Cos'è il Machine Learning?
Il Machine Learning (ML) è il campo accademico in cui i data scientist progettano algoritmi informatici in grado di imparare un'attività senza essere esplicitamente programmati con i dati per eseguirla. Immaginatelo come un modo per insegnare al miglior algoritmo informatico a riconoscere degli schemi e prendere decisioni semplicemente mostrandogli degli esempi invece di scrivere ogni regola dell'algoritmo.
Esempi di un modello sono spesso rappresentati da dati, ma enormi quantità di informazioni, e gli algoritmi informatici analizzano questi enormi insiemi di dati per scoprire (apprendere) relazioni e intuizioni.
Gli algoritmi di Machine Deep Learning e il modello di dati sono programmi di dati macchina unici perché sono iterativi. Progrediscono costantemente, non è un processo a sé stante. Gli algoritmi migliorano continuamente man mano che vengono esposti a un numero maggiore di dati.
Permette agli algoritmi di Machine Learning di adattarsi alle nuove informazioni e di affinare le proprie previsioni. Questa magia fornisce il miglior Deep Learning per le macchine per diventare più accurato nel tempo. Gli algoritmi di Machine Learning sono come studenti che migliorano in una materia più studiano e si esercitano.
Perché il Machine Learning è importante
Gli algoritmi di Machine Learning non sono soltanto un'altra parola d'ordine dei dati all'interno delle migliori pratiche di Intelligenza Artificiale (IA); sono tecnologie di trasformazione. Ha rimodellato le industrie e la nostra vita quotidiana per decenni. Ecco perché cambia le regole del gioco:
Automazione di attività complesse:
Gli algoritmi di Machine Learning e il modello di Machine Learning eccelle nell’essere utilizzati per automatizzare attività ripetitive e dispendiose in termini di tempo che altrimenti richiederebbero uno sforzo umano significativo. Permette alle persone di concentrarsi su attività più strategiche e creative. Ne sono un esempio l'utilizzo per prevedere cosa sia lo spam e il Deep Learning per guidare un'auto.
Individuazione di modelli nascosti nei dati:
Anche i migliori metodi tradizionali di analisi dei dati possono solo scalare la superficie di ciò che è nascosto all'interno di enormi data set. Per un'analisi più approfondita dei modelli, è necessario il Machine Learning per scoprire pattern sottili, correlazioni e anomalie. Queste sono cose che mancheranno agli esseri umani.
Personalizzazione:
Il Machine Learning è il motore di Deep Learning che sta alla base di consigli personalizzati su piattaforme come Netflix e Amazon. Analizzando le variabili e le preferenze di comportamento del passato, il Machine Learning suggerisce film, prodotti o contenuti di cui si ritiene di poter usufruire, migliorando così l'esperienza utente.
Miglioramento del processo decisionale:
In molti settori, le decisioni vengono prese sulla base di intuizioni di apprendimento o informazioni limitate. Un programma di Deep Learning può aumentare il giudizio umano fornendo analisi e previsioni basate sui dati. Questo porta a decisioni più consapevoli e obiettive, sia nella diagnostica sanitaria, che negli investimenti finanziari, o nella gestione della supply chain.
Quindi, un programma di Machine Learning rende i computer più intelligenti, responsabilizzando gli esseri umani a risolvere i problemi in modo più efficiente.
Tipi di algoritmi di Machine Learning
Apprendimento supervisionato
Il Deep Learning supervisionato è il tipo più comune di programma di Machine Learning. È come avere un insegnante che guida il processo di Deep Learning.
Gli algoritmi delle macchine vengono forniti con una serie di dati di addestramento del programma, ogni esempio etichettato con l'output corretto. Questi dati etichettati agiscono da "supervisore", comunicando all'algoritmo il risultato desiderato per un dato input.
L'obiettivo è apprendere la relazione tra le feature di input dell'algoritmo del modello e le etichette corrispondenti per prevedere accuratamente l'output per i nuovi dati non visualizzati. Alcuni algoritmi di apprendimento supervisionato comuni includono:
● Regressione lineare: Algoritmo di modello lineare per prevedere valori numerici continui, ad esempio i prezzi delle abitazioni o i dati di vendita. Si presuppone una relazione lineare tra le feature di input e la variabile di output.
● Regressione logistica: Gli algoritmi del programma di classificazione sono utilizzati con probabilità per prevedere i risultati categorici, ad esempio se un'email è Spam o meno o se un cliente si ribalta. Calcola la probabilità che un’istanza appartenga a una particolare categoria.
● Albero decisionale: Questi algoritmi di programma creano un modello ad albero delle decisioni e delle loro possibili conseguenze. Sono di facile interpretazione e possono essere utilizzate per la classificazione, e alcune aziende le utilizzano per attività di regressione.
● Supporto di macchine vettoriali (SVM): Le SVM sono algoritmi potenti per le attività di classificazione. Questi metodi consentono di trovare l'iperpiano ottimale che separa i punti dati in classi diverse.
Poi ci sono gli algoritmi delle reti neurali, conosciuti anche come Deep Learning . Questi sono complessi algoritmi di rete ispirati dalla struttura di rete del cervello umano. Una rete eccelle in attività come il riconoscimento delle immagini e la NLP; in generale, un algoritmo neurale di rete è la soluzione migliore per qualsiasi problema di riconoscimento di pattern complessi.
Apprendimento non supervisionato
Il modello decisionale di apprendimento non supervisionato adotta un approccio di programma diverso rispetto all'apprendimento supervisionato. In questo caso, l'algoritmo non viene fornito con un punto dati etichettato o istruzioni esplicite su cosa cercare.
Con un apprendimento non supervisionato, utilizziamo un insieme di valori di dati senza risultati predefiniti, e all'algoritmo di Machine Learning viene chiesto di scoprire modelli, strutture o relazioni nascoste. Deve farlo da solo, senza alcuna guida da parte degli esseri umani. Alcuni algoritmi di Machine Learning non supervisionati più diffusi includono:
● K-Significa clustering: Questo algoritmo decisionale è un metodo go-to per raggruppare datapoint simili in cluster. Con questo metodo, i valori dei dati vengono suddivisi in K cluster distinti e i punti appartengono al cluster con la media più vicina.
● Il clustering gerarchico è diverso dagli algoritmi K-mean, che producono un insieme piatto di cluster. Il clustering gerarchico crea una gerarchia di cluster simile a un albero. Può essere utile per comprendere le relazioni tra i cluster a diversi livelli di granularità.
● Analisi delle componenti principali (PCA): La PCA è una "tecnica di riduzione della dimensionalità" che può aiutare gli utenti a visualizzare i valori dei punti dati come variabili. Con gli algoritmi PCA, vengono identificati i componenti principali e le direzioni di maggiore varianza nei valori dei dati. A questo punto, i dati vengono proiettati in uno spazio inferiore mantenendo la maggior quantità possibile di informazioni.
● Rilevamento di anomalie: Progettato per l'addestramento al fine di identificare punti dati di decisione rari o insoliti che non rientrano nella norma del set di punti dati. Questo algoritmo di machine learning è abbastanza bravo nel rilevamento di frodi, intrusioni di rete (per la sicurezza informatica), e nell'identificazione di difetti di produzione.
Talvolta, l'apprendimento non supervisionato viene utilizzato come precursore dell'apprendimento supervisionato, in cui le informazioni acquisite possono essere utilizzate per creare un punto dati etichettato per l'addestramento di modelli supervisionati.
Boosting è una potente tecnica di formazione e apprendimento nel Machine Learning. Con il potenziamento, vengono combinati diversi modelli deboli. Potenziare significa che questi spesso si allenano a diventare leggermente migliori rispetto a una supposizione casuale. Boosting le combina per creare un forte modello predittivo.
La funzione Boosting consiste nell'addestrare i modelli in sequenza, in modo che ogni modello successivo si concentri sulla correzione degli errori commessi dai modelli precedenti attraverso la funzione Boosting.
Apprendimento rinforzo
L’apprendimento per rinforzo è un tipo unico di Machine Learning che trae ispirazione dalla psicologia comportamentale. Un agente impara attraverso tentativi ed errori, interagendo con il suo ambiente e ricevendo feedback attraverso premi o penalità in base alle sue azioni.
È un po' come insegnare a un animale il buon comportamento. L'agente impara ad associare alcune azioni con esiti positivi (premi) e altre con esiti negativi (penalità). Quando si ripete questo processo ripetutamente, l'agente sviluppa un criterio che seleziona le azioni più suscettibili di portare a premi.
Quindi, potete vedere come il processo sia analogo a come gli esseri umani e gli animali imparino attraverso il rinforzo positivo e negativo. Due algoritmi comuni di Deep Learning includono il Q-Learning, che stima i premi futuri per intraprendere un’azione specifica in un dato stato. Deep Q-Networks, o DQN, è un'estensione moderna del Q-learning che combina l'apprendimento per rinforzo con la potenza delle reti neurali profonde.
Gli algoritmi di apprendimento rafforzati hanno un'ampia gamma di applicazioni. Addestra i robot a svolgere attività nel mondo reale, come navigare, manipolare gli oggetti, e anche giocare. Sviluppare agenti di IA con l’apprendimento per il rinforzo può costruire modelli che padroneggiano giochi complessi come gli scacchi, Go e Dota 2.
Ottimizzare le variabili delle risorse decisionali in domini come le reti energetiche, il controllo del traffico e il Cloud computing. Anche se l'apprendimento per rinforzo è un potente strumento per l'addestramento di un modello, può essere difficile applicarlo a causa della necessità di funzioni di ricompensa attentamente progettate e del potenziale di lenta convergenza.
Scegliere l'algoritmo giusto: Casi d’uso e considerazioni
Scegliere l’algoritmo di Machine Deep Learning più appropriato è fondamentale, perché l’applicazione di modelli specifici di Machine Learning può essere limitata e mirata. Si può anche notare che il modello sbagliato dà risultati inefficienti, mentre quello giusto può sbloccare informazioni preziose e generare risultati di impatto.
Domande sui valori chiave
Apprendimento supervisionato, non supervisionato o di rinforzo: I valori dei punti dati sono etichettati con i risultati target (supervisionati), non etichettati (non supervisionati) oppure è necessario un agente che apprenda attraverso l'interazione con un ambiente (rinforzo)? È a questo che bisogna pensare prima di scegliere il tipo di modello da utilizzare.
È inoltre necessario scegliere tra algoritmi di regressione o di classificazione. In questo caso, la scelta della regressione riguarda la previsione di un valore numerico continuo (regressione) o la classificazione dei valori dei dati in classi distinte (classificazione), che non implica la regressione.
Un altro aspetto fondamentale è rappresentato dalle dimensioni e dalla natura dell'insieme di dati utilizzato per addestrare un modello: quanti valori di dati sono disponibili? È strutturata (tabulare), non strutturata (testo, immagini) o mista? Le dimensioni e la complessità del dataset possono influenzare le scelte degli algoritmi.
Anche l’interpretabilità è importante, perché alcuni modelli di Machine Learning richiedono del tempo per essere spiegati. Hai bisogno di un modello facile da spiegare agli stakeholder (ad esempio, un albero decisionale), o sei disposto a sacrificare la capacità di spiegare come funziona il modello per ciò che potrebbe essere potenzialmente una maggiore precisione (ad esempio, reti neurali profonde)?
Corrispondenza degli algoritmi ai casi d'uso di esempio
Per rendere le cose più concrete, vediamo come algoritmi specifici di Machine Deep Learning si allineano con alcuni dei casi d'uso più comuni nel mondo reale.
Previsione della variabilità del cliente
è un esempio di problema di classificazione casuale in cui le aziende desiderano identificare i clienti che probabilmente smetteranno di utilizzare un servizio o un prodotto. Gli algoritmi di regressione logistica casuale sono un metodo di apprendimento automatico che prevede il cambiamento rispetto all'assenza di cambiamento. Tuttavia, le foreste casuali spesso superano la regressione logistica in termini di precisione perché le foreste casuali acquisiscono relazioni più complesse tra una serie di funzionalità dei clienti e il comportamento di rotazione che ne deriva, quindi le foreste casuali potrebbero essere una scelta migliore.
Riconoscimento delle immagini
è un'attività di Deep Learning che implica l'identificazione automatica di oggetti, facce o pattern da un'immagine fornita. Un modello che funziona bene per il riconoscimento delle immagini è chiamato rete neurale convoluzionale (CNN) perché può fare rappresentazioni gerarchiche di caratteristiche visive da dati grezzi di pixel.
Sistemi di raccomandazione
Suggerire elementi agli utenti in base alle preferenze e al comportamento. Un modello di Machine Learning chiamato filtraggio collaborativo è un ottimo modo per farlo. Tuttavia, la fattorizzazione a matrice è anche molto diffusa: decompone le interazioni utente-elemento in fattori latenti, rivelando preferenze nascoste che possono essere utilizzate per fornire suggerimenti personalizzati.
È importante ricordare che questi sono solo alcuni esempi e che l'algoritmo migliore per un caso d'uso specifico può variare a seconda della natura dei dati, della complessità del problema e delle risorse disponibili.
Altre considerazioni
Comprendere il problema e confrontarlo con algoritmi di programma adatti è il primo passo, ma quando si costruisce un modello di Machine Learning per un progetto specifico è necessario considerare anche altre considerazioni.
Il compromesso tra differenza e varianza è un concetto cruciale, in quanto la differenza si riferisce all'errore introdotto approssimando un problema del mondo reale a un modello semplificato, mentre la varianza si riferisce alla sensibilità del modello alle fluttuazioni nei dati di addestramento. Quando scegli un modello ad alta distorsione, lo troverai semplice e poco adatto ai dati. Al contrario, un modello di programma ad alta varianza può essere troppo complesso e può sovraccaricare i dati. Devi cercare di raggiungere un equilibrio.
Un altro punto chiave è la complessità del modello. I modelli semplici potrebbero non acquisire tutte le sfumature dei dati, ma un modello eccessivamente complesso potrebbe adattarsi eccessivamente al rumore dei dati di addestramento. Il che significa che c'è un eccesso di adattamento - e un modello dalle prestazioni scadenti. Il modello deve essere abbastanza complesso da acquisire i modelli sottostanti ma non così complesso da memorizzare i dati di addestramento.
L'ingegneria e la selezione delle feature sono alla base della qualità dei modelli. L'ingegneria delle caratteristiche implica la trasformazione dei dati grezzi in "caratteristiche" maggiormente informative per il programma di Machine Learning. La selezione delle feature consiste nella scelta delle feature più rilevanti e utili per le prestazioni del modello.
Il futuro del Machine Learning
Le soluzioni di IA e il Machine Deep Learning progrediscono a ritmi vertiginosi. Nuovi algoritmi, tecniche e quadri di riferimento sono costantemente in fase di sviluppo, superando i limiti di ciò che è possibile ottenere con l'Intelligenza Artificiale.
Siamo in un periodo fantastico per essere coinvolti in questo campo, con scoperte nell'elaborazione del linguaggio naturale, nella computer vision e nell'apprendimento per rinforzi.
Essere aggiornati sui progressi rapidi dell’Intelligenza Artificiale è fondamentale per chi vuole sfruttare appieno il potere del Machine Learning. Gli strumenti e le tecniche odierni potrebbero diventare obsoleti quasi da un giorno all'altro. Per utilizzare metodi efficaci ed efficienti per risolvere i problemi, è necessario essere aggiornati sulle ultime innovazioni.
Introduzione alla potenza del Machine Learning
Il Machine Learning non è più limitato ai laboratori di ricerca e ai giganti della tecnologia. Le aziende e gli individui possono accedere a queste informazioni grazie a strumenti intuitivi che non richiedono conoscenze approfondite in ambito data science.
Che siate un professionista sanitario alla ricerca di un programma per migliorare la diagnostica o qualcuno che lavora nel mondo del marketing e vuole personalizzare l'esperienza dei clienti, potete essere certi che il Machine Learning abbia il potenziale per rivoluzionare il vostro settore.
Ne vale sempre la pena esplorare, quindi non abbiate paura di esplorare come un programma di Machine Learning può essere applicato al vostro dominio. Identificare le sfide legate ai dati e determinare quali strumenti di Machine Learning sono stati utilizzati per risolvere problemi simili in altri campi, settori o settori.
Troverai anche innumerevoli risorse online, tra cui esercitazioni, corsi e librerie open source, per aiutarti a iniziare.
OVHcloud e Machine Learning
OVHcloud riconosce la crescente importanza del Machine Learning e per questo offre una vasta gamma di servizi a supporto della sua implementazione. Forniamo infrastrutture e soluzioni di piattaforme che consentono agli utenti di scalare i propri progetti di Machine Learning in modo efficiente.
