Nell’era dei Big Data, contraddistinta appunto dalla possibilità di raccogliere, analizzare e utilizzare una grande mole di dati, le sigle Artificial Intelligence (AI), Machine Learning (ML) e Deep Learning (DL) sono spesso utilizzate come sinonimi, ma occorre fare chiarezza sul vero significato di questi termini. L’Artificial Intelligence è la disciplina di base, mentre Machine Learning e Deep Learning sono due tecniche, o meglio i modelli, che ne consentono l’applicazione.

Affinché i dati raccolti possano essere lavorati dai data scientist e utilizzati per l’addestramento di modelli ML o DL, è necessario compiere alcuni passaggi fondamentali: scoperta dei dati, preparazione, pianificazione, costruzione, comunicazione dei risultati, operatività. Senza questi passaggi, e una adeguata comprensione dei termini, non è possibile identificare modelli che aiutino le aziende crescere e migliorare la produttività.

Artificial Intelligence

L’AI è una disciplina che studia sistemi informatici in grado di simulare capacità e comportamento umani. Data la vastità di applicazioni è necessario, per quanto riguarda il contesto aziendale, individuare le capacità di una applicazione di AI rispetto agli obiettivi di business. In particolare, i tre ambiti maggiormente esplorati per le applicazioni di AI sono:
– Automazione dei processi aziendali, definita anche Robotic Process Automation (RPA), volta alla semplificazione e all’efficientamento delle attività interne all’azienda;
– Raccolta e analisi dei dati, che può essere più ampia, più veloce e più accurata di una analisi analoga condotta da operatori umani, lasciando sempre a questi ultimi la possibilità di validare e integrare i risultati ottenuti;
– Interazione con clienti o dipendenti, il cui frutto più evidente e ormai quotidiano sono gli assistenti vocali.

Machine Learning

Con tale terminesi intende la capacità di una macchina di apprendere senza essere programmata esplicitamente. L’apprendimento automatico è un modo, quindi, per addestrare un algoritmo in modo che possa apprendere da varie situazioni ambientali. L’addestramento implica l’utilizzo di enormi quantità di dati e un efficiente algoritmo al fine di adattarsi (e migliorarsi) coerentemente con le situazioni che si verificano.

Ad esempio, nel settore bancario, tecniche di machine learning sono utilizzate per analizzare ogni pagamento effettuato su miliardi di utenti per creare uno schema comportamentale e prevenire frodi, partendo da alcuni dati come paese di origine della carta, indirizzo IP da cui è stato effettuato il pagamento e il dominio e-mail.

Deep Learning

Si tratta del metodo più innovativo dell’AI ed anche se può essere visto come parte dell’apprendimento automatico, poiché utilizza anche i dati per imparare a risolvere problemi o agire in una situazione particolare, ne è distinto per l’utilizzo delle reti neurali, modelli computazionali che simulano quanto accade nelle reti neurali naturali. Pertanto, la principale differenza tra i due modelli è l’autoapprendimento: il Deep Learning combina potenza di calcolo e reti neurali, mentre il Machine Learning sfrutta algoritmi fissi, che trattano i dati sempre nello stesso modo.

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