Il machine learning (ML) è un sottoinsieme dell’intelligenza artificiale che si occupa di creare sistemi che imparano e migliorano man mano che consumano più dati.
I termini “apprendimento automatico” e “intelligenza artificiale” vengono spesso utilizzati insieme e in modo interscambiabile, ma non hanno lo stesso significato.
In breve, si potrebbe dire che tutto il machine learning è intelligenza artificiale, ma non tutta l’intelligenza artificiale è machine learning.
Il machine learning serve per analizzare dati, prevedere eventi, automatizzare processi, personalizzare esperienze e migliorare decisioni.
Negli ultimi anni è stato deciso di implementarne l’applicazione in diversi campi, dalla finanza alla cybersecurity.
Rilevamento frodi e gestione del rischio nella finanza
Le banche e le assicurazioni utilizzano modelli di machine learning per rilevare operazioni sospette in tempo reale.
Ogni transazione viene valutata attraverso modelli di anomaly detection che identificano transazioni sospette, sulla base del comportamento precedente dell’utente, e se qualcosa risulta fuori norma, scatta un allarme.
Gli algoritmi vengono anche usati per il credit scoring, ossia per gestire investimenti e per prevedere l’andamento dei mercati finanziari.
Inoltre, l’utilizzo di machine learning è utile nella previsione dei prezzi e dei mercati finanziari e per l’analisi di modelli di regressione, reti neurali e LSTM per prevedere l’andamento di azioni, obbligazioni o criptovalute.
L’algoritmo permette anche un’ottimizzazione di portafoglio, suggerendo la composizione ottimale di un portafoglio in base a obiettivi di rendimento e rischio.
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Pubblicità personalizzata e segmentazione clienti nel marketing
Nel marketing, il machine learning consente di analizzare enormi quantità di dati sugli utenti. A partire dai comportamenti online, le piattaforme riescono a proporre contenuti o prodotti personalizzati.
Viene usato anche per segmentare il pubblico, prevedere le conversioni o ottimizzare le campagne pubblicitarie in tempo reale.
Logistica predittiva e guida autonoma per i trasporti
Le aziende logistiche usano il machine learning per ottimizzare le rotte, prevedere i ritardi e gestire i magazzini in modo più efficiente. Alcuni sistemi analizzano il traffico, il meteo e lo storico per suggerire i percorsi migliori.
Nel settore automotive, il machine learning è una delle basi su cui si sviluppano le auto a guida autonoma. Riconosce segnali stradali, pedoni e veicoli, e decide in tempo reale come comportarsi.
Nel contesto attuale di transizione ecologica, smart cities e ottimizzazione dei flussi di mobilità aziendale e urbana, è sorta la figura del Mobility Manager, responsabile della redazione del PSCL (Piano Spostamenti Casa-Lavoro) e della promozione della mobilità sostenibile.
Il machine learning può fornire strumenti predittivi e di ottimizzazione a questa figura, come analisi predittiva degli spostamenti, clusterizzazione dei dipendenti, ottimizzazione dei percorsi e previsione dell’impatto ambientale.
Manutenzione predittiva e controllo qualità nell’industria
Il machine learning sta rivoluzionando l’industria in molti settori, migliorando l’efficienza operativa, riducendo i costi e abilitando nuove capacità predittive e decisionali.
Nelle fabbriche, il machine learning viene usato per prevedere quando un macchinario rischia di rompersi, evitando fermi produzione. Sensori e software analizzano vibrazioni, temperatura e altri parametri in tempo reale.
Inoltre, gli algoritmi possono identificare difetti nei prodotti tramite visione artificiale, migliorando la qualità finale e ottimizzando i processi produttivi e consumo energetico.
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Identificazione di attività sospette nella cybersecurity
Applicare algoritmi di machine learning alla cybersecurity porta a soluzioni avanzate per proteggere sistemi informatici da pericoli sempre più sofisticati.
Il rapporto tra queste due tecnologie permetterebbe: operazioni di rilevamento delle minacce, analisi comportamentale, automazione nella risposta agli attacchi, Phishing Detection e Cyber Threat Intelligence (un’analisi automatizzata di fonti open source, dark web, e forum per prevedere possibili attacchi).
In quali altri settori viene utilizzato il machine learning?
Altri settori dove investire sul machine learning sono:
- sanità, per diagnosi più veloci e cure personalizzate, gli algoritmi analizzano migliaia di immagini radiologiche per individuare tumori, fratture o malattie rare e stimare il rischio di diabete, infarti o recidive nei pazienti oncologici
- agricoltura, dato che sensori e droni raccolgono immagini e dati ambientali, gli algoritmi li analizzano per individuare carenze nutritive, parassiti o malattie in fase iniziale
- intrattenimento, per raccomandazioni di film, serie e canzoni e generazione di contenuti, aprendo nuove strade per la creatività assistita
- giustizia predittiva, in quanto il machine learning potrebbe stimare l’esito di cause legali basandosi su precedenti simili
- HR, il machine learning può selezionare candidati in base ai profili e prevede la probabilità di turnover
Come dimostrato, dunque, il machine learning è oggi uno degli strumenti più potenti e pervasivi della nostra contemporaneità, il cui impatto si estende in ogni ambito della vita quotidiana, dall’economia alla ricerca.
Porta con sé tantissime opportunità, tra cui l’automazione dei processi e l’analisi predittiva (dai campi di logistica, marketing e finanza), la riduzione dei costi operativi, la personalizzazione avanzata, il rilevamento di anomalie e l’elaborazione di grandi quantità di dati.
