{"id":362199,"date":"2024-10-16T05:45:00","date_gmt":"2024-10-16T05:45:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.ninjaone.com\/?post_type=content_hub&#038;p=362199"},"modified":"2024-10-16T06:32:50","modified_gmt":"2024-10-16T06:32:50","slug":"cos-e-il-machine-learning","status":"publish","type":"content_hub","link":"https:\/\/www.ninjaone.com\/it\/it-hub\/accesso-remoto\/cos-e-il-machine-learning\/","title":{"rendered":"Che cos&#8217;\u00e8 il Machine Learning: le sue applicazioni nel campo RMM"},"content":{"rendered":"<p>Il <strong>Machine learning<\/strong>\u00a0\u00e8 un sottoinsieme dell&#8217;intelligenza artificiale e un metodo di analisi dei dati che automatizza la costruzione di modelli analitici. Utilizzando una serie di algoritmi addestrati sui\u00a0<a href=\"https:\/\/www.ninjaone.com\/it\/it-hub\/accesso-remoto\/cosa-sono-i-big-data\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">big data<\/a>, il machine learning crea modelli di apprendimento\u00a0 automatico che possono poi essere utilizzati per fare previsioni accurate basate su dati precedenti.<\/p>\n<p>Si tratta di un campo vasto e in rapida crescita, con vari settori, dalla linguistica (con i suoi\u00a0<a href=\"https:\/\/www.ninjaone.com\/it\/it-hub\/accesso-remoto\/cos-e-il-large-language-model-llm\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">modelli linguistici di grandi dimensioni<\/a>) alla finanza (che pu\u00f2 utilizzare il machine learning per prevedere le tendenze), tutti interessati al machine learning e alla sua applicazione con successo nei diversi settori.<\/p>\n<p>In questa guida nel nostro IT Hub parleremo di cosa sia il machine learning, dei suoi possibili utilizzi nel\u00a0<a href=\"https:\/\/www.ninjaone.com\/it\/blog\/il-software-rmm-definizione\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">monitoraggio e nella gestione da remoto<\/a>\u00a0(RMM) e di come i leader\u00a0<a href=\"https:\/\/www.ninjaone.com\/it\/cos-e-un-msp\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">MSP<\/a>\u00a0possano ottimizzarlo efficacemente nelle loro organizzazioni.<\/p>\n\n<h2>Come funziona il machine learning?<\/h2>\n<p><a href=\"https:\/\/ischoolonline.berkeley.edu\/blog\/what-is-machine-learning\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">UC Berkeley<\/a>\u00a0ha suddiviso il processo di machine learning in tre fasi:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Processo decisionale: <\/strong>In questa fase, l&#8217;intelligenza artificiale genera un modello o un quadro approssimativo di una domanda o di un&#8217;azione specifica sulla base di tutti i dati raccolti.<\/li>\n<li><strong>Trial and error:<\/strong> L\u2019AI misura quindi quanto sia valida o attuabile la previsione confrontandola con esempi noti (se disponibili). Il processo decisionale \u00e8 stato accurato? Se non lo \u00e8 stato, quanto \u00e8 stato lontano dall\u2019esserlo?<\/li>\n<li><strong>Ottimizzazione e aggiornamento:<\/strong> \u00c8 il momento in cui l&#8217;AI analizza e valuta la sua previsione e aggiorna la sua previsione o decisione, in modo da non ripetere il suo errore (o colmare le lacune) in futuro.<\/li>\n<\/ul>\n<p><em>Tieni presente che i modelli di intelligenza artificiale sono in grado di eseguire tutte e tre le fasi pi\u00f9 volte con grande precisione e affidabilit\u00e0 in pochi secondi.\u00a0<\/em><\/p>\n<p>Nella sua definizione pi\u00f9 semplicistica, il machine learning tenta di identificare modelli e prendere decisioni (e fare previsioni) accurate con un intervento umano minimo, pur sembrando &#8220;naturale&#8221; o simile a quello che farebbe un umano. Dopo tutto, non importa quanto accuratamente una macchina possa rispondere a una domanda se l&#8217;uomo che risponde non capisce cosa viene detto.<\/p>\n<p>Idealmente, il machine learning \u00e8 un\u2019aggiunta alle tecnologie attuali che serve a migliorare l&#8217;<a href=\"https:\/\/www.ninjaone.com\/it-hub\/endpoint-security\/what-is-operational-efficiency\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">efficienza operativa<\/a>\u00a0e ridurre il rischio di\u00a0<a href=\"https:\/\/www.ninjaone.com\/blog\/how-human-error-relates-to-cybersecurity-risks\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">errore umano<\/a>.<\/p>\n<h2>Tipi di machine learning<\/h2>\n<p>Secondo\u00a0<a href=\"https:\/\/blogs.nvidia.com\/blog\/supervised-unsupervised-learning\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Nvidia<\/a>, esistono quattro diversi modelli di machine learning.<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Apprendimento supervisionato:\u00a0<\/strong>In questo modello di apprendimento, i modelli di AI vengono addestrati con un insieme completo di dati \u201clabeled\u201d. Dati &#8220;labeled&#8221; significa che ogni esempio o data point nel data set di addestramento \u00e8 etichettato con una risposta specifica. Per esempio, un dataset etichettato\u00a0<a href=\"https:\/\/www.ninjaone.com\/it\/blog\/endpoint-dispositivi-spiegati-con-esempi\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">endpoint<\/a>\u00a0classificherebbe in modo specifico quali foto sono di computer portatili, telefoni cellulari o dispositivi IoT.<\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li><strong>Apprendimento non supervisionato:<\/strong>\u00a0L&#8217;apprendimento non supervisionato invece \u00e8 un modello di machine learning che non fornisce istruzioni esplicite su alcun set di dati. In questo caso ai modelli di AI vengono forniti esempi senza una specifica risposta &#8220;corretta&#8221;. Le macchine cercano quindi di trovare una struttura nei dati, attraverso il raggruppamento, l&#8217;associazione o la ricerca di un&#8217;anomalia nel campione.<\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li><strong>Apprendimento semi-supervisionato:\u00a0<\/strong>Si tratta di una via di mezzo tra l&#8217;apprendimento supervisionato e quello non supervisionato. In questo caso, un data set di addestramento comprende sia dati etichettati che non etichettati. \u00c8 utile quando non si dispone di un insieme pulito di esempi con descrizioni lineari, ma si ha comunque bisogno di associazioni strutturate e pertinenti.<\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li><strong>Apprendimento per rinforzo:\u00a0<\/strong>Simile ai videogiochi, l&#8217;addestramento per rinforzo incoraggia i modelli di AI a trovare il modo migliore per raggiungere un obiettivo o a migliorare le prestazioni durante un\u2019attivit\u00e0 per ricevere una ricompensa. L&#8217;obiettivo principale di questo tipo di modello di apprendimento \u00e8 che il modello AI preveda il passo successivo per ottenere la massima ricompensa finale.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Infine, esiste un nuovo tipo di modello di apprendimento chiamato\u00a0<em>deep learning<\/em>, che insegna all&#8217;intelligenza artificiale a elaborare i dati in modo simile a quanto succede nel cervello umano, e ispirato proprio a quei meccanismi. Si tratta di un tipo di machine learning che utilizza reti neurali artificiali per riconoscere modelli complessi in immagini, testi, suoni e altri dati non lineari per produrre previsioni accurate.<\/p>\n<h2>Algoritmi comuni di machine learning<\/h2>\n<ul>\n<li><strong>Reti neurali:\u00a0<\/strong>Le reti neurali imitano il cervello umano e sono in grado di riconoscere gli schemi nella traduzione del linguaggio naturale, nel riconoscimento delle immagini e del parlato e altro ancora.<\/li>\n<li><strong>Regressione lineare:<\/strong>\u00a0\u00c8 un modello statistico utilizzato per prevedere valori numerici sulla base di una relazione lineare tra valori diversi.<\/li>\n<li><strong>Regressione logistica:\u00a0<\/strong>\u00c8 un sottotipo di apprendimento supervisionato che fa previsioni per variabili di risposta categoriche, come le risposte &#8220;s\u00ec&#8221; o &#8220;no&#8221;.<\/li>\n<li><strong>Clustering:<\/strong>\u00a0Fa parte dell&#8217;apprendimento non supervisionato e riguarda l&#8217;identificazione di modelli in data point che possono essere raggruppati.<\/li>\n<li><strong>Alberi decisionali:\u00a0<\/strong>Vengono utilizzati per prevedere valori numerici e classificarli in categorie. Questi alberi sono spesso rappresentati visivamente proprio come un albero, con ogni sequenze di ramificazioni collegata a decisioni specifiche.<\/li>\n<li><strong>Foreste casuali:\u00a0<\/strong>Questo algoritmo di machine learning predice un valore o una categoria combinando pi\u00f9 alberi decisionali e prendendo la decisione matematicamente pi\u00f9 probabile.<\/li>\n<\/ul>\n<h2>Vantaggi e svantaggi degli algoritmi di machine learning<\/h2>\n<p>Il vantaggio pi\u00f9 evidente del machine learning \u00e8 che le aziende IT possono imparare modi nuovi e pi\u00f9 efficienti per gestire ed elaborare i dati. Questo aspetto viene aggiunto a un\u00a0<a href=\"https:\/\/www.ninjaone.com\/it-hub\/it-service-management\/what-is-a-governance-plan\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">piano di governance<\/a> generale dei dati.<\/p>\n<p>Poich\u00e9 questi modelli di intelligenza artificiale sono in grado di apprendere automaticamente e di identificare schemi e tendenze in volumi enormi, le aziende possono migliorare e potenziare continuamente i loro servizi, portando a un percorso di esperienza del cliente molto pi\u00f9 personalizzato.<\/p>\n<p>Detto questo, il machine learning richiede un addestramento regolare ed esteso su dataset accurati e imparziali. Ci\u00f2 comporta il rispetto rigoroso della strategia &#8220;garbage in\/garbage out&#8221; (GIGO), un&#8217;espressione informatica che valuta l\u2019<a href=\"https:\/\/www.ninjaone.com\/it\/it-hub\/sicurezza-degli-endpoint\/cos-e-l-integrita-dei-dati\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">integrit\u00e0 dei dati<\/a>\u00a0(o la qualit\u00e0 dell&#8217;output) in base all&#8217;affidabilit\u00e0 e all&#8217;accuratezza dei dati iniziali inseriti nel dataset.<\/p>\n<h2>Casi d&#8217;uso del machine learning nel campo RMM<\/h2>\n<p>Si prevede che il machine learning trasformer\u00e0 radicalmente il modo in cui gli MSP, gli\u00a0<a href=\"https:\/\/www.ninjaone.com\/blog\/what-is-a-managed-security-service-provider\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">MSSP<\/a> e le aziende IT di livello enterprise monitorano e gestiscono da remoto i loro endpoint per\u00a0<a href=\"https:\/\/www.ninjaone.com\/it\/blog\/come-aumentare-l-efficienza-it-della-tua-organizzazione\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">migliorare l&#8217;efficienza dell&#8217;IT<\/a>. Alcuni casi d&#8217;uso da considerare sono:<\/p>\n<h3>Manutenzione predittiva e proattiva<\/h3>\n<p>Ricorda che il machine learning, se addestrato correttamente, \u00e8 in grado di prevedere con precisione le tendenze sulla base di dati storici e modelli passati. Ci\u00f2 contribuisce a migliorare la\u00a0<a href=\"https:\/\/www.ninjaone.com\/it\/gestione-proattiva-dellit\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">gestione proattiva dell&#8217;IT<\/a>, consentendo di prevedere le probabilit\u00e0 di guasto dei componenti o di hardware o software obsoleto sulla base di eventi passati.<\/p>\n<h3>Rilevamento delle minacce<\/h3>\n<p>Il machine learning pu\u00f2 contribuire a realizzare una\u00a0<a href=\"https:\/\/www.ninjaone.com\/it\/blog\/apprendimento-automatico-nella-cybersecurity\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">strategia di cybersecurity pi\u00f9 forte<\/a>. Rispetto ai sistemi di sicurezza tradizionali, il machine learning \u00e8 in grado di rilevare schemi insoliti all&#8217;interno della rete IT che possono segnalare un imminente o recente\u00a0<a href=\"https:\/\/www.ninjaone.com\/it\/it-hub\/sicurezza-degli-endpoint\/cos-e-un-cyberattacco\/\" rel=\"nofollow\">attacco informatico<\/a>.<\/p>\n<h3>Gestione delle patch<\/h3>\n<p>Il machine learning pu\u00f2 migliorare in modo significativo la <a href=\"https:\/\/www.ninjaone.com\/patch-management\/overview\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">gestione delle patch<\/a>\u00a0automatizzando e ottimizzando il processo. Analizzando i dati passati sulle installazioni di patch, le\u00a0<a href=\"https:\/\/www.ninjaone.com\/it-hub\/endpoint-security\/what-is-security-vulnerability\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">vulnerabilit\u00e0 di sicurezza<\/a> e le prestazioni del sistema, gli algoritmi di machine learning possono prevedere i rischi potenziali e dare la priorit\u00e0 alle patch di conseguenza.<\/p>\n<h3>Helpdesk e ticketing<\/h3>\n<p>Analizzando i dati storici delle richieste dei clienti, gli algoritmi di machine learning possono identificare i problemi pi\u00f9 comuni, fornire risposte automatizzate e persino suggerire soluzioni. Questo riduce i tempi di risposta, migliora la soddisfazione dei clienti e libera tempo che gli agenti umani possono utilizzare per la gestione di problemi pi\u00f9 complessi.<\/p>\n<h3>Gestione delle complessit\u00e0 nella gestione dell&#8217;IT e nell&#8217;allocazione delle risorse<\/h3>\n<p>Una delle\u00a0<a href=\"https:\/\/www.ninjaone.com\/it\/blog\/le-quattro-principali-sfide-it-del-2024\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">quattro principali sfide IT nel 2024<\/a>\u00a0riguarda la gestione di infrastrutture IT in continua espansione, soprattutto con la crescita delle organizzazioni. Il machine learning semplifica il processo decisionale analizzando le tendenze e i modelli di utilizzo e prevedendo le necessit\u00e0 future. Ci\u00f2 consente di ottimizzare l&#8217;allocazione delle risorse, come energia elettrica o larghezza di banda.<\/p>\n<p><em>E questo \u00e8 proprio ci\u00f2 che si pu\u00f2 immaginare analizzando le tendenze di quest&#8217;anno<\/em>. Con l&#8217;evolversi delle tecnologie, si evolver\u00e0 anche il machine learning e con esso i suoi possibili casi d&#8217;uso nel campo RMM. \u00c8 probabile che i\u00a0<a href=\"https:\/\/www.ninjaone.com\/it\/blog\/migliori-soluzioni-software-rmm\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">migliori strumenti RMM<\/a>\u00a0massimizzeranno ulteriormente l\u2019utilizzo del machine learning in futuro nelle loro varie caratteristiche e funzionalit\u00e0, per fornire un servizio migliore agli utenti finali.<\/p>\n\n<h2>NinjaOne accoglie il machine learning<\/h2>\n<p>NinjaOne \u00e8 la societ\u00e0 di gestione degli endpoint a cui oltre 17.000 clienti in tutto il mondo si affidano. La solida\u00a0<a href=\"https:\/\/www.ninjaone.com\/it\/rmm\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">soluzione RMM<\/a> all-in-one consente di monitorare e gestire in modo efficiente gli endpoint Windows, macOS e Linux in un\u2019<a href=\"https:\/\/www.ninjaone.com\/it\/blog\/software-single-pane-of-glass-guida\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">unica interfaccia centralizzata<\/a>. Inoltre, l&#8217;azienda \u00e8 particolarmente attenta e orgogliosa di incorporare le tecnologie e le innovazioni pi\u00f9 recenti per garantire un&#8217;efficienza radicale agli MSP di tutte le dimensioni fin dal primo giorno.<\/p>\n<p>Se sei pronto, richiedi un <a href=\"https:\/\/www.ninjaone.com\/it\/prezzi-per-dispositivo\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">preventivo gratuito<\/a>, iscriviti a una <a href=\"https:\/\/www.ninjaone.com\/it\/prova-rmm\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">prova gratuita<\/a> di 14 giorni o <a href=\"https:\/\/www.ninjaone.com\/it\/demo-gratuita\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">guarda una demo<\/a>.<\/p>\n","protected":false},"author":152,"featured_media":0,"parent":0,"template":"","meta":{"_acf_changed":false,"_relevanssi_hide_post":"","_relevanssi_hide_content":"","_relevanssi_pin_for_all":"","_relevanssi_pin_keywords":"","_relevanssi_unpin_keywords":"","_relevanssi_related_keywords":"","_relevanssi_related_include_ids":"","_relevanssi_related_exclude_ids":"","_relevanssi_related_no_append":"","_relevanssi_related_not_related":"","_relevanssi_related_posts":"","_relevanssi_noindex_reason":"","_lmt_disableupdate":"no","_lmt_disable":""},"hub_categories":[4191],"class_list":["post-362199","content_hub","type-content_hub","status-publish","hentry","content_hub_category-accesso-remoto"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.ninjaone.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/content_hub\/362199","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.ninjaone.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/content_hub"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.ninjaone.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/types\/content_hub"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.ninjaone.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/users\/152"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.ninjaone.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=362199"}],"wp:term":[{"taxonomy":"content_hub_category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.ninjaone.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/hub_categories?post=362199"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}