Facendo clic su "Accetta tutti i cookie", l'utente accetta la memorizzazione dei cookie sul proprio dispositivo per migliorare la navigazione del sito, analizzarne l'utilizzo e contribuire alle nostre iniziative di marketing. Per saperne di più
Impostazioni dei cookie
Facendo clic su "Accetta tutti i cookie", l'utente accetta la memorizzazione dei cookie sul proprio dispositivo per migliorare la navigazione del sito, analizzarne l'utilizzo e contribuire alle nostre iniziative di marketing. Per saperne di più
Scoprite come l'apprendimento automatico e l'estrazione dei dati aiutino la visione computerizzata, favorendo i progressi nell'assistenza sanitaria, nell'e-commerce, nelle auto a guida autonoma e nel processo decisionale in tempo reale.
L'intelligenza artificiale (AI) è una tecnologia potente, in grado di analizzare diversi tipi di dati e di imparare da essi nel tempo. Ad esempio, la computer vision, una branca dell'IA, si concentra sulla comprensione dei dati visivi. Un'altra area importante è l'apprendimento automatico (ML) che, insieme al data mining, svolge un ruolo importante nel miglioramento dei modelli di computer vision. Il data mining consiste nel trovare modelli utili in grandi insiemi di dati, mentre l'apprendimento automatico utilizza questi modelli per addestrare i modelli di intelligenza artificiale a gestire compiti senza bisogno di istruzioni dettagliate.
Queste tecnologie stanno diventando sempre più comuni in settori come quello delle auto a guida autonoma, della finanza e dell'industria manifatturiera, perché sono cresciute molto negli ultimi anni. In questo articolo spiegheremo che cosa sono il data mining e l'apprendimento automatico, come vengono utilizzati nella computer vision e come lavorano insieme per guidare il progresso in settori come la sanità. Iniziamo!
Che cos'è l'apprendimento automatico?
L'apprendimento automatico consente alle macchine di apprendere in modo simile a quello umano, utilizzando dati e algoritmi per identificare modelli e prendere decisioni con una guida umana minima. Quando questi sistemi sono esposti ai dati nel corso del tempo, fanno gradualmente previsioni più accurate.
Il processo funziona utilizzando algoritmi per fare previsioni o classificazioni sulla base dei dati in ingresso. L'algoritmo identifica innanzitutto i modelli e fa un'ipotesi o un'inferenza iniziale. Per valutare l'accuratezza, una funzione di errore confronta l'output del modello con esempi noti e il sistema regola i parametri per ridurre al minimo gli errori. Questo ciclo di valutazione e regolazione continua automaticamente finché il modello non raggiunge il livello di prestazioni desiderato.
Esistono generalmente quattro tipi di apprendimento automatico: supervisionato, non supervisionato, semi-supervisionato e apprendimento per rinforzo. Diamo un'occhiata a ciascuno di essi:
Apprendimento supervisionato: Gli algoritmi imparano da dati etichettati per prevedere le uscite per nuovi input. I sistemi di filtraggio dello spam nei servizi di posta elettronica utilizzano l'apprendimento supervisionato.
Apprendimento non supervisionato: A differenza dell'apprendimento supervisionato, questo metodo lavora con dati non etichettati. L'algoritmo identifica modelli o raggruppa i dati in base alle somiglianze, senza alcuna guida. Viene spesso utilizzato per compiti come il rilevamento di anomalie.
Apprendimento semi-supervisionato: Questo approccio combina una piccola quantità di dati etichettati con un insieme più ampio di dati non etichettati. L'algoritmo impara da entrambi per migliorare l'accuratezza, rendendolo utile quando i dati etichettati sono scarsi o costosi.
Apprendimento con rinforzo: In questo caso, l'algoritmo impara interagendo con l'ambiente e ricevendo premi o penalità in base alle sue azioni. L'algoritmo migliora continuamente puntando a massimizzare le ricompense ed è comunemente utilizzato in settori come la robotica, i giochi e le auto a guida autonoma.
Figura 1. Tipi di apprendimento automatico.
Che cos'è il data mining?
Il data mining è il processo di esplorazione e analisi di grandi insiemi di dati per trovare modelli nascosti, tendenze e intuizioni preziose che non sono immediatamente evidenti. Si tratta di trasformare i dati grezzi in informazioni utili utilizzando una combinazione di tecniche statistiche, apprendimento automatico e strumenti di gestione dei database per identificare connessioni e schemi all'interno dei dati.
Il processo inizia con la raccolta di dati da fonti diverse, come database o fogli di calcolo, e la loro organizzazione in un formato strutturato. Successivamente, i dati vengono puliti per eliminare eventuali errori, incongruenze o dettagli mancanti, per assicurarne l'accuratezza. Una volta che i dati sono pronti, vengono utilizzati algoritmi avanzati e metodi statistici per analizzarli.
Ecco alcune delle tecniche più comuni utilizzate per analizzare i dati:
Classificazione: Raggruppamento dei dati in categorie predefinite in base a modelli identificati.
Raggruppamento: Raggruppamento di punti di dati simili per identificare raggruppamenti naturali all'interno dei dati.
Associazione: Identificazione di relazioni tra variabili, come ad esempio la ricerca di modelli di articoli acquistati frequentemente insieme.
Queste tecniche aiutano a estrarre dai dati modelli e intuizioni significative. I risultati vengono poi interpretati e presentati in modo da renderli comprensibili e fruibili, trasformando i dati grezzi in preziose intuizioni che possono aiutare a prendere decisioni informate.
Comprensione delle applicazioni di apprendimento automatico e data mining
Esistono numerose applicazioni in diversi settori in cui l'apprendimento automatico e l'estrazione dei dati possono fare un'enorme differenza. Per comprendere l'impatto di queste tecnologie, utilizzeremo come esempio il settore della vendita al dettaglio.
L'apprendimento automatico può essere particolarmente utile per i rivenditori che si affidano alle vendite online. Grandi aziende come eBay e Amazon utilizzano strumenti integrati di apprendimento automatico per l'intero ciclo di vendita. Uno dei modi principali in cui le aziende di vendita al dettaglio lo utilizzano è la corrispondenza dei prodotti. Si tratta di identificare e collegare articoli identici in cataloghi diversi, il che è utile per confrontare i prezzi, creare pagine di prodotto consolidate e individuare le lacune dei prodotti. Mentre la corrispondenza manuale funziona per i cataloghi di piccole dimensioni, il ML consente di gestire in modo efficiente cataloghi molto più ampi. Inoltre, facilita diversi tipi di corrispondenza dei prodotti, come le corrispondenze esatte, le corrispondenze vicine, le corrispondenze di immagini, le corrispondenze di attributi, le corrispondenze di categorie e le corrispondenze tra domini.
Un'interessante applicazione del data mining nella vendita al dettaglio è la comprensione del comportamento dei clienti, in particolare attraverso la loro segmentazione. I clienti possono essere raggruppati in base a caratteristiche comuni, come la demografia, i modelli di acquisto, la storia degli acquisti precedenti, ecc. I rivenditori possono utilizzare questi raggruppamenti per creare nuove strategie di marketing per raggiungere gli acquirenti attuali e futuri.
Parlando di comportamento dei clienti, un altro importante caso d'uso del data mining nel retail è l'analisi del churn, noto anche come abbandono o perdita di clienti. I rivenditori possono capire quali tipi di clienti abbandonano, perché lo fanno e come migliorare la fidelizzazione. Sebbene un certo livello di abbandono sia inevitabile, l'identificazione di modelli attraverso il data mining consente ai rivenditori di adottare misure proattive, come l'offerta di offerte speciali o coupon, per ridurre la perdita di clienti.
Esplorare le applicazioni che utilizzano il ML, il data mining e la computer vision.
Per comprendere la sinergia tra ML, data mining e computer vision, vediamo un esempio di applicazione nel settore sanitario.
L'apprendimento automatico, il data mining e la computer vision stanno determinando importanti progressi nel settore sanitario. Istituzioni mediche come la Johns Hopkins Medicine negli Stati Uniti utilizzano queste tecnologie per analizzare le immagini mediche e rilevare precocemente malattie e anomalie come i tumori. Modelli di visione computerizzata come Ultralytics YOLOv8 possono essere utilizzati per analizzare le immagini e identificare eventuali anomalie, mentre l'apprendimento automatico può trovare modelli nelle cartelle cliniche dei pazienti che potrebbero indicare potenziali problemi di salute. Il data mining può quindi intervenire per cercare tra vaste quantità di dati correlati e aiutare a trovare trattamenti efficaci o possibili cure. Combinando queste tecnologie, gli operatori sanitari possono diagnosticare le condizioni con maggiore precisione e sviluppare piani di trattamento migliori, migliorando in ultima analisi i risultati dei pazienti.
Figura 5. Utilizzo di YOLOv8 per rilevare i tumori.
Sfide e direzioni future
Anche se le applicazioni che utilizzano la computer vision, il data mining e l'apprendimento automatico offrono diversi vantaggi, ci sono alcune limitazioni da considerare. Queste innovazioni hanno spesso bisogno di grandi quantità di dati per funzionare bene e la privacy dei dati può essere un problema. Ad esempio, i sistemi di computer vision nei negozi al dettaglio possono raccogliere ed elaborare i dati dei consumatori, che devono essere informati del fatto che i loro dati vengono raccolti.
Oltre ai problemi di privacy dei dati, la complessità dei modelli di computer vision è un altro problema. Può essere difficile capire come questi modelli arrivino a un determinato risultato quando si cerca di prendere decisioni informate. Nonostante queste sfide, sono sempre più numerose le misure messe in atto per rendere le soluzioni di IA più responsabili e senza soluzione di continuità. Ad esempio, tecniche come l'apprendimento federato stanno diventando sempre più popolari perché consentono lo sviluppo dell'IA garantendo al contempo la protezione della privacy.
L'apprendimento federato è un metodo che aiuta i modelli ad apprendere dai dati mantenendo i dati nella loro posizione originale. Invece di raccogliere tutti i dati in un database centrale, il modello viene addestrato direttamente sui singoli dispositivi o server che contengono i dati. Questi dispositivi inviano solo gli aggiornamenti del modello piuttosto che i dati reali. Gli aggiornamenti del modello vengono quindi presi in considerazione per migliorare il modello complessivo.
Punti di forza
L'apprendimento automatico e l'estrazione dei dati svolgono un ruolo molto importante nella computer vision. Aiutano ad analizzare grandi quantità di dati visivi, a scoprire importanti intuizioni e a migliorare vari campi come l'assistenza sanitaria, lo shopping online e le auto a guida autonoma. Anche se ci sono delle sfide, come la protezione della privacy e la comprensione di modelli complessi, nuovi metodi come l'apprendimento federato stanno aiutando a risolvere questi problemi. Con l'avanzare di queste tecnologie, è probabile che esse portino a un migliore processo decisionale e a maggiori innovazioni in molti settori, rendendo le nostre vite più efficienti e connesse.
Siete curiosi di conoscere l'IA? Consultate il nostro repository GitHub per vedere i nostri contributi all'IA e non dimenticate di partecipare alla nostra comunità. Scoprite come stiamo ridefinendo settori come quello manifatturiero e sanitario con una tecnologia AI all'avanguardia.