martedì, Maggio 24, 2022
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6 importanti innovazioni di machine learning che devi conoscere

La tecnologia sta avanzando rapidamente e quelli che erano i tropi della fantascienza stanno ora diventando parte della vita quotidiana.

Uno degli sviluppi tecnologici più interessanti in questo momento è l’apprendimento automatico. Mentre la ricerca sull’intelligenza artificiale continua, il concetto di apprendimento automatico è già penetrato in tutti gli aspetti della società, dalle imprese e dal governo alle vite personali.

Chissà quanto il machine learning influenzerà ulteriormente le nostre vite? Per ora, queste innovazioni stanno aprendo nuove porte alla tecnologia di intelligenza artificiale intelligente:

1. Protezione delle organizzazioni dagli hacker

I criminali informatici sono costati miliardi di dollari in danni alle organizzazioni di tutto il mondo. Poiché il settore dell’e-commerce continua a crescere, gli hacker stanno trovando modi più sofisticati per rubare e sabotare dati preziosi.

Le organizzazioni dovranno stare due passi avanti ai criminali informatici. L’applicazione dell’apprendimento automatico alla sicurezza informatica può aiutare a rafforzare le difese IT e ad analizzare i rischi.

Analizzando le precedenti violazioni dei dati ed eseguendo audit di sicurezza, il software basato sull’intelligenza artificiale può trasformare le informazioni grezze in informazioni fruibili per prevenire una violazione futura.

Inoltre, le piattaforme che funzionano su machine learning stanno diventando sempre più in grado di rilevare comportamenti sospetti e bloccare l’accesso non autorizzato. Gli hacker sanno come andare sotto il radar imitando i comportamenti dell’IA. Con l’apprendimento automatico, le organizzazioni possono ricevere notifiche di comportamenti non autentici e rispondere in tempo reale.

2. Auto senza conducente per il mercato automobilistico

Le auto a guida autonoma erano materia di finzione. Oggi stanno diventando più accessibili al mercato automobilistico. Tra problemi di sicurezza e affidabilità, il mercato delle auto a guida autonoma dovrebbe crescere fino a 37,22 miliardi di dollari entro il 2023, quando i governi statali approvano leggi che regolano l’uso crescente delle auto a guida autonoma.

La tecnologia di guida autonoma è in costante perfezionamento poiché produttori come Tesla e Honda stanno sviluppando prodotti più sicuri e reattivi per questo fiorente settore.

Utilizzando sensori e telecamere, le auto a guida autonoma possono raccogliere dati ambientali per navigare nel traffico, rilevare potenziali minacce e massimizzare l’efficienza del carburante.

Insieme ai dispositivi IoT, l’apprendimento automatico può rendere le strade molto più sicure per pedoni e conducenti. Considerando come l’errore umano (insieme alla guida distratta e in stato di ebbrezza) sia la principale causa di incidenti stradali, ci si aspetta che le auto a guida autonoma riducano al minimo le vittime e i danni alla proprietà.

3. Comprendere i sentimenti dei clienti

Quando si tratta di comprendere le preferenze dei clienti, è molto importante esaminare i dati rilevanti sui loro comportamenti, preferenze e altre variabili.

I big data sono stati un punto di svolta per i marketer di diversi settori. Poiché le transazioni di e-commerce continuano ad aumentare, le aziende dovranno raddoppiare la fidelizzazione dei clienti attraverso esperienze personalizzate.

Un’importante innovazione è l’analisi del sentimento. Questa tendenza emergente implica la raccolta di dati approfonditi sulle opinioni del pubblico su determinati prodotti, servizi o marchi. Le aziende hanno lottato con la ricerca del pubblico per così tanto tempo.

Ora che l’apprendimento automatico è entrato in scena, le aziende possono determinare il tipo di contenuto, gli stimoli emotivi e le motivazioni che guidano gli acquisti dei clienti.

Detto questo, l’analisi del sentiment ti consente di scoprire informazioni dettagliate sui clienti che spesso non vengono rilevate. Scopri di più su questo qui e scopri come sfruttare l’analisi del sentiment nella tua organizzazione.

4. Rilevamento di condizioni mediche e ricerca di nuovi farmaci

Il settore sanitario ha tratto grandi benefici dalle nuove tecnologie dall’inizio della pandemia lo scorso anno. Insieme alla telemedicina, le istituzioni mediche stanno adottando anche l’apprendimento automatico per diagnosticare e curare malattie potenzialmente letali.

Utilizzando l’analisi predittiva, i medici possono raccogliere informazioni accurate sul benessere generale di un paziente, identificare i fattori di rischio e sviluppare piani di trattamento preventivo prima che una malattia inizi a manifestarsi.

Con l’apprendimento automatico, i medici possono rilevare i segni di un’emergenza prima che peggiori. Ciò consentirà ai medici di sviluppare i trattamenti giusti e migliorare i risultati dei pazienti. Al momento, i pazienti possono indossare dispositivi biomedici che analizzano i segni vitali e notificano a medici e assistenti eventuali sintomi gravi man mano che si sviluppano.

L’apprendimento automatico ha anche un ruolo importante da svolgere nella ricerca farmaceutica. Il software di intelligenza artificiale può eseguire modelli che testano diverse configurazioni di farmaci e determinano le soluzioni più ottimali per le malattie emergenti.

Ciò ha avuto un’applicazione diffusa all’inizio della pandemia di COVID-19, quando i supercomputer come il giapponese Fugaku Supercomputer sono stati utilizzati per la ricerca e lo sviluppo di farmaci ad alta velocità.

5. Utilizzo dell’apprendimento automatico per migliorare i risultati in classe

Il miglioramento dei risultati degli studenti e lo sviluppo di politiche educative più efficienti sono le principali preoccupazioni dei sistemi scolastici di tutto il mondo. Gran parte di ciò deriva dalla mancanza di strumenti per analizzare il modo in cui gli studenti si impegnano in classe.

L’apprendimento automatico può risolvere la maggior parte dei problemi che i responsabili delle politiche educative devono affrontare. Quando si tratta di rilevare i problemi relativi al coinvolgimento in classe, gli educatori possono utilizzare piattaforme di apprendimento automatico per identificare i fattori ambientali e sociali che influiscono sulla fidelizzazione.

Questo può aiutare gli insegnanti a fornire contenuti personalizzati che offrono agli studenti in difficoltà abbastanza spazio per stare al passo con i loro coetanei di maggior successo.

Attraverso l’apprendimento automatico, le istituzioni educative possono identificare i problemi nel campus che contribuiscono all’efficienza educativa. Utilizzando il software giusto, le scuole possono redigere programmi di sviluppo del campus che possono portare a un ambiente di apprendimento e a una cultura più favorevoli in cui gli studenti possono prosperare.

Un’altra entusiasmante innovazione è l’uso dell’apprendimento automatico per analizzare le prospettive di carriera. Tenendo conto dei punti di forza chiave in determinate aree tematiche, l’apprendimento automatico può aiutare gli studenti a ottenere un quadro più accurato del percorso professionale in cui è più probabile che abbiano successo.

6. Ottimizzazione delle linee di produzione nei settori chiave

L’industria pesante fa sempre più affidamento sull’apprendimento automatico per migliorare le linee di produzione, massimizzare le risorse e ridurre gli sprechi.

Utilizzando i dati passati di prodotti difettosi, ad esempio, i produttori possono migliorare i loro meccanismi di controllo della qualità. Il software AI può aumentare la precisione del rilevamento, aiutando così i team di ispezione a risparmiare tempo.

L’apprendimento automatico può anche aiutare con la progettazione di linee di montaggio che consentono una maggiore efficienza. I produttori possono utilizzare i modelli generati dall’intelligenza artificiale per trovare la configurazione perfetta che ottimizzi i risultati e riduca al minimo i rifiuti residui.

Anche lo sviluppo del prodotto può trarre grandi vantaggi dall’apprendimento automatico. I produttori possono semplicemente raccogliere dati da precedenti progetti di prodotti e metterli in relazione con le attuali opinioni dei clienti. Di conseguenza, l’apprendimento automatico fornisce un’idea precisa di quanto è probabile che un concetto di prodotto prenderà piede una volta lanciato.

L’apprendimento automatico ha il potenziale per cambiare il modo in cui viviamo, impariamo e facciamo affari. Mantiene molte promesse mentre l’IA chiude il cerchio.

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