Il machine learning o apprendimento automatico, abbreviato anche con ML, è una variante dell’intelligenza artificiale, in cui si possono utilizzare metodi statistici per migliorare la performance di un algoritmo nell’identificare un andamento nei dati.
Il Machine Learning è dunque un’alternativa alla programmazione tradizionale: invece di dare comandi o istruzioni esplicite e sequenziali, la macchina è predisposta per poter analizzare i dati, apprendere e agire in maniera autonoma.
Questo apprendimento automatico è strettamente correlato al riconoscimento di pattern specifici e alla costruzione di algoritmi, grazie a un modello basato su dei campioni: ciò consente di fare delle predizioni sul funzionamento e sulle eventuali azioni correttive, ed è conosciuta come analisi predittiva.
Il Machine Learning nelle aziende
Intelligenza Artificiale (AI) e Machine Learning sono argomenti che negli ultimi anni, e ancor più di recente, sono stati sotto i riflettori e molti si chiedono come poterli applicare all’interno di processi aziendali, senza dimenticarne i limiti.
Una delle sfide più comuni alla quasi totalità delle organizzazioni riguarda da sempre il miglioramento del processo decisionale attraverso l’analisi dei dati, per tracciare eventi futuri e per prevedere scenari e conseguenze.
I sistemi di analisi tradizionali utilizzano modelli descrittivi e il know how degli esperti per stabilire correlazioni tra variabili e per formulare una predizione. Ma cosa succede quando i dati cambiano in modo dinamico?
Il Machine Learning entra in gioco proprio quando progettare e programmare algoritmi espliciti, attraverso un numero finito di istruzioni e regole non ambigue diventa un’impresa impossibile: è vero, necessita di grandi moli di dati per imparare, ma seleziona automaticamente le variabili e le loro interazioni partendo dall’obiettivo che si intende raggiungere, cercando di apprendere quali sono i fattori più importanti che consentiranno il raggiungimento di quell’obiettivo.
Il Machine Learning, in quest’ottica, diventa dunque l’elemento chiave nell’analisi dei dati stessi, perché impara dai dati e sceglie con il fine ultimo di raggiungere lo scopo. Attività che sarebbero impossibili da programmare in modo tradizionale, con comandi o istruzioni sequenziali.
L’analisi predittiva quadri elettrici
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