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📍Oggi parliamo di: Modelli di Machine Learning, IA per la sicurezza dei dati, sensori per l'Industria 4.0 e come ridurre i tempi di fermo macchina.

1. Il modello migliore di Machine Learning non esiste

Cosa c’è da sapere: Non esiste un solo modello di apprendimento automatico, ma diverse tipologie che variano per complessità e attività svolta.

Perché è importante: Conoscere le possibilità offerte dai singoli modelli è utile a valutare quale potrebbe essere la scelta più adatta per la propria azienda.

I modelli di machine learning, vengono distinti in vari gruppi in base al tipo di attività, come illustrato da Analytics Insight, all'interno di ciascuna categoria elencata è possibile utilizzare diversi modelli matematici e di learning:

  • Modelli di classificazione: Consentono di riconoscere e categorizzare oggetti dimensionali da un set di dati;

  • Modelli di regressione: Possono predire il valore di ciò che si sta analizzando in base a dati attuali;

  • Raggruppamento: Detto anche “clustering”, viene utilizzato quando è necessario raggruppare i dati che presentano caratteristiche simili;

  • Associazione: Permette di trovare schemi frequenti, associazioni, correlazioni o strutture casuali tra un insieme di item o oggetti in un database relazionale;

  • Reinforcement Learning: Rappresenta la versione computerizzata dell’apprendimento umano per tentativi ed errori;

  • Deep Learning: Si occupa di algoritmi ispirati alla struttura e alla funzione del cervello chiamati reti neurali artificiali. 

Cosa ne pensiamo noi: È fondamentale essere consapevoli che non esiste un modello migliore in assoluto, ma un modello più adeguato in base alla situazione e a svariati fattori come la quantità e la qualità dei dati e tanto altro. Di solito è consigliabile valutare differenti modelli, verificando quale possa essere quello più promettente per il particolare problema da risolvere. Una volta identificato il modello più efficace, è possibile raffinare i suoi parametri di configurazione e, lavorando sui dati di training, raggiungere il livello di predittività ottimale.

2. Come la protezione dei dati trae vantaggio dall'intelligenza artificiale

Di cosa parliamo: Le organizzazioni possono utilizzare l'IA per rafforzare la protezione dei dati, di questo si discute nell'articolo di InformationAge.

Perché è importante: Se implementata correttamente, l'intelligenza artificiale è la metodologia ottimale per migliorare la protezione dei dati in qualsiasi settore.

L'Intelligenza artificiale può essere utilizzata per:

  • Automazione della sicurezza. La Smart email security technology consente di prevedere le violazioni dei dati nelle e-mail in uscita;

  • Automazione della valutazione delle minacce. L’IA vaglia grandi quantità di dati e identifica rapidamente attività anomale nel momento in cui si verificano;

  • Automazione dell’individuazione delle vulnerabilità. L’IA elimina potenziali problemi e li corregge prima che vengano implementati.

Cosa ne pensiamo noi: L'IA fornisce valore a una strategia di protezione dei dati, ma solo se le organizzazioni garantiscono il rispetto delle normative e considerano le questioni etiche associate alla tecnologia. In generale, nei progetti che coinvolgono l'utilizzo dell'IA, una parte significativa dei costi deriva dalla fase di preparazione e pulizia dei dati: automatizzare la data quality, mediante procedure automatiche basate sul machine learning, riduce drasticamente questi costi, rendendo più veloce la monetizzazione dei dati.

3. Sensori e Industria 4.0: un mercato in ascesa

 

La notizia: Il mercato globale dei sensori industriali dovrebbe raggiungere 38,82 miliardi di dollari nel 2028, secondo l'ultima analisi di Emergen Research.

Perché è importante: I sensori industriali consentono di aumentare sia la flessibilità di produzione che la reattività dei lavoratori, oltre che ridurre i tempi di fermo delle apparecchiature.

Alcuni dati relativi al 2020:

  • Il mercato globale dei sensori industriali è stato valutato a 19,48 miliardi di dollari;

  • I sensori di pressione hanno rappresentato la maggior quota di ricavi;

  • L'Asia del Pacifico ha rappresentato la quota maggiore di entrate nel mercato dei sensori industriali.

 

Cosa ne pensiamo noi: A livello industriale, l'utilizzo dei sensori connessi alla rete ha avuto un rapidissimo incremento. Grazie al progresso tecnologico, questi dispositivi sono sempre più efficaci ed economici. I sensori permettono di acquisire dati dai macchinari per ricavarne informazioni fondamentali che, attraverso il cloud, è possibile concentrare in un unico archivio virtuale.

UN MESSAGGIO DA FLAIRBIT

Come ridurre i tempi di fermo macchina

Nei settori produttivi il fermo macchina non pianificato è un inconveniente che può costare caro, provocando dei costi non programmati come quelli legati alla manutenzione o alla scadenza delle materie prime deteriorabili.

Esistono metodi efficaci per far fronte a questa problematica, ovvero: l’implementazione del Machine Learning e la definizione dei KPI relativi all’Overall Equipment Effectiveness (OEE).

Approfondisci l’argomento leggendo il nostro Blog Post

 

 

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