Cos’è il Machine Learning

Chiamiamo Machine Learning (o apprendimento automatico) quella branca dell’intelligenza artificiale (IA) che si occupa di sviluppare algoritmi e modelli che consentano ai computer di apprendere e migliorare le proprie performance in modo autonomo. Attraverso questa tecnica è possibile fare in modo che i computer imparino da dati passati adattandosi a nuove situazioni in modo da migliorare le proprie prestazioni.

Algoritmi e previsioni

Il Machine Learning utilizza una vasta gamma di algoritmi e di metodologie, tra le quali ricordiamo l’apprendimento supervisionato, quello non supervisionato e il reinforcement learning. Nell’apprendimento supervisionato, il computer apprende da un insieme di dati di input e output precedentemente etichettati, come ad esempio delle immagini con relative descrizioni. In questo modo, il computer viene messo in condizioni di poter creare un modello matematico che associ i dati di input a quelli di output, e che possa essere poi utilizzato per effettuare previsioni su dati non visti in precedenza.

Nell’apprendimento non supervisionato, invece, il computer cerca di trovare pattern e strutture all’interno dei dati, senza l’utilizzo di dati etichettati. Questo tipo di apprendimento è spesso utilizzato per la clustering analysis, ovvero la suddivisione di un insieme di dati in gruppi omogenei. Il reinforcement learning, infine, si basa sulla capacità del computer di imparare attraverso il feedback di un ambiente. In questo caso, il computer cerca di massimizzare una ricompensa ricevuta per le sue azioni in un dato ambiente, attraverso il processo di trial-and-error.

Utilizziamo l’apprendimento automatico in molte applicazioni, dalla visione artificiale, al riconoscimento del parlato, alla raccomandazione di prodotti e servizi fino alla personalizzazione degli annunci pubblicitari.  

Come si crea un algoritmo per il machine learning

Questa creazione richiede alcune fasi fondamentali che sono le seguenti:

Raccolta dei dati. Questo costituisce il primo passo per creare un algoritmo di machine learning. È importante raccogliere dati affidabili e rappresentativi del problema da risolvere, in modo che il modello possa essere addestrato con dati veri e precisi.

Preparazione dei dati. Una volta raccolti i dati, bisogna prepararli in modo che possano essere utilizzati per addestrare il modello. Questa fase include la pulizia dei dati, la rimozione di eventuali valori mancanti, la normalizzazione dei dati e la codifica delle variabili categoriche.

Scelta del modello. Esistono molti modelli di machine learning tra cui scegliere, come ad esempio le reti neurali, gli alberi di decisione, le regressioni lineari e non lineari, i support vector machine e molti altri. Dipende sempre però dalla tipologia di problema da risolvere.

Addestramento del modello. Scelto il modello, bisogna addestrarlo con i dati raccolti e preparati. Durante questa fase, il modello cerca di trovare i pattern nei dati in modo da poter fare nuove previsioni.

Validazione del modello. Passo importante questo che serve per valutare le prestazioni del modello stesso. Ci sono diverse tecniche di validazione che possono essere utilizzate come ad esempio la cross-validation.

Utilizzo del modello. Addestrato e validato il modello, è possibile utilizzarlo per fare previsioni su nuovi dati.

Quali sono i modelli di machine learning

Ci sono molti modelli di machine learning tra cui scegliere, ognuno dei quali ha le proprie caratteristiche e vantaggi. Elenchiamo quelli più comuni.

Regressione lineare. Modello che cerca di trovare una relazione lineare tra una variabile dipendente e una o più variabili indipendenti. È comunemente utilizzato per la previsione di valori numerici.

Regressione logistica. Utilizzato per la classificazione binaria, ovvero per classificare gli oggetti in due categorie.

Alberi di decisione. Diagramma a struttura ad albero per classificare gli oggetti in base a un insieme di regole decisionali.

Random forest. Modello che combina diversi alberi di decisione per migliorare la precisione delle previsioni.

K-nearest neighbors (K-NN). Sistema per classificare gli oggetti in base alla loro vicinanza ad altri oggetti simili in un insieme di dati di addestramento.

Support vector machine (SVM). Modello che cerca di trovare il miglior iperpiano per separare i dati in due classi.

Reti neurali artificiali (ANN). Ispirato dal funzionamento del cervello umano che utilizza una serie di nodi artificiali collegati tra loro per elaborare i dati.

Deep learning: un tipo di machine learning basato su reti neurali artificiali molto profonde, che può essere utilizzato per la visione artificiale, il riconoscimento del parlato e la traduzione automatica.

Deep Learning

Il deep learning è una sottocategoria del machine learning che si concentra sull’uso di algoritmi di apprendimento automatico per creare modelli di rete neurale artificiale a più strati, in cui ogni strato elabora informazioni e le trasmette al livello successivo. Quindi, utilizza una rete neurale artificiale a più strati per analizzare e apprendere dai dati stessi. Il suo processo di apprendimento ne richiede infatti una grande quantità in modo da migliorare la precisione delle previsioni del modello.

Questo processo di addestramento è spesso eseguito su un’architettura di elaborazione parallela, come una GPU (unità di elaborazione grafica), per accelerare i tempi di addestramento. Il deep learning viene utilizzato in molte applicazioni di intelligenza artificiale, come il riconoscimento vocale e facciale, la traduzione automatica, l’elaborazione del linguaggio naturale, la diagnosi medica e la guida autonoma. Grazie alla sua capacità di analizzare grandi quantità di dati in modo efficiente, è diventato uno strumento potente per l’elaborazione di informazioni e la risoluzione di problemi complessi.

Le reti neurali nel machine learning. Cosa sono

Le reti neurali artificiali sono un modello di machine learning ispirato dal funzionamento del cervello umano. Sono composte da un grande numero di nodi artificiali, chiamati neuroni, che sono collegati tra loro da connessioni pesate. Il processo di apprendimento di una rete neurale inizia con l’input di un insieme di dati di addestramento. Questi dati vengono elaborati attraverso una serie di strati di neuroni che eseguono calcoli e trasformazioni sui dati. Ogni neurone riceve un input ponderato dalle connessioni in ingresso, e produce un output sulla base di una funzione di attivazione.

Durante l’addestramento, la rete neurale cerca di trovare le combinazioni di pesi delle connessioni che massimizzano la precisione delle previsioni sul set di dati di addestramento. Questo viene fatto attraverso l’utilizzo di algoritmi di ottimizzazione come la discesa del gradiente.

Una volta addestrata, la rete neurale può essere utilizzata per fare previsioni su nuovi dati. L’input viene elaborato attraverso la rete neurale, e l’output viene prodotto dallo strato di output.

Cosa è la discesa del gradiente

Viene definita discesa del gradiente un algoritmo di ottimizzazione utilizzato per aggiornare i pesi delle connessioni in una rete neurale o in un altro modello di machine learning. Il suo obiettivo è quello di minimizzare una funzione di errore che misura la differenza tra le previsioni del modello e i valori reali di un insieme di dati di addestramento. La discesa del gradiente cerca di trovare i valori dei pesi che minimizzano questa funzione di errore.

L’algoritmo funziona in questo modo: viene calcolato il gradiente della funzione di errore rispetto ai pesi del modello. Il gradiente rappresenta la direzione in cui la funzione di errore sta aumentando più rapidamente. L’algoritmo cerca di muovere i pesi nella direzione opposta al gradiente, in modo da ridurre gradualmente l’errore. Questo importante algoritmo utilizza un parametro chiamato tasso di apprendimento, che determina la dimensione dei passi che il modello deve fare nella direzione del gradiente. Un tasso di apprendimento troppo grande può portare a oscillazioni eccessive nei pesi del modello, mentre un tasso di apprendimento troppo piccolo può rallentare notevolmente il processo di apprendimento.

Le connessioni pesate nel machine learning

Elemento fondamentale questo dei modelli di machine learning, in particolare delle reti neurali artificiali. Sono utilizzate per collegare i neuroni in una rete neurale e per trasmettere informazioni tra di loro.

In una rete neurale artificiale, ogni connessione tra i neuroni ha un peso associato ad essa. I pesi rappresentano l’importanza relativa di ogni connessione nel processo di elaborazione dei dati da parte della rete neurale. In altre parole, i pesi determinano l’influenza che ogni input ha sull’output della rete neurale. Durante la fase di addestramento, i pesi delle connessioni vengono aggiornati in modo iterativo per ottimizzare la capacità della rete neurale di fare previsioni accurate sui dati di addestramento. I pesi delle connessioni possono essere positivi o negativi e possono variare in valore da piccoli numeri negativi a grandi numeri positivi. Il loro valore può essere utilizzato per indicare l’intensità dell’effetto dell’input sulla previsione.

Classificazione, regressione e generazione nel Machine Learning

Definiamo così i tre principali obiettivi del machine learning. Questi rappresentano i tre diversi modi in cui i modelli di machine learning possono essere utilizzati per elaborare i dati.

La classificazione è il processo di assegnazione di un’etichetta o di una categoria a un insieme di dati in base alle loro caratteristiche o alle loro proprietà. Un modello di classificazione è addestrato utilizzando un insieme di dati contenente esempi etichettati in maniera accurata. Ad esempio, un modello di questo tipo potrebbe essere utilizzato per etichettare le email come spam o non-spam.

La regressione, invece, è il processo di previsione di un valore numerico in base alle proprietà dei dati di input. Un modello di regressione è addestrato utilizzando un insieme di dati di addestramento e il suo compito consiste nella previsione di valori numerici su nuovi dati di test. Ad esempio, possiamo fare riferimento a questo modello per prevedere il prezzo di una casa in base alle sue caratteristiche.

La generazione è il processo di creazione di nuovi dati che seguono lo stesso modello statistico dei dati di addestramento. Il compito di questo modello consiste nella creazione di nuovi dati simili. Possiamo prendere come esempio la possibilità di creare nuove immagini o testo in base ai dati di addestramento.

Esempio di algoritmo per la classificazione di immagini

Preprocessing dei dati: le immagini sono ridimensionate e normalizzate per avere tutte le stesse dimensioni e range di pixel.

Divisione dei dati: l’insieme di dati è diviso in un set di addestramento e uno di test.

Definizione del modello: viene creato un modello di rete neurale convoluzionale (CNN) con diversi strati di convoluzione e pooling, seguiti da uno o più strati completamente connessi. L’ultimo strato è un layer di output softmax per la classificazione delle immagini in diverse categorie.

Addestramento del modello: il modello viene addestrato utilizzando l’insieme di dati di addestramento. Durante il processo di addestramento, i pesi delle connessioni della rete neurale vengono aggiornati utilizzando l’algoritmo di discesa del gradiente, in modo da minimizzare l’errore di previsione sul set di addestramento.

Valutazione del modello: il modello viene valutato utilizzando l’insieme di dati di test, e l’accuratezza della classificazione viene calcolata.

Ottimizzazione del modello: il modello viene ottimizzato in base ai risultati dell’analisi dei dati di test, ad esempio attraverso la regolarizzazione o l’aggiunta di nuovi strati alla rete neurale.

Utilizzo del modello: il modello addestrato viene utilizzato per la classificazione di nuove immagini.

In questo esempio, l’algoritmo di machine learning utilizza un modello di rete neurale convoluzionale per la classificazione di immagini. Durante il processo di addestramento, i pesi delle connessioni del modello vengono aggiornati in modo iterativo per migliorare le sue prestazioni di classificazione. Il modello viene poi utilizzato per la classificazione di nuove immagini, ad esempio per identificare oggetti in una foto o per distinguere tra diverse specie di animali.

Che cosa è un modello di rete neurale convoluzionale?

Il Convolutional Neural Network o CNN, è un tipo di modello di rete neurale artificiale utilizzato per l’elaborazione di immagini, riconoscimento di pattern e altre applicazioni in cui l’input è una matrice bidimensionale, come ad esempio audio e video. Le CNN sono composte da diversi strati, tra cui i layer di convoluzione, pooling e completamente connessi. Nel layer di convoluzione, l’immagine in input viene filtrata attraverso un certo numero di filtri o kernel che estraggono le caratteristiche importanti dell’immagine. I layer di pooling sono utilizzati per ridurre la dimensione dell’immagine filtrata, mentre i layer completamente connessi sono utilizzati per la classificazione.

Una delle principali caratteristiche delle CNN è la condivisione dei pesi, ovvero il fatto che ogni filtro venga utilizzato per tutte le regioni dell’immagine in input, consentendo di ridurre il numero di parametri del modello e di migliorare la generalizzazione delle previsioni. Le reti neurali convoluzionali hanno dimostrato di essere estremamente efficaci nella classificazione e nella segmentazione delle immagini, e il rilevamento di oggetti.