Data Science e Intelligenza Artificiale (AI): come questo binomio può aiutare nel riconoscimento dei pattern
Se i dati sono il nuovo petrolio, sapere come usarli è ancora più prezioso. Ma come si riconoscono i modelli? È qui che entra in gioco l’intelligenza artificiale (AI). Scoprite come DS + AI possono generare valore per la vostra azienda.
Avrete sentito parlare di questa famosa frase: “I dati sono il nuovo petrolio”. Qui, nei nostri contenuti, l’abbiamo ripetuta più volte. E sapete cos’altro può essere prezioso: il riconoscimento dei modelli. Non preoccupatevi, ci arriveremo.
Sebbene abbia a che fare con la realtà di MJV, questa frase non è nostra. L’autore è Clive Humby, un matematico britannico che si occupa di scienza dei dati.
“I dati sono il nuovo petrolio. È prezioso, ma se non lo si raffina, non lo si può usare davvero. Bisogna trasformarli in gas, plastica, prodotti chimici, ecc. per creare un’entità di valore che dia impulso ad attività redditizie, quindi anche i dati devono essere dettagliati e analizzati per avere valore.
Siamo d’accordo… almeno in alcune parti. Non preoccupatevi, Clive non ha torto. Spieghiamo.
In MJV sappiamo quanto siano preziosi i dati. Anche perché i nostri data scientist non ce lo fanno mai dimenticare. Abbiamo anche un laboratorio di innovazione che riunisce design, dati, tecnologia e arte per sostenere la creazione del futuro del business. Ma di questo parleremo più avanti, insieme alla nostra storia di successo.
Tuttavia, la nostra visione è che i dati sono la nuova kryptonite. Sì, la roccia delle storie di Superman. È molto potente, ma in grado di indebolire e rendere vulnerabili coloro che non la gestiscono correttamente.
Se non sapete come manipolare i vostri dati di conseguenza, sarete indeboliti e destinati a perdere il vostro bene più prezioso: il cliente.
È qui che entra in gioco l’intelligenza artificiale. Infatti, è l’unione di Data Science + Intelligenza Artificiale (AI) che vi aiuterà a catturare, pulire e comprendere i dati, estraendo informazioni e intuizioni preziose per prendere decisioni intelligenti ed efficienti. E, da lì, generare valore per l’azienda.
Consultate questo articolo per capire come l’intelligenza artificiale utilizza il riconoscimento dei modelli per aiutarvi e perché non è una cosa negativa!
Che cos’è il riconoscimento dei pattern?
Il riconoscimento di pattern è il compito di identificare, all’interno di un gruppo di elementi diversi, le combinazioni che si ripetono. E qui possiamo parlare di una miriade di elementi: dal codice binario ai comportamenti che indicano una frode in un sistema.
“Senza dati si è solo un’altra persona con un’opinione”.
Questa citazione è di W. Edward Deming, statistico americano, professore universitario, autore, conferenziere e consulente.
Ciò che intende dire è che oggi non c’è più spazio per le ipotesi. Tutto si basa sui dati. I dati sono ovunque e, sì, tutto ruota intorno ad essi.
Tuttavia, per consumare i dati ed estrarre informazioni preziose è necessario sapere come gestirli correttamente. Non ha senso avere un mare di dati se non si sa come prendere l’onda giusta e annegare in essa.
In questo senso, il riconoscimento dei modelli aiuta a separare il grano dalla pula. Perché identifica un insieme di caratteristiche simili. In questo modo è possibile riconoscere un modello prestabilito e agire quando si verifica.
Come funziona il riconoscimento dei modelli
Quando pensiamo al riconoscimento dei modelli umani, sembra un compito facile, non è vero? Tutto ciò che si deve fare è raccogliere informazioni e fare un semplice confronto per arrivare a un risultato finale.
Per l’intelligenza artificiale, che non ha le stesse capacità del cervello umano, questo processo è un po’ più difficile. Spieghiamolo attraverso due esempi molto comuni nella nostra vita quotidiana.
Probabilmente avete un account di posta elettronica e uno smartphone. Quindi possiamo dire che ogni giorno siete in contatto con il riconoscimento di modelli da parte dell’intelligenza artificiale.
- Il filtro antispam delle vostre e-mail
Lavorate ogni giorno, per tutto il tempo, separando ciò che identificate come spam da ciò che è veramente utile e importante per voi. Probabilmente sarete molto grati di non dover iniziare la giornata con un vassoio pieno di e-mail non pertinenti.
E come fa l’intelligenza artificiale a farlo per voi? Semplice: basta controllare il numero di destinatari di un’e-mail. In base alle impostazioni precedentemente programmate, il gestore identifica che questo messaggio deve essere classificato in un’altra categoria: spazzatura, spam, promozionale, sociale e così via.
- Riconoscimento facciale nelle foto
Può capitare di imbattersi in un album sul proprio cellulare in cui compaiono solo le foto di una certa persona. Il volto è un modello che può essere facilmente letto come una sequenza di dati e classificato in un gruppo.
Sapete come avviene? Il classificatore cerca i modelli (cioè i dati) che sono presenti in tutti i volti umani: occhi, bocca, naso, orecchie.
Una volta trovate, passate alla seconda fase: le proporzioni. Controllando la simmetria degli occhi e la distanza tra gli occhi e la bocca, ci si assicurerà che il modello trovato sia quello di un essere umano e non di un animale, ad esempio.
Se tutto è come previsto, voilà: riconoscimento del modello riuscito!
Lo stesso vale per i siti web, le applicazioni, i lettori di retina, la biometria, la lettura del codice a barre su una confezione, il riconoscimento vocale, ecc.
Questi sono solo due semplici esempi, ma esistono molte altre applicazioni. La scienza, la medicina, l’agricoltura e persino le applicazioni governative possono utilizzare il riconoscimento dei modelli. Ne parliamo qui di seguito – rimanete sintonizzati!
Principali usi e applicazioni del riconoscimento di pattern
Un sistema in grado di organizzare le informazioni in base a determinati dati.
Questa definizione da sola ha un numero quasi infinito di usi possibili.
Come abbiamo detto, si tratta di un sottocampo del Machine Learning, il cui obiettivo è sviluppare algoritmi e tecniche che consentano a un computer di “imparare” e migliorare le proprie prestazioni in un determinato compito. E per questo abbiamo gli algoritmi: un elenco di azioni che devono essere eseguite in sequenza.
Sicuramente avrete già pensato ad alcune applicazioni, non è vero? Integriamole con un breve elenco di alcuni dei principali utilizzi della Pattern Recognition.
Applicazioni scientifiche
Astronomia, geologia, analisi dei dati satellitari, archeologia, cibernetica, sistemi di gestione delle informazioni, biologia e botanica, psicologia, antropologia e persino l’esistenza di vita su pianeti remoti.
Applicazioni industrali
Riconoscimento dei caratteri, macchine a controllo d’immagine, rilevamento di difetti, analisi e riconoscimento del parlato, analisi della firma, identificazione della retina, riconoscimento facciale, analisi e descrizione della scena, sistemi di navigazione automatica.
Applicazioni mediche
Analisi di esami (come elettrocardiogrammi, elettroencefalogrammi, radiografie e TAC), esami microscopici, studi genetici, sistemi diagnostici clinici.
Applicazioni in agricoltura
Analisi delle colture, valutazione del suolo, controllo dei processi, fotoanalisi delle risorse del territorio.
Applicazioni governative
Previsioni meteorologiche, analisi e monitoraggio del traffico, determinazione della crescita urbana, analisi dell’inquinamento, analisi sismica, previsioni economiche, identificazione delle impronte digitali, sistemi di sorveglianza e allarme, analisi delle immagini satellitari.
Come le aziende possono utilizzare il riconoscimento dei pattern
Se siete arrivati fin qui, probabilmente vi starete chiedendo come sia possibile portare il Pattern Recognition nella realtà della vostra azienda, come possa aiutarvi nel quotidiano e, soprattutto, come possa creare valore per la vostra attività, giusto?
Risponderemo in modo semplice: con esempi pratici. Come promesso all’inizio, vi racconteremo un po’ come funziona il nostro MJV Lab. Poi parleremo del nostro caso di studio “Data science e metodi antifrode con il riconoscimento dei modelli”. Date un’occhiata.
Nel nostro Lab riuniamo design, dati, tecnologia e arte per supportare la creazione del futuro del business.
Sviluppiamo esperienze e servizi digitali che conquistano le persone. Vi spieghiamo come lo facciamo passo dopo passo, ma vi diamo un’anticipazione: i dati sono presenti in tutte le fasi del nostro processo.
1. Experience design: creare esperienze memorabili
Progettiamo e realizziamo esperienze memorabili, evidenziando come le soluzioni superino le aspettative dei clienti durante il loro percorso, che progettiamo sulla base dei dati.
2. Misurare l’esperienza dell’utente: una visione a 360° del consumatorer
Le nostre soluzioni si basano su una visione olistica dei consumatori che tiene conto dei dati provenienti da tutti i punti di contatto e utilizza le tecnologie emergenti per misurare e analizzare le loro interazioni attraverso molteplici sensi.
3. Prototipazione e test: convalida del concetto
A partire da questi dati, sviluppiamo prove di concetto per soluzioni digitali e fisiche. In tempi di distanza sociale, i prototipi vengono testati a distanza con gli utenti e gli altri stakeholder, e i risultati vengono comunicati attraverso video coinvolgenti.
4. Design Driven Data Science – Inteligencia artificiale (AI) + analisi
Sfruttiamo il potenziale dell’analisi statistica avanzata per l’automazione, la produttività e l’accuratezza delle decisioni. In questo scenario, aiutiamo i nostri clienti ad avere operazioni più intelligenti e guidate dai dati. Tutto questo senza perdere la visione umana.
Data Science e metodi antifrode con il riconoscimento dei pattern
Le frodi sono un problema importante per gli assicuratori e gli operatori dei piani sanitari, soprattutto in Brasile.
Per avere un’idea del danno: secondo un’indagine condotta dall’Istituto di Studi Sanitari Integrativi (IESS), nel 2017 si stima che siano stati spesi più di 27 miliardi di reais per spese ospedaliere e richieste di esami a causa di frodi e procedure inutili.
In questo contesto, uno dei maggiori assicuratori del Paese ha avvertito la necessità di approfondire l’analisi delle migliaia di richieste giornaliere di assicurazione sanitaria alla ricerca di un modello di comportamento per una frode molto ricorrente nel mercato: lo strappo delle ricevute.
La sfida era grande: come raccogliere, ordinare, strutturare e visualizzare dati in costante crescita, come l’universo delle richieste di assicurazione sanitaria?
Lasciamo uno spoiler: il cuore del progetto era l’elaborazione dei dati e le irregolarità sono state identificate analizzando il comportamento delle frodi. In altre parole, dati + riconoscimento dei modelli.
La nostra esperienza in IT, Data Science, AI e Analytics ci ha permesso di trasformare i dati in valore e agilità per l’assicuratore.
E voi? Raccontateci la vostra sfida: siete in grado di individuare come la scienza dei dati e l’intelligenza artificiale potrebbero aiutare la vostra azienda e il riconoscimento dei modelli? Mettetevi in contatto con noi. I nostri esperti possono aiutarvi a risolvere i vostri problemi e a creare valore per la vostra azienda.
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