Machine learning: che cos'è? Esempi e vantaggi

Prima dell’avvento del machine learning, i computer potevano solo seguire istruzioni esplicite e non erano in grado di migliorare autonomamente le proprie prestazioni nel tempo. Oggi, invece, possono essere addestrati per analizzare dati, identificare schemi ricorrenti, fare previsioni, lavorare con indipendenza e perfezionare continuamente il proprio operato. Tutto questo permette ai team di essere più produttivi e di offrire un servizio migliore ai clienti.

Le innovazioni nel campo del machine learning, una delle colonne portanti dell’intelligenza artificiale (AI), hanno aperto straordinarie opportunità per le imprese. Attività come l’analisi dei dati, l'analisi predittiva, il lead scoring e i consigli personalizzati sono oggi più semplici ed efficienti grazie ad agenti AI che supportano il lavoro umano.

Vediamo quindi insieme che cos’è il machine learning, come funziona, in cosa si differenzia da altre tecnologie AI come il deep learning, quali vantaggi e svantaggi comporta e come la tua azienda può beneficiarne.

Di cosa parleremo:

• Cos'è il machine learning?
• Come funziona il machine learning?
• Machine learning, deep learning e reti neurali: qual è la differenza?
• Le principali metodologie di machine learning
• Gli algoritmi più comuni di apprendimento automatico
• Vantaggi e svantaggi degli algoritmi di apprendimento automatico
• Come gli agenti AI utilizzano il machine learning
• Corsi gratuiti e pratici sul machine learning
• Sfrutta la potenza dell'apprendimento automatico per la tua azienda

Il machine learning (ML), chiamato anche apprendimento automatico, è una branca dell’AI incentrata sulla creazione di sistemi informatici in grado di apprendere continuamente da nuovi dati e risultati, per farli diventare nel tempo più intelligenti e competenti. Questo è possibile grazie allo sviluppo di modelli e all’utilizzo di algoritmi che permettono ai computer di individuare pattern nei dati, formulare previsioni, perfezionare i risultati e svolgere compiti in modo autonomo.

Il machine learning è progettato per imitare l’apprendimento umano. Si parte dall’acquisizione delle informazioni, che vengono poi interpretate. Si passa poi a verificare se l'interpretazione è corretta, perfezionandola se necessario. Infine, si implementano le conoscenze acquisite.

Sebbene il processo di apprendimento automatico possa presentare elementi diversi a seconda dell’applicazione concreta, i passaggi essenziali sono:

1. Raccolta dati: i dati sono le fondamenta del machine learning. Per fare previsioni attendibili, il modello deve poter riconoscere pattern ricorrenti in dati di alta qualità raccolti da fonti pertinenti. Ci si può avvalere sia di contenuti strutturati (come quelli già presenti in un sistema CRM - Customer Relationship Management) sia di contenuti non strutturati (acquisiti ad esempio da e-mail, chat con la clientela, profili di prospect o fogli di calcolo con informazioni finanziarie).
2. Pre-elaborazione dei dati: i dati raccolti devono essere resi utilizzabili per l’addestramento. Le informazioni, pertanto, vengono unificate e organizzate in modo che l’AI possa accedervi e interpretarle facilmente.
3. Scelta dell’algoritmo e del modello: ai dati ora serve un algoritmo che alimenterà un modello in grado di svolgere determinati compiti. La scelta di algoritmo e modello (più avanti ne vedremo diversi tipologie) dipende dal problema aziendale che si desidera risolvere.
4. Addestramento: in questa fase l'intelligenza artificiale sfrutta l'algoritmo per cercare "pattern" nelle informazioni fornite, associando determinati input a esiti specifici (chiamati “target”): ad esempio le azioni compiute da un potenziale cliente dopo aver ricevuto un’e-mail. Una volta identificato uno schema ricorrente, l’AI costruisce un modello in grado di formulare previsioni.
5. Valutazione: il team analizza l'output per verificare l’accuratezza del modello. La validazione spesso avviene utilizzando dati noti alle persone coinvolte ma non forniti al modello (“hold-out data” o dati di test) e misurando le performance attraverso diversi indicatori.
6. Messa a punto del modello: una volta compresi i punti deboli del modello di apprendimento automatico, è possibile modificare i dati, l'algoritmo o altri parametri per renderlo più accurato.
7. Previsioni: addestramento, valutazione e messa a punto sono reiterati nel processo finché la qualità dell'output non è soddisfacente. A quel punto il modello è pronto per effettuare previsioni affidabili basate su dati reali e non noti.
8. Implementazione: il modello ML viene integrato in un ambiente dove può ricevere dati aggiornati ed effettuare nuove previsioni. È importante ricordare che questa fase non rappresenta la fine del processo: il modello può (e dovrebbe) continuare a essere perfezionato nel tempo.

Quando si confrontano deep learning e machine learning, è bene ricordare che entrambi rientrano nel macro-ambito dell'intelligenza artificiale. Il deep learning, chiamato apprendimento profondo in italiano, è infatti una branca del machine learning ispirata al funzionamento del cervello umano.

Essenzialmente non esiste invece una vera distinzione tra machine learning e reti neurali, poiché i due concetti sono strettamente connessi. Il deep learning si fonda sulle reti neurali artificiali (ANN), ovvero strati di nodi interconnessi (chiamati proprio "neuroni") che interagiscono per ricavare rappresentazioni gerarchiche dei dati, fornendo così basi per l'apprendimento automatico.

A differenza del machine learning, il deep learning può operare in modo autonomo su dati non strutturati, riducendo la necessità di intervento umano. I modelli di apprendimento automatico tradizionale, tuttavia, spesso possono essere addestrati su set di dati più piccoli e richiedere quindi meno risorse computazionali rispetto ai modelli di deep learning.

Anche le macchine, come le persone, apprendono in modi diversi. Ecco di seguito i principali approcci del machine learning.

Machine learning con modelli addestrati grazie a un ampio set di dati etichettati, processati e organizzati. Con il "labelling", l’algoritmo impara le correlazioni tra gli input (i dati in ingresso) e gli output (i risultati). L'apprendimento supervisionato machine learning è così in grado di formulare previsioni, confrontabili in seguito con i dati di test per valutarne l’accuratezza.

In questo caso, il modello non viene addestrato su una grande mole di dati predefiniti, ma utilizza algoritmi per rilevare pattern all’interno di dati non strutturati o grezzi, senza l’intervento umano. Gli algoritmi aiutano a identificare gruppi di dati o schemi ricorrenti.

Una parte importante di questo approccio è la riduzione della dimensionalità, un metodo che riduce il numero di variabili (o “dimensioni”) presenti in un dataset. Il modello le diminuisce in autonomia, con l’obiettivo di migliorare l'accuratezza e ridurre le risorse necessarie per l’esecuzione del modello.

Questo approccio ibrido combina elementi dei due precedenti: il modello viene addestrato utilizzando in misura minore dati etichettati che fungono da orientamento e in quantità maggiore dati non etichettati, apprendendo da entrambi.

In questo metodo, il modello non riceve dati di addestramento, ma impara attraverso un sistema di ricompense e penalità, il cosiddetto rinforzo.

Oltre a diversi modelli di addestramento, esistono vari algoritmi di apprendimento automatico tra cui scegliere, a seconda dell’applicazione concreta dell'intelligenza artificiale. Ecco alcuni dei più comuni:

Un’equazione calcola la relazione tra variabili note e incognite per generare un valore predittivo. Un esempio nel contesto commerciale può essere la previsione di un punteggio di lead di un potenziale cliente sulla base di dati storici.

L’algoritmo utilizza la probabilità per prevedere se un elemento appartiene o meno a una determinata categoria. Ad esempio può essere impiegato nei siti di e-commerce per stimare la propensione all'acquisto di un visitatore.

L’AI individua pattern nei dati per riunirli in gruppi omogenei. In ambito marketing un utilizzo può essere la segmentazione del pubblico per identificare i target più inclini a rispondere positivamente a un certo tipo di messaggio.

Le previsioni dell’AI e le classificazioni dei dati derivano da una sequenza di scelte. Questo flusso, facilmente tracciabile perché lineare, consente all’azienda di comprendere perché il modello ha preso determinate decisioni. È utile, ad esempio, per analizzare le interazioni con il servizio di assistenza e capire in quali circostanze un agente AI sceglie di coinvolgere un operatore umano.

In questo algoritmo vengono combinati i risultati generati da più alberi decisionali. A ogni albero viene assegnato un sottoinsieme casuale dei dati complessivi e la previsione finale viene effettuata in base ai risultati aggregati.

Fondamentali per il deep learning, le reti neurali simulano il modo in cui il cervello umano crea connessioni. Sono particolarmente utili per analizzare dataset complessi, come quelli utilizzati per il riconoscimento vocale. Sono la tecnologia alla base dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), da cui derivano gli strumenti di AI generativa.

Come ogni tecnologia, anche l'intelligenza artificiale presenta vantaggi e svantaggi. Sia l'apprendimento automatico che i suoi singoli algoritmi e modelli, infatti, comportano dei pro e dei contro.

Tra i principali vantaggi del machine learning troviamo:

• Potente analisi dei dati grazie all'identificazione di pattern e trend
• Previsioni basate sui dati accumulati dall’azienda
• Esperienze personalizzate per dipendenti e clienti
• Miglioramento continuo attraverso l’aggiornamento costante dei modelli

Alcune delle sfide del machine learning, invece, riguardano la necessità di:

• Disporre di grandi dataset di addestramento per garantire l'accuratezza dei modelli
• Avere elevate risorse computazionali a supporto dei processi di apprendimento
• Avere a disposizione personale esperto, come data scientist e machine learning engineer
• Individuare e correggere bias o allucinazioni che possono emergere nei risultati

Questi problemi sono superabili utilizzando una piattaforma capace di integrare i dati con l'apprendimento automatico e semplificare l'implementazione di soluzioni basate sull'intelligenza artificiale, ad esempio gli agenti autonomi. Un sistema integrato offre un accesso ai dati diretto e fluido e riduce la necessità di risorse aggiuntive e input esterni.

L'apprendimento automatico può aiutare la tua azienda a sbloccare il pieno potenziale dei suoi dati, avviando una strategia AI che avvantaggia ogni area dell'organizzazione e rafforza le relazioni con la clientela.

Un esempio concreto è rappresentato dagli agenti AI, una categoria specifica di agenti virtuali in grado di agire in modo autonomo. Gli agenti di intelligenza artificiale, infatti, sfruttano tecnologie di machine learning, natural language processing e AI conversazionale per attingere ai dati, identificare pattern, prendere decisioni e fornire risposte. Non si tratta semplicemente di chatbot. In realtà, ci sono grandi differenze tra agenti AI e chatbot, ad esempio la loro autonomia e la possibilità di essere implementati in un'ampia gamma di contesti.

Associando agenti AI e CRM, è possibile creare uno stuolo di assistenti intelligenti, personalizzati per le esigenze di ogni reparto e alimentati dai dati dell'azienda. Ad esempio, una soluzione Service AI può rispondere a domande attingendo a una knowledge base, la Sales AI può prevedere gli obiettivi trimestrali, l'AI per e-commerce può agire come un personal shopper e la Marketing AI può generare briefing per campagne su misura.

Anche se l'apprendimento automatico può sembrare complesso, approcciarlo è più semplice di quanto si possa pensare, una volta compresi i fondamenti e dopo averci messo le mani. Su Trailhead , la piattaforma di formazione gratuita di Salesforce, puoi trovare diversi corsi per iniziare a fare pratica, tra cui:

• Esplorare le previsioni del machine learning : scopri cosa può fare l'apprendimento automatico e come utilizzare le previsioni ML
• Nozioni fondamentali sull'intelligenza artificiale : comprendi i principi base dell’intelligenza artificiale e come iniziare ad applicarli
• Scoprire le tecniche e le applicazioni di IA : approfondisci le diverse tecnologie di intelligenza artificiale e gli approcci del machine learning

Combinando i dati aziendali con tecnologie di intelligenza artificiale che si perfezionano costantemente grazie all'apprendimento automatico, puoi migliorare il processo decisionale strategico, accelerare l’innovazione e aumentare l’efficienza.

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