Il Machine Learning e il futuro dell’Intelligenza

Paolo Serra

Appassionato di nuove sfide per far crescere le imprese, con l’obiettivo di contribuire ad aumentarne i ricavi. Si dedica al search engine marketing dal 1999, lavorando con le principali agenzie internazionali. In seguito, allarga le conoscenze al mondo del Programmatic Advertising, diventandone uno dei maggiori esperti italiani, tanto da aver aperto il blog Programmatic RTB, ed è fondatore di Kahuna, la prima agenzia specializzata nel programmatic.

Paolo Serra

Il Machine learning è una branca dell’Intelligenza Artificiale che si occupa dello sviluppo di algoritmi che consentono ai computer di “imparare” in modo automatico da una certa esperienza. Un processo che permette di sfruttare la potenza di calcolo dei moderni computer e l’alta qualità degli algoritmi che è in grado di generare.

Il Machine Learning, quindi, è definibile come un “apprendimento automatico”, un processo attraverso il quale un computer diventa più abile e più veloce a portare a termine un certo compito.

Il Machine Learning diviene ancor più necessario in uno scenario mutevole come quello attuale, in cui si ha a che fare con una grande quantità di dati provenienti da fonti diverse o comunque per affrontare situazioni in cui non esiste esperienza umana pregressa.

Se i Big Data sono stati il trend principale dell’anno passato, il 2017 sarà, a detta di molti esperti, l’anno della svolta per il Machine Learning e l’Artificial Intelligence.

I temi che più in voga sono: Veicoli automatici, Medicina di precisione, Bot, Droni e imparare dal Machine Learning ovvero una sorta di restituzione del sapere, ad esempio allenarsi a scacchi con una AI.

Come funziona l’apprendimento?

Ad esempio, se si mostrano prima delle immagini di uomini e poi di donne, la macchina cercherà inzialmente di capire quali sono le caratteristiche univoche (ovvero degli schemi) che identificano un uomo e quindi con un processo di correzione progressiva arriverà a non commettere più errori.

Le applicazioni nel programmatic advertising sono tante:

1) Per migliore la profilazione degli utenti e per rendere più naturale e spontanea l’interazione advertiser-utenti.

2) Il natural language processing ovvero una speciale forma d’intelligenza artificiale in grado di leggere e comprendere parole, testi, contenuti alla stregua di un essere umano.

3) Per aiutare a interpretare meglio i feedback e il comportamento degli utenti, fino a ottenere una valutazione quanto più attendibile possibile della loro propensione all’azione.

4) Scansionare ed interpretare migliaia di articoli ogni giorno, per fornire analitiche e trend in tempo reale.

5) Le funzionalità di prospecting per trovare nuovo pubblico va oltre il retargeting tradizionali.

6) Ha la capacità di concentrarsi su sull’acquisizione di nuovi clienti non precedentemente a conoscenza dell’inserzionista.

7) Ha la capacità di guidare senza sosta le prestazioni in tempo reale, migliorando continuamente la campagna eliminando ciò che non funziona.

L’Intelligenza Artificiale e il Machine Learning faranno parte a breve della nostra vita quotidiana, in molti ambiti, dalla pubblicità, all’industria con i robot, fino all’agricoltura. Le previsioni sono a dir poco entusiaste e sicuramente ne sentiremo sempre di più parlare. Per finire come diceva un mio amico” Hasta la vista, baby”.

Author: admin