiche, e permettono di ottenere una previsione. Non \u00e8 necessario aggiornare le regole o ricalcolare il modello: \u00e8 possibile utilizzare il modello disponibile per effettuare inferenze sui nuovi dati.
Grazie al Machine Learning, una macchina pu\u00f2 quindi essere addestrata per tradurre le conoscenze di un esperto in funzionalit\u00e0 automatiche. Sono in genere necessari grandi volumi di dati per mettere in grado la macchina di padroneggiare un certo argomento. All\u2019inizio del suo apprendimento, la macchina commette degli errori, un po\u2019 come farebbe un esperto alle prime armi. Quando per\u00f2 la macchina ha visto un numero sufficiente di esempi, ha acquisito conoscenze sufficienti per lavorare autonomamente con precisione.<\/p>\n\n\n\n

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Il Machine Learning \u00e8 impiegato anche nella previsione delle vendite per ottimizzare la produzione.\n<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Il mercato nei prossimi anni<\/h3>\n\n\n\n

Le maggiori organizzazioni di tutto il mondo utilizzano oggi soluzioni basate sul Machine Learning per migliorare l\u2019esperienza dei clienti, il ROI e ottenere un vantaggio competitivo nelle operazioni aziendali.
Secondo Markets and Markets, il mercato dell\u2019apprendimento automatico dovrebbe passare da 1,03 miliardi di dollari nel 2016 a 8,81 miliardi di dollari entro il 2022, con un tasso di crescita annuale composto (CAGR) del 44,1% durante il periodo di previsione. Secondo Cision invece il mercato globale dell\u2019apprendimento automatico arriver\u00e0 a 96,7 miliardi di dollari entro il 2025, con un CAGR del 43,8% dal 2019 al 2025.
Il Nord America ha dominato il mercato globale negli ultimi anni grazie alla crescente adozione di tecnologie Machine Learning da parte dei maggiori fornitori di servizi IT residenti nella regione. Si prevede tuttavia che la regione Asia-Pacifico registrer\u00e0 l\u2019incremento pi\u00f9 rapido nei prossimi anni, soprattutto per il crescente utilizzo delle tecnologie di apprendimento automatico in Paesi emergenti come India e Cina.
Nei prossimi anni, si prevede che le applicazioni del Machine Learning in vari settori verticali aumenteranno in modo esponenziale, grazie alle nuove possibilit\u00e0 offerte dal progresso tecnologico e alla proliferazione nella generazione di dati. La necessit\u00e0 di ottimizzazione della supply chain unita all\u2019emergere di servizi e prodotti digitali per migliorare l\u2019esperienza dei clienti guider\u00e0 la crescita del mercato.
Anche la domanda di competenze nel Machine Learning mostra un forte incremento, come si pu\u00f2 evincere anche dalle posizioni aperte su LinkedIn. Passando da 44.864 posti di lavoro disponibili nel 2020 a 78.372 nel 2021 solo negli Stati Uniti, le organizzazioni continuano a reclutare personale per supportare rapidamente nuove iniziative in questo campo. A livello globale, le posizioni aperte di LinkedIn che richiedono competenze di Machine Learning sono cresciute da 98.371 nel 2020 a quasi 200.000 nella prima parte del 2021.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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