Non è necessario essere un data scientist per comprendere il machine learning.
L'apprendimento automatico potenzia gli strumenti che già utilizzi: motori di consigli, filtri antispam, assistenti vocali e testo predittivo. Si prevede che il mercato globale del ML raggiungerà i 503 miliardi di dollari entro il 2030 (Fortune Business Insights). Comprendere le nozioni di base ti aiuta a prendere decisioni tecnologiche migliori e a identificare opportunità per la tua azienda.
Che cos'è l'apprendimento automatico
Il ML è un tipo di intelligenza artificiale in cui i computer apprendono modelli dai dati senza essere programmati esplicitamente per ogni scenario. Più dati di qualità riceve, migliori saranno le sue prestazioni. Pensalo come insegnare a un bambino a riconoscere i gatti: mostri degli esempi e loro imparano lo schema. Il machine learning funziona in modo simile su larga scala, elaborando milioni di esempi per identificare modelli che gli esseri umani potrebbero non cogliere.
Apprendimento supervisionato e non supervisionato
L'apprendimento supervisionato utilizza dati etichettati per fare previsioni. Esempio: mostrare al modello i dati dei clienti precedenti etichettati come "abbandonati" o "mantenuti" per prevedere gli attuali clienti a rischio. L’apprendimento non supervisionato trova modelli nei dati senza etichetta. Esempio: analizzare i dati di acquisto per identificare automaticamente i segmenti di clientela. Entrambi hanno preziose applicazioni aziendali.
Applicazioni aziendali pratiche
Segmentazione della clientela per marketing mirato, previsione della domanda per la gestione dell'inventario, rilevamento delle frodi, previsione del tasso di abbandono, consigli personalizzati e analisi del sentiment. Ciascuno è disponibile tramite strumenti standardizzati che non richiedono la creazione di modelli ML da zero. Inizia identificando quali funzionalità ML integrate nei tuoi strumenti esistenti non stai ancora utilizzando.
Iniziare
Non hai bisogno di un team di data science. Identifica le decisioni ripetitive nella tua azienda che potrebbero trarre vantaggio da approfondimenti basati sui dati. Scegli un problema concreto, come prevedere quali lead convertono, e trova uno strumento che lo risolva. Noi di x13apps aiutiamo le aziende a identificare e implementare applicazioni pratiche di ML che garantiscono un ROI misurabile.