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. 

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.

Come ridurre i tempi di fermo macchina

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