Il machine learning, o l’apprendimento automatico, insegna ai pc a svolgere le attività proprio come noi esseri umani siamo soliti apprendere. In che modo? Attraverso l’esperienza. Gli algoritmi presenti in questa pratica acquisiscono nuove informazioni mediante i dati. Senza l’utilizzo di particolari modelli matematici. La qualità delle loro prestazioni migliora con il tempo. Più sono le novità in cui si trovano inseriti, maggiore sarà il loro apprendimento. Ma in che modo l’apprendimento automatico può rivelarsi utile per la tua attività?
Apprendimento automatico: cos’è il machine learning?
Prima di scoprire i motivi per cui il machine learning potrebbe rivelarsi un utile alleato per la tua attività, vediamo insieme cos’è. L’apprendimento automatico consiste nell’abilità del computer di apprendere determinati dati, senza che questi siano programmati. Ciò permette di acquisire una determinata conoscenza tramite l’esperienza. Andando nello specifico: l’apprendimento avviene dopo il compimento di una prestazione o azione che sia. I modelli più utilizzati, di questa forma di apprendimento, sono ben due. Quello supervisionato e quello non supervisionato. Nel primo citato, al pc vengono forniti alcuni dati in entrata e altri relativi ai risultati sperati. In questo modo si punta a creare una regola generale che incontri sia i dati forniti all’inizio, che quelli riscontrati nel passaggio finale. In modo tale da poter utilizzare la stessa formula per compiti simili. Per quanto riguarda il modello non supervisionato, invece, non viene fornita nessuna previsione sui dati in uscita.
Machine Learning: un’opportunità per il marketing
Simile ai big data, il machine learning può essere utilizzato nel campo del marketing. In che modo? Pensate a siti come Amazon o Ebay, ma anche a piattaforme digitali come Spotify. Questi portali web sfruttano l’apprendimento automatico per creare un sistema di raccomandazione. Ovvero: memorizza ciò che più piace all’utente, o un bene di cui ha usufruito, per proporgliene alcuni che rientrino nello stesso grado di soddisfazione. In questo modo, il potenziale acquirente è maggiormente motivato a proseguire con un ulteriore acquisto. O, a seconda dei casi, a usufruire di contenuti di suo gradimento. Il futuro delle aziende, interessate a fare business, risiede nella capacità di analizzare e memorizzare dati. Dati che andranno, in futuro, a personalizzare l’esperienza degli utenti, ma non solo. L’apprendimento automatico è in grado di poter aiutare le aziende a creare nuove campagne per il marketing. In che modo? Raccogliendo i dati dei potenziali acquirenti e trasformandoli in materiale utile per l’azienda. Questa forma di apprendimento automatica è rivolta anche ad altri settori, come quello finanziario o per i sistemi sanitari.
Machine Learning: i falsi miti dell’apprendimento automatico
Tutti i dati sono utili per il machine learning, ma non tutti sono indispensabili. No, non è soltanto un vecchio detto popolare, ma una realtà oggettiva. Tutti i dati, sia per la creazione futura di campagne marketing che per modelli di apprendimento, devono essere chiari. Etichettati con tutte quelle caratteristiche che si coniugano all’interno delle domande da sottoporre al sistema. Non tutti i dati destinati a questo tipo di apprendimento, purtroppo, sono chiari e puliti. Altro falso mito da sfatare: tutti sono in grado di produrre un sistema del genere. Certo, ma non tutti sanno come preparare i dati e come scegliere l’algoritmo giusto. Senza tralasciare che diventa quasi indispensabile monitorare il sistema. Per quale motivo? Supervisionando il sistema è possibile fare in modo che i risultati rimangano rilevanti nel tempo. Se il modello del mercato cambia, o cambiano le esigenze dei clienti, è obbligatorio verificare se il modello utilizzato è ancora valido o meno. Non è un meccanismo facile. Soltanto attraverso l’esperienza ottenuta nel campo, e nel tempo, è possibile migliorare il modello e sfruttarlo al proprio vantaggio.
