Machine learning supervisionato: Uno strumento fondamentale per i leader aziendali di oggi

Che cos’è il machine learning supervisionato e come funziona?

Il machine learning supervisionato è un tipo di algoritmo che apprende dai dati che gli vengono forniti per prevedere risultati ed eseguire varie attività.

Con algoritmi di apprendimento supervisionati, la macchina viene addestrata utilizzando dati etichettati, quindi ha già le risposte corrette. Gli algoritmi di machine learning supervisionato sono simili a una lezione in aula. Così come gli studenti apprendono varie informazioni da un insegnante,

allo stesso modo questi algoritmi vengono istruiti tramite dati per ottenere il risultato desiderato.

Con il passare del tempo, il modello di machine learning supervisionato apprende ciò che vuoi che esegua in base ai dati specifici che gli fornisci. Esistono due tipi di algoritmi di machine learning supervisionato:

Classificazione

Il machine learning supervisionato per la classificazione viene utilizzato quando l’output o il risultato possono essere classificati con due o più classi.

Ad esempio, è possibile insegnare al sistema a ordinare la posta indesiderata insegnandogli di cosa si tratta. Puoi anche insegnargli a inviare determinate email utilizzando delle attivazioni specifiche per comunicare alla macchina cosa inviare e quando inviarlo. In questi casi, se indichi cosa cercare, a un certo punto la macchina saprà farlo da sé.

Regressione

Gli algoritmi di apprendimento supervisionato per la regressione vengono utilizzati quando l’output o il risultato è un valore continuo o reale soggetto a modifica.

Si ricorre ad essi, ad esempio, per le proiezioni finanziarie, dato che se una variabile cambia, cambia anche una variabile dipendente, indicando una cifra completamente diversa.

Una finalità della regressione è per prevedere il prezzo di un prodotto in base all’inventario nel caso in cui venga interrotto, oppure per capire il mutuo immobiliare che puoi permetterti in base a variabili come reddito, debiti e caparra.

Il modello supervisionato è composto da quattro fasi:

1. Raccolta ed elaborazione dei dati
2. Formazione del modello
3. Valutazione del modello
4. Distribuzione del modello

Affinché gli algoritmi di machine learning supervisionato funzionino, devono avere un risultato o un output desiderato chiaro. Inoltre, devono essere istruiti su come utilizzare determinati dati di formazione.

Ad esempio, i client email filtrano automaticamente i messaggi spam in base a dati come le righe dell’oggetto, la reputazione del mittente e le azioni dell’utente per spostare certe email nella cartella dello spam. Una volta formato il sistema, è possibile valutarne le prestazioni prima di distribuirlo su larga scala.

Machine learning supervisionato, semi-supervisionato o non supervisionato

Ci sono tre tipi di machine learning da ricordare: machine learning supervisionato, semi-supervisionato e non supervisionato. Come abbiamo detto, il machine learning si basa su dati umani per addestrare un computer. L’apprendimento supervisionato etichetta e tagga completamente i dati con la risposta.

Purtroppo, non sempre è possibile farlo. L’apprendimento non supervisionato è un modello di apprendimento con un set di dati che viene fornito senza istruzioni. Questo dataset è una raccolta di esempi senza un output o un risultato desiderato. In pratica la macchina non riceve risposte corrette

e deve invece trovare un modo per strutturare i dati ed estrarre funzioni utili analizzandoli. Il modello di machine learning non supervisionato organizza i dati in diversi modi, tra cui:

• Clustering: il clustering consente alla macchina di trarre conclusioni in base ai dati forniti. Raccogliendo insieme gruppi di dati di apprendimento, può trarre alcune conclusioni.
• Rilevamento delle anomalie: il rilevamento delle anomalie può ordinare i dati e trovare istanze di anomalia nel modello.
• Associazione: l’associazione consente alla macchina di determinare quali nuovi dati devono essere raggruppati in base ai dati di formazione.

Ciò che rende diverso l’apprendimento supervisionato e non supervisionato è che l’apprendimento non supervisionato è meno accurato perché non è stato addestrato con le risposte giuste.

L’ultimo tipo di machine learning è l’apprendimento semi-supervisionato, che è un’interessante via di mezzo tra l’apprendimento supervisionato e quello non supervisionato. L’apprendimento semi-supervisionato richiede un set di dati di formazione con dati etichettati e non etichettati. Quindi, apprende ciò che può dai dati etichettati e trae conclusioni dai dati non etichettati.

Vantaggi dei modelli di apprendimento supervisionati

Il machine learning ti consente di ottenere di più perché una macchina può analizzare grandi serie di dati per te. Il machine learning supervisionato offre diversi vantaggi alle aziende, tra cui:

Processo decisionale migliore

Il machine learning supervisionato è accurato perché conosce già le risposte grazie ai suoi dati di apprendimento. Poiché si basa principalmente su regole, considera soltanto i dati che si adattano alle condizioni giuste.

Ad esempio, puoi usarlo con sicurezza per segmentare i clienti in base all’età perché gli hai già detto cosa fare e come farlo. Il machine learning supervisionato può essere utilizzato per fare previsioni finanziarie più accurate perché può esaminare dati illimitati che possono essere ordinati molto più velocemente rispetto a un essere umano, consentendo di prendere decisioni migliori in base a informazioni prive di errori.

Migliori informazioni sui clienti

Il machine learning supervisionato può migliorare le informazioni sui clienti per aiutarti a sapere di più sul loro comportamento. Il machine learning consente di analizzare le informazioni raccolte sui clienti, compresi i comportamenti e gli acquisti recenti, e di interpretarle.

Fa risparmiare tempo

Analizzare i dati richiede molto tempo e gli esseri umani commettono facilmente errori. Il machine learning supervisionato semplifica l’inserimento dei dati per mitigare i rischi associati a errori contabili. Può anche aiutarti a calcolare il customer lifetime value.

Ad esempio, puoi utilizzare i dati per conoscere i comportamenti dei clienti e prevedere la probabilità di conversione.

Sfide del machine learning

Purtroppo, il machine learning supervisionato non è perfetto. Ecco alcune delle problematiche principali:

Pregiudizi nei dati

Esistono molti tipi di bias in statistica che possono essere integrati nel machine learning e nell’AI. Poiché l’apprendimento supervisionato dipende da un set di dati per le risposte, è facile incorporare bias senza neanche rendersene conto.

Il bias del machine learning (detto anche “AI bias”) si verifica all’interno di modelli di apprendimento supervisionati a causa delle supposizioni che sono state fatte durante l’apprendimento.

Purtroppo, questo bias può causare squilibri nei dati e problemi nella loro valutazione per fornire previsioni accurate. Inoltre, gli esseri umani esaminano i risultati e possono creare i propri pregiudizi durante la lettura dei dati compilati dal machine learning.

Dati di scarsa qualità

I dati svolgono un ruolo significativo nel comportamento dei modelli di apprendimento supervisionati. Se fornisci dati di scarsa qualità, avranno un output di scarsa qualità.

Affinché le macchine apprendano, devono esserci dati sufficienti. Il machine learning è sofisticato, ma non quanto il cervello umano (non ancora, almeno). L’apprendimento richiede moltissimi dati, tra cui migliaia di esempi e risposte.

Non avere abbastanza dati significa ottenere risultati imprecisi perché il computer si basa su esempi e deve ricevere la risposta giusta ogni volta.

Costo

Il machine learning è costoso e può essere difficile trovare un ingegnere dei dati. Le macchine supervisionate si basano su milioni di esempi, che richiedono tempo e denaro.

Utilizzo del machine learning supervisionato per la tua azienda

Ora che hai compreso il machine learning supervisionato e come funziona, ti chiederai in che modo la tua azienda può utilizzarlo per migliorare i suoi processi interni ed esterni. Alcuni casi d’uso del machine learning per le aziende includono:

Rilevamento di sicurezza e frodi

Il machine learning può proteggere la tua azienda filtrando le email spam, rilevando gli attacchi di phishing, informando i reparti IT e rilevando le frodi in base al rilevamento delle anomalie.

Segmentazione dei clienti

Il machine learning supervisionato nel marketing può creare segmenti o gruppi di clienti in base a vari fattori come cronologia degli acquisti recenti, comportamento, età, sesso, posizione geografica e così via.

Con la segmentazione dei clienti, puoi rivolgerti a loro in base a comportamento, dati demografici, psicografia, geografia e altro ancora, per assicurarti che le tue offerte raggiungano le persone giuste al momento giusto.

Analisi del feedback dei clienti

I tuoi clienti ti forniscono feedback sul web. Potrebbero scrivere recensioni su Google, Yelp o su altri siti, assegnarti un certo numero di stelle o scrivere di te sul loro blog.

Purtroppo è difficile analizzare la grande quantità di dati di feedback dei clienti che la tua azienda ottiene, specialmente se sono sul web. Algoritmi di machine learning supervisionato possono invece aiutarti a monitorare i dati, categorizzando il feedback in base a regole impostate per aiutarti a tenere traccia del sentiment dei clienti.

Previsioni e consigli su vendite e assistenza clienti

Il tasso di abbandono è il numero di clienti che non completano azioni e cessano di diventare tali.

Potrebbero essere clienti coinvolti e fedeli che smettono di fare acquisti con la tua attività di e-commerce o nuovi clienti che non terminano il processo di pagamento entro un determinato periodo. Con il machine learning supervisionato, puoi suddividere i clienti in gruppi che hanno maggiori probabilità di abbandonare, separandoli dai clienti coinvolti e fedeli per analizzarli più da vicino e trovare nuovi modi per agire al fine di evitare la loro defezione.

Inoltre, il machine learning supervisionato ti consente di analizzare il comportamento dei tuoi clienti e gli acquisti recenti per fornire loro consigli sui prodotti che potrebbero acquistare con maggiori probabilità. Naturalmente, molte aziende offrono già consigli in qualche modo.

Ad esempio, il tuo servizio di streaming preferito potrebbe mostrarti i programmi che probabilmente apprezzerai in base a ciò che hai già guardato.

Analisi predittiva

L’analisi predittiva può aiutarti a prendere decisioni aziendali più informate prevedendo di tutto, dalla probabilità di potenziali clienti da convertire a specifici dati finanziari. Puoi anticipare i risultati in base a diverse variabili di output per prendere decisioni migliori.

Libera tutte le potenzialità del machine learning

Il machine learning è uno strumento pensato per aiutarti a migliorare l’efficienza nella tua organizzazione. Tuttavia, richiede ancora l’intervento umano.

Se usi un software di automazione o di machine learning, devi assicurarti di fornire dati sufficienti e di alta qualità che permettano un apprendimento ottimale in modo da ricavare risultati più accurati.

Mailchimp ti consente di sfruttare il machine learning attraverso l’automazione. Segmenta i tuoi clienti, impara dai dati e crea campagne di marketing più efficaci oggi stesso.