Scopri di più su Software di apprendimento automatico
Che cos'è il software di apprendimento automatico?
Gli algoritmi di apprendimento automatico fanno previsioni o prendono decisioni basate sui dati. Questi algoritmi di apprendimento possono essere integrati all'interno delle applicazioni per fornire funzionalità di intelligenza artificiale (AI) automatizzate. È necessaria una connessione a una fonte di dati affinché l'algoritmo possa apprendere e adattarsi nel tempo. Esistono molti tipi diversi di algoritmi di apprendimento automatico che svolgono una varietà di compiti e funzioni. Questi algoritmi possono consistere in algoritmi di apprendimento automatico più specifici, come l'apprendimento delle regole di associazione, le reti bayesiane, il clustering, l'apprendimento degli alberi decisionali, gli algoritmi genetici, i sistemi di classificazione dell'apprendimento e le macchine a vettori di supporto, tra gli altri.
Questi algoritmi possono essere sviluppati con apprendimento supervisionato o non supervisionato. L'apprendimento supervisionato consiste nell'addestrare un algoritmo a determinare un modello di inferenza fornendogli dati coerenti per produrre un output ripetuto e generale. L'addestramento umano è necessario per questo tipo di apprendimento. Gli algoritmi non supervisionati raggiungono autonomamente un output e sono una caratteristica degli algoritmi di apprendimento profondo. L'apprendimento per rinforzo è la forma finale di apprendimento automatico, che consiste in algoritmi che comprendono come reagire in base alla loro situazione o ambiente.
Gli utenti finali delle applicazioni intelligenti potrebbero non essere consapevoli che uno strumento software quotidiano stia utilizzando un algoritmo di apprendimento automatico per fornire un'automazione di qualche tipo. Inoltre, le soluzioni di apprendimento automatico per le aziende possono essere offerte in un modello di machine learning as a service (MLaaS).
Quali tipi di software di apprendimento automatico esistono?
Esistono tre principali tipi di software di apprendimento automatico: supervisionato, non supervisionato e per rinforzo. Questi si riferiscono al tipo di algoritmo su cui è costruita l'applicazione. Il tipo di apprendimento automatico generalmente non influisce sul prodotto finale che i clienti utilizzeranno. Ad esempio, che un assistente virtuale sia costruito utilizzando l'apprendimento supervisionato o non supervisionato importa poco alle aziende che lo impiegano per gestire i clienti. Le aziende si preoccupano di più dell'impatto potenziale che il dispiegamento di un assistente virtuale ben fatto porterà al loro modello di business.
Apprendimento supervisionato
Questo modello di apprendimento automatico si riferisce all'idea di addestrare la macchina o il modello con un dataset specifico fino a quando non può eseguire i compiti desiderati, come identificare un'immagine di un certo tipo. L'insegnante ha il controllo completo su ciò che il modello o la macchina apprende perché sono loro a inserire le informazioni. Ciò significa che l'insegnante può indirizzare il modello esattamente nella direzione del risultato desiderato.
Apprendimento non supervisionato
L'apprendimento non supervisionato si riferisce all'algoritmo o al modello che viene inviato con la missione di cercare nei dataset per trovare strutture o modelli da solo. Tuttavia, l'apprendimento non supervisionato non è in grado di etichettare quei modelli o strutture scoperti. Il massimo che possono fare è distinguere modelli e strutture in base alle differenze percepite.
Apprendimento per rinforzo
Con questo tipo di apprendimento automatico, il modello apprende interagendo con il suo ambiente e fornendo risposte basate su ciò che incontra. Il modello guadagna punti per fornire risposte corrette e perde punti per dare risposte errate. Attraverso questo metodo di incentivazione, il modello si allena da solo. Il modello di apprendimento per rinforzo imparerà attraverso le sue interazioni e alla fine si migliorerà.
Apprendimento profondo
Gli algoritmi di apprendimento profondo, un sottoinsieme degli algoritmi di apprendimento automatico, sono quelli che utilizzano specificamente software di reti neurali artificiali, che sono modelli basati sulle reti neurali nel cervello umano che reagiscono e si adattano alle informazioni, imparando a prendere decisioni basate su quelle informazioni.
Quali sono le caratteristiche comuni del software di apprendimento automatico?
Le caratteristiche principali all'interno del software di apprendimento automatico aiutano gli utenti a migliorare le loro applicazioni, permettendo loro di trasformare i loro dati e derivare intuizioni da essi nei seguenti modi:
Dati: La connessione a fonti di dati di terze parti è la chiave del successo di un'applicazione di apprendimento automatico. Per funzionare e apprendere correttamente, l'algoritmo deve essere alimentato con grandi quantità di dati. Una volta che l'algoritmo ha digerito questi dati e appreso le risposte corrette alle domande tipicamente poste, può fornire agli utenti un set di risposte sempre più accurato.
Spesso, le applicazioni di apprendimento automatico offrono agli sviluppatori dataset di esempio per costruire le loro applicazioni e addestrare i loro algoritmi. Questi dataset predefiniti sono cruciali per sviluppare applicazioni ben addestrate perché l'algoritmo ha bisogno di vedere una grande quantità di dati prima di essere pronto a prendere decisioni corrette e dare risposte corrette. Inoltre, alcune soluzioni includeranno capacità di arricchimento dei dati, come annotare, categorizzare e arricchire i dataset.
Algoritmi: La caratteristica più importante di qualsiasi offerta di apprendimento automatico è l'algoritmo. È la base su cui tutto il resto si basa. Le soluzioni forniscono algoritmi predefiniti o consentono agli sviluppatori di costruire i propri nell'applicazione.
Quali sono i vantaggi del software di apprendimento automatico?
Il software di apprendimento automatico è utile in molti contesti e settori diversi. Ad esempio, le applicazioni potenziate dall'AI utilizzano tipicamente algoritmi di apprendimento automatico nel backend per fornire agli utenti finali risposte alle domande.
Sviluppo delle applicazioni: Il software di apprendimento automatico guida lo sviluppo di applicazioni AI che semplificano i processi, identificano i rischi e migliorano l'efficacia.
Efficienza: Le applicazioni potenziate dall'apprendimento automatico migliorano costantemente grazie al riconoscimento del loro valore e alla necessità di rimanere competitive nei settori in cui vengono utilizzate. Aumentano anche l'efficienza dei compiti ripetibili. Un esempio lampante di ciò può essere visto nell'eDiscovery, dove l'apprendimento automatico ha creato enormi salti nell'efficienza con cui i documenti legali vengono esaminati e quelli rilevanti vengono identificati.
Riduzione del rischio: La riduzione del rischio è uno dei maggiori casi d'uso nei servizi finanziari per le applicazioni di apprendimento automatico. Le applicazioni AI potenziate dall'apprendimento automatico identificano potenziali rischi e li segnalano automaticamente in base ai dati storici di comportamenti rischiosi passati. Questo elimina la necessità di identificazione manuale dei rischi, che è soggetta a errori umani. La riduzione del rischio guidata dall'apprendimento automatico è utile nei settori assicurativi, finanziari e regolatori, tra gli altri.
Chi utilizza il software di apprendimento automatico?
Il software di apprendimento automatico ha applicazioni in quasi tutti i settori. Alcuni dei settori che beneficiano delle applicazioni di apprendimento automatico includono i servizi finanziari, la sicurezza informatica, il reclutamento, il servizio clienti, l'energia e i settori regolatori.
Marketing: Le applicazioni di marketing potenziate dall'apprendimento automatico aiutano i marketer a identificare le tendenze dei contenuti, a modellare la strategia dei contenuti e a personalizzare i contenuti di marketing. Gli algoritmi specifici per il marketing segmentano le basi dei clienti, prevedono il comportamento dei clienti in base al comportamento passato e alle demografie dei clienti, identificano i potenziali clienti ad alto potenziale e altro ancora.
Finanza: Le istituzioni di servizi finanziari stanno aumentando l'uso delle applicazioni potenziate dall'apprendimento automatico per rimanere competitive con altre nel settore che stanno facendo lo stesso. Attraverso le applicazioni di automazione dei processi robotici (RPA), che sono tipicamente potenziate da algoritmi di apprendimento automatico, le aziende di servizi finanziari stanno migliorando l'efficienza e l'efficacia dei dipartimenti, inclusi il rilevamento delle frodi, l'antiriciclaggio e altro ancora. Tuttavia, i dipartimenti in cui queste applicazioni sono più efficaci sono quelli in cui c'è una grande quantità di dati da gestire e molti compiti ripetibili che richiedono poco pensiero creativo. Alcuni esempi possono includere il setacciare migliaia di richieste di assicurazione e identificare quelle che hanno un alto potenziale di essere fraudolente. Il processo è simile e l'algoritmo di apprendimento automatico può digerire i dati per arrivare al risultato desiderato molto più rapidamente.
Sicurezza informatica: Gli algoritmi di apprendimento automatico vengono impiegati nelle applicazioni di sicurezza per identificare meglio le minacce e gestirle automaticamente. La natura adattiva di alcuni algoritmi specifici per la sicurezza consente alle applicazioni di affrontare più facilmente le minacce in evoluzione.
Quali sono le alternative al software di apprendimento automatico?
Le alternative al software di apprendimento automatico che possono sostituirlo parzialmente o completamente includono:
Software di elaborazione del linguaggio naturale (NLP): Le aziende focalizzate su casi d'uso basati sul linguaggio (ad esempio, esaminare grandi quantità di dati di recensioni per comprendere meglio il sentimento dei recensori) possono anche rivolgersi a soluzioni NLP, come il software di comprensione del linguaggio naturale, per soluzioni specificamente orientate a questo tipo di dati. I casi d'uso includono trovare intuizioni e relazioni nel testo, identificare la lingua del testo ed estrarre frasi chiave da un testo.
Software di riconoscimento delle immagini: Per la visione artificiale o il riconoscimento delle immagini, le aziende possono adottare software di riconoscimento delle immagini. Con questi strumenti, possono migliorare le loro applicazioni con funzionalità come il rilevamento delle immagini, il riconoscimento facciale, la ricerca di immagini e altro ancora.
Software correlato al software di apprendimento automatico
Le soluzioni correlate che possono essere utilizzate insieme al software di apprendimento automatico includono:
Software di chatbot: Le aziende che cercano una soluzione AI conversazionale pronta all'uso possono sfruttare i chatbot. Gli strumenti specificamente orientati alla creazione di chatbot aiutano le aziende a utilizzare i chatbot pronti all'uso, con poca o nessuna esperienza di sviluppo o codifica necessaria.
Software di piattaforme bot: Le aziende che desiderano costruire il proprio chatbot possono beneficiare delle piattaforme bot, che sono strumenti utilizzati per costruire e distribuire chatbot interattivi. Queste piattaforme forniscono strumenti di sviluppo come framework e set di strumenti API per la creazione di bot personalizzabili.
Sfide con il software di apprendimento automatico
Le soluzioni software possono presentare le proprie sfide.
Resistenza all'automazione: Uno dei maggiori problemi potenziali con le applicazioni potenziate dall'apprendimento automatico risiede nella rimozione degli esseri umani dai processi. Questo è particolarmente problematico quando si osservano tecnologie emergenti come le auto a guida autonoma. Rimuovendo completamente gli esseri umani dal ciclo di sviluppo del prodotto, le macchine sono dotate del potere di decidere in situazioni di vita o di morte.
Qualità dei dati: Con qualsiasi implementazione di AI, la qualità dei dati è fondamentale. Pertanto, le aziende devono sviluppare una strategia attorno alla preparazione dei dati, assicurandosi che non ci siano record duplicati, campi mancanti o dati non corrispondenti. Un'implementazione senza questo passaggio cruciale può portare a output errati e previsioni discutibili.
Sicurezza dei dati: Le aziende devono considerare le opzioni di sicurezza per garantire che gli utenti corretti vedano i dati corretti. Devono anche avere opzioni di sicurezza che consentano agli amministratori di assegnare agli utenti verificati diversi livelli di accesso alla piattaforma.
Quali aziende dovrebbero acquistare software di apprendimento automatico?
Il riconoscimento dei modelli può aiutare le aziende in vari settori. Previsioni efficaci ed efficienti possono aiutare queste aziende a prendere decisioni informate dai dati, come la determinazione dinamica dei prezzi basata su una serie di punti dati.
Retail: Un sito di e-commerce può sfruttare un'API di apprendimento automatico per creare esperienze ricche e personalizzate per ogni utente.
Finanza: Una banca può utilizzare questo software per migliorare le proprie capacità di sicurezza identificando potenziali problemi, come le frodi, in anticipo.
Intrattenimento: Le organizzazioni mediatiche sono in grado di sfruttare algoritmi di raccomandazione per servire i loro clienti con contenuti pertinenti e correlati. Con questo miglioramento, le aziende possono continuare a catturare l'attenzione dei loro spettatori.
Come acquistare software di apprendimento automatico
Raccolta dei requisiti (RFI/RFP) per il software di apprendimento automatico
Se un'azienda sta appena iniziando e cerca di acquistare il suo primo software di apprendimento automatico, ovunque si trovi nel processo di acquisto, g2.com può aiutare a selezionare il miglior software di apprendimento automatico per loro.
Prendere una visione olistica dell'azienda e identificare i punti dolenti può aiutare il team a creare un elenco di criteri. L'elenco serve come guida dettagliata che include sia le caratteristiche necessarie che quelle desiderabili, inclusi budget, funzionalità, numero di utenti, integrazioni, requisiti di sicurezza, soluzioni cloud o on-premises e altro ancora. A seconda della portata dell'implementazione, potrebbe essere utile produrre un RFI, un elenco di una pagina con alcuni punti elenco che descrivono ciò che è necessario da una piattaforma di apprendimento automatico.
Confronta i prodotti di software di apprendimento automatico
Crea una lista lunga
Dal soddisfare le esigenze funzionali aziendali all'implementazione, le valutazioni dei fornitori sono una parte essenziale del processo di acquisto del software. Per facilitare il confronto, dopo che le demo sono complete, è utile preparare un elenco coerente di domande riguardanti esigenze e preoccupazioni specifiche da porre a ciascun fornitore.
Crea una lista corta
Dalla lista lunga dei fornitori, è consigliabile restringere la lista dei fornitori e arrivare a una lista più corta di contendenti, preferibilmente non più di tre o cinque. Con questa lista in mano, le aziende possono produrre una matrice per confrontare le caratteristiche e i prezzi delle varie soluzioni.
Conduci demo
Per garantire che il confronto sia approfondito, l'utente dovrebbe dimostrare ogni soluzione nella lista corta con lo stesso caso d'uso e dataset. Questo permetterà all'azienda di valutare come ogni fornitore si confronta con la concorrenza.
Selezione del software di apprendimento automatico
Scegli un team di selezione
Prima di iniziare, è fondamentale creare un team vincente che lavorerà insieme durante l'intero processo, dall'identificazione dei punti dolenti all'implementazione. Il team di selezione del software dovrebbe essere composto da membri dell'organizzazione che abbiano l'interesse, le competenze e il tempo giusti per partecipare a questo processo. Un buon punto di partenza è mirare a tre-cinque persone che ricoprano ruoli come il principale decisore, il project manager, il proprietario del processo, il proprietario del sistema o l'esperto di materia del personale, nonché un responsabile tecnico, un amministratore IT o un amministratore della sicurezza. Nelle aziende più piccole, il team di selezione dei fornitori può essere più piccolo, con meno partecipanti che multitasking e assumono più responsabilità.
Negoziazione
I prezzi sulla pagina dei prezzi di un'azienda non sono sempre fissi (anche se alcune aziende non si muoveranno). È imperativo aprire una conversazione riguardo ai prezzi e alle licenze. Ad esempio, il fornitore potrebbe essere disposto a concedere uno sconto per contratti pluriennali o per raccomandare il prodotto ad altri.
Decisione finale
Dopo questa fase, e prima di impegnarsi completamente, si consiglia di avviare un test o un programma pilota per testare l'adozione con un piccolo campione di utenti. Se lo strumento è ben utilizzato e ben accolto, l'acquirente può essere sicuro che la selezione sia stata corretta. In caso contrario, potrebbe essere il momento di tornare al tavolo da disegno.
Quanto costa il software di apprendimento automatico?
Il software di apprendimento automatico è generalmente disponibile in diversi livelli, con le soluzioni più entry-level che costano meno di quelle a scala aziendale. Le prime solitamente mancano di funzionalità e possono avere limiti di utilizzo. I fornitori possono avere prezzi a livelli, in cui il prezzo è adattato alla dimensione dell'azienda degli utenti, al numero di utenti o entrambi. Questa strategia di prezzo può includere un certo grado di supporto, sia illimitato che limitato a un certo numero di ore per ciclo di fatturazione.
Una volta impostati, non richiedono spesso costi di manutenzione significativi, specialmente se implementati nel cloud. Poiché queste piattaforme spesso vengono con molte funzionalità aggiuntive, le aziende che cercano di massimizzare il valore del loro software possono contrattare consulenti di terze parti per aiutarli a derivare intuizioni dai loro dati e ottenere il massimo dal software.
Ritorno sull'investimento (ROI)
Le aziende decidono di implementare il software di apprendimento automatico con l'obiettivo di ottenere un certo grado di ROI. Poiché cercano di recuperare le perdite che hanno speso per il software, è fondamentale comprendere i costi associati ad esso. Come menzionato sopra, queste piattaforme sono tipicamente fatturate per utente, che a volte è a livelli a seconda della dimensione dell'azienda.
Più utenti si tradurranno tipicamente in più licenze, il che significa più denaro. Gli utenti devono considerare quanto viene speso e confrontarlo con ciò che viene guadagnato, sia in termini di efficienza che di entrate. Pertanto, le aziende possono confrontare i processi tra il pre e il post-implementazione del software per comprendere meglio come i processi sono stati migliorati e quanto tempo è stato risparmiato. Possono persino produrre un caso di studio (sia per scopi interni che esterni) per dimostrare i guadagni che hanno visto dall'uso della piattaforma.
Tendenze del software di apprendimento automatico
Automazione
L'adozione dell'apprendimento automatico è legata a una tendenza più ampia attorno all'automazione. L'RPA sta guidando un interesse crescente nello spazio dell'apprendimento automatico perché l'apprendimento automatico abilita l'RPA. L'RPA sta guadagnando popolarità in più settori verticali, essendo particolarmente utile nei settori pesanti sull'inserimento dati, come i servizi finanziari, grazie alla sua capacità di elaborare dati e aumentare l'efficienza.
Umano vs. macchina
Con l'adozione dell'apprendimento automatico e l'automazione dei compiti ripetitivi, le aziende sono in grado di impiegare la loro forza lavoro umana in progetti più creativi. Ad esempio, se un algoritmo di apprendimento automatico visualizza automaticamente annunci personalizzati, il team di marketing umano può lavorare sulla produzione di materiale creativo.
