Il Machine learning è un sottoinsieme dell’intelligenza artificiale e un metodo di analisi dei dati che automatizza la costruzione di modelli analitici. Utilizzando una serie di algoritmi addestrati sui big data, il machine learning crea modelli di apprendimento automatico che possono poi essere utilizzati per fare previsioni accurate basate su dati precedenti.
Si tratta di un campo vasto e in rapida crescita, con vari settori, dalla linguistica (con i suoi modelli linguistici di grandi dimensioni) alla finanza (che può utilizzare il machine learning per prevedere le tendenze), tutti interessati al machine learning e alla sua applicazione con successo nei diversi settori.
In questa guida nel nostro IT Hub parleremo di cosa sia il machine learning, dei suoi possibili utilizzi nel monitoraggio e nella gestione da remoto (RMM) e di come i leader MSP possano ottimizzarlo efficacemente nelle loro organizzazioni.
Come funziona il machine learning?
UC Berkeley ha suddiviso il processo di machine learning in tre fasi:
- Processo decisionale: In questa fase, l’intelligenza artificiale genera un modello o un quadro approssimativo di una domanda o di un’azione specifica sulla base di tutti i dati raccolti.
- Trial and error: L’AI misura quindi quanto sia valida o attuabile la previsione confrontandola con esempi noti (se disponibili). Il processo decisionale è stato accurato? Se non lo è stato, quanto è stato lontano dall’esserlo?
- Ottimizzazione e aggiornamento: È il momento in cui l’AI analizza e valuta la sua previsione e aggiorna la sua previsione o decisione, in modo da non ripetere il suo errore (o colmare le lacune) in futuro.
Tieni presente che i modelli di intelligenza artificiale sono in grado di eseguire tutte e tre le fasi più volte con grande precisione e affidabilità in pochi secondi.
Nella sua definizione più semplicistica, il machine learning tenta di identificare modelli e prendere decisioni (e fare previsioni) accurate con un intervento umano minimo, pur sembrando “naturale” o simile a quello che farebbe un umano. Dopo tutto, non importa quanto accuratamente una macchina possa rispondere a una domanda se l’uomo che risponde non capisce cosa viene detto.
Idealmente, il machine learning è un’aggiunta alle tecnologie attuali che serve a migliorare l’efficienza operativa e ridurre il rischio di errore umano.
Tipi di machine learning
Secondo Nvidia, esistono quattro diversi modelli di machine learning.
- Apprendimento supervisionato: In questo modello di apprendimento, i modelli di AI vengono addestrati con un insieme completo di dati “labeled”. Dati “labeled” significa che ogni esempio o data point nel data set di addestramento è etichettato con una risposta specifica. Per esempio, un dataset etichettato endpoint classificherebbe in modo specifico quali foto sono di computer portatili, telefoni cellulari o dispositivi IoT.
- Apprendimento non supervisionato: L’apprendimento non supervisionato invece è un modello di machine learning che non fornisce istruzioni esplicite su alcun set di dati. In questo caso ai modelli di AI vengono forniti esempi senza una specifica risposta “corretta”. Le macchine cercano quindi di trovare una struttura nei dati, attraverso il raggruppamento, l’associazione o la ricerca di un’anomalia nel campione.
- Apprendimento semi-supervisionato: Si tratta di una via di mezzo tra l’apprendimento supervisionato e quello non supervisionato. In questo caso, un data set di addestramento comprende sia dati etichettati che non etichettati. È utile quando non si dispone di un insieme pulito di esempi con descrizioni lineari, ma si ha comunque bisogno di associazioni strutturate e pertinenti.
- Apprendimento per rinforzo: Simile ai videogiochi, l’addestramento per rinforzo incoraggia i modelli di AI a trovare il modo migliore per raggiungere un obiettivo o a migliorare le prestazioni durante un’attività per ricevere una ricompensa. L’obiettivo principale di questo tipo di modello di apprendimento è che il modello AI preveda il passo successivo per ottenere la massima ricompensa finale.
Infine, esiste un nuovo tipo di modello di apprendimento chiamato deep learning, che insegna all’intelligenza artificiale a elaborare i dati in modo simile a quanto succede nel cervello umano, e ispirato proprio a quei meccanismi. Si tratta di un tipo di machine learning che utilizza reti neurali artificiali per riconoscere modelli complessi in immagini, testi, suoni e altri dati non lineari per produrre previsioni accurate.
Algoritmi comuni di machine learning
- Reti neurali: Le reti neurali imitano il cervello umano e sono in grado di riconoscere gli schemi nella traduzione del linguaggio naturale, nel riconoscimento delle immagini e del parlato e altro ancora.
- Regressione lineare: È un modello statistico utilizzato per prevedere valori numerici sulla base di una relazione lineare tra valori diversi.
- Regressione logistica: È un sottotipo di apprendimento supervisionato che fa previsioni per variabili di risposta categoriche, come le risposte “sì” o “no”.
- Clustering: Fa parte dell’apprendimento non supervisionato e riguarda l’identificazione di modelli in data point che possono essere raggruppati.
- Alberi decisionali: Vengono utilizzati per prevedere valori numerici e classificarli in categorie. Questi alberi sono spesso rappresentati visivamente proprio come un albero, con ogni sequenze di ramificazioni collegata a decisioni specifiche.
- Foreste casuali: Questo algoritmo di machine learning predice un valore o una categoria combinando più alberi decisionali e prendendo la decisione matematicamente più probabile.
Vantaggi e svantaggi degli algoritmi di machine learning
Il vantaggio più evidente del machine learning è che le aziende IT possono imparare modi nuovi e più efficienti per gestire ed elaborare i dati. Questo aspetto viene aggiunto a un piano di governance generale dei dati.
Poiché questi modelli di intelligenza artificiale sono in grado di apprendere automaticamente e di identificare schemi e tendenze in volumi enormi, le aziende possono migliorare e potenziare continuamente i loro servizi, portando a un percorso di esperienza del cliente molto più personalizzato.
Detto questo, il machine learning richiede un addestramento regolare ed esteso su dataset accurati e imparziali. Ciò comporta il rispetto rigoroso della strategia “garbage in/garbage out” (GIGO), un’espressione informatica che valuta l’integrità dei dati (o la qualità dell’output) in base all’affidabilità e all’accuratezza dei dati iniziali inseriti nel dataset.
Casi d’uso del machine learning nel campo RMM
Si prevede che il machine learning trasformerà radicalmente il modo in cui gli MSP, gli MSSP e le aziende IT di livello enterprise monitorano e gestiscono da remoto i loro endpoint per migliorare l’efficienza dell’IT. Alcuni casi d’uso da considerare sono:
Manutenzione predittiva e proattiva
Ricorda che il machine learning, se addestrato correttamente, è in grado di prevedere con precisione le tendenze sulla base di dati storici e modelli passati. Ciò contribuisce a migliorare la gestione proattiva dell’IT, consentendo di prevedere le probabilità di guasto dei componenti o di hardware o software obsoleto sulla base di eventi passati.
Rilevamento delle minacce
Il machine learning può contribuire a realizzare una strategia di cybersecurity più forte. Rispetto ai sistemi di sicurezza tradizionali, il machine learning è in grado di rilevare schemi insoliti all’interno della rete IT che possono segnalare un imminente o recente attacco informatico.
Gestione delle patch
Il machine learning può migliorare in modo significativo la gestione delle patch automatizzando e ottimizzando il processo. Analizzando i dati passati sulle installazioni di patch, le vulnerabilità di sicurezza e le prestazioni del sistema, gli algoritmi di machine learning possono prevedere i rischi potenziali e dare la priorità alle patch di conseguenza.
Helpdesk e ticketing
Analizzando i dati storici delle richieste dei clienti, gli algoritmi di machine learning possono identificare i problemi più comuni, fornire risposte automatizzate e persino suggerire soluzioni. Questo riduce i tempi di risposta, migliora la soddisfazione dei clienti e libera tempo che gli agenti umani possono utilizzare per la gestione di problemi più complessi.
Gestione delle complessità nella gestione dell’IT e nell’allocazione delle risorse
Una delle quattro principali sfide IT nel 2024 riguarda la gestione di infrastrutture IT in continua espansione, soprattutto con la crescita delle organizzazioni. Il machine learning semplifica il processo decisionale analizzando le tendenze e i modelli di utilizzo e prevedendo le necessità future. Ciò consente di ottimizzare l’allocazione delle risorse, come energia elettrica o larghezza di banda.
E questo è proprio ciò che si può immaginare analizzando le tendenze di quest’anno. Con l’evolversi delle tecnologie, si evolverà anche il machine learning e con esso i suoi possibili casi d’uso nel campo RMM. È probabile che i migliori strumenti RMM massimizzeranno ulteriormente l’utilizzo del machine learning in futuro nelle loro varie caratteristiche e funzionalità, per fornire un servizio migliore agli utenti finali.
NinjaOne accoglie il machine learning
NinjaOne è la società di gestione degli endpoint a cui oltre 17.000 clienti in tutto il mondo si affidano. La solida soluzione RMM all-in-one consente di monitorare e gestire in modo efficiente gli endpoint Windows, macOS e Linux in un’unica interfaccia centralizzata. Inoltre, l’azienda è particolarmente attenta e orgogliosa di incorporare le tecnologie e le innovazioni più recenti per garantire un’efficienza radicale agli MSP di tutte le dimensioni fin dal primo giorno.
Se sei pronto, richiedi un preventivo gratuito, iscriviti a una prova gratuita di 14 giorni o guarda una demo.
