Cos'è l'apprendimento automatico? È una domanda che apre le porte a una nuova era tecnologica, in cui i computer possono apprendere e migliorare da soli, proprio come gli esseri umani. Immagina un mondo in cui i computer non si limitano a seguire regole rigide ma possono imparare dai dati e dalle esperienze. Questa è l’essenza dell’apprendimento automatico.

Dal suggerimento di nuovi programmi sui servizi di streaming in base alla cronologia di visualizzazione all'abilitazione delle auto a guida autonoma per navigare in sicurezza, l'apprendimento automatico è alla base di questi progressi. Non si tratta solo di tecnologia; si tratta di rimodellare il modo in cui i computer interagiscono con noi e comprendono il mondo che li circonda. Mentre l’intelligenza artificiale continua ad evolversi, l’apprendimento automatico rimane al centro, rivoluzionando il nostro rapporto con la tecnologia e aprendo la strada a un futuro più connesso.

Tabella dei contenuti

• Cos'è l'apprendimento automatico?
• Differenza tra Machine Learning e Programmazione tradizionale
• Come funzionano gli algoritmi di machine learning
• Ciclo di vita dell'apprendimento automatico:
• Tipi di apprendimento automatico
• Necessità dell'apprendimento automatico:
• Varie applicazioni dell'apprendimento automatico
• Limitazioni dell'apprendimento automatico

Cos'è l'apprendimento automatico?

L’apprendimento automatico è una branca dell’intelligenza artificiale che consente agli algoritmi di scoprire modelli nascosti all’interno dei set di dati, consentendo loro di fare previsioni su dati nuovi e simili senza una programmazione esplicita per ogni attività. L’apprendimento automatico tradizionale combina i dati con strumenti statistici per prevedere i risultati, producendo informazioni utili. Questa tecnologia trova applicazioni in diversi campi come il riconoscimento di immagini e parlato, l'elaborazione del linguaggio naturale, i sistemi di raccomandazione, il rilevamento delle frodi, l'ottimizzazione del portafoglio e l'automazione delle attività.

Ad esempio, i sistemi di raccomandazione utilizzano dati storici per personalizzare i suggerimenti. Netflix, ad esempio, utilizza filtri collaborativi e basati sui contenuti per consigliare film e programmi TV in base alla cronologia di visualizzazione, alle valutazioni e alle preferenze di genere degli utenti. L’apprendimento per rinforzo migliora ulteriormente questi sistemi consentendo agli agenti di prendere decisioni basate sul feedback ambientale, perfezionando continuamente le raccomandazioni.

L’impatto dell’apprendimento automatico si estende a veicoli autonomi, droni e robot, migliorando la loro adattabilità in ambienti dinamici. Questo approccio segna una svolta in cui le macchine imparano da esempi di dati per generare risultati accurati, strettamente intrecciati con il data mining e la scienza dei dati.

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Apprendimento automatico

Differenza tra Machine Learning e Programmazione tradizionale

La differenza tra Machine Learning e programmazione tradizionale è la seguente:

Come funzionano gli algoritmi di machine learning

Il Machine Learning funziona nel modo seguente.

Un algoritmo di apprendimento automatico funziona apprendendo modelli e relazioni dai dati per fare previsioni o prendere decisioni senza essere esplicitamente programmato per ciascuna attività. Ecco una panoramica semplificata di come funziona un tipico algoritmo di machine learning:

Prima di inserire i dati nell’algoritmo, spesso è necessario preelaborarli. Questo passaggio può comportare la pulizia dei dati (gestione dei valori mancanti, dei valori anomali), la trasformazione dei dati (normalizzazione, ridimensionamento) e la suddivisione in set di training e test.

3. Scelta di un modello :

A seconda dell'attività (ad esempio classificazione, regressione, clustering), viene scelto un modello di apprendimento automatico adatto. Gli esempi includono alberi decisionali, reti neurali, macchine a vettori di supporto e modelli più avanzati come le architetture di deep learning.

4. Formazione del Modello :

Il modello selezionato viene addestrato utilizzando i dati di addestramento. Durante l'addestramento, l'algoritmo apprende modelli e relazioni nei dati. Ciò comporta la regolazione iterativa dei parametri del modello per ridurre al minimo la differenza tra i risultati previsti e i risultati effettivi (etichette o obiettivi) nei dati di addestramento.

5. Valutazione del Modello :

Una volta addestrato, il modello viene valutato utilizzando i dati di test per valutarne le prestazioni. Metriche come accuratezza, precisione, richiamo o errore quadratico medio vengono utilizzate per valutare quanto bene il modello si generalizza a dati nuovi e invisibili.

6. Messa a punto :

I modelli possono essere perfezionati regolando gli iperparametri (parametri che non vengono appresi direttamente durante l'addestramento, come la velocità di apprendimento o il numero di livelli nascosti in una rete neurale) per migliorare le prestazioni.

7. Previsione o inferenza :

Infine, il modello addestrato viene utilizzato per effettuare previsioni o decisioni su nuovi dati. Questo processo prevede l'applicazione dei modelli appresi a nuovi input per generare output, come etichette di classi nelle attività di classificazione o valori numerici nelle attività di regressione.

Ciclo di vita dell'apprendimento automatico:

Il ciclo di vita di un progetto di machine learning prevede una serie di passaggi che includono:

1. Studia i problemi:

Il primo passo è studiare il problema. Questa fase prevede la comprensione del problema aziendale e la definizione degli obiettivi del modello.

Quando vengono raccolti i nostri dati relativi ai problemi. quindi è una buona idea controllare adeguatamente i dati e renderli nel formato desiderato in modo che possano essere utilizzati dal modello per trovare i modelli nascosti. Questo può essere fatto nei seguenti passaggi:

• Pulizia dei dati
• Trasformazione dei dati
• Analisi dei dati esplicativi e ingegneria delle caratteristiche
• Suddividi il set di dati per l'addestramento e il test.

4. Selezione del modello:

Il passaggio successivo è selezionare l'algoritmo di machine learning appropriato adatto al nostro problema. Questo passaggio richiede la conoscenza dei punti di forza e di debolezza dei diversi algoritmi. A volte utilizziamo più modelli, confrontiamo i loro risultati e selezioniamo il modello migliore secondo le nostre esigenze.

5. Costruzione del modello e formazione:

• Dopo aver selezionato l'algoritmo, dobbiamo costruire il modello.
• Nel caso della modalità di creazione dell'apprendimento automatico tradizionale è semplice e bastano poche regolazioni degli iperparametri.
• Nel caso del deep learning, dobbiamo definire l'architettura a livello insieme alla dimensione di input e output, al numero di nodi in ciascun livello, alla funzione di perdita, all'ottimizzatore della discesa del gradiente, ecc.
• Successivamente il modello viene addestrato utilizzando il set di dati preelaborato.

6. Valutazione del modello:

Una volta addestrato il modello, è possibile valutarlo sul set di dati di test per determinarne l'accuratezza e le prestazioni utilizzando diverse tecniche. come rapporto di classificazione, punteggio F1, precisione, richiamo, curva ROC, errore quadratico medio, errore assoluto, ecc.

7. Ottimizzazione del modello:

Sulla base dei risultati della valutazione, potrebbe essere necessario mettere a punto o ottimizzare il modello per migliorarne le prestazioni. Ciò comporta la modifica degli iperparametri del modello.

8. Distribuzione:

Una volta addestrato e ottimizzato, il modello può essere distribuito in un ambiente di produzione per effettuare previsioni sui nuovi dati. Questo passaggio richiede l'integrazione del modello in un sistema software esistente o la creazione di un nuovo sistema per il modello.

9. Monitoraggio e Manutenzione:

Infine, è essenziale monitorare le prestazioni del modello nell’ambiente di produzione ed eseguire le attività di manutenzione secondo necessità. Ciò comporta il monitoraggio della deriva dei dati, la riqualificazione del modello secondo necessità e l'aggiornamento del modello non appena diventano disponibili nuovi dati.

Tipi di apprendimento automatico

• ambientale Apprendimento automatico supervisionato
• Apprendimento automatico non supervisionato
• Apprendimento automatico per rinforzo

1. Apprendimento automatico supervisionato:

L'apprendimento supervisionato è un tipo di apprendimento automatico in cui l'algoritmo viene addestrato sul set di dati etichettato. Impara a mappare le funzionalità di input sugli obiettivi in ​​base ai dati di addestramento etichettati. Nell'apprendimento supervisionato, l'algoritmo viene fornito con funzionalità di input e corrispondenti etichette di output e impara a generalizzare da questi dati per fare previsioni su dati nuovi e invisibili.

Esistono due tipi principali di apprendimento supervisionato:

• Regressione : La regressione è un tipo di apprendimento supervisionato in cui l'algoritmo impara a prevedere valori continui in base alle caratteristiche di input. Le etichette di output nella regressione sono valori continui, come i prezzi delle azioni e dei prezzi delle case. I diversi algoritmi di regressione nell'apprendimento automatico sono: regressione lineare, regressione polinomiale, regressione della cresta, regressione dell'albero decisionale, regressione della foresta casuale, regressione del vettore di supporto, ecc.
• 2. Apprendimento automatico non supervisionato:

  L'apprendimento non supervisionato è un tipo di apprendimento automatico in cui l'algoritmo impara a riconoscere modelli nei dati senza essere esplicitamente addestrato utilizzando esempi etichettati. L’obiettivo dell’apprendimento non supervisionato è scoprire la struttura o la distribuzione sottostante nei dati.

  Esistono due tipi principali di apprendimento non supervisionato:

  • Raggruppamento : gli algoritmi di clustering raggruppano insieme punti dati simili in base alle loro caratteristiche. L'obiettivo è identificare gruppi, o cluster, di punti dati simili tra loro, pur essendo distinti dagli altri gruppi. Alcuni algoritmi di clustering popolari includono K-mean, clustering gerarchico e DBSCAN.
  • Riduzione dimensionalità: Gli algoritmi di riduzione della dimensionalità riducono il numero di variabili di input in un set di dati preservando la maggior parte possibile delle informazioni originali. Ciò è utile per ridurre la complessità di un set di dati e semplificarne la visualizzazione e l'analisi. Alcuni popolari algoritmi di riduzione della dimensionalità includono l'analisi dei componenti principali (PCA), t-SNE e gli autoencoder.

  3. Apprendimento automatico di rinforzo

  L'apprendimento per rinforzo è un tipo di apprendimento automatico in cui un agente impara a interagire con un ambiente eseguendo azioni e ricevendo premi o penalità in base alle sue azioni. L’obiettivo dell’apprendimento per rinforzo è apprendere una politica, ovvero una mappatura dagli stati alle azioni, che massimizzi la ricompensa cumulativa attesa nel tempo.

  Esistono due tipi principali di apprendimento per rinforzo:

  • Apprendimento per rinforzo basato su modelli: Nell'apprendimento per rinforzo basato su modelli, l'agente apprende un modello dell'ambiente, comprese le probabilità di transizione tra stati e le ricompense associate a ciascuna coppia stato-azione. L'agente utilizza quindi questo modello per pianificare le proprie azioni al fine di massimizzare la ricompensa attesa. Alcuni popolari algoritmi di apprendimento per rinforzo basati su modelli includono l'iterazione del valore e l'iterazione della politica.
  • Apprendimento per rinforzo senza modelli : Nell'apprendimento per rinforzo senza modello, l'agente apprende una politica direttamente dall'esperienza senza costruire esplicitamente un modello dell'ambiente. L'agente interagisce con l'ambiente e aggiorna la sua politica in base ai premi che riceve. Alcuni popolari algoritmi di apprendimento per rinforzo senza modello includono Q-Learning, SARSA e Deep Reinforcement Learning.

  Necessità dell'apprendimento automatico:

  L’apprendimento automatico è importante perché consente ai computer di apprendere dai dati e migliorare le proprie prestazioni su compiti specifici senza essere esplicitamente programmati. Questa capacità di apprendere dai dati e di adattarsi a nuove situazioni rende il machine learning particolarmente utile per attività che coinvolgono grandi quantità di dati, processi decisionali complessi e ambienti dinamici.

  Ecco alcune aree specifiche in cui viene utilizzato il machine learning:

  • Modellazione predittiva: L’apprendimento automatico può essere utilizzato per costruire modelli predittivi che possano aiutare le aziende a prendere decisioni migliori. Ad esempio, l’apprendimento automatico può essere utilizzato per prevedere quali clienti hanno maggiori probabilità di acquistare un particolare prodotto o quali pazienti hanno maggiori probabilità di sviluppare una determinata malattia.
  • Elaborazione del linguaggio naturale: L’apprendimento automatico viene utilizzato per costruire sistemi in grado di comprendere e interpretare il linguaggio umano. Questo è importante per applicazioni come il riconoscimento vocale, i chatbot e la traduzione linguistica.
  • Visione computerizzata: L'apprendimento automatico viene utilizzato per costruire sistemi in grado di riconoscere e interpretare immagini e video. Ciò è importante per applicazioni come automobili a guida autonoma, sistemi di sorveglianza e imaging medico.
  • Intercettazione di una frode: L’apprendimento automatico può essere utilizzato per rilevare comportamenti fraudolenti nelle transazioni finanziarie, nella pubblicità online e in altri ambiti.
  • Sistemi di raccomandazione: l'apprendimento automatico può essere utilizzato per creare sistemi di raccomandazione che suggeriscono prodotti, servizi o contenuti agli utenti in base al loro comportamento e preferenze passati.

  Nel complesso, l’apprendimento automatico è diventato uno strumento essenziale per molte aziende e settori, poiché consente loro di utilizzare meglio i dati, migliorare i processi decisionali e offrire esperienze più personalizzate ai propri clienti.

  Varie applicazioni dell'apprendimento automatico

  Ora in questo tutorial sull'apprendimento automatico, impariamo le applicazioni dell'apprendimento automatico:

  • Automazione : Machine learning, che funziona in modo completamente autonomo in qualsiasi campo senza la necessità di alcun intervento umano. Ad esempio, i robot eseguono le fasi di processo essenziali negli impianti di produzione.
  • Industria finanziaria : Il machine learning sta diventando sempre più popolare nel settore finanziario. Le banche utilizzano il machine learning principalmente per individuare schemi all’interno dei dati ma anche per prevenire le frodi.
  • Organizzazione governativa : Il governo utilizza il machine learning per gestire la sicurezza pubblica e i servizi pubblici. Prendiamo l’esempio della Cina con il suo massiccio riconoscimento facciale. Il governo utilizza l’intelligenza artificiale per prevenire il jaywalking.
  • Settore sanitario : Il settore sanitario è stato uno dei primi settori a utilizzare il machine learning con il rilevamento delle immagini.
  • Marketing: L’ampio uso dell’intelligenza artificiale avviene nel marketing grazie all’abbondante accesso ai dati. Prima dell’era dei dati di massa, i ricercatori sviluppano strumenti matematici avanzati come l’analisi bayesiana per stimare il valore di un cliente. Con il boom dei dati, il reparto marketing si affida all’intelligenza artificiale per ottimizzare le relazioni con i clienti e le campagne di marketing.
  • Industria al dettaglio : L'apprendimento automatico viene utilizzato nel settore della vendita al dettaglio per analizzare il comportamento dei clienti, prevedere la domanda e gestire l'inventario. Aiuta inoltre i rivenditori a personalizzare l'esperienza di acquisto per ciascun cliente consigliando prodotti in base agli acquisti e alle preferenze passati.
  • Trasporti : L'apprendimento automatico viene utilizzato nel settore dei trasporti per ottimizzare i percorsi, ridurre il consumo di carburante e migliorare l'efficienza complessiva dei sistemi di trasporto. Svolge un ruolo anche nei veicoli autonomi, dove gli algoritmi ML vengono utilizzati per prendere decisioni sulla navigazione e sulla sicurezza.

  Limitazioni dell'apprendimento automatico:

  1. La sfida principale dell’apprendimento automatico è la mancanza di dati o la diversità nel set di dati.
  2. Una macchina non può apprendere se non ci sono dati disponibili. Inoltre, un set di dati con una mancanza di diversità dà filo da torcere alla macchina.
  3. Una macchina deve avere eterogeneità per apprendere informazioni significative.
  4. È raro che un algoritmo possa estrarre informazioni quando le variazioni sono poche o assenti.
  5. Si consiglia di avere almeno 20 osservazioni per gruppo per aiutare la macchina ad apprendere. Questo vincolo porta a una scarsa valutazione e previsione.

  Conclusione

  In conclusione, comprensione cos'è l'apprendimento automatico apre le porte a un mondo in cui i computer non solo elaborano i dati, ma imparano da essi per prendere decisioni e fare previsioni. Rappresenta l'intersezione tra informatica e statistica, consentendo ai sistemi di migliorare le proprie prestazioni nel tempo senza una programmazione esplicita. Mentre l’apprendimento automatico continua ad evolversi, le sue applicazioni in tutti i settori promettono di ridefinire il modo in cui interagiamo con la tecnologia, rendendola non solo uno strumento ma una forza trasformatrice nella nostra vita quotidiana.