Oggi le macchine possono apprendere in modi molto avanzati. I computer elaborano miliardi di dati per individuare rapidamente modelli complessi e risolvere i problemi del mondo reale. Come? Utilizzando modelli di apprendimento automatico.
L’apprendimento automatico è una branca dell’informatica che realizza uno degli obiettivi principali dell’intelligenza artificiale (IA). Si tratta di progettare sistemi in grado di pensare da soli, simulando e superando l’intelligenza e l’apprendimento umani. Questa guida approfondisce i modelli di apprendimento automatico più comuni utilizzati per addestrare i computer e i sistemi di IA.
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Che cos’è un modello di apprendimento automatico?
Un modello di apprendimento automatico è un programma informatico che trova modelli nei dati di formazione. Questi modelli vengono utilizzati per fare previsioni su nuovi dati.
Per rendere un modello funzionale e preciso, gli scienziati dei dati lo alimentano con grandi insiemi di dati durante l’addestramento. Un algoritmo analizza i set di dati per trovare determinati modelli o output, a seconda dell’obiettivo. Una volta terminato il processo, l’output dell’algoritmo viene ottimizzato in un programma per computer. Questo è essenzialmente ciò che è un modello di apprendimento automatico.
Il modello utilizza quindi i modelli trovati nei set di dati di addestramento per definire regole e strutture di dati specifiche. Poi le utilizza per analizzare nuovi dati.
Ad esempio, i modelli di apprendimento automatico possono riconoscere con precisione oggetti come semafori o pedoni. Supponiamo di voler sviluppare un’applicazione che analizzi le espressioni facciali di un utente per riconoscerne le emozioni. Per realizzare l’idea, si può addestrare un modello di apprendimento automatico dandogli in pasto immagini di volti con etichette di emozioni diverse. Una volta pronto, l’applicazione può distribuire il modello per determinare l’umore o i sentimenti di un utente.
Similmente, l’elaborazione del linguaggio naturale può addestrare un modello per analizzare e riconoscere l’intento di una frase.
I modelli di apprendimento automatico in breve:
- I modelli di apprendimento automatico vengono addestrati su serie di dati.
- Al modello viene fornito un algoritmo per ragionare sui dati disponibili.
- Utilizzando l’algoritmo, il modello estrae determinati modelli all’interno dei set di dati.
- Una volta terminato l’addestramento, il modello utilizza la “conoscenza” acquisita durante l’addestramento su insiemi di dati mai visti prima per fare previsioni.
Si noti che un modello di apprendimento automatico non è la stessa cosa di un algoritmo di apprendimento automatico. Anche se questo può sembrare ovvio, entrambi i termini sono spesso usati in modo intercambiabile, creando confusione tra molti.
Differenza tra modelli di apprendimento automatico e algoritmi
Un algoritmo di apprendimento automatico è un metodo matematico per trovare modelli in un insieme di dati. Tali algoritmi attingono generalmente dal calcolo, dalla statistica e dall’algebra lineare. Alcuni esempi comuni di algoritmi di apprendimento automatico sono:
- Regressione lineare
- Regressione logistica
- Albero decisionale
- Vicini più vicini (k-NN)
- K-means
Pensate a un algoritmo di apprendimento automatico come a qualsiasi altro algoritmo dell’informatica.
Un modello di apprendimento automatico, invece, è l’output di un algoritmo dopo l’esecuzione di set di dati di addestramento. In altre parole, un modello rappresenta ciò che è stato appreso dall’algoritmo sottostante. In genere è costituito da dati modello e da una procedura per trovare modelli all’interno dei nuovi dati e fare previsioni.
In breve, gli algoritmi di apprendimento automatico facilitano una sorta di programmazione automatica, mentre i modelli di apprendimento automatico rappresentano il programma.
3 tipi di apprendimento automatico
In base al metodo utilizzato, gli algoritmi di apprendimento automatico possono essere ulteriormente classificati in tre sottocategorie:
- Apprendimento supervisionato
- Apprendimento non supervisionato
- Apprendimento con rinforzo
Apprendimento supervisionato
L’apprendimento supervisionato richiede un certo grado di supervisione e assistenza umana. Il processo dipende da un insieme noto di dati di ingresso e di uscita. Il modello impara a identificare i modelli che collegano i dati di input e di output. Quindi replica questi modelli per prevedere i risultati di nuovi set di dati.
L’apprendimento supervisionato è utile per casi d’uso quali:
- Ottimizzazione dell’inventario
- Identificazione dei fattori di rischio per le malattie
- Valutazione delle richieste di prestito per determinare il fattore di rischio di un richiedente
- Individuazione di transazioni fraudolente
- Previsione dei prezzi degli immobili
Apprendimento non supervisionato
A differenza dell’apprendimento supervisionato, l’apprendimento automatico non supervisionato non richiede la supervisione umana. I modelli sono addestrati su dati grezzi e non etichettati. L’algoritmo impara invece a segmentare i dati in classi diverse, in modo che ogni classe contenga una parte dei dati con caratteristiche comuni.
L’apprendimento non supervisionato è utile per identificare modelli in insiemi di dati grezzi o per raggruppare dati similmente in gruppi. I casi d’uso più comuni includono:
- Classificazione dei profili dei clienti in base al loro comportamento di acquisto o di consumo.
- Classificazione degli articoli in inventario in base alle metriche di produzione e/o di vendita.
- Evidenziare le associazioni nei dati dei clienti (ad esempio, i clienti che hanno acquistato specifici tipi di abbigliamento potrebbero essere interessati a specifici tipi di scarpe).
Apprendimento rinforzato
L’apprendimento per rinforzo è similmente all’apprendimento supervisionato: entrambi i metodi dipendono dal fatto che i modelli ricevano un feedback. Tuttavia, nell’apprendimento per rinforzo il modello non riceve un feedback per ogni stato o input. Questo approccio pone il modello in una situazione simile a un gioco. Utilizza un metodo di prova ed errore per trovare il risultato desiderato.
Il modello riceve premi o penalità a seconda delle sue azioni. Il suo obiettivo è massimizzare la ricompensa totale. Con il tempo, il modello diventa sempre più abile nel prendere una serie di decisioni in sequenza, anche in ambienti incerti e complessi.
Le applicazioni reali dell’apprendimento per rinforzo includono, ma non si limitano a:
- Addestramento di veicoli autonomi a guidare e parcheggiare da soli senza richiedere l’intervento umano.
- Gestione dinamica dei semafori per aiutare a controllare il traffico.
I principali modelli di apprendimento automatico nel 2024
I diversi modelli di apprendimento automatico utilizzano diversi tipi di algoritmi e metodi di apprendimento. Pertanto, i modelli possono essere classificati in base al tipo di apprendimento che utilizzano.
Modelli di apprendimento automatico supervisionati
Classificazione
La classificazione è un’attività di modellazione predittiva. Si tratta di prevedere il tipo o la classe di un oggetto entro un numero finito di opzioni (per un campione di dati di input).
La classificazione comporta un ampio set di dati con istanze di input e output da cui l’algoritmo sottostante apprende. Il modello utilizza il set di dati di addestramento per trovare modi ottimali per mappare i dati di input a specifiche etichette di classe.
Nell’apprendimento automatico esistono due tipi di classificazione: binaria e multiclasse. Il classificatore binario è adatto a problemi con due sole classi possibili. Ad esempio, sì/no, on/off. I classificatori multiclasse sono più adatti per problemi con più di due classi possibili.
Obiettivo: Prevedere un risultato binario.
Casi d’uso: La classificazione è utilizzata soprattutto per compiti quali l’identificazione delle lingue (ad esempio, Google Translate), il rilevamento delle frodi, il filtraggio dello spam, l’analisi del sentiment, il riconoscimento dei caratteri scritti a mano e la ricerca di documenti.
Esempi di algoritmi comunemente utilizzati nei modelli di classificazione:
- Regressione logistica: Un modello lineare utile per classificare dati binari.
- Albero decisionale: si basa sul principio “if/else” e offre una maggiore resistenza agli outlier.
- K-Nearest Neighbors (KNN): Un modello semplice ma che richiede molto tempo: l’algoritmo KNN cerca similmente di classificare nuovi punti di dati.
- Naive Bayes: basato sul modello statistico bayesiano.
- Vettore di supporto: Spesso utilizzato per classificare insiemi di dati sia binari che multiclasse.
Regressione
I modelli di regressione sono quelli in cui l’algoritmo sottostante adotta un approccio statistico per modellare la connessione tra le variabili indipendenti e una variabile dipendente (obiettivo). Viene spesso utilizzato per la modellazione predittiva in cui un algoritmo predice risultati continui.
Rientra nell’apprendimento supervisionato, in cui l’algoritmo apprende con caratteristiche di input ed etichette di output. L’obiettivo è stabilire una relazione tra le variabili prevedendo come le variazioni di una variabile influenzino l’altra. Si potrebbe definire un approccio “best guess” per ottenere previsioni da vari set di dati.
Obiettivo: Prevedere un valore numerico.
Casi d’uso: Previsione dei prezzi delle criptovalute o delle azioni, previsione della crescita dei ricavi annuali, ecc.
Esempi di algoritmi di regressione comuni in uso oggi:
- Regressione lineare: Il modello di regressione più elementare. La regressione lineare è più adatta nei casi in cui i dati sono linearmente separabili con poca o nessuna multicollinearità.
- Regressione di cresta: Regressione lineare con regolarizzazione L1. È la migliore per stimare i coefficienti di modelli di regressione multipli in una situazione in cui le variabili indipendenti sono altamente correlate.
- Regressioni Lasso: Regressione lineare con regolarizzazione L2. Lasso è l’acronimo di Least Absolute Shrinkage and Selection Operator. Utilizza una metodologia che rende possibile sia la selezione delle variabili che la regolarizzazione. L’obiettivo è quello di migliorare l’accuratezza della previsione e l’interpretabilità.
- Regressione vettoriale di supporto (SVR): Si basa su un algoritmo di apprendimento supervisionato in grado di prevedere valori discreti.
Modelli di apprendimento automatico non supervisionati
Reti neurali artificiali (RNA)
A seconda dei casi d’uso, le RNA possono appartenere alla categoria dell’apprendimento supervisionato o non supervisionato. Nell’apprendimento supervisionato, una RNA è sotto la supervisione di un educatore (ad esempio, un data scientist o un progettista di sistemi). L’educatore utilizza la sua conoscenza del sistema per aiutare la rete a prepararsi con set di dati etichettati.
Nell’apprendimento non supervisionato, una RNA è più utile quando aumentare i set di dati di addestramento con gli ID delle classi diventa difficile o impossibile. Queste situazioni si verificano di solito quando non si conosce il sistema.
Le reti neurali artificiali, note anche come reti neurali, sono approssimativamente modellate sul cervello umano. Sono in grado di utilizzare le “percezioni della macchina” per comprendere gli input sensoriali. Ogni neurone artificiale si connette con molti altri neuroni per creare una rete simile a una rete. I milioni di neuroni di questa rete danno origine a una struttura cognitiva.
Tutti i dati del mondo reale, come musica, immagini, testi, ecc. devono essere tradotti in schemi che l’algoritmo riconosce. Questi schemi sono solitamente espressi in forma numerica e codificati in vettori. Una volta terminato l’addestramento, una rete neurale è in grado di raggruppare ed elaborare volumi enormi di dati che richiederebbero decenni all’uomo per estrarne il valore.
Un’applicazione facilmente riconoscibile di una rete neurale è l’algoritmo di ricerca di Google.
Obiettivo: Raggruppamento, classificazione, riconoscimento di modelli.
Casi d’uso: riconoscimento facciale tramite RNA, applicazioni ad alta intensità di dati, veicoli autonomi, motori di ricerca, ecc.
Esempi di modelli di apprendimento automatico che utilizzano la RNA:
- Perceptron multistrato: Un perceptron multistrato (MLP) è una classe di AMM feedforward. Sono il tipo più semplice di reti neurali profonde e consistono in una serie di strati collegati. I modelli di apprendimento automatico MLP si adattano bene alle architetture di apprendimento profondo che richiedono molte risorse.
- Reti neurali a convoluzione: Una rete neurale convoluzionale (ConvNet o CNN) è una visione di apprendimento automatico ideale che rende possibile la “computer vision”. Se si alimenta una serie di dati visivi, l’algoritmo CNN estrae automaticamente l’input desiderato per completare un compito (ad esempio, il riconoscimento facciale).
- Reti neurali ricorrenti (RNN): le reti neurali ricorrenti (RNN) utilizzano l’alimentazione sequenziale dei dati per risolvere problemi di serie temporali di dati di ingresso sequenziali. I modelli RNN sono più comunemente utilizzati nell’elaborazione del linguaggio naturale perché sono in grado di elaborare dati con una lunghezza di input variabile.
Clustering
Il clustering è una metodologia di apprendimento automatico in cui il modello viene addestrato a raggruppare oggetti similmente simili. In altre parole, raggruppa insiemi di dati non etichettati.
Lo fa trovando modelli similmente presenti in un set di dati non etichettati, come il colore, le dimensioni, la forma, il comportamento, ecc. L’algoritmo li separa quindi in base alla presenza e all’assenza di tali modelli. Ogni gruppo o cluster riceve un ID cluster per una facile identificazione. Il modello di apprendimento automatico utilizza questi ID per semplificare ed elaborare insiemi di dati complessi.
Oltre all’analisi statistica dei dati, la tecnica del clustering è utile anche per la segmentazione dei consumatori e l’etichettatura dei dati.
Obiettivo: Raggruppare oggetti o punti di dati similmente simili.
Caso d’uso: Segmentazione del mercato, analisi delle reti sociali, rilevamento di anomalie, analisi statistica dei dati, segmentazione delle immagini, ecc. Per citare un esempio semplice, piattaforme come Amazon e Netflix si affidano alla tecnica del clustering per fornire raccomandazioni di prodotti e contenuti sulle loro app.
Esempi di algoritmi nei modelli di apprendimento automatico basati sul clustering:
- K-Means: Un modello basato sull’algoritmo K-Means. Segmenta il set di dati raggruppando i campioni in cluster di uguale varianza. È forse uno dei modelli di clustering più semplici, ma potrebbe presentare alcuni inconvenienti dovuti all’elevata varianza.
- K-Means++: Questo modello utilizza una variante modificata dell’algoritmo K-Means. Si basa su una tecnica di inizializzazione intelligente del centroide. Il resto dell’algoritmo è similmente a K-Means.
- Clustering agglomerativo: In questo modello, l’algoritmo di base tratta ogni punto dati come un singolo cluster prima di unirli gradualmente. La sua gerarchia di cluster dal basso verso l’alto può essere rappresentata come una struttura ad albero.
- DBSCAN: un modello basato sull’algoritmo Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise (DBSCAN). L’algoritmo separa le aree ad alta densità nei punti dati da quelle a bassa densità.
Riduzione della dimensionalità
Nei modelli di riduzione della dimensionalità, gli algoritmi sottostanti riducono il numero di variabili casuali in esame. Ciò avviene ottenendo un insieme di variabili principali.
La“dimensionalità” si riferisce al numero di variabili predittive che un modello di apprendimento automatico utilizza per prevedere una variabile indipendente (target).
Il più delle volte, il numero di variabili è troppo elevato nel set di dati medio del “mondo reale”. Questo crea il problema dell’overfitting.
Nella maggior parte dei casi, non tutte le variabili contribuiscono allo stesso modo al raggiungimento dell’output desiderato. In effetti, nella maggior parte dei casi, ha perfettamente senso preservare le varianze con un numero inferiore di variabili. La maggior parte delle tecniche di riduzione della dimensionalità rientra nella categoria dell’eliminazione delle caratteristiche o dell’estrazione delle caratteristiche.
Obiettivo: Generalizzare i dati e distillare le informazioni rilevanti.
Casi d’uso: Rilevamento di anomalie, sistemi di raccomandazione, modellazione della semantica, ricerca di documenti, modellazione di argomenti e così via.
Esempi di algoritmi utilizzati nei modelli di apprendimento automatico per la riduzione della dimensionalità:
- Analisi delle componenti principali (PCA): La PCA è uno degli algoritmi più comuni utilizzati nei modelli di riduzione della dimensionalità. Proietta i dati a più alta dimensionalità (ad esempio, tre dimensioni) in uno spazio più piccolo (ad esempio, due dimensioni), ottenendo una riduzione della dimensionalità. In altre parole, la PCA crea un numero minore di nuove variabili da un numero maggiore di predittori. Lo fa in modo che le nuove variabili siano indipendenti l’una dall’altra, ma in qualche modo meno interpretabili.
- t-SNE: sta per t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding. In questo contesto, la parola “stocastico” si riferisce a una probabilità non definita ma casuale. La parola “Neighbor” si riferisce al fatto che ci si preoccupa di mantenere la varianza solo dei punti vicini. “Incorporare” significa semplicemente tracciare i dati in dimensioni inferiori. Quindi, t-SNE è un algoritmo che produce risultati leggermente diversi ogni volta sullo stesso set di dati. L’obiettivo finale è quello di mantenere la struttura dei punti vicini. I modelli basati su t-SNE sono più adatti per incorporare dati di dimensioni superiori per la visualizzazione dei dati.
- Decomposizione del valore singolare (SVD): La SVD è una delle tecniche più diffuse per la riduzione della dimensionalità quando i dati sono scarsi. Per “dati sparsi” intendiamo istanze con righe di dati in cui molti valori sono 0 (zero). Questa situazione è comune nelle applicazioni di ML come i sistemi di raccomandazione, ad esempio quando un utente valuta solo alcuni film o canzoni nel database.
Modelli di apprendimento automatico con rinforzo
Oltre a quelli descritti in precedenza, esistono anche diversi modelli di apprendimento automatico basati su algoritmi quali:
- Q-Learning
- Stato-Azione-Ricompensa-Stato-Azione (SARSA)
- Rete Q profonda (DQN)
- Critico asincrono dell’attore avvantaggiato (A3C)
Questi modelli sono utilizzati soprattutto per l’esecuzione di compiti complessi senza dati di addestramento. Tra i casi d’uso più diffusi vi sono la guida dei movimenti robotici, il miglioramento delle politiche di cura in ambito sanitario, il trasporto autonomo, l’esecuzione di scambi in ambito finanziario, il text mining e così via.
Quale modello di apprendimento automatico è il migliore?
Non esiste un modello di apprendimento automatico unico e migliore. Modelli diversi sono utili in casi d’uso diversi. In effetti, molti sistemi complicati, come i veicoli autonomi o il sofisticato hardware militare, possono richiedere più modelli per funzionare in modo coerente e sincronizzato. Secondo Fortune Insights, l’apprendimento automatico è un settore in crescita: si prevede che raggiungerà un valore di 209,91 miliardi di dollari entro il 2029. Questi modelli diventeranno sempre più importanti e diffusi negli anni a venire.
Domande frequenti
What are machine learning models?
What are the main 3 types of machine learning?
What is a machine learning algorithm?
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