Il Machine Learning è una delle componenti più importanti dell'Intelligenza Artificiale (AI). Si concentra sullo sviluppo di algoritmi e modelli che consentono ai computer di imparare e migliorare continuamente le loro prestazioni in modo autonomo, senza essere esplicitamente programmati. Ciò consente di creare soluzioni che possono automatizzare una vasta gamma di compiti e attività complesse, migliorare l'efficienza, la precisione e la produttività in aree differenti. I Machine Learning systems utilizzano tecniche avanzate di analisi dei dati per identificare schemi, tendenze e correlazioni e utilizzarli per fare previsioni o prendere decisioni in tempo reale.

Lutech, grazie alle sue competenze in AI, Machine Learning solutions e RPA (Robotic Process Automation), costruisce modelli predittivi, robotizza processi e attività ripetitive per ottimizzare i processi aziendali, ottenere vantaggi competitivi e perseguire lo sviluppo del business, migliorando l'esperienza del cliente.

I team Big Data & AI di Lutech vantano certificazioni sugli strumenti e le tecnologie più avanzate e partnership di rilievo:

• Cisco Academy, Prince2, SCRUM
• LoopAI Certified Professional, Coursera Machine Learning
• Google Professional Cloud Data Engineer, Google Cloud Architect
• AWS architect, Azure MCSE
• Cloudera
• Talend
• Qlikview
• Confluent
• Streamsets

Il Machine Learning possiede la capacità di analizzare e interpretare grandi quantità di dati in modo efficiente e preciso, fornendo informazioni utili per prendere decisioni informate e migliorare le prestazioni di un'azienda. Ecco i suoi principali vantaggi:

• Estendere il ciclo di vita delle tecnologie esistenti: grazie alla capacità di accedere ai dati da più fonti disparate, come sistemi legacy, ERP ed esterni, il Machine Learning non richiede la riprogettazione di vecchi processi o la creazione di piattaforme fondamentali per le operazioni.
• Ottimizzare la velocità dei processi e la produttività, in quanto consente di adattare i processi in base all'evoluzione dei requisiti o all'emergere di nuovi requisiti.
• Ridurre i costi dei servizi forniti, con l'ottimizzazione degli FTE, con risorse che possono concentrarsi su attività più strategiche e di valore.
• Migliorare la qualità dei dati, riducendo i rischi di conformità legati all'errore umano, limitando le modifiche manuali ai dati e aumentando così l'accuratezza e l'affidabilità, per una migliore customer experience.
• Aumentare la flessibilità configurando dinamicamente i robot in base ai carichi di lavoro, con un'estensione dei servizi operativi 24 ore su 24, 7 giorni su 7.

La nostra consulenza end-to-end è finalizzata all'armonizzazione dei processi e all'ottimizzazione dei risultati, con la progettazione e lo sviluppo di applicazioni integrate in:

• NLP (Natural Language Processing): soluzioni che elaborano automaticamente il linguaggio naturale come chat advisor e bot, elaborazione e analisi vocale, sentiment analysis, arricchimento dei metadati.
• Analisi di video e immagini: soluzioni che sfruttano tecnologie come il rilevamento di oggetti, il riconoscimento di volti, la classificazione diagnostica di immagini e contenuti.
• Classificazione: categorizzazione di informazioni e dati come soluzioni per la gestione dei documenti e la misurazione della qualità nei processi produttivi.
• Soluzioni per la rilevazione delle anomalie: estrazione di dati per rilevare rapidamente anomalie, errori e comportamenti specifici, trovare correlazioni tra eventi e prevedere anomalie nei sistemi IT, nella manutenzione predittiva, nelle frodi, ecc.
• Clustering & recommendation: servizi di segmentazione dei cluster di clienti, suggerimenti di prodotti, ecc.
• Automazione dei processi robotizzati (RPA) e test: automazione del back-office digitale e dei processi di attivazione dei flussi di lavoro come strumento per il popolamento automatico dei moduli.

Il processo di sviluppo di una soluzione di Machine Learning si sviluppa in diverse fasi:

• Data collecting: Il primo passo è la raccolta dei dati. Per sviluppare un Machine Learning system, è necessario raccogliere un insieme di dati che siano rappresentativi del problema che si vuole risolvere.
• Preparazione dei dati: Una volta raccolti i dati, è necessario prepararli per l'analisi. Ciò può includere la pulizia dei dati, la riduzione delle dimensioni, la normalizzazione e l'etichettatura.
• Scelta dell'algoritmo: ci sono diversi tipi di algoritmi di Machine Learning, tra cui algoritmi di apprendimento supervisionato, non supervisionato e di apprendimento per rinforzo.
• Addestramento del modello: Una volta scelto l'algoritmo, è necessario addestrare il modello utilizzando i dati preparati. Questa fase può richiedere molte iterazioni, poiché il modello viene migliorato attraverso la prova e l'errore.
• Valutazione del modello: Dopo l'addestramento del modello, è necessario valutarlo per verificare che funzioni correttamente. Ciò può includere la valutazione delle metriche di prestazione, come l'accuratezza e la precisione.
• Ottimizzazione del modello: Se il modello non funziona correttamente, è necessario ottimizzarlo. Ciò può includere la regolazione dei parametri dell'algoritmo o l'aggiunta di più dati.
• Implementazione del modello: Dopo aver addestrato e valutato il modello, esso viene implementato nel sistema di produzione.
• Monitoraggio e manutenzione: Una volta implementato il modello, è importante monitorare e mantenere il sistema aggiornato con nuovi dati e algoritmi.

Nei sistemi di machine learning esistono tre sottocategorie di apprendimento automatico:

I modelli di machine learning supervisionati

Essi sono addestrati con serie di dati etichettati, che consentono ai modelli di imparare e diventare più precisi nel tempo. L'apprendimento automatico supervisionato è il tipo più comunemente utilizzato oggi.

Apprendimento automatico non supervisionato

Nell'apprendimento automatico non supervisionato, un programma cerca modelli nei dati non etichettati. L'unsupervised Machine Learning può trovare schemi o tendenze che non vengono esplicitamente cercati. Ad esempio, un programma di apprendimento automatico non supervisionato potrebbe esaminare i dati delle vendite online e identificare i diversi tipi di clienti che effettuano acquisti.

Reinforcement machine learning

Il reinforcement machine learning addestra le macchine, attraverso prove ed errori, a intraprendere l'azione migliore stabilendo un sistema di ricompense.

Hai bisogno di maggiori dettagli in merito a una soluzione personalizzata di Machine Learning e AI? Contatta il team Lutech.