I modelli di apprendimento automatico nell’ambito dell’intelligenza artificiale (AI) consentono ai computer di imparare dai dati e di fare previsioni o giudizi senza richiedere una programmazione esplicita. I modelli di ML sono alla base di sviluppi rivoluzionari nel mondo della tecnologia in rapida evoluzione. Quando la programmazione convenzionale fallisce, ci offrono una soluzione dinamica a problemi complicati.
I modelli di apprendimento automatico sono il cuore e l’anima dell’intelligenza artificiale. In questo blog scopriremo i modelli di ML, i loro diversi tipi, le applicazioni reali e come scegliere il modello migliore per le tue esigenze specifiche.
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 in modo autonomo.
Immagina di insegnare a un computer a riconoscere immagini di cani e gatti. Gli mostri una serie di fotografie di cani e gatti e gli dici quali sono i gatti e quali i cani. Il computer impara da questi esempi e inizia a riconoscere le differenze tra cani e gatti.
Una volta che ha imparato abbastanza, puoi mostrargli una nuova foto e ti dirà se si tratta di un gatto o di un cane. Questo risultato si ottiene utilizzando ciò che ha imparato dalle immagini di addestramento.
I modelli di apprendimento automatico sono il cervello di un computer. Si tratta di una struttura matematica o algoritmica che aiuta il computer a indovinare, ordinare o decidere quando gli vengono fornite delle informazioni. Il modello diventa più intelligente osservando le vecchie informazioni e poi può usare questa conoscenza per fare ipotesi su cose nuove che non ha mai visto prima.
Cos’è un algoritmo di apprendimento automatico?
Un algoritmo di Machine Learning (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 lavoro in tutti i settori per scoprire informazioni cruciali ed eseguire automaticamente attività basate su ciò che hanno appreso dai dati.
Differenza tra algoritmo di ML e modello di ML
Capire la distinzione tra un algoritmo di ML e un modello di ML è fondamentale per intraprendere il tuo viaggio nell’apprendimento automatico.
Un algoritmo di ML 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 ML è un risultato o una rappresentazione effettiva 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 libro di cucina o una raccolta di istruzioni che guida il processo di apprendimento. È come avere un libro di cucina che ti istruisce su come preparare un piatto. Un modello di ML, invece, è il risultato di quella formula. È simile al piatto finito.
Tipi di modelli di apprendimento automatico
L’apprendimento automatico comprende un’ampia gamma di modelli e algoritmi suddivisi in tre categorie: apprendimento supervisionato, non supervisionato e con rinforzo. All’interno di ognuna di queste categorie esistono varie sottocategorie e modelli specializzati. Ecco una rapida panoramica dei diversi tipi di modelli di apprendimento automatico più diffusi:
01. Modelli di apprendimento automatico supervisionati
Il modello di apprendimento supervisionato è una particolare categoria di modelli di apprendimento automatico che utilizza 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 prevede un risultato numerico continuo nelle attività di regressione. Quando devi prevedere un risultato numerico continuo, puoi usare i modelli di regressione lineare. Identifica la connessione lineare più adatta 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 sia per i modelli di classificazione che per quelli di regressione. Costruiscono una struttura ad albero in cui ogni nodo riflette una decisione basata su una caratteristica, mentre le foglie rappresentano l’etichetta finale della classe o un valore numerico.
- Foresta casuale: La foresta casuale è una strategia di apprendimento d’insieme che combina numerosi alberi decisionali per aumentare l’accuratezza delle previsioni e ridurre l’overfitting. Si tratta di un metodo di apprendimento collettivo che integra numerosi alberi decisionali.
- Macchine a vettori di supporto (SVM): SVM è un sofisticato algoritmo di classificazione che trova l’iperpiano ottimale per dividere le classi dello spazio delle caratteristiche. Può classificare dati binari e multiclasse.
- K-Nearest Neighbors (K-NN): K-NN è un algoritmo di classificazione e regressione di base ma eccellente. Determina la classe o il valore del punto dati in base alla classe di maggioranza o al valore medio dei suoi k vicini più prossimi nei dati di addestramento.
- 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 adattabili. Puoi usare questi modelli di ML per una serie di compiti di apprendimento supervisionato, come la classificazione delle immagini e l’elaborazione del linguaggio naturale.
02. Modelli di apprendimento automatico 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 una serie di modelli comuni di apprendimento automatico non supervisionato:
- Clustering K-Means: K-means è un metodo di clustering molto diffuso che divide i dati in cluster in base alle somiglianze. Cerca di ridurre la varianza all’interno dei cluster assegnando i punti dati al centro del cluster più vicino in modo iterativo.
- Clustering gerarchico: Il clustering gerarchico crea un dendrogramma, una struttura di cluster ad albero. Può rappresentare le relazioni gerarchiche tra i punti dati.
- Modelli di miscela gaussiana (GMM): I GMM combinano diverse distribuzioni gaussiane per rappresentare i dati. Sono spesso utilizzati per il clustering e la stima della densità.
03. Modelli di apprendimento automatico con rinforzo
L’apprendimento per rinforzo è un sottoinsieme dell’apprendimento automatico in cui un agente impara a prendere decisioni interagendo con l’ambiente circostante. L’agente apprende una politica che ottimizza le ricompense cumulative nel tempo ricevendo input sotto forma di premi o penalità. Ecco alcuni esempi di modelli e algoritmi popolari di apprendimento per rinforzo:
- Q-Learning: Il Q-Learning è un comune algoritmo di apprendimento per rinforzo senza modello che aiuta gli agenti a imparare la migliore politica di selezione delle azioni. Conserva una tabella Q che memorizza le ricompense cumulative previste per ogni coppia stato-azione.
- Reti Q profonde (DQN): DQN è un’estensione dell’apprendimento Q che impiega reti neurali profonde per approssimare i valori Q. Ha dimostrato di essere efficace nella risoluzione di compiti complessi.
- SARSA (State-Action-Reward-State-Action): SARSA, come il Q-learning, è un algoritmo di apprendimento per rinforzo senza modello. Determina la migliore politica stimando i valori Q per le coppie stato-azione e impiegando modifiche alla politica.
Applicazioni dei modelli ML
I modelli di apprendimento automatico (ML) trovano numerose applicazioni in diversi settori e aziende grazie alla loro capacità di valutare i dati, generare previsioni e automatizzare le operazioni. Ecco alcuni esempi di utilizzo dei modelli ML:
01. Riconoscimento delle immagini e visione artificiale
- Rilevamento di oggetti: I modelli di apprendimento automatico possono riconoscere e localizzare gli oggetti nelle immagini o nei video, il che è utile nelle auto a guida autonoma, 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.
02. Elaborazione del linguaggio naturale (NLP)
- Analisi del sentimento: L’analisi del sentimento è il processo che consente di individuare il tono (positivo, negativo o neutro) dei dati testuali. Viene spesso utilizzata per monitorare i social media e analizzare i commenti dei clienti.
- Traduzione linguistica: Tradurre un testo da una lingua all’altra, come avviene in strumenti come Google Translate.
- Generazione di testo: Creare un testo che sembri scritto da una persona. È utile per i chatbot, la generazione di contenuti e gli assistenti virtuali.
03. Sistemi di raccomandazione
- Raccomandazioni di contenuti: Raccomandare prodotti, film, musica o articoli ai clienti in base al loro comportamento e alle loro preferenze precedenti (ad esempio, Netflix, Amazon).
- Marketing personalizzato: Fornire agli utenti pubblicità e contenuti mirati in base ai loro interessi.
04. Assistenza sanitaria
- Diagnosi delle malattie: Assistere i professionisti del settore medico nella diagnosi delle malattie utilizzando immagini mediche (ad esempio, radiografie, risonanze magnetiche) e dati del paziente.
- Scoperta di farmaci: La previsione di possibili candidati farmaci e della loro utilità nel trattamento di determinate malattie è nota come scoperta di farmaci.
05. Finanza
- Credit Scoring: Valutazione della credibilità di una persona o di un’organizzazione per decidere l’accettazione di un prestito.
- Trading algoritmico: Si basa sui dati di mercato per esprimere giudizi sul trading in tempo reale.
06. Rilevamento delle frodi con i modelli di apprendimento automatico
- Rilevamento delle frodi con carta di credito: Identificazione di transazioni fraudolente sulla base di dati precedenti e modelli di spesa.
07. Veicoli autonomi
- Auto a guida autonoma: I modelli ML analizzano i dati dei sensori per decidere come guidare, garantendo efficienza e sicurezza.
08. Educazione con i modelli di apprendimento automatico
- Apprendimento personalizzato: Creare contenuti didattici specifici per le esigenze e le capacità di ogni studente.
09. Monitoraggio ambientale
- Modellazione climatica: Analizzare i cambiamenti climatici e prevedere i modelli meteorologici.
10. Sicurezza con i modelli di apprendimento automatico
- Rilevamento delle intrusioni: Rilevare i comportamenti insoliti della rete per individuare e bloccare i cyberattacchi.
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 proprio 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 modelli di apprendimento automatico.
Puoi, ad esempio, raccogliere i commenti 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 ML richiedono caratteristiche rilevanti (variabili) per creare previsioni o classificazioni. I dati dei sondaggi contengono spesso informazioni significative che possono essere utilizzate per l’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 costruire modelli predittivi.
Test A/B
Puoi usare QuestionPro per progettare ed eseguire test A/B per valutare l’efficacia di vari aggiustamenti o interventi del modello. Queste informazioni possono essere molto utili per migliorare e ottimizzare i modelli di ML.
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 riqualificati per rimanere aggiornati, mantenendo accuratezza e pertinenza.
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 sul machine learning e la pubblicità mirata possono quindi 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.
