Il machine learning rappresenta uno degli strumenti più potenti e versatili per affrontare problemi complessi, ma la scelta del giusto algoritmo dipende da numerosi fattori: il tipo di problema, la natura dei dati, e gli obiettivi finali. In questo articolo, esploreremo i principali algoritmi di machine learning e come possono essere utilizzati per rispondere a domande specifiche, con esempi e casi d’uso pensati per i ruoli professionali come CEO, CIO e CMO.
TL;DR
Il machine learning si divide in:
- Apprendimento supervisionato: Adatto a problemi con input e output noti (es. previsione del prezzo di un prodotto).
- Apprendimento non supervisionato: Utilizzato per scoprire schemi nascosti nei dati (es. segmentazione clienti).
I principali algoritmi includono:
- Regressione lineare e logistica: Per previsione numerica o classificazione binaria.
- K-Nearest Neighbors (KNN): Intuitivo e utile per classificazione e regressione.
- Support Vector Machines (SVM): Potente per separazioni complesse.
- Decision Trees e Random Forests: Flessibili e utili in molti scenari.
- Clustering K-Means: Per identificare gruppi nei dati non etichettati.
- PCA (Principal Component Analysis): Riduzione della dimensionalità per migliorare l’efficienza.

Tipi di machine learning
1. Apprendimento supervisionato
Quando usarlo: Disponi di un dataset in cui ogni dato è associato a un’etichetta nota (output).
Domande chiave:
- Quanto varrà un prodotto fra sei mesi?
- È probabile che un cliente effettui un acquisto?
Esempio per i CEO:
Un CEO può utilizzare un modello di regressione per prevedere la produzione futura in base ai dati storici di una linea di produzione, ottimizzando così i processi.
2. Apprendimento non supervisionato
Quando usarlo: Non ci sono etichette, ma vogliamo scoprire schemi o relazioni nascoste.
Domande chiave:
- Quali clienti hanno comportamenti simili?
- Come raggruppare email aziendali per argomento?
Esempio per i CMO:
Un responsabile marketing può usare il clustering per segmentare il pubblico in base ai comportamenti d’acquisto, creando campagne personalizzate per ogni gruppo.
I principali algoritmi di machine learning
1. Regressione lineare
Tipo di problema: Previsioni numeriche.
Domanda chiave: Qual è il valore atteso di questa variabile?
Esempio pratico:
- Prevedere il prezzo di una casa sulla base di metratura, posizione e anno di costruzione.
- Applicazione per CIO: Identificare il costo operativo di un sistema informatico in base all’uso delle risorse.
Approfondimento: Documentazione sulla regressione lineare di Scikit-Learn
2. Regressione logistica
Tipo di problema: Classificazione binaria.
Domanda chiave: Questo dato appartiene alla categoria A o B?
Esempio pratico:
- Determinare se un cliente rinnoverà un contratto o no.
- Applicazione per CMO: Classificare i lead in “caldi” o “freddi” per priorizzare le vendite.
Approfondimento: Guida pratica alla regressione logistica
3. K-Nearest Neighbors (KNN)
Tipo di problema: Classificazione e regressione.
Domanda chiave: Qual è la previsione basata sui dati più simili?
Esempio pratico:
- Classificare un cliente come “alto valore” in base a clienti simili.
- Applicazione per CEO: Identificare impianti con rischio simile di guasto basandosi su caratteristiche storiche.
Vantaggi: Facile da implementare, ma può essere lento con dataset grandi.
Approfondimento: KNN con Scikit-Learn
4. Support Vector Machines (SVM)
Tipo di problema: Classificazione con separazioni complesse.
Domanda chiave: Qual è il confine ottimale per separare queste categorie?
Esempio pratico:
- Classificare immagini (es. oggetti come auto o animali).
- Applicazione per CIO: Separare transazioni normali da transazioni fraudolente.
Approfondimento: Introduzione alle SVM
5. Decision Trees e Random Forests
Tipo di problema: Classificazione e regressione.
Domanda chiave: Come posso prendere decisioni basandomi su domande sequenziali?
Esempio pratico:
- Predire il rischio di abbandono di un cliente.
- Applicazione per CEO: Valutare decisioni strategiche basandosi su alberi decisionali chiari e interpretabili.
Random Forests sono ideali per ridurre il rischio di overfitting e migliorare le prestazioni.
Approfondimento: Random Forests in Scikit-Learn
6. Clustering con K-Means
Tipo di problema: Scoprire gruppi nei dati.
Domanda chiave: Quali sono i gruppi nascosti in questo dataset?
Esempio pratico:
- Segmentare clienti in base al comportamento d’acquisto.
- Applicazione per CMO: Creare strategie di marketing personalizzate per diversi gruppi di clienti.
Approfondimento: Clustering con K-Means
7. Principal Component Analysis (PCA)
Tipo di problema: Riduzione della dimensionalità.
Domanda chiave: Come posso semplificare i dati mantenendo l’informazione?
Esempio pratico:
- Analizzare recensioni di clienti riducendo le dimensioni del testo.
- Applicazione per CIO: Ottimizzare il monitoraggio di sistemi IT riducendo i dati meno rilevanti.
Approfondimento: PCA su Scikit-Learn
8. Gradient Boosting
Tipo di problema: Previsioni accurate con modelli complessi.
Domanda chiave: Come posso migliorare le previsioni combinando modelli semplici?
Esempio pratico:
- Prevedere i ricavi futuri di un’azienda.
- Applicazione per CEO: Analizzare scenari economici futuri basandosi su dati storici.
Approfondimento: Gradient Boosting con XGBoost
Come scegliere l’algoritmo di machine learning giusto?
- Comprendi il tuo problema: Supervisionato o non supervisionato?
- Inizia con algoritmi semplici: Regole chiare come Logistic Regression o Decision Trees.
- Prova modelli avanzati: SVM, Random Forests o Gradient Boosting se i dati sono complessi.
- Valuta l’efficacia: Usa metriche come accuratezza, precisione o AUC per confrontare i risultati.
Approfondimenti su algoritmi utili
- Random Forests per scenari complessi
Perfetti per aziende manifatturiere, combinano decision trees per migliorare la precisione e la robustezza. Ideali per problemi con molte variabili interconnesse.- Link utile: Random Forests su Scikit-learn
- Gradient Boosting per ottimizzare le previsioni
Algoritmi come XGBoost sono il top per accuratezza e prestazioni, ma richiedono calcoli più intensivi.- Applicazioni comuni: Analisi di rischio finanziario, previsioni di vendite.
- Link utile: Guida pratica a XGBoost
- PCA per ridurre complessità
Utile per CIO che gestiscono dataset ad alta dimensionalità. Riduce il rumore mantenendo l’informazione più rilevante.- Link utile: PCA in Python