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Machine Learning:

Tecnologia nel Processo Decisionale

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Tecnologia nel Processo Decisionale

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Un programma volto a ottimizzare il processo decisionale

Il processo decisionale governa l’orientamento e lo sviluppo di tutte le aziende ed è fondamentale mettere chi ne è responsabile nelle condizioni di svolgere tale compito con sicurezza.

Il Machine Learning, branca dell’intelligenza artificiale, è una tecnologia che ha l’obiettivo di ridurre incertezza e arbitrarietà tramite l’apprendimento automatico e l’analisi efficiente dei dati e si configura sempre più come strumento indispensabile per prendere decisioni fondate attraverso l’analisi di ingenti quantità di dati ed eventi.

80%

L’80% dei leader nei settori economico e della tecnologia afferma che l’intelligenza artificiale sta già aumentando la produttività nelle loro aziende.

Fonte: Narrative Science

61%

61% dei marketing specialist dichiara che l’intelligenza artificiale è l’aspetto più importante della loro strategia dei dati.

Fonte: MeMSQL

40%

La tecnologia che sta dietro l’intelligenza artificiale corrente ha il potere di accrescere la produttività degli affari fino al 40%.

Fonte: Accenture

Un programma online volto a ottimizzare il processo decisionale

Noi di MIT Professional Education avviciniamo questa tecnologia che sta rivoluzionando l’economia a livello mondiale ai professionisti di diversi settori attraverso un programma online che li guida nell’assimilazione dei concetti fondamentali e degli impieghi del machine learning, insegnando loro come analizzare e comprendere i dati e rendendoli degli esperti nella presa di decisioni affidabili basate sui dati all’interno delle loro aziende.

SCOPRI TUTTI I CONTENUTI DEL PROGRAMMA

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Le competenze che svilupperai

1.

Comprendere i dati

In un mondo iperconnesso siamo circondati dai dati e ogni giorno è sempre più difficile comprendere le informazioni che riceviamo. Il primo passo, pertanto, è imparare a raccogliere dati significativi e, cosa più importante, comprenderli.

2.

Fare previsioni

Potrai fare previsioni tramite l’apprendimento supervisionato e la classificazione dei dati. Scoprirai anche i concetti fondamentali del machine learning, come ad esempio le reti neurali.

3.

Processo decisionale

Saprai attuare un processo decisionale efficiente che rimuove incertezza e arbitrarietà attraverso l’analisi dei dati.

4.

Inferenza causale

Impiegando e valutando correttamente le esperienze esaminate tramite il machine learning è possibile arrivare a conclusioni rilevanti per mettere in atto la strategia migliore.

Riceverai anche un Certificato Ufficiale

Tutti i partecipanti che completano con successo il programma a cui sono iscritti, riceveranno un certificato di completamento da parte di MIT Professional Education (MIT Professional Education Certificate of Completion) e delle Continuing Education Unit (CEU) o unità di formazione continua.

Per ottenere le CEU, è necessario compilare la conferma di accreditamento, disponibile al termine del programma. Le CEU sono calcolate per ogni programma in base al totale delle ore di apprendimento.

*Un’unità di formazione continua (CEU) equivale a 10 ore di studio e indica il tempo totale dedicato a un programma formativo professionale che non prevede il rilascio di crediti o di un diploma.

Per verificare se le unità CEU possono essere applicate o meno a un certificato professionale, ai requisiti per l’ottenimento di un certificato o di altre ore di formazione o di aggiornamento, si prega di consultare direttamente il proprio dipartimento di formazione o l’autorità preposta al rilascio dei certificati.

Questo programma si rivolge a

  • “CEO, MANAGER E ALTRI DIRIGENTI
    di diversi settori, a capo di team con responsabilità tecniche.
  • PROFESSIONISTI TECNICI O CON BACKGROUND TECNICI
    che lavorano con quantità di dati considerevoli e che desiderano avvalersi del Machine Learning per ottimizzare i processi decisionali.

Scopri i Faculty del programma

In ordine alfabetico
Prof. Devavrat Shah

Faculty nel Dipartimento di Ingegneria elettronica e Informatica di MIT

“Come fanno i leader a sfruttare i dati per ottenere un vantaggio competitivo nei loro settori? Quali misure sistematiche possono adottare per utilizzare questi dati? Scopri con me le risposte a queste domande nel corso di questo programma”

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Devavrat Shah è stato nominato alla cattedra di Andrew (1956) and Erna Viterbi del Department of Electrical Engineering and Computer Science di MIT. È il direttore fondatore dello Statistics and Data Science Center, dell’Institute for Data, Systems and Society, e membro del LIDS, del CSAIL e dell’ORC di MIT. È anche direttore del Deshpande Center for Technological Innovation di MIT.

La sua ricerca si concentra sullo sviluppo di algoritmi di machine learning su larga scala per dati non strutturati, relativi soprattutto alla società. Ha contribuito allo sviluppo di protocolli Gossip e di algoritmi di message-passing per l’inferenza statistica, alla base degli attuali sistemi di elaborazione dati distribuiti.

È cofondatore della Celect, Inc., acquistata dalla Nike nel 2019. Nello stesso anno ha collaborato alla fondazione della Ikigai Labs per incentivare la creazione di aziende a gestione autonoma, consentendo agli operatori del settore di prendere decisioni basate sui dati grazie all’utilizzo di fogli di calcolo.

Il suo lavoro è stato pubblicato su giornali importanti, quali il New York Times, Forbes e Wired, e ha ricevuto numerosi riconoscimenti, tra cui diversi premi per articoli su machine learning, ricerca operativa e informatica, e premi alla carriera, come il Premio “Erlang” della INFORMS Applied Probability Society conferitogli nel 2010.

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