Machine Learning:

Tecnologia nel Processo Decisionale

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Il machine learning come vantaggio competitivo

Il processo decisionale influenza l’evoluzione di qualsiasi azienda e i responsabili di prendere le decisioni devono essere in grado farlo nel modo più sicuro possibile, eliminando la casualità dal processo.

Il machine learning, un ramo dell’intelligenza artificiale, è nato per rispondere a questa necessità, infatti sta diventando lo strumento fondamentale per prendere decisioni affidabili grazie all’analisi di ingenti quantità di dati e fatti.

Il suo obiettivo? Ridurre l’incertezza e l’arbitrarietà attraverso l’apprendimento automatico e fornire ad aziende e professionisti la sicurezza necessaria per prendere decisioni che avranno un impatto notevole sulle loro attività.

80%

L’80% dei leader imprenditoriali e tecnologici sostiene che l’intelligenza artificiale promuove già la produttività all’interno delle loro aziende.

Fonte: Narrative Science

61%

Il 61% degli esperti di marketing è convinto che l’intelligenza artificiale sia l’aspetto più importante della loro data strategy.

Fonte: MeMSQL

40%

La tecnologia alla base dell’intelligenza artificiale attuale può promuovere la produttività imprenditoriale fino a un 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 capacità che svilupperai

1.

Riuscirai a comprendere i dati.

Poiché viviamo in un mondo iperconnesso in cui siamo circondati dai dati, diventa sempre più difficile comprendere tutte le informazioni che riceviamo. Il primo passo consiste nell’imparare e raccogliere i dati rilevanti e, ancor più importante, comprenderli.

2.

Farai previsioni.

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

3.

Potenzierai la capacità di prendere decisioni.

Sarai in grado di prendere decisioni efficaci eliminando l’incertezza e l’arbitrarietà grazie ai dati analizzati in precedenza.

4.

Diventerai un esperto in inferenza causale

e potrai applicare e valutare correttamente le esperienze osservate grazie all’impiego del machine learning per trarre conclusioni rilevanti.

Riceverai anche un Certificato Ufficiale

Tutti i partecipanti che completano con successo il programa online di Machine Learning: Tecnologia Nel Processo Decisionale riceveranno un Certificato del corso da MIT Professional Education (MIT Professional Education Certificate of Completion) e Continuing Education Units (CEU) o unità di formazione continua.

Per ottenere le CEU di MIT, i partecipanti dovranno completare la conferma di accreditamento, che sarà disponibile a conclusione del programma. Le CEU si calcolano in base al totale delle ore di apprendimento.

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

Questo programma si rivolge a

  • CEO, MANAGER E ALTRI DIRIGENTI DI DIVERSI SETTORI
    che guidano team con responsabilità di carattere tecnico.
  • ESPERTI PROFESSIONISTI
    con responsabilità che vogliono sfruttare il Machine Learning per migliorare i processi decisionali.
  • PROFILI TECNICI
    che desiderano conoscere questa nuova tecnologia.

Scopri i Faculty del programma

In ordine alfabetico
PROF. DEVAVRAT SHAH

Professor in the department of electrical engineering and computer science at 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”

Vedere di più

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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