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Consulenza machine learning tra previsione e decisione

La scienza dei dati o Data Science è una multi-disciplina dell'intelligenza artificiale composta da diversi ambiti, nella quale il Data Scientist è il professionista accreditato e competente per l'espletamento delle consulenze preliminari e per eseguire tutte le attività.

Una di queste discipline è il Machine Learning o apprendimento automatico, che ha l’obiettivo di apprendere dei criteri di performance ed ottimizzarli nel tempo partendo da un set di dati forniti dall’esperienza pregressa.

Detto più semplicmente l'apprendimento automatico si pone il problema di imparare nel tempo basandosi dalle conoscenze precedenti, così come una persona che va a scuola accresce il proprio sapere. Può sembrare fantascienza ma questo è già realtà, infatti basti pensare ai dispositivi come Alexa o a quelli che le nostre automobili già dispongono come sistemi di infotainment, dove assistenti vocali trovano un numero in rubrica o la destinazione mediante un indirizzo, etc., il tutto imaparando dai comandi impartiti con la voce.

Lo scopo è quello di lavorare allo sviluppo di programmi in grado di accedere a grandi quantità di dati ed eseguire attività automaticamente tramite previsioni e rilevamenti. Il Machine Learning consente ai sistemi informatici di apprendere e migliorarsi continuamente.

Ovviamente l'apprendilmento automatico è suscettibile ai cambiamenti e quindi si adatta perfettamente ai valori che rileva nel tempo per produrre risultati affidabili e corretti, ma il bello è che lo fa automaticamente.

Come funziona il machine learning

Senza entrare nei tecnicismi degli algoritmi di machine learning che risultano molto complessi per chi non è del settore, si vogliono fornire alcuni concetti utili per comprendere l'interessante potenzialità di questa scienza, così da apprezzarne la validità di questo strumento.

Il processo di Machine Learning inizia inserendo i dati di training nell'algoritmo selezionato (o realizzato su misura). Partendo dai dati di addestramento noti si sviluppa e perfeziona l'algoritmo di apprendimento finale.

Per verificare se questo algoritmo funziona correttamente, il consulente inserisce dei nuovi dati in input e si valutano i risultati che sono costantemente controllati.

Se i risultati non sono come quelli sperati, l'algoritmo viene ricreato diverse volte fino a quando non viene trovato l'output desiderato. Una volta che il risultato è ottimo, si ha un algoritmo di Machine Learning che è capace di apprendere continuamente ed automaticamente da solo, al fine di di produrre la risposta che avrà gradualmente sempre una migliore precisione nel tempo.

Un altro classico esempio dell'apprendimento automatico è utilizzato da Netflix, che ha la capacità di capire in base ad un proprio algoritmo quali sono i film più appropriati ad una persona dopo che ne ha visti alcuni, inserendoli in una apposita lista di "film consigliati".

Prendere decisioni con il machine learning

Ogni persona prende delle decisioni nella Vita e sapere di non sbagliare può cambiare il futuro. Questo ovviamente è un argomento complesso da affrontare a livello tecnico, ma è importante sapere in determinati ambiti che avere un metodo che possa prevedere ciò che potrebbe accadere, può risultare fondamentale a livello aziendale, sulla salute, statistico, economico, etc.

Il machine learning offre l'opportunità ai computer di prendere delle decisioni sulla base dei cambiamenti in input e di adeguarli. La differenza principale tra uomo e computer è che i computer non hanno la capacità di improvvisare nuove decisioni e non possono pensare come gli umani, ma possono prendere decisioni solo quando inizialmente è stata programmata la risposta giusta per quella decisione.

Pertanto tutte le decisioni informatiche sono in realtà traduzioni di una decisione presa altrove in un formato che può essere compreso ed eseguito da un computer.

Una decisione è rappresentata da un preciso punto nel nostro programma in cui il codice viene eseguito o non eseguito sulla base di una serie di input stabiliti per tale opportunità. Ovviamente questo è un caso semplicistico di quando ci sono due variabili, ma spesso esse sono concatenate e condizionali.

Alcuni esempi di decisione e predizione sono le previsioni del tempo che studiano diversi dati per valutare come sarà il meteo in quel preciso momento, oppure i pretensionatori delle auto che valutano se si sta per fare un incidente e quindi predisporre le cinture di sicurezza, airbag, etc per ridurre i danni nell'impatto, oppure le attività economiche nella borsa o capire i fattori di rischio di una persona che può contrarre determinate malattie come quelle cardiovascolari, alzheimer, etc.

Perchè rivolgersi ad un professionista per una consulenza

Come sopra indicato prendere delle decisioni non è mai semplice e se sbagliare è un fattore umano, in certi ambiti può portare alla chiusura di imprese o a valutazioni che hanno delle conseguenze sulla comunità.

Per questi motivi è importante quando si ha un volume di dati considerevole, poter contare su uno strumento come il Machine Learning analizzato da un professionista che iniziando da una semplice consulenza, seguita da uno studio di fattibilità su misura che delinea le attività da svolgere, permette di seguire una strada verso le risposte alle domande poste.

I contesti di utilizzo delle tecniche di machine learning sono i più disparati, da quelli economici alla tutela della salute. Di seguito ne indichiamo solo alcuni:

1. Riconoscimenti di immagini e video: la capacità di rilevare immagini automaticamente basandosi su un archivio. Questo è utilizzato negli aeroporti, stazioni, musei, forze dell'ordine per l'individuazione di persone in ambito di sicurezza;
2. Analisi dei sentimenti (Sentiment Analysis): L'analisi dei sentimenti è un'applicazione di apprendimento automatico riferito alla classificazione dei sentimenti, mediante l'estrazione di opinioni ed all'analisi delle emozioni basate su delle parole, come quelle indicate nei social come Twitter. Un politico o un personaggio famoso ad esempio potrebbero voler sapere cosa pensano di lui;
3. Suggerimenti dei prodotti: Quando acquisti online, potresti voler vedere quali sono gli articoli consigliati o cosa hanno comprato gli altri utenti. Tale attività è fonte di risultati dell'apprendimento automatico in cui il sistema impara sulle attività degli utenti suggerendo l'acquisto di prodotti nuovi o aggiuntivi.
4. Assistenza clienti online: Gli assistenti virtuali nei siti web sono edotti dall'apprendimento automatico che estraggono delle informazioni rese dagli utenti comprendendo le loro richieste per fornire consigli o soluzioni ai loro problemi.
5. Protezione contro le frodi: Gli algoritmi di machine learning hanno le capacità di rilevare le frodi sugli acquisti e quindi sui relativi pagamenti eseguiti. PayPal ad esempio utilizza questi sistemi evoluti per comprendere tutto quando si acquista e paga online.
6. Diagnosi mediche: L'obiettivo è quello di fornire soluzioni intelligenti in grado di prevedere le malattie e capire quali cure mediche siano più adatte dopo l'analisi dei parametri clinici ed aiutare i medici nelle diagnosi più complesse. In questo sito web abbiamo già parlato di come la tomografia computerizzata sia stata di grande aiuto nella diagnosi del coronavirus con algoritmi di Machine Learning.
7. Rilevamento delle anomalie: Il rilevamento delle anomalie è ampiamente utilizzato nella produzione per aumentare la produttività e l'efficienza, così da ridurre i costi ed ottimizzare i tempi di fermo. I dati possono essere presi dalle rilevazioni di sensori e quindi analizzati in real time oppure da dati statistici di produzione che contemplano anche gli eventi ed i cicli di lavorazioni. Quanto si risparmierebbe se si analizzassero questi dati? Tantissimo!
8. Ottimizzazione delle scorte: L'ottimizzazione dell'inventario è uno dei casi più concreti e di fondamentale importanza dell'apprendimento automatico, visto che consente alle macchine di controllare la quantità di scorte da avere in magazzino per garantire che la catena di approvvigionamento non si esaurisca.
9. Previsione delle vendite: La previsione dell vendite e quindi della domanda di un prodotto viene applicata su una grande varietà di settori, sia nella vendita online che tradizionale. Partendo dai dati storici a cui vengono applicati dei modelli di Machine Learning, si può prevedere cosa e quando verrà richiesto in quel preciso momenteo, sia che si tratti di ptodotti che servizi, materie prime, energia, etc.
10. Sicurezza informatica: Il rilevamento delle intrusioni basato su algoritmi di aprrendimento automatico è fondamentale nei sistemi adattivi di rilevamento delle intrusioni (IDS), che monitorano le reti in tempo reale per identificare e fronteggiare sia il traffico malevolo che i tentativi di intrusione nelle reti e software.

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