Che cos’è la Modellazione Predittiva e come funziona

La Modellazione Predittiva (o Model Prediction), è una tecnica di Machine Learning, uno dei canali per l’applicazione dell’Intelligenza Artificiale, che sta prendendo sempre più piede tra le aziende italiane. Lavorare con i modelli predittivi attraverso il Machine Learning vuol dire prevedere che cosa potrebbe accadere in futuro, cosa non da poco se ragioniamo in termini di performance aziendali. Di seguito approfondiamo dunque come funziona questa tecnica di apprendimento automatico e quali sono i principali contesti applicativi.

Che cos’è la Model Prediction?

La Modellazione Predittiva è la fase saliente dell’Analisi Predittiva (o Predictive Analytics) che include metodologie e tecniche in grado di estrarre conoscenza da dati a disposizione per fare predizioni su dati o eventi nel futuro.

L’elemento chiave di queste tecniche consiste nella capacità di apprendere modelli (selezionati e valutati in modo opportuno) partendo dai dati a disposizione. A loro volta, tali modelli sono in grado di operare sui nuovi dati fornendo diverse capacità.

Come funzionano le tecniche di Model Prediction?

Come anticipato, i modelli appresi hanno la capacità di agire sui nuovi dati a disposizione fornendo diverse capacità, variabili in base al tipo di applicazione che si vuole affrontare. Ecco alcuni esempi:

• Classificazione: modellare le relazioni tra i dati e definire l’appartenenza ad una specifica classe (es. classificare la tipologia di un cliente di una banca in base alle informazioni personali ed economiche a disposizione);
• Regressione: apprendere relazioni funzionali tra le variabili considerate (es. apprendere la relazione tra l’età di una persona e il suo potenziale interesse verso una specifica campagna pubblicitaria);
• Clustering: raggruppare dati in insiemi omogenei (es. creare gruppi di utenti in base ai loro consumi per proporre offerte mirate);
• Predizione: fare predizioni o previsioni del comportamento futuro delle variabili considerate (es. fare previsioni su acquisti futuri di un cliente in base allo storico degli acquisti già effettuati);
• Rilevamento di anomalie: identificare cambiamenti o anomali nei dati (es. analisi automatica della qualità dei pezzi prodotti in un’azienda manifatturiera);
• Adattamento di modelli: permettere ai modelli appresi di evolvere nel tempo in base alle necessità (es. un utente può cambiare i propri interessi con l’età o le stagioni).

Tali capacità sono a loro volta classificabili in base alla tipologia di apprendimento. Classificazione e Regressione sono esempi di apprendimento supervisionato, dove lo scopo è l’apprendimento di una funzione che descriva al meglio la relazione tra dati in ingresso e dati in uscita. Il Clustering è un esempio di apprendimento non supervisionato, il cui scopo è l’apprendimento di relazioni e la definizione di pattern all’interno dei dati. Predizione, Rilevamento di anomalie e Adattamento di modelli sono invece abilità tipiche della Modellazione Predittiva e possono essere applicate sia all’apprendimento supervisionato che non.

Le applicazioni di Model Prediction

Date le grandi potenzialità della Modellazione Predittiva, essa viene utilizzata in diversi ambiti applicativi. La sua trasversalità emerge in progetti che variano dalla manutenzione predittiva per poter reagire in maniera tempestiva ad eventuali guasti e ridurre i tempi di fermo macchina, al rilevamento di frodi (es. attraverso l’identificazione di anomalie nei dati), dall’analisi qualità nei processi produttivi alla gestione magazzino e logistica, fino ai servizi finanziari, marketing e analisi delle reti sociali.

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