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I trend del Machine Learning per il 2018

I trend del Machine Learning per il 2018

Da sempre il mantra dell’evoluzione tecnologica è affiancare, in maniera crescente, le macchine al lavoro dell’uomo. Negli ultimi anni il supporto di sistemi automatizzati, hardware e software, ha assunto un ruolo determinante in certi ambiti. Pensiamo all’industria manifatturiera, alla ricerca scientifica, alla medicina e, in generale, ovunque ci sia bisogno di accelerare la presa di decisioni, in tempi brevi e con risultati ottimi. Il Machine Learning, in tal senso, sta dando una spinta essenziale all’introduzione in azienda di soluzioni avanzate, capaci di adattarsi ad ambienti e contesti differenti per aumentare la produttività, non solo a livello quantitativo, ma qualitativo. Tuttavia l’apprendimento automatico crea una serie di presupposti che, proprio grazie alle innovazioni tecnologiche, cambiano nel tempo, realizzando tendenze e applicativi in divenire. Diamo un occhio ai nuovi trend in risalto nel 2018, che vedono nel machine learning un beneficio concreto per il business. 

Il cloud, aumentato 

Cloud _ Trend Machine LearningSappiamo quanto il cloud abbia spinto una decentralizzazione del dato informativo, trasferendolo dai classici endpoint ai dispositivi di uso professionale e privato. Lo sviluppo della nuvola procede di pari passo con quello degli algoritmi artificiali che, molto più di ieri, necessitano di infrastrutture snelle ma stabili, sulle quali appoggiarsi. Per questo, nel corso del 2018, dobbiamo aspettarci una vera esplosione dell’offerta Augmented cloud-based, cioè di piattaforme verticali specializzate nello storing intelligente e nell’analisi contestuale degli elementi raccolti. È impensabile fondare su server locali il complesso computing del Machine Learning, che per crescere ha bisogno di aprirsi al mondo e imparare qualcosa di nuovo giorno dopo giorno. 

I simulation environments 

Simulation Environment _ Trend Machine LearningUno dei vantaggi del Machine Learning è il risparmio di tempo, soprattutto quando si cercano risposte complete con un minimo (se non nullo) rate di errore. Un simile traguardo è reso possibile dai cosiddetti 'ambienti di simulazione'. Quando si tratta di integrare, nel mondo reale, un software di gestione basato totalmente su un codice informatico, bisogna testarne l’affidabilità ma anche la capacità di adeguarsi a situazioni e momenti di crisi. Sempre più il quoziente dei modelli digitali presuppone un training che non viva solo di bit ma sia calato in condizioni verosimili, con fasi di sperimentazione che aiutino a comprendere il valore di una soluzione e affinino l’algoritmo stesso. Le aree di simulazione sono una realtà in ascesa presso i clienti che hanno un reparto IT idoneo al know-how del Machine Learning oppure nei laboratori di partner e fornitori, che possono simulare il comportamento dei programmi in vari contesti. 

Le reti neurali collaborative 

Reti neurali collaborative _ Trend Machine LearningL'apprendimento automatico implica lo studio e l'analisi di enormi quantità di dati. In assenza di questi, i modelli di riferimento non sarebbero adatti a svolgere attività complesse, come quelle a cui diamo seguito quotidianamente. Con la nascita delle reti neurali collaborative, sta venendo meno la necessità di creare vasti dataset, visto che il trasferimento delle informazioni tra i nodi consente di realizzare network distribuiti più efficienti e azionabili anche su hardware non di ultima generazione, con un certo abbattimento dei costi per l’IT. 

Le chatbot che apprendono 

933467-200Dal pentolone dei trend 2018 non potevano mancare le chabot. Le conversazioni in linguaggio naturale guidano oramai le strategie di marketing delle aziende di qualsiasi dimensione. Complice la riduzione dei costi per la costruzione di bot ad-hoc per singole esigenze, l’anno in corso vede già un incremento nell’adozione di assistenti intelligenti, disponibili 24/7. L’approccio del Machine Learning al complicato panorama dei bot non è lineare, perché segue due diverse forme di dialogo: il goal-oriented e la general conversation, campi entrambi di sicuro interesse per lo sviluppo di una forma di comunicazione più umana, anche se basata su una stringa di codice.

 

 

 

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