Il Machine Learning nella vita di tutti i giorni
Il Machine Learning è un sottocampo dell’Intelligenza Artificiale che si concentra sullo sviluppo di algoritmi e modelli che consentono ai computer di imparare e prendere decisioni basate sui dati. L’idea fondamentale del Machine Learning è quella di consentire alle macchine di apprendere autonomamente modelli e informazioni dai dati senza essere esplicitamente programmate.
Questa potente disciplina ha il potenziale per trasformare radicalmente una vasta gamma di settori. Vediamo alcuni esempi di come il Machine Learning sia già presente nella vita di tutti i giorni.
Motori di ricerca e Machine Learning
Oggigiorno i motori di ricerca che siamo soliti utilizzare sfruttano tecniche di Machine Learning per migliorare vari aspetti della loro funzionalità. Infatti, i motori di ricerca online, come Google o Firefox, utilizzano algoritmi di Machine Learning per migliorare i risultati di ricerca in base alle abitudini di navigazione, ai comportamenti che di solito l’utente attua online e alle preferenze che ha dichiarato o che l’algoritmo ha colto tra i dati cronologici.
Il Machine Learning per la pubblicità personalizzata
L’apprendimento automatico svolge un ruolo cruciale nella pubblicità personalizzata, sfruttando dati e algoritmi per adattare gli annunci pubblicitari ai singoli utenti in base alle loro preferenze, al loro comportamento e ai loro dati demografici. Come funziona? Tramite le ricerche che effettuiamo online, i nostri dati e i comportamenti che adottiamo nella navigazione vengono raccolti e analizzati dagli algoritmi di Machine Learning che in seguito ci proporranno contenuti più in linea agli interessi mostrati. Pertanto, più ricerche vengono effettuate, più gli algoritmi imparano le nostre preferenze.
La stessa modalità viene utilizzata per raccomandazioni di prodotti e servizi online, così come nelle piattaforme che utilizziamo per l’intrattenimento, ad esempio un brano consigliato su Spotify o un film raccomandato su Netflix.
Il riconoscimento vocale utilizza il Machine Learning
Attualmente, un ampio numero di settori utilizza il riconoscimento vocale. Tra i prodotti più conosciuti, citiamo gli assistenti vocali come Siri di Apple, Google Assistant e Amazon Alexa. In questi casi, gli algoritmi di Machine Learning vengono usati per riconoscere la nostra voce in modo sempre più preciso, comprendere il nostro modo di formulare i comandi e quindi migliorare qualità e tempi di risposta.
Cybersecurity e Machine Learning
I servizi di sicurezza digitale stanno implementando sempre di più gli algoritmi di Machine Learning per potenziare la difesa dalle minacce informatiche. Ad esempio, troviamo l’utilizzo del Machine Learning nei filtri antispam della casella postale e nei controlli bancari che indicano transazioni sospette.
Il Machine Learning di Omninext
In Omninext, implementiamo algoritmi di Machine Learning per poter fornire un risultato migliore e più competitivo. Garantiamo il successo delle soluzioni sviluppate effettuando un costante monitoraggio dei modelli tramite l’aggiornamento dei dati, la correzione di eventuali errori e la valutazione del funzionamento per garantire le migliori performance. Assicuriamo modelli predittivi potenziati nel tempo che permettono di ottenere una crescita continua del business.
