Una guida allo sviluppo del machine learning da seguire nel 2024

Cosa ti viene in mente quando leggi di Machine Learning? Lo sviluppo del machine learning è semplice come una macchina che si concentra sull’apprendimento.

Ma la definizione si limita a questa piccola descrizione?

Il progresso tecnologico nel settore digitale sfrutta gli algoritmi AI/ML. E queste tendenze e tecnologie hanno portato nuovi vantaggi per le industrie di diversi settori.

Secondo i rapporti, le dimensioni del mercato del machine learning prevedono circa 31,36 miliardi di dollari per le piattaforme globali entro il 2028. Queste statistiche indicano quindi un elevato utilizzo delle tattiche di machine learning in vari modi.

Pertanto, se anche tu desideri trovare tendenze emergenti nello sviluppo del machine learning da includere nella tua attività, tuffati in questo blog per esplorare di più.

Panoramica dello sviluppo del machine learning nel mercato digitale

L’Intelligenza Artificiale (AI) e il Machine Learning (ML) sono tecnologie prevalenti nei settori aziendali. Tuttavia, il Machine Learning è una parte dell’intelligenza artificiale che consente alle macchine di apprendere dai loro dati precedenti. Pertanto, non è necessario prendere alcuna decisione senza comandi aggiuntivi. Gli algoritmi di ML vanno ben oltre le previsioni. Secondo i rapporti, il mercato globale dello sviluppo del machine learning crescerà a un tasso CAGR del 38,8% fino a raggiungere i 209,91 miliardi di dollari entro il 2029.

Esistono anche vari algoritmi che supportano il processo decisionale intelligente. Quindi, non per le organizzazioni aziendali, il Machine Learning è essenziale anche per i dipendenti. Poiché notiamo un aumento dei professionisti del machine learning, l'integrazione rende tutto più semplice per il team di gestione.

L'importanza dello sviluppo dell'apprendimento automatico

Secondo un famoso detto al giorno d'oggi, "I dati sono denaro", sono diventati uno strumento potente per secoli. All'inizio, la frequenza alla carta era una tendenza, ma ora è il momento di dare il proprio contributo. Quindi, il passaggio dalle vecchie pratiche a quelle nuove non è stato un processo enorme.

Le ultime decisioni basate sui dati offrono alle aziende il massimo in termini di ricavi, profitti e decisioni per gli investitori. Il Machine Learning è la chiave per sbloccare le capacità future di un’azienda. Consente inoltre loro di stare al passo con i concorrenti nel mercato digitale in corso.

Vantaggi dell'integrazione del machine learning

1. Personalizzazione

Ogni azienda dovrebbe avere la propria identità di mercato unica per aiutare gli utenti a connettersi con loro in qualsiasi momento. Qui puoi utilizzare la tecnologia ML per iniziare a connetterti con i tuoi clienti. Essendo una tecnologia orientata al futuro, il machine learning fornisce consigli personalizzati agli utenti per far crescere la tua attività in diversi modi.

2. Previsione

L'apprendimento automatico è la migliore tecnologia per ottenere previsioni continue su qualunque cosa utilizzi un'azienda. Ti aiuta a ottenere informazioni sui prossimi eventi per prevedere le tendenze di sviluppo future. Inoltre, l’anticipazione aiuta a rimanere al passo con la concorrenza del mercato digitale. La previsione consente anche di combattere i rischi aziendali.

3. Automazione

Ci sono momenti in cui le attività aziendali ripetitive diventano frenetiche per gli esseri umani. Pertanto, per ottimizzare la velocità e le prestazioni dei processi aziendali, il Machine Learning è la scelta migliore poiché si concentra su attività complesse in un tempo limitato. Inoltre, tramite il machine learning, è possibile elaborare i set di dati per ottenere risultati accurati ad alta velocità.

Casi d'uso dello sviluppo del machine learning

Un utente online si trova ad affrontare l’apprendimento automatico in un modo o nell’altro. Gli esempi più comuni includono consigli su prodotti o contenuti. Sia che esplori il motore di ricerca di Google o cerchi un video su YouTube, sappi che gli algoritmi ML ti aiutano a scegliere.

Un altro esempio riguarda gli assistenti virtuali come Siri di Apple, Alexa di Amazon o Google Assistant. Si affidano al riconoscimento vocale automatico (ASR) e al riconoscimento vocale del computer per tradurre le parole umane in un formato scritto. Ora puoi anche vedere diversi chatbot sui siti web che ti consentono di navigare meglio e rispondere alle domande dei clienti.

Conosci GPT-3 di Open AI? È una rete neurale addestrata su articoli in lingua inglese e produce risposte a richieste di testo. Alcuni usi più specifici del settore del ML che aiutano le aziende a ottenere risultati migliori sono i seguenti:

1. Commercio elettronico e vendita al dettaglio

Il machine learning prevede le vendite future per consentire alle organizzazioni aziendali di pianificare entrate, forniture e altri fattori. La tecnologia gestisce anche grandi quantità di dati, memoria e limitazioni temporali di calcolo.

Gli imprenditori possono utilizzare la visione artificiale per la personalizzazione e la gestione dell'inventario. Il machine learning rileva le frodi e coinvolge i consumatori in tempo reale con sistemi di consigli per personalizzare i servizi pubblicitari e di determinazione dei prezzi.

2. E-learning

Il Machine Learning rivoluziona l'istruzione personalizzando le esperienze di apprendimento, migliorando i risultati degli studenti e ottimizzando le risorse educative. Con l'apprendimento automatico, puoi analizzare quantità di dati per trovare tendenze e modelli.

Inoltre, la tecnologia consente agli educatori di soddisfare le esigenze degli studenti e di offrire interventi mirati agli studenti. L'apprendimento automatico può anche automatizzare attività amministrative come la pianificazione e la valutazione.

3. Sanità

Il machine learning aiuta le organizzazioni sanitarie a migliorare il trattamento, la diagnostica e l'esperienza del paziente utilizzando assistenti visivi, analisi di immagini mediche e assistenza infermieristica virtuale.

La tecnologia high-tech aiuta anche a riconoscere il suono e il silenziamento del parlato al momento degli interventi chirurgici. Le aziende produttrici di medicinali utilizzano l’apprendimento automatico per scoprire farmaci nelle sperimentazioni di produzione.

4. Finanza

Le società di servizi finanziari utilizzano il machine learning per la valutazione del rischio, servizi bancari personalizzati, trading algoritmico, servizio clienti e molto altro ancora.

Aiuta anche nella difesa delle carte di credito e nel rilevamento di anomalie per proteggerle dalle frodi.

5. Assicurazione

Le compagnie di assicurazione offrono scelte ai clienti in base alle loro esigenze e alle esperienze di altri utenti con altri prodotti assicurativi.

Il machine learning offre vantaggi nell'elaborazione dei sinistri e nella sottoscrizione.

6. Catena di fornitura e logistica

I sistemi di apprendimento automatico consentono alle aziende di logistica e della catena di fornitura di migliorare la gestione del traffico, la produttività, l’ottimizzazione del magazzino e la sicurezza dei passeggeri.

La tecnologia ML offre anche servizi come monitoraggio del traffico, supporto ai conducenti, previsioni precise dei ritardi e manutenzione predittiva.

Vantaggi e sfide della tecnologia di apprendimento automatico

Il Machine Learning offre molti servizi necessari a un settore e a un’azienda.

Cosa c'è di più.

La tecnologia trova le informazioni essenziali da diversi articoli in modo efficace e molto più veloce.

Benefici

Ecco i principali vantaggi per le organizzazioni che implementano il machine learning nelle proprie attività aziendali.

• Risparmio di tempo : la ricerca di documenti tramite machine learning ti consente di cercare risposte in migliaia di testi correlati alla domanda.
• Conveniente : la tecnologia consente di risparmiare denaro sulle apparecchiature di manutenzione fornendo monitoraggio predittivo e misure preventive.
• Migliore produttività : il machine learning può ottimizzare i processi aziendali utilizzando la modellazione predittiva e la previsione della domanda .
• Esperienza utente : i chatbot e gli assistenti virtuali possono risolvere rapidamente le richieste dei clienti.Può inviare offerte personalizzate utilizzando l'analisi dei dati dei clienti.
• Soluzione moderna per le vecchie sfide aziendali : quando lo sviluppo del vecchio business diventa costoso e frenetico, l'apprendimento automatico è lì per andare oltre i limiti dei sistemi di programmazione tradizionali.

Sfide

Nonostante i tanti vantaggi, il Machine Learning non è perfetto. Ecco alcune delle sue sfide.

• Privacy : l’elevata complessità degli algoritmi di machine learning è il problema principale del settore dell’intelligenza artificiale.È necessaria una grande quantità di dati per addestrare e migliorare gli algoritmi, il che comporta un rischio per la privacy. Inoltre, i clienti sono preoccupati per la sicurezza dei propri dati.
• Bias del machine learning : se gli algoritmi ML addestrati su set di dati escludono popolazioni o contengono errori, possono produrre modelli mondiali imprecisi o discriminatori.Ad esempio, lo strumento di assunzione AI di Amazon presenta errori involontari dovuti alla scarsa pre-elaborazione dei dati.
• Allineamento : Alcuni esperti del web temono che la tecnologia dell’intelligenza artificiale distruggerà tutta l’umanità. E la cosa peggiore è che non possiamo nemmeno prevederlo finché non è troppo tardi. Molte persone lanciano una petizione per rallentare lo sviluppo dell’intelligenza artificiale.

Tendenze del machine learning da seguire nel 2024

Secondo Grand View Research o GVR, la dimensione del mercato globale dell’intelligenza artificiale raggiungerà i 1,8 trilioni di dollari nel 2030.

Ecco le principali tendenze che puoi aspettarti nei prossimi anni dal machine learning .

#Tendenza 1- Intelligenza Artificiale Agentica

I modelli più recenti richiedono reazioni provenienti dall’input umano. Ma si sta verificando un passaggio da modelli reattivi a modelli proattivi. Pertanto, gli agenti IA avanzati agiscono di conseguenza per fissare obiettivi senza interferenze.

Ad esempio: sistemi di monitoraggio per rilevare segnali sospetti di un incendio boschivo o agenti finanziari che gestiscono portafogli di investimento in tempo reale dinamico.

#Tendenza 2 - Apprendimento automatico open source

La democratizzazione dell’intelligenza artificiale continua con l’ascesa dei modelli open source. Una fonte dati di Github ha rilevato un'ondata di coinvolgimento dei creatori con progetti di intelligenza artificiale produttivi.

L’intelligenza artificiale open source riduce i costi e incoraggia la chiarezza, ma persistono preoccupazioni sugli abusi.

#Tendenza 3- Apprendimento automatico multimodale

La nuova e attuale intelligenza artificiale è perfetta per svolgere lavori come scrivere testi, ottimizzare l'inventario e giocare. Ma nei prossimi anni la situazione cambierà.

GPT-4 di OpenAI elabora testo, suoni e immagini, imitando le capacità sensoriali umane con altri modelli che seguiranno presto.

#Tendenza 4- IA ombra

L’intelligenza artificiale ombra è nota anche come utilizzo non autorizzato dell’intelligenza artificiale all’interno delle organizzazioni aziendali. Con l’apprendimento automatico sempre più accessibile agli utenti, l’IA ombra diventa minacciosa. Gli esperti di tecnologia ora si preoccupano delle violazioni della privacy dei dati. Le aziende ora introdurranno politiche sulla tecnologia AI per proteggere se stesse e i propri clienti.

#Tendenza 5 - Rischi ed etica per la sicurezza del machine learning

L’apprendimento automatico implica molte preoccupazioni etiche. Alcuni di essi sono deep fake, ransomware e attacchi di phishing. E, nel 2024 e nei prossimi anni, vedremo maggiori preoccupazioni di questo tipo per il progresso tecnologico.

#Tendenza 6- Il requisito dell'apprendimento automatico

I talenti nell’intelligenza artificiale e nell’apprendimento automatico continueranno ad aumentare nel 2024. Le posizioni più richieste sono

• MLOps
• Programmazione ml
• Scienza dei dati
• Analisi dei dati
• Operazioni

#Trend 7- Modello generativo aziendale personalizzato

Con grandi strumenti come ChatGPT che dominano l’attenzione dei consumatori, le aziende si stanno orientando verso modelli personalizzati. Questi modelli sono personalizzati per nicchie essenziali come la sanità e la finanza e garantiscono privacy ed efficienza.

Le ultime righe

Il machine learning è ancora considerato una tecnologia emergente. Le organizzazioni aziendali possono sfruttare diverse opportunità per implementare l’apprendimento automatico per stare al passo con la concorrenza.

La tecnologia è spesso più economica di quanto si pensi. Addestrare da zero un algoritmo di deep learning richiede molto lavoro. Ma oggi esistono soluzioni di intelligenza artificiale preconfezionate che richiedono meno tempo di sviluppo. Ti consente di passare alla fase 5 del processo di sviluppo ML.

Quindi, se desideri introdurre il Machine Learning per automatizzare la tua organizzazione aziendale? Richiedi una consulenza gratuita sull'apprendimento automatico presso la principale società di sviluppo software di Bangalore .Suggeriamo la roadmap desiderata agli imprenditori per consentire loro di introdurre il machine learning per soddisfare le specifiche esigenze organizzative.

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