Sommario:
L'apprendimento automatico è stato uno dei maggiori progressi nella storia dell'informatica e ora si ritiene che sia in grado di assumere ruoli significativi nel campo dei big data e dell'analisi. L'analisi dei big data è una grande sfida dal punto di vista delle imprese. Ad esempio, attività come dare un senso a enormi volumi di formati di dati diversi, preparazione dei dati per analisi e filtraggio di dati ridondanti possono consumare molte risorse. Assumere scienziati e specialisti dei dati è una proposta costosa e non nei mezzi di ogni azienda. Gli esperti ritengono che l'apprendimento automatico sia in grado di automatizzare molte attività legate all'analisi, sia di routine che complesse. L'automazione dell'apprendimento automatico può liberare molte risorse che possono essere utilizzate in lavori più complessi e innovativi. Sembra che l'apprendimento automatico stia andando in quella direzione. (Per ulteriori informazioni sull'uso dell'apprendimento automatico, vedere Le promesse e le insidie dell'apprendimento automatico.)
Automazione nel contesto della tecnologia dell'informazione
Nel contesto dell'IT, l'automazione è il collegamento di sistemi e software diversi in modo che siano in grado di svolgere lavori specifici senza alcun intervento umano. Nel settore IT, i sistemi automatizzati possono eseguire lavori sia semplici che complessi. Un esempio di un semplice lavoro potrebbe essere l'integrazione di un modulo con un PDF e l'invio del documento al destinatario corretto, mentre il provisioning di un backup fuori sede potrebbe essere un esempio di un lavoro complesso.
Per fare il suo lavoro, un sistema automatizzato deve essere programmato o dato istruzioni esplicite. Ogni volta che è richiesto un sistema automatizzato per modificare l'ambito dei suoi lavori, il programma o il set di istruzioni devono essere aggiornati da un essere umano. Mentre i sistemi automatizzati sono efficienti nel loro lavoro, possono verificarsi errori per vari motivi. Quando si verificano errori, la causa principale deve essere identificata e corretta. Ovviamente, per fare il loro lavoro, i sistemi automatizzati dipendono totalmente dagli esseri umani. Più complessa è la natura del lavoro, maggiore è la probabilità di errori e problemi.
