Esempi e applicazioni di Machine Learning

Un sottocampo dell'intelligenza artificiale, l'apprendimento automatico (ML) utilizza algoritmi per rilevare modelli nei dati e risolvere problemi complessi. Numerosi settori e settori dipendono quotidianamente dall'apprendimento automatico per migliorare l'efficienza, l'accuratezza e il processo decisionale. Recentemente, le tecnologie ML sono state rafforzate da due sottocampi propri: deep learning (DL) e visione artificiale. Continua a leggere per esempi reali di come l'apprendimento automatico e questi sottocampi vengono utilizzati oggi nel mondo degli affari e dell'istruzione.

Il ruolo del deep learning e della visione artificiale

Nel 2023, il deep learning è stato abilitato visione computerizzata evolversi ulteriormente, fornendo alle macchine la capacità di eseguire test rapidi con diversi milioni di immagini di test. Ciò ha consentito alle più recenti applicazioni ML in tutti i settori di utilizzare varie applicazioni basate sulla visione come il rilevamento della distrazione del conducente, le tecniche di visione di oggetti e computer, la visione 3D e la segmentazione delle immagini. La combinazione di queste tecniche con algoritmi di apprendimento profondo e molteplici metodi di deep learning hanno consentito lo sviluppo di algoritmi in tempo reale per assistere nelle attività di guida. 

Inoltre, la tecnologia di riconoscimento delle immagini viene ora utilizzata per riconoscere diverse scene e oggetti del traffico, mentre l'estrazione delle caratteristiche viene impiegata per il tracciamento degli oggetti e il riconoscimento delle immagini. Combinando la visione artificiale con gli algoritmi ML, le applicazioni del settore possono sviluppare algoritmi in tempo reale che possono aiutare a identificare diverse scene di traffico e oggetti al loro interno.

Esempi di machine learning per settore

Ecco altri esempi di machine learning dai settori industriali:

Produzione: Il settore manifatturiero sta reinventando i propri ecosistemi operativi con applicazioni ML avanzate che hanno un impatto su tutto, dalle catene di approvvigionamento e dai controlli dell'inventario alla manutenzione predittiva. Questi sette applicazioni reali illustrare come le tecnologie ML stanno rivoluzionando il settore manifatturiero. 

Medico: In campo medico, le tecnologie ML sono state utilizzate per diagnosticare malattie neurologiche e muscoloscheletriche. Ad esempio, addestrato Algoritmi ML può rilevare un'ampia gamma di malattie identificando modelli nei dati dei pazienti. Inoltre, il machine learning può stimare la gravità delle malattie con grande precisione, consentendo un'assistenza efficiente al paziente. I chatbot e il riconoscimento delle immagini aiutano i medici con servizi tempestivi e salvavita.  

Gli algoritmi di visione artificiale vengono utilizzati per analizzare le immagini radiologiche come le immagini MRI. Questa tecnologia può rilevare tumori e altre anomalie nel corpo molto più velocemente di quanto possano fare i medici. Sta anche aiutando a migliorare i risultati dei pazienti attraverso la diagnosi precoce. 

Nel 2023, le piattaforme di deep learning abilitate all'intelligenza artificiale saranno ampiamente utilizzate nel settore sanitario. Queste piattaforme consentono il deep learning per analizzare l'anamnesi completa del paziente, le immagini radiologiche e gli esami del sangue. Forniscono ai medici informazioni utili sulla salute di un paziente. Gli algoritmi di deep learning possono anche utilizzare immagini e genomica per analizzare dati non strutturati come le cartelle cliniche. Ciò ridurrà il costo dei test e migliorerà l'accuratezza della diagnosi.

Finanza: Nel settore finanziario, è possibile utilizzare algoritmi ML su misura per il rilevamento delle frodi e altre forme di sicurezza. È possibile utilizzare anche l'apprendimento profondo per analizzare i dati tramite un processo chiamato "analisi multivariata continua". Questo processo utilizza un'analisi predittiva basata su input e risultati precedenti, consentendo alle aziende di prendere decisioni utilizzando dati più affidabili.

Sicurezza informatica: I professionisti della sicurezza informatica possono utilizzare le tecnologie ML per sviluppare modelli antivirus, bloccare possibili attacchi informatici e progettare filtri antispam per le e-mail. L'apprendimento automatico può anche essere utilizzato per rilevare potenziali frodi o minacce informatiche incrociando l'attività dei clienti con altri strumenti di sicurezza IT. 

Vendite e assistenza clienti: L'uso di algoritmi ML e dati online in tempo reale può aiutare le aziende a creare modelli ML che forniscano consigli personalizzati intelligenti. Amazon utilizza l'intelligenza artificiale, il cervello commerciale e reti neurali artificiali per creare il proprio motore di raccomandazione per i clienti. Anche altre società commerciali come Walmart utilizzano reti neurali per consigliare prodotti pertinenti in base alla cronologia degli ordini recenti e alla cronologia di navigazione dei clienti. 

Automazione industriale: I produttori di robot industriali stanno ora utilizzando sistemi intelligenti con apprendimento automatico per ridurre i costi e aumentare l'efficienza. Le aziende di automazione industriale utilizzano anche reti neurali artificiali e modelli di apprendimento per rinforzo profondo per creare soluzioni di automazione migliori. 

Analisi aziendale: Il machine learning sta rivoluzionando le aziende fornendo potenti soluzioni di analisi. Con la sua capacità di riconoscere modelli da grandi set di dati in modo rapido e accurato, il machine learning sta diventando uno strumento prezioso per le aziende di tutte le dimensioni. Il machine learning può aiutare le aziende a prendere decisioni migliori sulla base di informazioni basate sui dati che possono portare al successo a lungo termine.

Educazione: Esempi di apprendimento automatico dal mondo reale possono essere applicati alla conoscenza e all'apprendimento degli studenti. Consentire agli studenti di avere un approccio pratico all'interno di un posto di lavoro o di una stanza al di fuori del solito ambiente scolastico rafforza il loro valore pratico e la comprensione delle idee all'interno di un contesto professionale. Questi esempi riguardano l'apprendimento basato su progetti e modelli di insegnamento incentrati sul discente. I progetti impegnativi consentono agli studenti di pensare fuori dagli schemi e discutere idee su come applicare al meglio le conoscenze esistenti a nuovi problemi. 

Gli esempi di apprendimento automatico possono essere utilizzati per offrire agli studenti l'opportunità di interagire con i loro coetanei, offrendo loro un modo per esplorare e apprendere, oltre a rafforzare molte abilità necessarie per il successo. 

Ricerca: L'apprendimento automatico continuerà a svolgere un ruolo importante nei laboratori di ricerca del settore, con progettisti di algoritmi di intelligenza artificiale e team di ricerca alla ricerca delle migliori soluzioni da implementare. Explainable AI è un esempio di come l'apprendimento automatico viene utilizzato per comprendere e spiegare meglio i modelli di apprendimento automatico. I modelli DL vengono utilizzati per rilevare modelli in set di dati di grandi dimensioni.

I sistemi di intelligence come il Web semantico consentono agli utenti di interrogare informazioni online con elaborazione del linguaggio naturale interrogazioni (PNL). Questo è un ottimo modo per espandere la ricerca e riunire i ricercatori per collaborare a vari progetti. 

Esempi avanzati: Gli algoritmi genetici logici vengono utilizzati in varie applicazioni industriali come la previsione del comportamento dei clienti, il data mining, le soluzioni di analisi, l'internet predittivo, le reti, la logica fuzzy e altro ancora. Gli impianti di produzione di elettricità utilizzano anche l'apprendimento automatico per la manutenzione predittiva per ridurre i tempi di inattività dell'impianto. 

Caso di studio: apprendimento automatico in classe 

Gli esempi di machine learning dal mondo reale possono aiutare l'apprendimento basato sull'indagine, in quanto possono fornire agli studenti le ricerche e le risorse più recenti per sviluppare le loro capacità di risoluzione dei problemi e di pensiero critico. 

Apprendimento basato sull'indagine consente agli studenti di esplorare e connettere il mondo che li circonda e condurre esperimenti in classe che hanno implicazioni del mondo reale. Mentre conducono ricerche, gli studenti vanno avanti ponendo continuamente domande, il che promuove un'esperienza di apprendimento olistico. Far rispettare apprendimento basato sull'indagine all'interno della classe, gli studenti sono incoraggiati a esplorare il mondo in modo indipendente. 

Questo può essere fatto attraverso progetti, risoluzione di problemi ed esplorando argomenti complessi. Grazie alle tecnologie ML, gli esempi di machine learning possono aiutare gli studenti a ricordare meglio le informazioni mentre esplorano problemi o creano progetti in un ambiente pratico. In questo modo, gli studenti possono mettere in pratica le proprie abilità mentre si confrontano con materiale che è interessante e rilevante per loro.

Gli esempi di apprendimento automatico nel campo dell'apprendimento motivano e coinvolgono gli studenti. Gli studenti possono applicare le loro conoscenze e abilità in un ambiente più mirato, aumentando il loro impegno e le loro conoscenze disciplinari e fornendo un contesto per il loro apprendimento.

Questo tipo di approccio all'apprendimento aiuta anche gli studenti a farlo creare applicazioni ML reali nella classe. 

Alla School of Education della Northeastern University, gli educatori hanno utilizzato le risorse del programma per aiutare i loro studenti a impegnarsi in applicazioni di apprendimento automatico del mondo reale. I progetti sono stati incentrati sullo sviluppo di strumenti per la gestione delle stanze, l'analisi dei dati e la modellazione predittiva che possono essere utilizzati nelle aule o negli ambienti scolastici. 

Coinvolgendo gli studenti con esercizi di machine learning che hanno applicazioni nel mondo reale, gli insegnanti possono aiutare i loro studenti a sviluppare abilità e conoscenze oltre le semplici abilità di alfabetizzazione scientifica. Attraverso questi progetti, gli insegnanti stanno aiutando i loro studenti a diventare risolutori di problemi a tutto tondo e pensatori critici, ispirandoli anche con nuove idee per progetti di ricerca che potrebbero voler perseguire in modo indipendente o all'interno dell'ambiente scolastico.

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• Fonte: https://www.dataversity.net/machine-learning-examples-and-applications/