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Machine Learning in azione: nuovi corsi

Creato da Antonio Piemontese, il 08/06/2021

Negli anni passati il Machine Learning (o ML, semplicemente) era generalmente introdotto nelle aziende su base tecnologica. Ad esempio, il CIO sceglieva una soluzione informatica (di Machine Learning) che riteneva appropriata alla situazione aziendale – in genere il linguaggio R oppure Python – e procedeva a formare su di essa alcune delle proprie persone, nella aspettativa, solo in parte giustificata, che le necessità ed i benefici del Machine Learning si sarebbero in qualche modo chiariti strada facendo, quasi in modo naturale e per causa di forza maggiore. I CIO più illuminati affiancavano alla formazione tecnologica dei futuri Data Scientist anche quella matematica, o meglio individuavano i potenziali Data Scientist tra il personale con formazione od inclinazione personale logico-matematica. Su questa premessa, anche le società di formazione hanno per alcuni anni offerto i corsi e seminari di Machine Learning su base tecnologica: il Machine Learning con R, il Machine Learning con Python, ecc.

L’errore o quantomeno il limite di tale impostazione era, ed è tuttora per chi ancora la persegue, che la formazione iniziale (tecnologica e/o matematica) è un ottimo viatico all’introduzione del ML in un’azienda, ma non è sufficiente al successo di questa iniziativa, se non è accompagnata dall’individuazione dei possibili casi d’uso del ML nell’azienda. Il principale driver del successo del ML è proprio questo: capire dove e come applicare le nuove possibilità da esso offerte a “questa” azienda specifica. La mia, la nostra.


Il Machine Learning, infatti, costituisce un cambio di paradigma nel modo di pensare e di affrontare i problemi aziendali. Le precedenti tradizionali categorie non sono sufficienti a capire come applicarlo concretamente in un determinato contesto aziendale. Né gli utenti od i clienti dell’azienda possono in genere supplire a questa necessità. Essi aspettano da un’azienda soluzioni a problemi che non sanno (ancora) forse nemmeno enucleare, tantomeno descrivere o chiedere. Negli anni ’80 avrebbe potuto un cliente descrivere i requisiti di un elaboratore di testi non avendone ancora mai visto uno e non riuscendo quindi neanche ad immaginarne compiutamente le potenzialità? Difficilmente.


Negli ultimi tempi si sta dunque affermando un nuovo modo di introdurre il ML in azienda: per tema di business. A seconda del settore in cui l’azienda opera, esistono tipici casi d’uso del ML per quel settore, che dunque costituiscono il naturale punto di ingresso nel mondo del ML. E per ognuno di questi casi d’uso sono oggi disponibili approcci e soluzioni di ML maturi, efficaci e testati.


Esistono dunque casi d’uso (di ML) tipici per il mondo Telecom, per il mondo Finance (banche, assicurazioni), per il marketing ed il mondo Sales, per i siti di e-commerce, per la distribuzione e la logistica, per i trasporti, per il mercato immobiliare, per lo stock trading, e così via. Ed anche per il Project Management e l’Ingegneria del Software. A valle della individuazione del tema di business più concreto od urgente, uno o più di uno, od anche contestualmente ad essa, l’azienda può scegliere poi la tecnologia abilitante, che tipicamente è il linguaggio Python od il linguaggio R (oppure ultimamente anche Orange, per la sua estrema semplicità d’utilizzo). In questo modo l’azienda può “testare” sul campo, su un tema per essa “caldo” e significativo, l’efficacia del ML. A valle di ciò, sarà poi possibile eventualmente estendere l’applicazione del ML anche ad altri scenari di utilizzo. E’ appunto il ML in azione.

Su questa nuova linea, Overnet è dunque lieta di annunciare la disponibilità di diversi nuovi corsi di Machine Learning focalizzati su differenti vari temi di business tipici dei principali settori commerciali e spesso appunto affrontati dalle aziende con tecniche di ML. I corsi possono essere tenuti da Overnet in R, Python od Orange a scelta del cliente. I corsi sono tutti tenuti con un approccio hands-on, direttamente sul codice, senza slide. La partecipazione al corso include la consegna del codice relativo. Inoltre, il docente Overnet è anche un esperto di quel tema di business e dunque ne conosce le peculiarità, i termini e le sfide.

Per maggiori informazioni sui corsi si rimanda alla scheda specifica di ogni corso.
Ogni corso utilizza semplici dataset specifici per quel settore e caso d’uso. Il corso costituisce un’introduzione al tema e non fornisce soluzioni software complete e pronte alla produzione