Cos’è il Machine Learning automatizzato?

Cos’è l’Automated Machine Learning (AutoML)?

Il Machine Learning automatizzato, comunemente definito AutoML, è il processo di automazione delle attività end-to-end relative alla creazione, alla formazione e all'implementazione di modelli di Machine Learning.

Include una serie di tecniche e strumenti per i flussi di lavoro di Machine Learning, progettati per rendere l'applicazione più semplice ed efficiente. Anziché affidarsi ai data scientist per eseguire manualmente ogni fase, dalla preelaborazione dei dati alla progettazione delle funzionalità, alla selezione degli algoritmi e all'ottimizzazione degli iperparametri, i sistemi AutoML mirano ad automatizzare questi processi, spesso complessi e dispendiosi in termini di tempo.

Questo permette di creare algoritmi di Machine Learning efficaci con un intervento umano minimo, aprendo le porte del Machine Learning a un pubblico più ampio.

Obiettivi principali di AutoML

Lo sviluppo e l’adozione di AutoML sono guidati da diversi obiettivi chiave:

• Accessibilità Uno degli obiettivi principali è democratizzare l'apprendimento supervisionato da macchine rendendolo accessibile a persone che non hanno una profonda esperienza nella formazione o nella programmazione in ambito data science. Questo include esperti di domini, business analyst e sviluppatori che possono utilizzare gli strumenti AutoML per costruire in base alle proprie esigenze specifiche.
   
• Efficienza e produttività: AutoML mira ad aumentare in modo significativo la produttività dei data scientist automatizzando fasi e attività di ML ripetitive e laboriose. In questo modo è possibile liberare tempo per concentrarsi su aspetti più strategici di un progetto, come la formulazione dei problemi, l'interpretazione dei dati e la comunicazione dei risultati.
   
• Performance: Esplorando sistematicamente una vasta gamma di architetture di modelli e iperparametri, AutoML è spesso in grado di identificare modelli ad alte prestazioni che potrebbero essere trascurati in una ricerca manuale. L’obiettivo è ottenere un’accuratezza predittiva e una robustezza ottimali.
   
• Velocità. L'automazione della pipeline di sviluppo dei modelli accelera il tempo necessario per passare dai dati grezzi a un modello distribuibile nella pipeline di Machine Learning. Questo aspetto è fondamentale in ambienti frenetici in cui sono necessarie analisi e soluzioni rapide.

Gli strumenti AutoML consentono inoltre di garantire la riproducibilità di MLOps standardizzando il processo e tenendo traccia delle configurazioni e dei passi intrapresi per costruire un modello.

Facilita la scalabilità delle applicazioni di Machine Learning in un'azienda, consentendo di creare e gestire più modelli con meno risorse. AutoML è in grado di fornire una base per le prestazioni del modello rispetto alla quale è possibile confrontare i modelli sviluppati manualmente.

Sfide del Machine Learning tradizionale

Sviluppare il Machine Learning è un processo tradizionale altamente iterativo e spesso difficile, che pone diverse sfide:

• Lungo e con un consumo intensivo di risorse: Il passaggio dai dati grezzi a un modello distribuibile prevede numerosi passaggi, tra cui la pulizia dei dati, la preelaborazione, l'ingegneria delle feature, la selezione dei modelli, l'ottimizzazione degli iperparametri e la convalida. Ognuna di queste fasi può richiedere molto tempo e risorse di calcolo. In particolare, l'ingegneria delle feature e l'ottimizzazione degli iperparametri sono attività che richiedono molta manodopera.
   
• Richiede competenze specializzate: Generalmente, per costruire un Machine Learning efficace è necessaria una profonda conoscenza di diversi algoritmi, principi statistici, tecniche di gestione dei dati e abilità di programmazione. Gli esperti in queste aree (data scientist, ingegneri del Machine Learning) sono scarsi e quindi costosi.
   
• Complessità della selezione e della regolazione dei modelli: Con una vasta gamma di algoritmi disponibili per l'addestramento e uno spazio ancora più ampio di possibili configurazioni di iperparametri per ognuno, la scelta della combinazione ottimale per un determinato problema può essere incredibilmente difficile. Spesso implica una quantità significativa di tentativi ed errori, affidandosi pesantemente all'esperienza e all'intuizione del data scientist.
   
• Difficoltà di riproduzione e scalabilità: Garantire che i risultati siano riproducibili può essere difficile se il processo di elaborazione dei dati non è documentato meticolosamente e standardizzato. Anche la scalabilità degli interventi manuali su più progetti o dataset di maggiori dimensioni presenta ostacoli significativi.

È anche vero che un flusso di lavoro manuale è suscettibile all'errore umano e ai pregiudizi cognitivi, che possono inavvertitamente influenzare la selezione o la valutazione del modello, portando a risultati non ottimali o ingiusti.

Vantaggi dell'automazione

L'automazione del Machine Learning offre soluzioni interessanti a queste sfide e offre numerosi vantaggi:

• Maggiore velocità ed efficienza: AutoML accelera in modo significativo il ciclo di vita dello sviluppo dei modelli. Automatizzando attività ripetitive come il tuning degli iperparametri e la selezione dei modelli, permette iterazioni e sperimentazioni molto più rapide, riducendo il time to market per le soluzioni basate su ML.
   
• Maggiore produttività I data scientist sono in grado di alleggerire molti dei più noiosi aspetti legati alla creazione di modelli con i sistemi AutoML. In questo modo, sono libere di concentrarsi su attività di maggior valore, come la formulazione di problemi, la comprensione delle esigenze aziendali, l’interpretazione dei risultati e la garanzia di un deploy di Intelligenza Artificiale etica.
   
• Democratizzazione del Machine Learning : Gli strumenti AutoML riducono la barriera all’accesso, consentendo agli utenti con conoscenze meno specializzate, come esperti di domini, business analyst e sviluppatori di software, di creare e utilizzare modelli di Machine Learning in modo efficace. In questo modo è possibile integrare le funzionalità di Intelligenza Artificiale in modo più ampio all'interno di un'organizzazione.

Esplorando in modo sistematico una gamma più ampia di algoritmi per l'addestramento, le tecniche di elaborazione delle feature e le impostazioni degli iperparametri rispetto a quanto è generalmente possibile con un intervento manuale, AutoML è spesso in grado di individuare modelli che utilizzano prestazioni e generalizzazione superiori.

Classificazione e regressione

La classificazione e la regressione sono attività di apprendimento supervisionate di base in cui AutoML è particolarmente efficace.

Per i problemi di classificazione, che implicano la previsione di un'etichetta categorica (ad esempio, spam o no, churn del cliente o no churn, diagnosi medica), i sistemi Auto ML sono in grado di testare rapidamente vari algoritmi come la regressione logistica, il supporto di macchine vettoriali, alberi di decisione e metodi di assemblaggio, oltre a utilizzare l'ingegneria delle funzionalità estese e l'ottimizzazione degli iperparametri, per costruire classificatori altamente accurati.

Analogamente, per le attività di regressione, che mirano a prevedere un valore numerico continuo (ad esempio, prezzi delle abitazioni, valori delle scorte, previsioni di vendita, temperatura), l'auto-ML automatizza il processo di ricerca dei modelli più adatti, gestendo la scalabilità delle caratteristiche e le trasformazioni per ottimizzare le prestazioni per metriche come Errore quadrato medio o R al quadrato.

In questo modo le aziende possono utilizzare rapidamente strumenti per il rilevamento delle frodi, la valutazione dei rischi, la previsione della domanda e il marketing personalizzato.

Computer Vision

In ambito informatico, AutoML viene utilizzato sempre più spesso per eseguire attività che tradizionalmente richiedono una profonda esperienza nell'utilizzo dell'elaborazione delle immagini e nella progettazione di reti neurali.

Il ML automatico, specialmente attraverso tecniche come la Neural Architecture Search (NAS) e il transfer learning automatizzato con modelli pre-addestrati, aiuta a progettare e ottimizzare automaticamente le reti neurali convoluzionali (CNN) per attività come la classificazione delle immagini (ad esempio, l'identificazione di oggetti nelle immagini), il rilevamento di oggetti (l'individuazione e la categorizzazione di più oggetti all'interno di un'immagine) e la segmentazione delle immagini (il partizionamento di un'immagine in segmenti significativi).

Ciò consente uno sviluppo più rapido di applicazioni basate su aree quali l'analisi di immagini mediche (ad esempio, l'identificazione di tumori nelle scansioni), la guida autonoma (ad esempio, il riconoscimento di pedoni e veicoli) e l'ispezione visiva per il controllo della qualità nella produzione.

Natural Language Processing (NLP)

AutoML sta inoltre compiendo importanti passi avanti nell’elaborazione del linguaggio naturale, semplificando la creazione di modelli che comprendono ed elaborano il linguaggio umano.

I casi d'uso comuni dei NLP che usufruiscono di AutoML includono la classificazione del testo (ad esempio, analisi della valutazione delle recensioni dei clienti, categorizzazione degli argomenti degli articoli, filtraggio antispam), il riconoscimento delle entità denominate (identificazione di entità chiave come nomi, posizioni e organizzazioni nel testo) e anche aspetti della generazione o traduzione della lingua.

Gli strumenti AutoML consentono di automatizzare la scelta e il tuning di vari passaggi di pre-elaborazione del testo, incorporamenti di testo (come Word2Vec o GloVe) e architetture di modelli (dai modelli tradizionali alle reti neurali ricorrenti (RNN) o trasformatori), rendendo più semplice la creazione di applicazioni come i chatbot in uso, i sistemi di raccomandazione dei contenuti e gli strumenti basati sull'analisi dei dati testuali su larga scala.

Applicazioni di settore

Al di là di queste specifiche categorie di attività, l’utilizzo di unità AutoML apporta valore in una moltitudine di settori, consentendo un deploy più rapido ed efficiente di soluzioni di IA personalizzate:

• Finanza Per il punteggio di credito, la rilevazione delle frodi, il trading algoritmico e la gestione delle relazioni con i clienti. AutoML aiuta gli istituti finanziari a costruire rapidamente modelli solidi, adattandosi al contempo alle dinamiche di mercato in evoluzione e ai requisiti normativi.
   
• Settore sanitario: In previsione e diagnosi delle malattie basate sui dati dei pazienti, scoperta di farmaci attraverso l'analisi di strutture molecolari, analisi di immagini mediche (come menzionato in Computer Vision) e scienza per la personalizzazione dei piani di trattamento.
   
• Vendita al dettaglio ed e-commerce: per la previsione della domanda, utilizzando la segmentazione dei clienti, motori di raccomandazione personalizzati, previsioni delle variazioni e strategie di determinazione dei prezzi dinamiche.
   
• Scienza della produzione: In manutenzione predittiva per anticipare guasti delle apparecchiature, controllo di qualità tramite ispezione visiva automatica, scienza di ottimizzazione della supply chain e miglioramento del processo di produzione.
   
• Marketing per la stima del valore nel ciclo di vita del cliente, l'ottimizzazione della campagna, l'analisi della percezione del marchio e il punteggio dei lead.
   
• Telecomunicazioni prevedere il cambiamento dei clienti, ottimizzare le prestazioni di rete e individuare le attività fraudolente.