I modelli di apprendimento automatico (ML) nell’ambito dell’intelligenza artificiale (AI) consentono ai computer di imparare dai dati e di fare previsioni o giudizi senza la necessità di una programmazione esplicita. I modelli sono alla base di sviluppi rivoluzionari nel mondo della tecnologia in continua evoluzione. Quando la programmazione convenzionale fallisce, i modelli ci forniscono una soluzione dinamica a problemi complicati.
I modelli di apprendimento automatico sono il cuore e l’anima dell’intelligenza artificiale. In questo articolo ne scopriremo i vari tipi, le applicazioni reali e come scegliere il modello migliore per le tue esigenze specifiche.
Che cos’è un modello di apprendimento automatico?
Un modello di apprendimento automatico è un programma che i computer utilizzano per prendere decisioni o fare previsioni. Impara da esempi e dati passati per capire le cose da solo.
Immagina di insegnare a un computer a riconoscere le immagini di cani e gatti. Gli mostrerai molte immagini di cani e gatti e gli dirai quali sono i gatti e quali i cani. Il computer impara da questi esempi e inizia a riconoscere le differenze tra cani e gatti.
Quando avrà imparato abbastanza, potrai mostrargli una nuova immagine e ti dirà se si tratta di un gatto o di un cane. Fai questo utilizzando ciò che ha imparato dalle immagini di addestramento.
I modelli di apprendimento automatico funzionano come il cervello di un computer. Si tratta di una struttura matematica o algoritmica che aiuta il computer a indovinare, classificare o prendere decisioni quando gli vengono fornite informazioni. Il modello diventa più intelligente analizzando le vecchie informazioni e può quindi utilizzare queste conoscenze per fare ipotesi su cose nuove che non ha mai visto prima.
Cos’è un algoritmo di apprendimento automatico?
Un algoritmo di apprendimento automatico (ML) è un insieme di regole e procedure matematiche e statistiche che un modello di apprendimento automatico utilizza per comprendere i modelli e fare previsioni o giudizi basati sui dati.
Gli algoritmi di apprendimento automatico aiutano i computer a imparare dalle informazioni, a trovare schemi e a fare ipotesi o scelte. Questi algoritmi sono alla base dei modelli di apprendimento automatico. Questi modelli vengono utilizzati in vari tipi di lavori in diversi settori per scoprire informazioni cruciali ed eseguire compiti in modo automatico sulla base di ciò che hanno appreso dai dati.
Differenza tra un algoritmo di apprendimento automatico e un modello di apprendimento automatico
Capire la differenza tra un algoritmo e un modello di apprendimento automatico è fondamentale quando si intraprende un percorso di apprendimento automatico.
Un algoritmo di apprendimento automatico è simile ai principi guida e alle procedure matematiche del tuo sistema di apprendimento automatico. Funziona come un motore computazionale che elabora i dati in ingresso, li trasforma e, soprattutto, impara da essi.
D’altra parte, un modello di apprendimento automatico è il risultato effettivo o la rappresentazione che emerge dopo l’applicazione di un algoritmo di ML a un set di dati specifico. Contiene le conoscenze o i modelli raccolti dall’algoritmo da quel particolare set di dati. In altre parole, è il risultato finale del processo di apprendimento.
Immagina un algoritmo di apprendimento automatico come un ricettario o una raccolta di istruzioni che guidano il processo di apprendimento. È come avere un ricettario che ti dice come preparare un piatto. Un modello di apprendimento automatico, invece, è il risultato di quella ricetta. È simile al piatto finito.
Tipi di modelli di apprendimento automatico
L’apprendimento automatico comprende un’ampia gamma di modelli e algoritmi suddivisi a grandi linee in tre categorie: apprendimento supervisionato, non supervisionato e con rinforzo. All’interno di ognuna di queste categorie esistono diverse sottocategorie e modelli specializzati. Ecco una breve panoramica dei diversi tipi di modelli di apprendimento automatico più diffusi:
Modelli di apprendimento supervisionato
Il modello di apprendimento supervisionato è una categoria particolare di modelli di apprendimento automatico che utilizzano dati etichettati per l’addestramento. L’algoritmo impara a generare previsioni o giudizi nell’apprendimento supervisionato mappando i dati di input con etichette di destinazione note. Questi modelli vengono utilizzati per compiti che richiedono la previsione di un risultato sulla base di caratteristiche di input. Di seguito sono elencati alcuni popolari modelli di apprendimento automatico supervisionato:
- Regressione lineare: il modello di regressione lineare predice un risultato numerico continuo nei compiti di regressione. Quando devi prevedere un risultato numerico continuo, puoi utilizzare i modelli di regressione lineare. Identifica la migliore connessione lineare tra le variabili di input e la variabile target.
- Regressione logistica: la regressione logistica viene utilizzata per compiti di classificazione binaria con una scelta binaria (sì/no) come risultato. In base agli attributi in ingresso, calcola la probabilità di un risultato binario.
- Alberi decisionali: Gli alberi decisionali sono utilizzati per i modelli di classificazione e regressione. Costruiscono una struttura ad albero in cui ogni nodo riflette una decisione basata su una caratteristica e le foglie rappresentano l’etichetta finale della classe o un valore numerico.
- Foresta casuale: una foresta casuale è una strategia di apprendimento che combina numerosi alberi decisionali per aumentare l’accuratezza della previsione e ridurre l’overfitting.
- Support Vector Machines (SVM): SVM è un sofisticato algoritmo di classificazione che trova l’iperpiano ottimale per la suddivisione delle classi nello spazio delle caratteristiche. Può classificare dati binari e multilivello.
- K-Nearest Neighbours (K-NN): K-NN è un algoritmo di classificazione e regressione semplice ma efficace. Determina la classe o il valore dei dati in base alla maggior parte delle classi o al valore medio dei k-vicini più vicini nei dati di formazione.
- Naive Bayes: Naive Bayes è un algoritmo di classificazione probabilistica basato sul teorema di Bayes. Esegue compiti di categorizzazione del testo, come il rilevamento dello spam e l’analisi del sentiment.
- Reti neurali: i modelli di apprendimento profondo, come le reti neurali convoluzionali (CNN) e le reti neurali ricorrenti (RNN), sono modelli supervisionati altamente adattivi. Puoi usare questi modelli di apprendimento automatico per una serie di compiti di apprendimento supervisionato, come la classificazione delle immagini e l’elaborazione del linguaggio naturale.
Modelli di apprendimento non supervisionato:
L’apprendimento non supervisionato è un tipo di apprendimento automatico in cui l’algoritmo indaga i modelli e le strutture dei dati senza produrre un output etichettato. Questi metodi cercano di trovare modelli o correlazioni intrinseche nei dati piuttosto che prevedere etichette specifiche. Ecco alcuni modelli comuni di apprendimento automatico non supervisionato:
- Clustering K-Means: K-means è un metodo di clustering molto diffuso che divide i dati in gruppi basati sulle somiglianze. Cerca di ridurre la varianza all’interno dei gruppi assegnando iterativamente i punti dati al centro del cluster più vicino.
- Clustering gerarchico: il clustering gerarchico crea un dendrogramma, una struttura di cluster ad albero. Può rappresentare relazioni gerarchiche tra i punti dati.
- Modelli a miscela gaussiana (GMM): i modelli a miscela gaussiana combinano diverse distribuzioni gaussiane per rappresentare i dati. Sono spesso utilizzati per il clustering e la stima della densità.
Modelli di apprendimento per rinforzo:
L’apprendimento per rinforzo è un sottoinsieme dell’apprendimento automatico in cui un agente impara a prendere decisioni interagendo con il suo ambiente. L’agente apprende una politica che ottimizza le ricompense cumulative nel tempo ricevendo un feedback sotto forma di premi o penalità. Ecco alcuni esempi di modelli e algoritmi popolari di apprendimento per rinforzo:
- Q-Learning: Q-Learning è un algoritmo di apprendimento per rinforzo senza modello che aiuta gli agenti a imparare la migliore politica di selezione delle azioni. Mantiene una tabella Q che memorizza le ricompense cumulative previste per ogni coppia stato-azione.
- Reti neurali profonde con Q (DQN): DQN è un’estensione del Q-Learning che utilizza reti neurali profonde per approssimare i valori di Q. Si è dimostrato efficace nella risoluzione di compiti complessi.
- SARSA (State-Action-Reward-State-Action): SARSA, come Q-Learning, è un algoritmo di apprendimento per rinforzo senza modello. Determina la politica migliore stimando i valori Q per le coppie stato-azione e impiegando modifiche alla politica.
Applicazioni dei modelli di apprendimento automatico
I modelli di apprendimento automatico trovano numerose applicazioni in vari settori e aree grazie alla loro capacità di valutare i dati, generare previsioni e automatizzare le operazioni. Ecco alcuni esempi di utilizzo:
Riconoscimento delle immagini e visione computerizzata
- Rilevamento degli oggetti: i modelli di apprendimento automatico possono riconoscere e localizzare gli oggetti nelle immagini o nei video, il che è utile nei veicoli autonomi, nella sorveglianza e nell’assistenza sanitaria.
- Riconoscimento facciale: riconoscimento e conferma dei volti delle persone, comunemente utilizzato nei sistemi di sicurezza e nei dispositivi mobili.
Elaborazione del linguaggio naturale (NLP)
- Analisi del sentimento: L’analisi del sentimento è il processo di determinazione del tono (positivo, negativo o neutro) dei dati testuali. Viene spesso utilizzata per monitorare i social media e analizzare i feedback dei clienti.
- Traduzione linguistica: traduzione di un testo da una lingua a un’altra, come accade con strumenti come Google Translate.
- Generazione di testo: creazione di testo che sembra scritto da una persona. È utile per i chatbot, la generazione di contenuti e gli assistenti virtuali.
- Sistemi di raccomandazione
- Raccomandazioni sui contenuti: consigliare prodotti, film, musica o articoli ai clienti in base al loro comportamento e alle loro preferenze passate (ad esempio, Netflix e Amazon).
- Marketing personalizzato: fornire agli utenti annunci e contenuti mirati in base ai loro interessi.
Assistenza medica
- Diagnosi delle malattie: Assistere i professionisti del settore medico nella diagnosi di malattie utilizzando immagini mediche (ad esempio radiografie e risonanze magnetiche) e dati del paziente.
- Scoperta di farmaci: La previsione di potenziali candidati farmaci e della loro utilità nel trattamento di determinate malattie, nota come scoperta di farmaci.
Finanza
- Credit scoring: valutazione della credibilità di una persona o di un’organizzazione per decidere se accettare un prestito.
- Trading algoritmico: prendere decisioni di trading in tempo reale sulla base dei dati di mercato.
Rilevamento delle frodi
- Rilevamento delle frodi con carta di credito: identificazione delle transazioni fraudolente sulla base dei dati precedenti e dei modelli di spesa.
Veicoli autonomi
- Veicoli autonomi: i modelli di apprendimento automatico analizzano i dati dei sensori per prendere decisioni di guida, garantendo efficienza e sicurezza.
Istruzione
- Apprendimento personalizzato: creazione di contenuti didattici specifici per le esigenze e le capacità di ogni studente.
- Monitoraggio ambientale
- Modellazione climatica: analisi dei cambiamenti climatici e previsione dei modelli meteorologici.
Sicurezza
- Rilevamento delle intrusioni: Identificazione di comportamenti insoliti della rete per rilevare e bloccare gli attacchi informatici.
Migliorare i modelli di apprendimento automatico con QuestionPro
QuestionPro è una piattaforma software per sondaggi che aiuta le aziende a progettare, distribuire e analizzare i sondaggi per raccogliere feedback, approfondimenti e dati importanti dal tuo pubblico di riferimento. La piattaforma può aiutare a costruire e migliorare i modelli di apprendimento automatico in diversi modi:
Raccolta dati
Puoi usare QuestionPro per creare e distribuire sondaggi per raccogliere dati strutturati dagli intervistati. Questi dati possono essere utilizzati per addestrare i modelli di apprendimento automatico.
Ad esempio, puoi raccogliere i feedback dei clienti, le valutazioni dei prodotti o le preferenze degli utenti per addestrare modelli per l’analisi del sentimento, i sistemi di raccomandazione o la segmentazione dei clienti.
Caratteristiche del design
I modelli di apprendimento automatico richiedono caratteristiche (variabili) rilevanti per creare previsioni o classificazioni. I dati dei sondaggi spesso contengono informazioni significative che possono essere utilizzate nell’apprendimento automatico. Puoi usare QuestionPro per sviluppare sondaggi che catturino qualità o caratteristiche specifiche necessarie per il tuo lavoro di modellazione.
Ad esempio, in un sondaggio sulla soddisfazione dei clienti, puoi raccogliere dati come l’età, il sesso, la geografia e la storia degli acquisti e usarli per creare modelli predittivi.
Test A/B
Puoi usare QuestionPro per progettare ed eseguire test A/B per valutare l’efficacia di varie impostazioni o interventi del modello. Queste informazioni possono essere molto utili per migliorare e ottimizzare i modelli di apprendimento automatico.
Miglioramento continuo
Le organizzazioni possono aggiornare e migliorare continuamente i loro modelli di ML conducendo indagini e raccogliendo regolarmente nuovi dati. Man mano che si rendono disponibili nuovi dati, i modelli possono essere riaddestrati per rimanere aggiornati senza perdere in accuratezza o rilevanza.
Scopri i vantaggi del miglioramento continuo.
Personalizzazione e segmentazione
Puoi utilizzare i dati delle indagini per classificare il tuo pubblico in base alle sue scelte, azioni o dati demografici. I sistemi di raccomandazione basati sull’apprendimento automatico e la pubblicità mirata possono utilizzare questi segmenti per personalizzare l’esperienza dell’utente o le attività di marketing, aumentandone l’efficacia.
Sei pronto a migliorare la tua ricerca e a prendere decisioni basate sui dati? Inizia subito a raccogliere, analizzare e agire sulla base di dati più intelligenti.
