Il machine learning trasforma i dati in insight e automazione. Dalle raccomandazioni al rilevamento delle frodi, il machine learning è ovunque. Questa guida presenta applicazioni pratiche per i prodotti digitali.
Cos'è l'apprendimento automatico
Definizione
Algoritmi che apprendono modelli dai dati.
Differenza rispetto alla programmazione tradizionale
Regole esplicite vs apprendimento dagli esempi.
Tipi
Supervisionato, non supervisionato, rinforzo.
Applicazioni del prodotto
Raccomandazione
"Agli utenti come te piace anche..."
Personalizzazione
Esperienza personalizzata per utente.
Cerca
Risultati rilevanti, comprensione delle intenzioni.
Previsioni
Abbandono, LTV, domanda.
Rilevamento
Frodi, anomalie, spam.
Classificazione
Categorizzazione automatica.
PNL
Chatbot, analisi del sentiment, estrazione.
Visione artificiale
Riconoscimento delle immagini, OCR.
Sistemi di raccomandazione
Filtraggio collaborativo
Basato su un comportamento utente simile.
Basato sui contenuti
In base alle caratteristiche dell'articolo.
Ibrido
Combinazione di approcci.
Esempi
Netflix, Spotify, Amazon.
##Personalizzazione
Feed personalizzato
Contenuti adattati in base agli interessi.
Interfaccia utente dinamica
Interfaccia adattata al comportamento.
###Tempistiche
Quando coinvolgere l'utente.
Prezzi dinamici
Prezzi per segmento (con attenzione etica).
Ricerca intelligente
Comprensione delle query
Comprendi le intenzioni, non solo le parole.
Classifica di pertinenza
Ordina i risultati per pertinenza.
Completamento automatico
Suggerimenti intelligenti.
Forse intendevi?
Correzioni di bug.
Previsioni
Previsione del tasso di abbandono
Identificare gli utenti a rischio.
Previsione LTV
Prevedere il valore del cliente.
Previsione della domanda
Prevedere la domanda di inventario.
Propensione
Probabilità di conversione.
Rilevamento delle frodi
###Modelli
Identificare comportamenti sospetti.
In tempo reale
Decisione immediata.
Falsi positivi
Equilibrio tra sicurezza e attrito.
La PNL nei prodotti
Chatbot
Servizio automatizzato.
Analisi del sentiment
Comprendere le opinioni degli utenti.
Classificazione del testo
Categorizzazione automatica.
Estrazione di entità
Identificare le entità nel testo.
Implementazione
Costruisci o acquista
Costruire o utilizzare servizi già pronti?
###MLaaS
Servizi AWS, GCP, Azure ML.
Sorgente aperta
TensorFlow, PyTorch, scikit-learn.
Pipeline di dati
Raccolta, lavorazione, formazione, somministrazione.
Requisiti dei dati
Quantità
Il machine learning ha bisogno di dati. Più sono, meglio è.
Qualità
Dati puliti, corretti e rappresentativi.
###Caratteristiche
Variabili rilevanti per il problema.
Etichette
Per supervisionato, sono necessari esempi etichettati.
##MLOps
Conduttura
Automazione del ciclo ML.
Monitoraggio
Modello in produzione funzionante?
Riqualificazione
I modelli si degradano. Aggiornamento.
Controllo delle versioni
Controllo della versione di modelli e dati.
Rischi e precauzioni
Pregiudizio
I modelli ereditano i bias dai dati.
Spiegabilità
Non è sempre chiaro il motivo per cui hai deciso.
###Privacy
Dati personali utilizzati per la formazione?
Adattamento eccessivo
Il modello funziona solo sui dati di training.
Costo
L'informatica può essere costosa.
Metriche ML
Precisione
Precisione complessiva.
Precisione/Richiamo
Trade-off tra falsi positivi e negativi.
AUC-ROC
Prestazioni generali del modello.
Metriche aziendali
Impatto reale sul prodotto.
Quando utilizzare il machine learning
Buono per
- Modelli complessi
- Molti dati
- Decisioni ripetitive
- Personalizzazione su larga scala
Non ideale per
- Pochi dati
- Problemi ben definiti con regole semplici
- Requisiti di spiegabilità completa
Squadra ML
Scienziati dei dati
Sviluppare modelli.
Ingegneri di machine learning
Lo hanno messo in produzione.
Prodotto
Definisce il problema e le metriche.
Collaborazione
Commerciale e tecnico insieme.
Conclusione
L’apprendimento automatico è uno strumento potente per i prodotti digitali. Inizia con problemi chiari con i dati disponibili, valuta la costruzione rispetto all'acquisto e monitora costantemente. Il machine learning ben applicato crea esperienze superiori.
##Domande frequenti
1) Ho bisogno di molti dati per il ML? Dipende dal problema. Ma generalmente più dati = modelli migliori.
2) Posso utilizzare il machine learning come API? Sì. I servizi cloud offrono ML già pronto.
3) Il ML sostituisce le regole aziendali? Non necessariamente. Spesso si integra.
4) Come misurare il successo del machine learning? Metriche del modello + metriche aziendali.
5) Il machine learning è costoso? Forse. Ma il cloud ti consente di iniziare in piccolo.
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