Come addestrare il tuo drago: Guida introduttiva all'apprendimento automatico – PromptCloud

L'intelligenza artificiale ha trovato la sua strada nella tecnologia quotidiana che utilizziamo da un po' di tempo ormai. Se ti sei mai chiesto come i consigli sui prodotti di Amazon siano eccezionalmente rilevanti per te, la risposta è AI. I sistemi di intelligenza artificiale funzionano come per magia, ma per creare un buon sistema di intelligenza artificiale, devi avere a disposizione set di dati rilevanti ed enormi. L'algoritmo di apprendimento automatico dovrebbe essere alimentato con dati e più dati gli fornisci, migliore sarà il suo lavoro. Diamo un'occhiata a come funziona l'apprendimento automatico a colpo d'occhio.

Componenti di un sistema di Machine Learning

Ogni sistema di machine learning ha tre componenti principali:

Modello: il componente che si occupa delle identificazioni e delle previsioni.

Parametri: i fattori oi segnali utilizzati per prendere decisioni.

Studente: un sistema che apporta modifiche ai parametri che a loro volta si traducono in una modifica del modello, prendendo spunto dalle differenze nelle previsioni e nei risultati.

Facciamo un esempio del mondo reale per capire meglio il concetto. Considera che sei un insegnante che sta cercando di identificare la quantità ottimale di tempo che gli studenti dovrebbero dedicare allo studio per ottenere il massimo dei voti in un esame. Diamo un'occhiata a come questo può essere risolto prendendo un po' di aiuto dall'apprendimento automatico.

Costruire il modello

Come abbiamo discusso, tutto inizia con il modello. Inizialmente, l'essere umano che costruisce il sistema ML deve fornirgli un modello da cui partire. Nel nostro caso, l'insegnante può presumere che studiare per cinque ore dovrebbe dare il miglior punteggio del test.

Il modello dipenderà ulteriormente dai parametri forniti per eseguire calcoli e adeguarsi. Qui, i parametri sarebbero i punteggi dei test ricevuti e le ore trascorse a studiare. Qualcosa come questo:

0 ore = punteggio 50%.
1 ora = 60% di punteggio
2 ore = punteggio 70%.
3 ore = 80% di punteggio
4 ore = punteggio 90%.
5 ore = punteggio 100%.

Il sistema ML esprimerà quanto sopra in un'equazione matematica per sviluppare una linea di tendenza del risultato atteso.

Imparare dal conflitto

Ora che abbiamo il modello iniziale, è il momento di inserire i parametri. Devi alimentare il modello con i dati, che sarebbero i "punteggi dei test e le ore studiate" per diversi studenti. Come previsto, i punteggi di input non corrisponderanno esattamente al modello programmato manualmente. I risultati effettivi sarebbero superiori o inferiori alla linea di tendenza prevista.

Questa situazione di conflitto è ciò che innesca l'attività di apprendimento in un sistema di apprendimento automatico.

Il processo di apprendimento

I dati che sono stati inseriti nel sistema di apprendimento automatico sono ciò che chiamiamo "set di dati di formazione" e vengono utilizzati dal componente discente in un sistema di apprendimento automatico per addestrare e ottimizzare il modello per renderlo migliore.
Nel nostro caso, lo studente confronterebbe i punteggi di input e verificherebbe quanto sono lontani dal modello iniziale. Lo studente utilizza quindi la matematica complessa per modificare il modello per renderlo più in linea con i dati effettivi. Il modello potrebbe essere modificato in qualcosa del genere:

0 ore = punteggio 45%.
1 ora = 55% di punteggio
2 ore = 65% di punteggio
3 ore = punteggio 75%.
4 ore = 85% di punteggio
5 ore = punteggio 95%.
6 ore = punteggio 100%.

La previsione è stata modificata e mostra che sono necessarie 6 ore di studio per raggiungere il miglior punteggio in questo test. In questo modo, lo studente continua ad apportare modifiche piccole e rilevanti al modello man mano che ottiene più dati. Poiché il processo viene ripetuto un certo numero di volte, la previsione raggiunge un punteggio di confidenza abbastanza buono e questo significa che il sistema ML ha avuto successo. L'accuratezza della sua previsione è largamente influenzata dalla quantità di dati che riceve. Questo era un semplice esempio e i casi d'uso del mondo reale potrebbero essere molto più complessi. Puoi saperne di più sugli aspetti tecnici dell'apprendimento automatico dal nostro recente blog sui primi dieci framework di apprendimento automatico .

Applicazioni del ML nelle principali industrie

L'apprendimento automatico può essere applicato a quasi tutti i verticali del settore per apportare cambiamenti e crescita radicali. Diamo un'occhiata ad alcune delle applicazioni popolari dei principali domini.

Crea una ricerca incentrata sul cliente: non sarebbe fantastico se i motori di ricerca dell'e-commerce potessero pensare esattamente come gli esseri umani? Uno dei problemi comuni con la ricerca e-commerce è che gli utenti abbandonano un portale e-commerce perché i risultati dei prodotti restituiti dal sito per una ricerca particolare non erano pertinenti. Questo problema può essere risolto sfruttando l'elaborazione del linguaggio naturale per contestualizzare e restringere il significato di una query di ricerca, migliorando così l'esperienza di ricerca nell'e-commerce.

Retargeting potenziali clienti: il retargeting è un ottimo modo per riportare i clienti che hanno abbandonato il carrello senza controllare o visitato più volte una determinata pagina di prodotto, senza fare una mossa. Identificando in modo intelligente l'intento di un acquirente eCommerce, puoi inviargli un'offerta che semplicemente non può rifiutare. Questo è un ottimo modo per moltiplicare i tuoi tassi di conversione senza troppi sforzi.

Identificare potenziali clienti eccezionali: identificare i potenziali clienti ad alto potenziale è la chiave per generare maggiori entrate. Con l'uso dell'apprendimento automatico per analizzare i modelli di acquisto dei tuoi clienti, puoi facilmente individuare i potenziali clienti eccezionali e indirizzarli con maggiore precisione, migliorando così la tua generazione di lead.

Migliora i consigli per i clienti: i motori di raccomandazione sono creati per registrare i modelli di acquisto dei clienti per consigliare i prodotti di cui probabilmente avranno bisogno in seguito. Un semplice esempio potrebbe essere il suggerimento di una custodia per telefono a qualcuno che ha appena acquistato un nuovo smartphone. La rilevanza delle raccomandazioni sarebbe estremamente elevata considerando che esiste già una miniera d'oro di dati storici disponibili sui modelli di acquisto dei clienti.

Affronta le recensioni false: le recensioni dei clienti, sia positive che negative, influiranno sulle decisioni di acquisto degli acquirenti di eCommerce. È noto che i marchi si impegnano a diffondere recensioni negative per abbattere i loro concorrenti. Molti rivenditori di eCommerce hanno iniziato a utilizzare l'intelligenza artificiale per combattere le recensioni false enfatizzando le recensioni verificate e utili.

Attrarre talenti: identificare e attrarre talenti rilevanti con l'aiuto dell'IA ha visto una ripresa negli ultimi anni. Linkedin, ad esempio, utilizza l'apprendimento automatico per consigliare lavori abbinandoli alle competenze e alle qualifiche del candidato. Anche altri siti di lavoro popolari come Glassdoor, Seek e Indeed utilizzano algoritmi di apprendimento automatico simili per creare mappe di interazione da ricerche, post, clic e connessioni precedenti degli utenti. Puoi saperne di più sulla corrispondenza dei lavori e su come funziona qui.

Rilevamento dell'attrito: comprendere i dipendenti e il motivo per cui decidono di lasciare o rimanere in un'azienda è una delle domande principali nell'analisi delle risorse umane. L'identificazione del rischio di logoramento richiede un riconoscimento avanzato dei modelli e una serie di variabili che dovrebbero essere personalizzate per l'azienda in questione. Con l'aiuto dell'apprendimento automatico, i punti apparentemente lontani possono essere collegati in pochi secondi, liberando il tempo dei rappresentanti delle risorse umane per concentrarsi sulla riduzione al minimo del rischio piuttosto che sull'identificazione.

Monitoraggio e valutazione dei candidati: nelle aziende che ricevono elevati volumi di candidati, il monitoraggio e la valutazione rappresentano un carico di lavoro pesante che può essere ridotto al minimo solo mediante l'uso dell'apprendimento automatico. Mentre la ricerca del miglior talento è in aumento, molti rappresentanti delle risorse umane hanno iniziato a utilizzare valutazioni basate su algoritmi per rendere il compito più veloce e significativamente efficiente.

Prezzi dinamici e previsione delle tariffe: i prezzi degli hotel e dei voli cambiano in un batter d'occhio e possono anche variare notevolmente a seconda del fornitore di servizi. Queste modifiche non possono essere tracciate manualmente. Pertanto, i servizi di web scraping vengono sfruttati per monitorare le modifiche dei prezzi e questi dati vengono utilizzati per prevedere le tariffe future e per mettere a punto la strategia dei prezzi. Con i dati storici sui prezzi a tua disposizione, puoi creare un algoritmo di apprendimento automatico in grado di prevedere le variazioni future dei prezzi. I parametri di input potrebbero includere tendenze stagionali, offerte speciali, crescita della domanda e concorrenti attivi.

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Assistenti di viaggio intelligenti: poiché la comodità è il re nel mondo frenetico di oggi, i servizi intelligenti basati sull'intelligenza artificiale stanno guadagnando popolarità in molti settori. La prenotazione di viaggi è una di queste aree in cui l'automazione basata su algoritmi può essere di grande aiuto. I robot intelligenti possono essere addestrati per ascoltare il tuo piano di viaggio ed effettuare la prenotazione per te. Gli assistenti virtuali basati sull'intelligenza artificiale sono persino integrati nelle popolari app di messaggistica istantanea come Facebook Messenger, Telegram, Skype e Slack. Con questo, gli utenti possono fare una miriade di cose come trovare le offerte più economiche, effettuare prenotazioni di hotel e prenotare voli. Tali assistenti intelligenti possono anche fornire preziosi suggerimenti agli utenti su destinazioni popolari, ristoranti, attrazioni turistiche e altro ancora.

Dati di formazione per l'apprendimento automatico

Ora che il concetto di machine learning ti è più chiaro, è tempo di applicarlo nella tua azienda e trarne innumerevoli vantaggi. In tutte le applicazioni innovative dell'IA, una cosa che rimane comune sono i dati di allenamento. Avresti bisogno di una fornitura costante di dati per addestrare il tuo sistema di apprendimento automatico in quanto è il componente più vitale di un sistema di apprendimento automatico con tutti i mezzi.

I set di dati di formazione dovrebbero essere aggiornati, pertinenti e di buona qualità affinché il tuo sistema di apprendimento automatico risulti utile. Mentre sei alla ricerca di set di dati di formazione , puoi controllare DataStock che ti consente di scaricare set di dati completi, puliti e pronti per l'uso da un'ampia gamma di settori come e-commerce, reclutamento, viaggi, assistenza sanitaria e classificati.