Che cos'è l'apprendimento automatico?

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Apprendimento automatico

Poiché un numero sempre maggiore di industrie riconosce il valore monetario dell'apprendimento automatico, si prevede che il mercato globale dell'apprendimento automatico crescerà a un ritmo di 38,8% CAGRda $21,17 miliardi nel 2022 a 209,91 miliardi nel 2029. Questa crescita esponenziale creerà un mercato del lavoro competitivo. Il reclutamento dei migliori talenti diventerà una sfida, ma il giusto software di reclutamento aiuterà i reclutatori e gli specialisti delle risorse umane a individuare i candidati giusti.

Che cos'è l'apprendimento automatico? Definizione

Cominciamo con le basi.

L'apprendimento automatico è lo studio di intelligenza artificiale (AI) e l'informatica. L'obiettivo è quello di utilizzare i dati e gli algoritmi di apprendimento automatico per imitare il modo in cui gli esseri umani imparano e prevedono i risultati senza essere esplicitamente programmati per farlo. In poche parole, un modello di apprendimento automatico inserisce dati storici per prevedere nuovi valori in uscita.

L'intelligenza artificiale (AI), invece, è il processo di utilizzo di una serie complessa di algoritmi di apprendimento automatico, come l'apprendimento profondo, per pensare come gli esseri umani e imitare le azioni umane. L'apprendimento profondo, come parte dell'apprendimento automatico e dell'intelligenza artificiale, è responsabile dell'imitazione del modo in cui gli esseri umani acquisiscono la conoscenza.

In altre parole, un Apprendimento automatico L'algoritmo analizza i dati forniti e l'intelligenza artificiale è la mente che agisce in base ai dati forniti.

Il modo in cui utilizziamo l'apprendimento automatico varia da un'azienda all'altra, a seconda del set di dati coinvolti e delle esigenze aziendali individuali.

A cosa serve l'apprendimento automatico?

Lo scopo dell'apprendimento automatico è che gli utenti alimentino un algoritmo informatico con il maggior numero di dati possibile. I programmi di apprendimento automatico analizzano quindi i dati e formulano raccomandazioni e decisioni basate sulle informazioni fornite.

Attraverso gli algoritmi, l'apprendimento automatico consente agli sviluppatori di identificare modelli nei dati degli utenti finali e di creare modelli matematici basati sul riconoscimento dei modelli. Le informazioni raccolte vengono utilizzate per creare e implementare applicazioni predittive nel sistema di apprendimento automatico.

Al giorno d'oggi, l'apprendimento automatico è incorporato ovunque, ad esempio in::

- ricerche su Internet,

- filtri e-mail,

- sito web e consigli per l'acquisto,

- software bancario in grado di rilevare transizioni insolite.

L'ambito dell'apprendimento automatico si sta espandendo fino a comprendere reti neurali, deep learning e software di riconoscimento vocale integrati in app, telefoni e altoparlanti intelligenti. Gli sviluppi futuri potrebbero vedere le persone supportate da assistenti personali prontamente disponibili, programmati con l'elaborazione del linguaggio naturale, per aiutarci a gestire la nostra vita quotidiana.

Apprendimento automatico
Coding e programmazione - Informatica e IT

L'apprendimento automatico è versatile e può essere applicato a diverse applicazioni, quali:

  • Gestione delle relazioni con i clienti (software CRM): l'apprendimento automatico analizza le e-mail e invita i rappresentanti a rispondere ai messaggi più urgenti. 

  • Business intelligence - l'apprendimento automatico viene utilizzato per identificare i punti di valore dei dati, il riconoscimento di pattern di punti di dati e le anomalie.

  • Sistema informativo per le risorse umane: l'apprendimento automatico filtra le candidature e identifica i candidati migliori. 

  • Auto a guida autonoma - apprendimento automatico incorporato nelle auto semiautonome con rilevamento parziale degli oggetti.

  • Assistenti virtuali - Gli assistenti intelligenti utilizzano modelli di apprendimento automatico supervisionati e non supervisionati per comprendere il parlato naturale e fornire un contesto.

Esempi di apprendimento automatico

Se fatto bene, l'apprendimento automatico può personalizzare l'esperienza dei consumatori all'interno della vostra azienda. Nel 21° secolo, la personalizzazione è la chiave, come dimostrano le recenti ricerche sui consumatori "che indicano 80% dei consumatori è più probabile che effettui un acquisto quando i marchi offrono esperienze personalizzate".

Si pensi a Netflix come esempio. Sebbene molti di noi abbiano Netflix, se non l'avete notato, la prima pagina e le raccomandazioni differiscono per ogni utente. Non solo, ma anche la miniatura che accompagna lo stesso film o la stessa serie.

Fonte - Netflixtechblog

Netflix, proprio come qualsiasi altra piattaforma dalle buone prestazioni, raccoglie moltissimi dati sugli utenti, li alimenta con l'apprendimento automatico e utilizza l'intelligenza artificiale per fornire raccomandazioni umane personalizzate a ciascun utente.

Gli ingegneri impiegati da Netflix analizzano le abitudini degli spettatori in base a molteplici fattori. Il sistema di raccomandazione incorporato in Netflix stima la probabilità che un utente guardi un particolare titolo in base a diversi fattori:

  • Visualizzazione della storia
  • Categoria, anno di uscita, genere
  • Cosa guardano gli altri spettatori con preferenze simili (e molti altri)

Le tecniche di apprendimento automatico utilizzate da Netflix continuano a imparare dalle abitudini di visione degli utenti. Così, ogni volta che guardiamo un film o una serie, Netflix raccoglie dati preziosi, li fornisce all'algoritmo di apprendimento automatico dietro le quinte e aggiorna i nostri suggerimenti in base all'analisi dei dati. Più ci impegniamo con Netflix, più l'algoritmo e i nostri suggerimenti sono aggiornati e precisi.

È così che, mentre veniamo risucchiati nel mondo di Netflix, il suo algoritmo di raccomandazione personalizzato produce $1 miliardi all'anno in valore dalla fidelizzazione dei clienti.

Come imparare l'apprendimento automatico?

Come per ogni ruolo, esiste un particolare set di competenze che i reclutatori o gli specialisti delle risorse umane cercheranno nei data scientist.

Il punto di partenza migliore è rappresentato dai concetti fondamentali, quali:

  • Fondamenti di informatica

  • Struttura dei dati (alberi binari, array, liste collegate)

  • Statistica e probabilità (regola di Bayes, modelli di miscele gaussiane e processo decisionale di Markov).

  • Conoscenza della programmazione (variabili, funzioni, tipi di dati, dichiarazioni condizionali, cicli)

  • Grafici 

A livello di base, gli ingegneri dell'apprendimento automatico devono possedere un'eccellente padronanza della matematica, della statistica e della capacità di risolvere problemi analitici.

In particolare, gli specialisti delle risorse umane e i reclutatori possono cercare ingegneri dell'apprendimento automatico con una conoscenza di matrici, vettori e moltiplicazione di matrici. I ruoli avanzati nell'apprendimento automatico richiedono anche la conoscenza della robotica, dell'IA e dell'apprendimento profondo.

Un ingegnere di apprendimento automatico lavora con algoritmi di classificazione o regressione. Le tre principali categorie di apprendimento automatico sono: apprendimento supervisionato, apprendimento non supervisionato e apprendimento per rinforzo.

I candidati devono inoltre conoscere vari strumenti, tecniche e linguaggi di programmazione come Python, R, Java e C++.

Che cos'è un modello nell'apprendimento automatico

Un modello nell'apprendimento automatico è un file progettato per identificare modelli o prendere decisioni da insiemi di dati precedentemente non visti con un intervento umano minimo. Un data scientist addestra il modello di apprendimento automatico con un ampio set di dati e ottimizza gli algoritmi di apprendimento automatico per identificare modelli o risultati dal set di dati.

Modelli di apprendimento automatico

In termini di modelli di apprendimento automatico, la maggior parte di essi si basa su algoritmi di apprendimento automatico. In generale, sono classificati come algoritmi di regressione, che rientrano nell'apprendimento automatico supervisionato, e apprendimento automatico non supervisionato, che rientrano negli algoritmi di clustering.

Gli algoritmi di apprendimento supervisionato o apprendimento automatico supervisionato vengono utilizzati per classificare i dati o fare previsioni accurate. Nell'ambito dell'algoritmo di apprendimento supervisionato, è necessario l'intervento umano per etichettare, classificare e inserire i dati nell'algoritmo.

Gli algoritmi di apprendimento non supervisionato o apprendimento non supervisionato utilizzano algoritmi di apprendimento automatico per analizzare e raggruppare insiemi di dati non etichettati. Poiché i dati non devono essere etichettati, non è necessario l'intervento umano.

Domanda di specialisti in apprendimento automatico

Gli specialisti dell'apprendimento automatico sono molto richiesti?

Secondo DevSkiller Rapporto sulle principali competenze IT 2022All'interno della Data Science, l'apprendimento automatico si è piazzato al secondo posto (24,04%) in termini di importanza per gli obiettivi aziendali. Si prevede che questa tendenza continuerà a crescere man mano che un numero sempre maggiore di aziende tecnologiche incorporerà l'apprendimento automatico nei propri processi quotidiani.


Nel 2021 la scienza dei dati ha registrato una crescita di 259%, diventando la competenza IT in più rapida crescita testata dai clienti DevSkiller. Poiché le aziende riconoscono il vero valore dei dati, i Data Scientist possono aiutarle a sfruttare al meglio le informazioni disponibili.

Nel 2019, Indeed ha riportato che il ruolo di ingegnere dell'apprendimento automatico ha visto una Crescita 344% per numero di annunci, aggiudicandosi il primo posto come miglior lavoro negli Stati Uniti.

Poiché ogni settore subisce una trasformazione digitale, i ruoli nel campo dell'informatica e della tecnologia dell'informazione continueranno a essere molto richiesti. Si prevede che il numero di posizioni in questo settore crescerà di 11% dal 2019 al 2029.

Scarica la tua copia gratuita del rapporto completo sulle competenze IT di DevSkiller 2022

Come valutare i professionisti dell'apprendimento automatico per l'assunzione?

Se siete un reclutatore o uno specialista delle risorse umane incaricato di assumere un ingegnere dell'apprendimento automatico, ci sono alcune cose che dovete sapere.

  1. A partire dal 2022, c'è un'elevata richiesta di ingegneri dell'apprendimento automatico e una carenza di talenti dovuta alla mancanza di esperienza. Se avete letto questo articolo, dovreste sapere che i data scientist devono conoscere alcune qualità e abilità, per non parlare dei programmi e delle tecniche di apprendimento automatico.

  2. Si tratta di un campo ancora relativamente nuovo per i reclutatori e gli specialisti delle risorse umane. Per reclutare i candidati migliori, introducete un test di apprendimento automatico nel vostro processo di reclutamento.

  3. Ricordate che la valutazione tecnica aumenta le possibilità di assumere talenti qualificati. Candidati che, una volta assunti, sono in grado di fare il salto di qualità.

Test sulle competenze di apprendimento automatico: quale scegliere?

Per valutare le competenze pratiche dei potenziali candidati e la loro capacità di operare in un ambiente di lavoro reale, è stato organizzato un test delle competenze di apprendimento automatico deve soddisfare i seguenti criteri:

  • Dimostrare la qualità del lavoro professionale

  • Durata del test (il tempo massimo dovrebbe essere di 1-2 ore)

  • Istruzioni facili da seguire

  • Capacità di adeguare il livello di difficoltà alle capacità del candidato

  • La soluzione deve essere sottoposta a controlli di qualità e deve essere garantita la sua funzionalità in situazioni estreme.

  • Essere rappresentativi di una situazione lavorativa reale e fornire ai candidati tutte le risorse necessarie.

  • Dare ai candidati l'accesso a librerie, framework e strumenti vari che normalmente hanno a disposizione. 

Come valutare le competenze di apprendimento automatico Guardate ora

Trovare un test di apprendimento automatico affidabile e accurato non deve essere una sfida. Per esempio, la metodologia del RealLifeTesting creato da DevSkiller riproduce l'ambiente di lavoro reale in cui lavoreranno i candidati.

Il RealLifeTesting™ esamina la capacità del candidato di costruire applicazioni o funzionalità, esaminando le sue abilità pratiche. Durante il test delle competenze pratiche, è consentito l'accesso a risorse come GitHub, Stack Overflow e Google.

In qualità di reclutatori, potete inviare il test in qualsiasi parte del mondo e far generare automaticamente i risultati. Il tempo è denaro e con DevSkiller RealLifeTesting™ identificare un buon candidato per l'apprendimento automatico è facile.

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