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Il significato di Machine Learning

Il Machine Learning è una disciplina scientifica che si occupa della creazione e dello studio di algoritmi che possono “imparare”, apprendere dai dati. Questi algoritmi funzionano creando un modello basato sugli input che poi è utilizzato per fare previsioni o prendere decisioni, anziché seguire solo istruzioni esplicitamente programmate.

Le tecniche di Machine Learning si applicano quando la conoscenza non è sufficiente per codificare, quando vi è la necessità di scalare grandi quantità di dati e il programma deve adattare il suo comportamento o la variazione delle soluzioni in tempo utile.

Ci sono tre tipi di Machine Learning: supervised learning, unsupervised learning e reinforcement learning.

  • Il supervised learning agisce in base all’attività: l'algoritmo prevede il comportamento di un agente, utilizzando l’esperienza del passato (regressione/classificazione).
  • Il unsupervised learning agisce in base ai dati: l'algoritmo individua similitudini e strutture nascoste all’interno dei dati (clustering).
  • Il reinforcement learning agisce in base all’ambiente: l'algoritmo impara a reagire all'ambiente e a tenere comportamenti intelligenti.

Introduzione

Il Machine Learning si sta rapidamente trasformando in una serie di tecnologie affidabili e scalabili che possono essere applicate a diversi settori aziendali, in grado di automatizzare i processi e rendere le applicazioni più intelligenti. Tra le varie tecnologie che fanno parte del mondo del Machine Learning, è sempre più popolare il Deep Learning, che sta estendendo la sua finalità applicativa all'intelligenza artificiale aprendo nuovi campi di applicazione. Reply supporta le aziende nello sfruttare le potenzialità del Machine Learning e dell’intelligenza artificiale per implementare soluzioni specifiche di settore e di business come: Data Robotics, chatbots o Predictive Enginess.

Data Robotics

Recommendation Systems

Chatbots

Predictive Engines
Machine Learning è una tecnologia abilitante fondamentale.
Come posso applicarla a casi d'uso specifici?

Data Robotics


Data Robotics tratta motori che apprendono come eseguire azioni specifiche basandosi su dati storici (set di apprendimento) e sull'apprendimento continuo (feedback). DataRobotics, un nuovo livello di automazione dei processi basati su tecnologie di auto-apprendimento e intelligenza artificiale, si propone di migliorare la produttività e l'efficienza. I tradizionali paradigmi di robotica incontrano nuovi sistemi intelligenti fornendo la possibilità di automatizzare attività e procedure come mai prima. Una DataRobot è intelligenza artificiale in grado di analizzare situazioni, comprendere informazioni complesse, imparare e operare ottimizzando e supportando l'attività umana. Seguendo un approccio learn-by-error è in grado di acquisire conoscenze per elaborare transazioni, manipolare dati e migliorare l'integrazione del sistema.

Recommendation Systems


I Recommendation Systems tendono a prevedere le preferenze degli utenti imparando dalla condotta degli utenti stessi e della comunità. Questi sistemi sono utilizzati nell’ Ecommerce per raccomandare al cliente prodotti che potrebbero interessargli, nella pubblicità per visualizzare annunci a cui il consumatore è più ricettivo. Questi sistemi sono utilizzati anche dalle piattaforme di streaming di video o musica per presentare contenuti potenzialmente più interessanti in base allo storico dell’utente e alle informazioni acquisite da tutti gli utenti con simili preferenze.

Chatbots


Un chatbot è un software capace di interfacciarsi da un lato con l’utente finale utilizzando il linguaggio naturale e dall’altro con i sistemi informatici, al fine di supportare l’impresa nelle sue diverse funzioni in modo efficiente ed innovativo. Ma non è solo tecnologia: un chatbot è un nuovo canale di comunicazione verso il cliente, che sfrutta gli strumenti di machine learning per mettere in contatto l’azienda con i suoi stakeholder. Ma possono fare molto altro: quando alimentati con informazioni specifiche del settore e informazioni sul cliente, i chatbots possono fornire consulenza personalizzata e supporto in svariati scenari, sia esso il Banking Robo Advisor, che sono a conoscenza della situazione finanziaria e del comportamento di spesa del cliente, o il Car Presales Assistant, che sa perfettamente quale è il colore preferito e che accessori il consumatore sta cercando in una macchina (scopri Il Chatbot Reply per il settore automobilistico).

Predictive Engines


I Predictive Enginesutilizzano i dati storici per produrre modelli predittivi da applicare a scenari come previsioni sulle vendite, targeting delle promozioni, segmentazione clienti, previsione delle richieste, ottimizzazione dei prezzi, analisi dei social network e manutenzione predittiva. I Predictive Engines sono anche impiegati in connessione con sistemi cyber-physical, ad esempio in un contesto di Industria 4.0, dove aiutano a migliorare l'Overall Equipment Efficiency (OEE) prevedendo il momento migliore per la manutenzione in base alle prestazioni effettive dell'apparecchiatura.

Reply: competenze di Machine Learning Verticali

Reply, grazie alla sua struttura a rete, riunisce competenze ed esperienze in tutti i settori, dai Big Data, alla User Experience Design, dal Digital Marketing, all’Industry 4.0 passando per l’Intelligenza artificiale. Il tutto coprendo diversi settori di mercato come Automotive, Financial Services, Retail, Telco, etc. In questo modo, Reply è in grado di introdurre innovative tecnologie come il Machine Learning ad una vasta gamma di mercati e scenari di business supportando le aziende nello sviluppo di modelli innovativi.

Machine Learning Reply è l’azienda del gruppo Reply specializzata nel Machine Learning e nell’intelligenza artificiale: dalle librerie open source a piattaforme big player, dal Deep Learning al Cognitive Computing, dai Data Robotics fino ai chatbot, Machine Learning Reply applica i nuovi risultati della ricerca sull’intelligenza artificiale a scenari di impiego reale nei diversi settori. Machine Learning Reply è focalizzata a creare il modello migliore, basandosi sulla comprensione dei dati (questo coinvolge esperti del settore) e sulla predisposizione dei dati (svolta dai data scientist di Machine Learning Reply).