Machine Learning

I sistemi di ML migliorano il tuo sistema imparando dai dati in modo adattivo
Il Machine Learning permette ai computer di imparare dall’esperienza. Sulla base di un set di dati, il computer deve elaborare una propria logica per svolgere il compito che gli è stato richiesto. È grazie agli algoritmi che il programma diventa capace di svolgere l’attività. Gli algoritmi sono quindi il motore del Machine Learning e il suo funzionamento dipende da come i dati vengono appresi ed elaborati. Le modalità di apprendimento dai dati possono essere diverse, dipendono dalle informazioni a disposizione, dal contesto in cui si svolge l’analisi e dalle finalità di progetto.   
L’adozione di Machine Learning con apprendimento Supervisionato identifica le regole tra set di dati e i risultati attesi con l’obiettivo di imparare il nesso logico tra di essi. Una volta imparata la regola il programma è in grado di riprodurre la logica in contesti simili. Utilizzando, invece, il Machine Learning con apprendimento Non Supervisionato si identificano le regole analizzando esclusivamente  i dati senza alcuna informazione aggiuntiva legata al risultato desiderato. In questi casi il programma agisce in autonomia ricostruendo modelli logici basandosi su input sconosciuti e non identificati a priori. Altri modelli di apprendimento sono quelli predittivi in base ai quali è possibile prevedere le conseguenze di determinate azioni.  In molti progetti vengono adottati modelli di ML che si basano sulla clusterizzazione dei dati e delle informazioni. Gli oggetti vengono raggruppati in base alle loro carattestiche tecniche in modo da rendederli identificabili all’interno di un gruppo di elementi.    Alcuni esempi di applicazioni di Machine Learning si trovano nel campo assicurativo, come i sistemi automatici di riconoscimento delle immagini applicati ai sinistri stradali che permettono di velocizzare il processo di liquidazione del sinistro al cliente, senza incorrere nel rischio di frodi.

I progetti nei diversi ambiti e settori

Industria

Interessanti esempi si sono sviluppati nel settore produttivo per categorizzare automaticamente i prodotti in base alle loro caratteristiche. Si pensi per esempio al comparto della moda nel quale le aziende devono gestire lanci e promozioni di numerose collezioni all’anno.

Sanità e Medicina

Importanti progetti arrivano dal settore della ricerca medica e scientifica dove alcune ricerche hanno dimostrato che gli algoritmi di Machine Learning  sono in grado di diagnosticare precocemente il cancro, favorendo trattamenti precoci ed efficaci. Sempre nell’ambito medico, l’intelligenza artificiale può offrire un valore aggiunto sia all’ambito clinico (sviluppando applicazioni di supporto alle decisioni cliniche) sia a quello della governance regionale (medicina di popolazione, prevenzione, ecc.).

Experience Management

Nell’ambito della Customer Experience gli assistenti virtuali hanno cambiato il modo di interagire con i clienti finali, consentendo una comunicazione fluida uomo-macchina attraverso il riconoscimento vocale e l’identificazione della scrittura manuale.

Il nostro team di specialisti vanta una consolidata esperienza in progetti che sfruttano dall’intelligenza artificiale più avanzata al deep learning permettendo alle aziende di migliorare i processi del loro core business.

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