Che cos'è il machine learning?

Con ML, in italiano apprendimento automatico , si intende la capacità delle macchine, di computer e robot, di apprendere dall'esperienza e quindi agire in autonomia, senza che vi sia stata programmazione specifica. Il significato di machine learning può essere definito come metodo di analisi dei dati, reso possibile, come si vedrà in queste pagine del sito, da tutta una serie di tecnologie (ML systems), che rendono automatica la costruzione di modelli analitici. Nello specifico, il ML è una branca dell'Intelligenza Artificiale e si basa sull'idea che i sistemi possano imparare dai dati, sviluppando una propria logica utilizzando algoritmi generici. Dal punto di vista informatico, quindi, non si dice alla macchina cosa deve fare, ma le viene fornito un set di informazioni o big data che, mediante un algoritmo generico, le consentono di imparare a svolgere compiti e attività richieste con un intervento umano ridotto al minimo (si parla di machine learning supervisionato e non).

Qual è il significato di ML Ops?

ML Ops è diventato essenziale per il deployment e la manutenzione dei modelli di ML su larga scala , integrando pratiche di DevOps per garantire operazioni affidabili. ML Ops (Machine Learning Operations) è una disciplina che si occupa di applicare i principi e le pratiche di DevOps al machine learning. Il suo obiettivo principale è quello di facilitare il deployment, la gestione e il monitoraggio dei modelli di machine learning (ML) in produzione su larga scala. Ecco alcuni punti chiave riguardanti ML Ops: Automazione: ML Ops automatizza il ciclo di vita del machine learning, dalla preparazione dei dati al training del modello, fino al deployment e al monitoraggio continuo. Integrazione continua e deployment continuo (CI/CD): analogamente a DevOps, ML Ops si concentra sull'integrazione continua e il deployment continuo, permettendo aggiornamenti regolari e affidabili dei modelli. Gestione dei modelli: include la gestione delle versioni dei modelli, consentendo di tracciare e gestire diverse versioni di un modello ML. Monitoraggio e logging: fornisce strumenti per monitorare le prestazioni dei modelli in produzione e per il logging degli eventi, importanti per il debugging e la compliance. Scalabilità: supporta la scalabilità dei processi ML, assicurando che i modelli possano essere distribuiti su infrastrutture su larga scala come cloud e cluster . Collaborazione: facilita la collaborazione tra data scientist, ingegneri del software e altre figure professionali, migliorando l'efficienza e riducendo il time-to-market per i modelli ML. ML Ops è diventato essenziale in ambienti dove l'affidabilità e la scalabilità delle operazioni di machine learning sono critiche , garantendo che i modelli ML possano essere gestiti e mantenuti in modo efficace e sicuro.

Quanto vale il mercato del Machine learning?

Il mercato globale del machine learning è valutato a circa 69,54 miliardi di dollari nel 2024, con una proiezione di crescita fino a 1407,65 miliardi di dollari entro il 2034, con un CAGR del 35,09%.

Qual è la relazione tra Machine Learning e intelligenza artificiale generativa?

L' AI generativa è un sottoinsieme del machine learning che si occupa della generazione di nuovi dati simili a quelli su cui è stata addestrata. Un esempio popolare di AI generativa è il modello GPT (Generative Pre-trained Transformer), che può generare testo simile a quello umano. Altri esempi includono le reti generative avversarie (GAN), che possono creare immagini, video, e altri tipi di media. L'AI generativa ha applicazioni in vari campi, come la creazione di contenuti, l'arte, la simulazione e la progettazione di nuovi prodotti.

Riduzione della latenza : elaborando i dati vicino alla fonte, si ottengono risposte più rapide, essenziali per applicazioni come i veicoli autonomi, la realtà aumentata e i dispositivi medici. Risparmio di banda : riducendo la necessità di inviare grandi quantità di dati al cloud, si risparmia sulla larghezza di banda e sui costi associati. Maggiore privacy : i dati sensibili possono essere elaborati localmente, riducendo il rischio di esposizione durante il trasferimento. Affidabilità : le applicazioni possono continuare a funzionare anche in assenza di connessione a Internet.

Quali sono le sfide di Edge AI?

Capacità di calcolo : i dispositivi periferici spesso hanno risorse limitate rispetto ai server cloud. Pertanto, gli algoritmi devono essere ottimizzati per funzionare in ambienti con capacità di calcolo e memoria ridotte. Aggiornamenti e manutenzione : mantenere aggiornati molti dispositivi distribuiti può essere complesso. Consumo energetico : l'elaborazione locale deve essere bilanciata con il consumo energetico, specialmente nei dispositivi alimentati a batteria. In sintesi, il Machine Learning Edge rappresenta una frontiera importante per applicazioni sensibili al tempo e alla privacy, ma richiede soluzioni tecniche per superare le limitazioni dei dispositivi periferici.

CIO e Machine learning: quale relazione?

Il CIO gioca un ruolo fondamentale nel guidare l'adozione e l'integrazione del machine learning nell'azienda , assicurando che sia allineato con gli obiettivi strategici e operativi e per i seguenti motivi: Innovazione tecnologica : il CIO è responsabile nel guidare l'innovazione tecnologica all'interno dell'azienda. Il machine learning, essendo una tecnologia avanzata, può essere utilizzato per migliorare i processi aziendali, ottimizzare le operazioni e creare nuovi prodotti o servizi. Strategia IT : il CIO deve integrare il machine learning nei piani IT per garantire che l'azienda rimanga competitiva e possa sfruttare al massimo i dati disponibili. Efficienza operativa : attraverso l'implementazione di soluzioni di machine learning, il CIO può aiutare l'azienda a migliorare l'efficienza operativa, riducendo i costi e aumentando la produttività. Analisi dei dati : il machine learning permette di analizzare grandi quantità di dati per estrarre insights utili. Il CIO deve garantire che l'infrastruttura IT supporti queste capacità analitiche per migliorare il processo decisionale. Sicurezza e compliance: il CIO deve anche considerare le implicazioni di sicurezza e compliance del machine learning, assicurandosi che i modelli siano sviluppati e utilizzati in modo etico e conforme alle normative.

Machine Learning

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