Molte persone equiparano l’apprendimento automatico (ML) all’intelligenza artificiale, che lo riconoscano o meno. Il machine learning è uno dei sottoinsiemi più entusiasmanti e promettenti in questo campo e tutto dipende dall’addestramento del modello di machine learning.
Se vuoi che un algoritmo risponda a domande o funzioni in modo autonomo, devi prima insegnargli a riconoscere i modelli. Questo processo si chiama training ed è senza dubbio il passaggio più importante nel percorso di apprendimento automatico. La formazione pone le basi per i futuri casi d’uso dei modelli ML ed è da dove deriva il loro successo o fallimento. Ecco uno sguardo più da vicino a come funziona.
Le basi dell’addestramento del modello di apprendimento automatico
In molti casi , la formazione sull’apprendimento automatico inizia con il data mining . Questa è la risorsa con cui insegnerai il tuo algoritmo, quindi una formazione affidabile inizia con la raccolta di informazioni pertinenti e accurate. I data scientist spesso iniziano con i set di dati con cui hanno familiarità per aiutare a individuare le imprecisioni, prevenendo i problemi lungo la linea. Ricorda, il tuo modello ML può essere efficace solo se le sue informazioni sono accurate e pulite.
Successivamente, i data scientist scelgono un modello che si adatta al riconoscimento del modello che desiderano. Questi variano in complessità, ma tutto si riduce a trovare somiglianze e differenze nei set di dati. Darai al modello alcune regole per identificare diversi modelli o tipi di informazioni, quindi lo regolerai finché non sarà in grado di riconoscere con precisione queste tendenze.
Da lì, il processo di formazione è una lunga serie di tentativi ed errori. Darai all’algoritmo qualche dato in più, vedrai come lo interpreta, quindi lo regolerai se necessario per renderlo più accurato. Man mano che il processo continua, il modello dovrebbe diventare sempre più affidabile e gestire problemi più complessi.
Tecniche di formazione ML
Le basi della formazione ML rimangono sostanzialmente le stesse tra i metodi, ma gli approcci specifici variano notevolmente. Ecco alcune delle più comuni tecniche di addestramento di machine learning che vedrai in uso oggi.
1. Apprendimento supervisionato
La maggior parte delle tecniche di machine learning rientra in due categorie principali: apprendimento supervisionato o non supervisionato . Gli approcci supervisionati utilizzano set di dati etichettati per migliorarne l’accuratezza. Gli input e gli output etichettati forniscono una linea di base per il modello su cui misurare le sue prestazioni, aiutandolo ad apprendere nel tempo.
L’apprendimento supervisionato generalmente svolge uno dei due compiti : la classificazione, che mette i dati in categorie, o la regressione, che analizza le relazioni tra diverse variabili, spesso facendo previsioni da questa intuizione. In entrambi i casi, i modelli supervisionati offrono un’elevata precisione ma richiedono un grande sforzo da parte dei data scientist per etichettarli.
2. Apprendimento senza supervisione
Al contrario, gli approcci non supervisionati all’apprendimento automatico non utilizzano dati etichettati. Di conseguenza, richiedono un’interferenza umana minima, da cui il titolo “senza supervisione”. Ciò può essere utile data la crescente carenza di data scientist , ma poiché funzionano in modo diverso, questi modelli sono più adatti ad altri compiti.
I modelli ML supervisionati sono bravi ad agire sulle relazioni in un set di dati, mentre quelli non supervisionati rivelano quali sono queste connessioni. Non supervisionato è la strada da percorrere se devi addestrare un modello per scoprire informazioni dai dati, come nel rilevamento di anomalie o nell’ottimizzazione dei processi.
3. Formazione distribuita
L’addestramento distribuito è una tecnica più specifica nell’addestramento del modello ML. Può essere supervisionato o non supervisionato e divide i carichi di lavoro su più processori per velocizzare il processo. Invece di eseguire un set di dati alla volta attraverso un modello, questo approccio utilizza il calcolo distribuito per elaborare più set di dati contemporaneamente.
Poiché viene eseguito più contemporaneamente, l’addestramento distribuito può ridurre significativamente il tempo necessario per addestrare un modello. Questa velocità ti consente anche di creare algoritmi più accurati, poiché puoi fare di più per perfezionarli nello stesso lasso di tempo.
4. Apprendimento multitasking
L’apprendimento multitasking è un altro tipo di formazione ML che fa più cose contemporaneamente. In queste tecniche, insegni a un modello a svolgere diverse attività correlate contemporaneamente invece di cose nuove una per una. L’idea è che questo approccio raggruppato produca risultati migliori rispetto a qualsiasi singola attività da sola.
L’apprendimento multitask è utile quando hai due problemi con il crossover tra i loro set di dati. Se uno ha meno informazioni etichettate rispetto all’altro, ciò che il modello apprende dall’insieme più completo può aiutarlo a comprendere quello più piccolo. Vedrai spesso queste tecniche negli algoritmi di elaborazione del linguaggio naturale (NLP).
5. Trasferire l’apprendimento
Il transfer learning è simile ma adotta un approccio più lineare. Questa tecnica insegna a un modello un’attività, quindi la utilizza come base per iniziare a imparare qualcosa di correlato. Di conseguenza, l’algoritmo può diventare sempre più accurato nel tempo e gestire problemi più complessi.
Molti algoritmi di deep learning utilizzano il transfer learning perché è un buon modo per sviluppare compiti sempre più impegnativi e complicati. Considerando come il deep learning rappresenti il 40% del valore annuale di tutta l’analisi dei dati, vale la pena sapere come nascono questi modelli.
L’addestramento del modello di apprendimento automatico è un campo vasto
Queste cinque tecniche sono solo un esempio di come addestrare un modello di machine learning. I principi di base rimangono gli stessi nei diversi approcci, ma la formazione del modello ML è un’area vasta e variegata. Nuovi metodi di apprendimento emergeranno man mano che la tecnologia migliora, portando questo campo ancora più lontano.
Zac Amos da unite.ai
