Machine Learning e analisi dei Big Data Una strada da intraprendere

Con lo sviluppo informatico degli ultimi anni, nelle aziende si parla sempre più spesso di Machine Learning ed analisi dei Big Data. Ma di cosa si tratta esattamente ed a cosa servono?

Cos’è il Machine Learning

Il Machine Learning è una branca delle Intelligenze Artificiali ed identifica una macchina o computer in grado di apprendere dalle informazioni che riceve. In sostanza in base ai dati che elabora è in grado di modificare i propri algoritmi per analizzare ed organizzare i dati in modo da estrapolare nuove informazioni. Un algoritmo indica alla macchina le operazioni da eseguire.

La maggior parte dei programmi si basano su algoritmi tradizione, dove il programmatore implementa le regole ed i parametri per svolgere una determinata attività; mentre per algoritmi di Machine Learning si implementano strategie atte ad imparare su come svolgere un’attività e con la pratica a migliorare l’esecuzione della stessa. Quindi, in base ai dati forniti la macchina ricava dei modelli di apprendimento che permettono di costruire degli algoritmi per risolvere un determinato problema.

Tecniche di Machine Learning

Le strategie più utilizzate per creare modelli di apprendimento sono:

• Apprendimento supervisionato Per l’addestramento si parte da un campione di dati noti, ovvero si conosce già l’input e l’output corrispondente. L'algoritmo di apprendimento impara ad abbinare l’input all’output, trova gli errori comparando i risultati e modifica il modello. Questo approccio è utilizzato in applicazioni dove i dati storici sono in grado creare modelli predittivi.


• Apprendimento semi supervisionato In questo caso per l'addestramento si utilizzano sia un campione di dati noti che non: solitamente i dati non censiti superano il bacino di dati noti. Questo tipo di apprendimento è utile se la fase per reperire i dati completi ha un costo troppo alto per permettere un processo di apprendimento completamente supervisionato.


• Apprendimento non supervisionato
  Questo approccio viene utilizzato su dati che non sono mai stati censiti, ovvero non si conosce l’output. Al sistema non viene quindi fornita la "risposta giusta" e deve scoprire cosa gli viene mostrato. Il sistema deve esplorare i dati ed individuarne una struttura interna. Di solito questo tipo di apprendimento lavora con i dati transazionali e viene sfruttato per identificare valori anomali, analisi testuali o consigliare prodotti.


• Apprendimento per rinforzo                                                                                                                Questo addestramento fa scopre quali azioni generano la soluzione attraverso test ed errori. L’algoritmo si presta ad apprendere e ad adattarsi ai cambiamenti ambientali tramite un sistema di valutazione, che stabilisce una ricompensa se l’azione compiuta è corretta, oppure una penalità nel caso opposto. Quindi l'obiettivo dell'apprendimento per rinforzo è quello di imparare quali sono le azioni migliori da attuare. Spesso viene usato in navigazione, robotica e videogiochi.

E i Big Data?

Con Big Data si intendono tutti i dati presenti in azienda che per quantità, dimensione e complessità sono difficili da analizzare con i metodi tradizionali. Nel mondo odierno i dati vengono generati con un flusso così crescente che la produzione giornaliera di dati a livello globale raggiunge la ragguardevole cifra di 3 quintilioni di byte.

Per l’analisi dei Big data è importante considerare:

• Volume: analizzare la mole di dati raccolta.


• Velocità: analizzare i dati in modo tempestivo.


• Varietà: i dati da analizzare variano per contenuto e formato.

Il vero valore dei Big Data non è nella quantità di dati ma nel saperli sfruttare. L’analisi dei Big Data impatta su tutte le funzioni aziendali portando benefici a tutti i processi. Con l’evoluzione di nuove di metodologie di analisi, soprattutto sfruttando i modelli di Machine Learning, i dati assumono un nuovo ruolo nell’ecosistema aziendale. Sia per le grandi aziende che per le PMI è indispensabile saper estrapolare valore da questi dati per rimanere competitivi.

Tipicamente per l’analisi dei Big Data si attraversano quattro fasi:

1. Cleaning: selezione, preparazione e organizzazione dei dati.


2. Machine Learning: applicazione dei modelli di apprendimento.


3. Visualizzazione: analizzare i risultati attraverso report e cruscotti.


4. Monitoraggio e Manutenzione: controllo degli algoritmi perché siano sempre efficaci.

Questo approccio è già utilizzato in molte aziende del mondo come:

• Google, per gestire i suggerimenti nella barra di ricerca;


• Netflix, suggerire i migliori contenuti ai propri clienti;


• Tesla, implementazione delle guida autonoma sulle proprie auto;


• JP Morgan Chase, per la previsione degli andamenti dei mercati;


• Settore sanitario, partendo da analisi cliniche e scansioni per identificare l’insorgere di patologie gravi.

In sostanza, i Machine Learning permettono di esplorare i dati, dedurre correlazioni e delineare dei modelli predittivi. Quindi la macchina osserva un campione di dati, ne estrae delle regole e modifica di conseguenza le proprie conoscenze. Maggiore è il volume di dati analizzati nel tempo tanto più alto sarà il grado di efficacia e attendibilità dei modelli di calcolo.

Oggi non utilizzare l’analisi dei Big Data equivale a perdere opportunità, in casi estremi equivale ad essere esclusi dal mercato. La tua azienda riesce a sfruttare al meglio i Big Data? Quale modello di Machine Learning avete adottato? Se non ci avete ancora pensato, fatelo con noi!

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