Scopri come l'apprendimento automatico e l'estrazione dei dati aiutano la visione computerizzata, portando 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 che è 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 migliorare i modelli di computer vision. Il data mining consiste nel trovare schemi utili in grandi insiemi di dati, mentre l'apprendimento automatico utilizza questi schemi per addestrare i modelli di intelligenza artificiale a gestire i 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 ti spiegheremo cosa sono il data mining e il machine learning, come vengono utilizzati nella computer vision e come lavorano insieme per favorire il progresso in settori come quello sanitario. Iniziamo!
L'apprendimento automatico permette alle macchine di imparare in modo simile a quello degli esseri umani, 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 corso del tempo, riescono a fare previsioni sempre più accurate.
Il processo funziona utilizzando algoritmi per fare previsioni o classificazioni basate sui 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 i risultati del modello con esempi noti e il sistema regola i suoi 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:
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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 raccogliendo i dati da diverse fonti, come database o fogli di calcolo, e organizzandoli in un formato strutturato. In seguito, i dati vengono puliti per eliminare eventuali errori, incongruenze o dettagli mancanti per assicurarsi che siano accurati. 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 modelli e intuizioni significative dai dati. I risultati vengono poi interpretati e presentati in modo da renderli comprensibili e fruibili, trasformando i dati grezzi in preziose intuizioni che possono aiutarti a prendere decisioni informate.
Ci sono molte applicazioni in diversi settori in cui l'apprendimento automatico e il data mining possono fare un'enorme differenza. Per capire 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 l'abbinamento dei prodotti. Si tratta di identificare e collegare articoli identici in cataloghi diversi, il che è utile per confrontare i prezzi, creare pagine di prodotti consolidate e individuare le lacune dei prodotti. Mentre l'abbinamento manuale funziona per cataloghi di piccole dimensioni, il ML permette di gestire in modo efficiente cataloghi molto più grandi. Inoltre, facilita diversi tipi di corrispondenza tra 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 segmentazione dei clienti. 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.
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La computer vision è in realtà un sottoinsieme dell'apprendimento automatico che si concentra sull'insegnamento ai computer dell'interpretazione dei 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 apprenda dagli esempi migliori, riducendo i dati inutili 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 compiti come il rilevamento degli oggetti, la classificazione delle immagini e la segmentazione delle istanze.
Per capire 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 individuare 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 poi intervenire per cercare tra grandi quantità di dati correlati e aiutare a trovare trattamenti efficaci o possibili cure. Combinando queste tecnologie, gli operatori sanitari possono diagnosticare le condizioni in modo più accurato e sviluppare piani di trattamento migliori, migliorando in ultima analisi i risultati dei pazienti.
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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 ed è importante che questi ultimi siano 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 di più le misure che vengono 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 e non i dati veri e propri. Gli aggiornamenti del modello vengono poi presi in considerazione per migliorare il modello complessivo.
Sia l'apprendimento automatico che il data mining svolgono un ruolo molto importante nella computer vision. Aiutano ad analizzare grandi quantità di dati visivi, a scoprire importanti intuizioni e a migliorare diversi 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.
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