MACHINE LEARNING

I sistemi di Machine Learning sviluppati da DEAS consentono di automatizzare e al contempo perfezionare una vasta gamma di mansioni in diversi settori operativi, istituzionali e aziendali.
Tramite algoritmi le macchine apprendono e agiscono in modo simile agli umani, imparando anche autonomamente dalle interazioni del mondo reale e dai set di dati di insegnamento forniti.
Sfruttare le potenzialità di questo nuovo ambito dell’intelligenza artificiale rappresenta un’opportunità di sviluppo per istituzioni e aziende, consentendo di affrontare al meglio le nuove sfide cyber.

Modellistica del valore dei clienti


I modelli di valore dei clienti sono tra i più importanti da impiegare nell’e-commerce.
Questo perché possono essere utilizzati per identificare, comprendere e fidelizzare i clienti più preziosi dell’azienda, come i maggiori investitori, i sostenitori più fedeli di un brand, oppure entrambi.
Questi modelli prevedono le entrate future che un singolo cliente porterà all’azienda in un determinato periodo.
Con queste informazioni, è possibile concentrare gli sforzi di marketing per incoraggiare i clienti a interagire con il brand più spesso, e persino reindirizzare le spese di acquisizione per attirare nuovi clienti.

Prezzi dinamici


ll prezzo dinamico, noto anche come prezzo della domanda, è la pratica della determinazione flessibile del prezzo degli articoli in base a diversi fattori (ad esempio: il livello di interesse del cliente target, la domanda al momento dell’acquisto).
Determinare il prezzo dinamico richiede molti dati, dal momento che la disponibilità dei diversi clienti a pagare per un bene o un servizio cambia in una varietà di situazioni.
Numerose aziende, come compagnie aeree e servizi di ride-share, hanno implementato con successo avanzate strategie di ottimizzazione dinamica dei prezzi per massimizzare le entrate.

Classificazione delle immagini


La classificazione delle immagini utilizza algoritmi di apprendimento automatico per assegnare un’etichetta da un set fisso di categorie a qualsiasi immagine immessa.
Ha una vasta gamma di applicazioni aziendali, tra cui la modellazione di piani di costruzione 3D basati su progetti 2D, tag di foto sui social media, informazioni su diagnosi mediche e altro ancora.
I metodi di apprendimento profondo come le reti neurali sono spesso usati per la classificazione delle immagini perché possono identificare in modo più efficace le caratteristiche rilevanti di un’immagine in presenza di potenziali complicazioni come la variazione del punto di vista, l’illuminazione, la scala o il volume di disordine nell’immagine.

Motori di raccomandazione


I motori di raccomandazione sono un altro importante caso d’uso dell’apprendimento automatico, di grande rilevanza strategica e commerciale.

Selezionano grandi quantità di dati per prevedere la probabilità che un determinato cliente acquisti un articolo o goda di un contenuto e quindi suggerisca tali elementi all’utente.

Il risultato è un’esperienza del cliente che incoraggia un migliore coinvolgimento e ne riduce l’abbandono.