Come proprietario di un'azienda, quante volte hai preso una decisione senza essere sicuro del risultato? Che si tratti di adattarsi ad un cambiamento nel mercato del settore o a nuove tendenze dei clienti, probabilmente hai sperimentato un po' prima di trovare le scelte giuste per la tua azienda. Fortunatamente, con il nuovo ruolo del machine learning (ML) nell'analisi predittiva, ora puoi prendere decisioni più informate.

Come Il Machine Learning Modifica l'Analisi Predittiva Tradizionale?

Il machine learning utilizza l'intelligenza artificiale per analizzare i dati immagazzinati, individuando schemi che forniscono informazioni utili per scenari presenti o futuri. Questo può avvenire su larga scala, come quando si osservano le tendenze di mercato, o su scala più ridotta, come identificare le abitudini di navigazione di un singolo cliente per suggerire prodotti simili. Ma in cosa si differenzia dall'analisi dei dati tradizionale?

L'analisi dei dati tradizionale si basa sull'inserimento manuale di dati da parte degli esseri umani e sulla creazione di nuove regole per come e perché analizzarli. Tuttavia, l'intelligenza artificiale non ha bisogno di una curva di apprendimento; si adatta automaticamente ad ogni nuovo inserimento di dati. Gestisce anche meglio le relazioni complesse, individuando schemi intricati ed evitando errori umani mentre prevede i risultati futuri.

Quali Sono le Principali Tecniche di Machine Learning?

Alcuni approcci che i proprietari di aziende adottano durante il processo di addestramento del modello includono:

  • Apprendimento Supervisionato: è ideale se vuoi che il tuo sistema impari a classificare e riconoscere schemi, come nelle previsioni di vendita e valutazioni del rischio. Utilizza dati etichettati e apprende le relazioni input/output per fornire un risultato noto.
  • Apprendimento Non Supervisionato: usa dati non etichettati per scoprire schemi nascosti e apprendere in modo più profondo, arrivando a conclusioni che gli esseri umani non possono vedere. Ad esempio, aiuta con l'intento di ricerca, l'associazione di parole, la generazione di dati sintetici e altro ancora.
  • Apprendimento per Rinforzo: i modelli predittivi utilizzano il metodo del tentativo ed errore in scenari simulati cercando la massima ricompensa. Funziona bene durante la creazione di politiche o quando si stimano parametri per la valutazione del valore basata su modelli.

I Vantaggi di Questa Business Intelligence

Ecco solo alcuni dei benefici del machine learning nell'analisi predittiva:

  • Pre-elaborazione dei Dati: Il ML non solo evita errori umani, ma identifica anche dati irrilevanti o errati già presenti nel dataset. Il ML sostituisce o modifica i dati per garantire la massima precisione come parte della pre-elaborazione.
  • Analisi in Tempo Reale: I modelli di machine learning offrono analisi in tempo reale, analizzando istantaneamente i dati man mano che arrivano per un rapido adattamento e per prendere decisioni immediate.
  • Convenienza Economica: I modelli di machine learning non sono economici all'inizio, ma ti fanno risparmiare a lungo termine. Non solo non devi assumere un team per gestire le attività statistiche e di gestione dei dati del ML, ma l'intelligenza artificiale riduce anche gli sprechi eliminando gli errori.

Il ruolo del machine learning nell'analisi predittiva è significativo grazie ai suoi numerosi vantaggi. Quindi, rimani un passo avanti rispetto alla concorrenza e aumenta le vendite implementandolo nella tua azienda oggi stesso!

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