27 settembre 2024
Scopri come il machine learning e il data mining supportano la computer vision, guidando il progresso in ambito sanitario, e-commerce, auto a guida autonoma e processi decisionali in tempo reale.
L'intelligenza artificiale (AI) è una tecnologia potente, ideale per analizzare diversi tipi di dati e imparare da essi nel tempo. Ad esempio, la computer vision, una branca dell'AI, si concentra sulla comprensione dei dati visivi. Un'altra area importante è il machine learning (ML) che, insieme al data mining, gioca un ruolo importante nel miglioramento dei modelli di computer vision. Il data mining consiste nel trovare modelli utili in grandi set di dati, mentre il machine learning utilizza questi modelli per addestrare i modelli di AI a gestire le attività senza bisogno di istruzioni dettagliate.
Queste tecnologie stanno diventando più comuni in settori come le auto a guida autonoma, la finanza e la produzione perché sono cresciute così tanto negli ultimi anni. In questo articolo, analizzeremo cosa sono il data mining e il machine learning, come vengono utilizzati nella computer vision e come collaborano per guidare il progresso in aree come l'assistenza sanitaria. Iniziamo!
Il machine learning 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. Man mano che questi sistemi vengono esposti ai dati nel tempo, effettuano gradualmente previsioni più accurate.
Il processo funziona utilizzando algoritmi per fare previsioni o classificazioni in base ai dati di input. L'algoritmo identifica innanzitutto i modelli ed effettua una prima ipotesi o inferenza ragionata. Per valutare l'accuratezza, una funzione di errore confronta l'output del modello con esempi noti e il sistema regola quindi i suoi parametri per ridurre al minimo eventuali errori. Questo ciclo di valutazione e regolazione continua automaticamente fino a quando il modello non raggiunge il livello di prestazioni desiderato.
Esistono generalmente quattro tipi di machine learning: supervisionato, non supervisionato, semi-supervisionato e reinforcement learning. Diamo un'occhiata a ciascuno di essi:
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Il data mining è il processo di esplorazione e analisi di grandi set di dati per trovare modelli nascosti, tendenze e informazioni preziose che non sono immediatamente evidenti. Comporta la trasformazione di dati grezzi in informazioni utili utilizzando una combinazione di tecniche statistiche, apprendimento automatico e strumenti di gestione di database per identificare connessioni e modelli all'interno dei dati.
Il processo inizia con la raccolta di dati da diverse fonti, come database o fogli di calcolo, e la loro organizzazione in un formato strutturato. Successivamente, i dati vengono puliti per rimuovere eventuali errori, incongruenze o dettagli mancanti, al fine di garantirne 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:
Queste tecniche aiutano a estrarre schemi e insight significativi dai dati. I risultati vengono quindi interpretati e presentati in un modo che li renda comprensibili e utilizzabili, trasformando i dati grezzi in insight preziosi che possono aiutarti a prendere decisioni informate.
Ci sono molte applicazioni in una vasta gamma di settori in cui il machine learning e il data mining possono fare un'enorme differenza. Per comprendere l'impatto di queste tecnologie, utilizzeremo il settore della vendita al dettaglio come esempio.
L'apprendimento automatico può essere particolarmente utile per i rivenditori che si affidano alle vendite online. Le grandi aziende come eBay e Amazon utilizzano strumenti di machine learning integrati in tutti i loro cicli di vendita. Uno dei modi principali in cui le aziende di vendita al dettaglio lo utilizzano è per l'abbinamento dei prodotti. Ciò comporta l'identificazione e il collegamento di articoli identici in diversi cataloghi, il che è utile per i confronti dei prezzi, la creazione di pagine di prodotti consolidate e l'individuazione di lacune nei prodotti. Mentre l'abbinamento manuale funziona per i cataloghi di piccole dimensioni, l'ML consente di gestire in modo efficiente cataloghi molto più grandi. Facilita anche diversi tipi di corrispondenze di prodotti, come corrispondenze esatte, corrispondenze quasi esatte, corrispondenze di immagini, corrispondenze di attributi, corrispondenze di categorie e corrispondenze tra domini.
Un'applicazione interessante del data mining nel retail è la comprensione del comportamento dei clienti, in particolare attraverso la segmentazione della clientela. I clienti possono essere raggruppati in base a caratteristiche condivise, come dati demografici, modelli di acquisto, cronologia degli acquisti precedenti, ecc. I rivenditori possono utilizzare questi raggruppamenti per creare nuove strategie di marketing per raggiungere acquirenti attuali e futuri.
A proposito di comportamento dei clienti, un altro importante caso d'uso del data mining nel retail è la churn analysis, nota anche come customer attrition o perdita di clienti. I rivenditori possono ottenere informazioni su quali tipi di clienti stanno abbandonando, perché lo stanno facendo e come migliorare la retention. Sebbene un certo livello di churn sia inevitabile, l'identificazione dei modelli attraverso il data mining consente ai rivenditori di intraprendere misure proattive, come l'offerta di offerte speciali o coupon, per ridurre la perdita di clienti.
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La computer vision è in realtà un sottoinsieme del machine learning che si concentra sull'insegnamento ai computer di interpretare i dati visivi provenienti da immagini e video. Nel frattempo, il data mining può supportare le applicazioni di computer vision analizzando grandi quantità di dati grezzi per identificare le immagini più rilevanti per l'addestramento del modello. Questo è fondamentale perché aiuta a garantire che il modello impari dai migliori esempi, riducendo i dati non necessari e aiutandolo a concentrarsi su ciò che è importante. Di conseguenza, il data mining aiuta i modelli di computer vision a lavorare in modo più efficiente e accurato, migliorando task come il rilevamento di oggetti, la classificazione delle immagini e la segmentazione di istanze.
Per comprendere la sinergia tra ML, data mining e computer vision, esaminiamo un esempio di applicazione nel settore sanitario.
L'apprendimento automatico, il data mining e la computer vision stanno guidando importanti progressi nel settore della sanità. 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. I modelli di computer vision 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 grandi quantità di dati correlati per aiutare a trovare trattamenti efficaci o possibili cure. Combinando queste tecnologie, i professionisti sanitari possono diagnosticare le condizioni in modo più accurato e sviluppare piani di trattamento migliori, migliorando in definitiva i risultati dei pazienti.
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Anche se le applicazioni che utilizzano la computer vision, il data mining e il machine learning offrono diversi vantaggi, ci sono alcune limitazioni da considerare. Queste innovazioni spesso necessitano di grandi quantità di dati per funzionare bene e la privacy dei dati può essere una preoccupazione. Ad esempio, i sistemi di computer vision nei negozi al dettaglio possono raccogliere ed elaborare i dati dei consumatori, ed è importante che i consumatori siano informati 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 una certa conclusione quando si cerca di prendere decisioni informate. Nonostante queste sfide, ci sono sempre più misure che vengono messe in atto per rendere le soluzioni di IA più responsabili e semplici. Ad esempio, tecniche come il federated learning stanno diventando 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 a imparare dai dati mantenendo i dati nella loro posizione originale. Invece di raccogliere tutti i dati in un database centrale, il modello viene addestrato direttamente su singoli dispositivi o server che detengono i dati. Questi dispositivi inviano quindi solo gli aggiornamenti del modello anziché i dati effettivi. Gli aggiornamenti del modello vengono quindi presi in considerazione per migliorare il modello complessivo.
Sia il machine learning che il data mining svolgono un ruolo molto importante nella computer vision. Aiutano ad analizzare grandi quantità di dati visivi, a scoprire informazioni importanti e a migliorare vari settori come l'assistenza sanitaria, lo shopping online e le auto a guida autonoma. Sebbene ci siano delle sfide, come la protezione della privacy e la comprensione di modelli complessi, nuovi metodi come il federated learning stanno contribuendo ad affrontare questi problemi. Man mano che queste tecnologie continuano ad avanzare, è probabile che portino a un processo decisionale migliore e a maggiori innovazioni in molti settori, rendendo le nostre vite più efficienti e connesse.
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