L’apprendimento automatico delle macchine (automated machine learning) non è più un futuro lontano, sta diventando un presente pieno di sviluppi per quanto riguarda ogni tipo di business.
L’automazione dell’apprendimento rappresenta un cambiamento fondamentale nel modo in cui le organizzazioni di tutte le forme e dimensioni si avvicinano al machine learning e alla data science.
La partenza rimangono i Big Data, che necessitano una gestione qualitativa di scrematura del dato per poter essere utilizzati. E’ utile costruire e utilizzare modelli di apprendimento automatico nel mondo reale eseguendo processi sistematici su dati grezzi e selezionando modelli che estraggano le informazioni più rilevanti dai dati per trasformarli in contenuti di qualità per ogni settore aziendale.
Grazie all’automated machine learning, il tempo impiegato per sviluppare e confrontare dozzine di modelli, ottenendo soluzioni migliori si dimezza e l’accuratezza aumenta notevolmente. Ora, gli utenti aziendali e i data scientist possono dedicarsi a perfezionare e applicare nella pratica modelli predittivi sempre più accurati, consentendo loro di risolvere un maggior numero di problemi molto più velocemente, impiegando sì la loro expertise ma utilizzando dei tool che riducono l’errore umano e aumentano la ROI.
Microsoft offre strumenti di semplici utilizzo per la creazione di modelli con livelli di complessità che possono partire da elementi molto basilari sino alla generazione di simulazioni estremamente articolate. Si tratta di una vera e propria transizione verso l’Intelligenza Artificiale (AI), con applicazioni che vengono offerte già out of the box da Microsoft (manutenzione predittiva, recommendations, etc.) piuttosto che realizzazioni specifiche supportate dalla competenza di Partners, come MHT, con l’utilizzo di Cognitive Services ed altri strumenti messi a disposizione nel cloud Azure.
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