Concetti di machine learning per principianti – DATAVERSITY

Il machine learning (ML), una branca dell’intelligenza artificiale (AI), ha guadagnato notevole attenzione negli ultimi anni. Il machine learning si concentra sull'addestramento dei computer affinché imparino dai dati, con l'aiuto di algoritmi e modelli, per prendere decisioni o previsioni. In questo approccio formativo, le macchine non devono essere programmate esplicitamente. I computer imparano dall’esperienza, proprio come fanno gli esseri umani. L’intelligenza artificiale va oltre il machine learning comprendendo varie tecniche come l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP), la visione artificiale e la robotica. L’obiettivo è creare macchine intelligenti in grado di simulare il comportamento umano ed eseguire compiti complessi in modo autonomo. Comprendere i concetti di base del machine learning è essenziale per chiunque sia interessato a questi campi, poiché racchiudono un immenso potenziale nella trasformazione di settori come quello sanitario, finanziario, dei trasporti e altro ancora. 

In ML, le macchine analizzano set di dati molto grandi per identificare modelli, tendenze e relazioni all'interno dei dati. Questa funzionalità basata sui dati aiuta le macchine a prendere decisioni informate o a fare previsioni accurate. 

Il ruolo dei dati nell'apprendimento automatico

I dati costituiscono la base su cui vengono costruiti i modelli e fatte le previsioni. Tecniche di preelaborazione come la pulizia, la trasformazione e la normalizzazione dei dati ne garantiscono l'idoneità per l'analisi. L'estrazione delle funzionalità svolge un ruolo fondamentale nel machine learning identificando attributi o caratteristiche rilevanti all'interno del set di dati che contribuiscono a previsioni accurate. Questo processo implica la selezione o la trasformazione delle variabili che meglio rappresentano i modelli sottostanti nei dati.

Concetti di preelaborazione dei dati 

Preelaborazione dei dati svolge un ruolo fondamentale nel migliorare l'accuratezza e l'affidabilità dei modelli ML. In questa fase, i dati grezzi vengono ripuliti rimuovendo errori e incoerenze e quindi preparati in un formato adatto per ulteriori analisi. Un altro passo importante nella preelaborazione dei dati è la gestione valori mancanti. I dati mancanti possono introdurre distorsioni e influire sull’accuratezza del modello. Queste fasi di preelaborazione garantiscono che gli algoritmi di apprendimento funzionino come previsto. 

Un altro passo importante è il ridimensionamento delle caratteristiche, in cui le variabili vengono adattate per evitare che alcune caratteristiche dominino altre, garantendo così un'equa rappresentazione delle caratteristiche all'interno del modello. 

Inoltre, le variabili categoriali spesso richiedono la codifica in rappresentazioni numeriche per compatibilità con gli algoritmi ML. Tecniche come la codifica one-hot o la codifica delle etichette sono comunemente utilizzate per convertire le variabili categoriali in valori numerici significativi. Inoltre, i valori anomali possono distorcere le prestazioni del modello; quindi vengono applicati metodi di rilevamento dei valori anomali per identificarli e gestirli in modo appropriato. 

Nel complesso, un'accurata preelaborazione dei dati garantisce che i modelli ML ricevano input puliti, coerenti e affidabili. Ciò non solo migliora la precisione, ma consente anche una migliore generalizzazione quando si effettuano previsioni su dati invisibili. 

Concetti di formazione sui dati: apprendimento supervisionato e non supervisionato

Algoritmi ML può addestrare modelli con due metodi principali: apprendimento supervisionato e apprendimento non supervisionato. Nell'apprendimento supervisionato, il modello apprende da dati etichettati in cui ogni esempio è abbinato al suo risultato corretto.

D'altro canto, apprendimento senza supervisione Il metodo si basa su "dati senza etichetta", dove sono disponibili solo funzionalità di input. L'obiettivo è scoprire strutture o modelli intrinseci all'interno dei dati senza etichette predefinite. Questo approccio è utile per attività come il raggruppamento di istanze simili o la riduzione della dimensionalità. 

Indipendentemente dall’approccio scelto, dati di allenamento gioca un ruolo fondamentale nell’apprendimento automatico. Set di dati di alta qualità sono essenziali per costruire modelli robusti in grado di generalizzare bene ad esempi mai visti. Oltre ai dati di addestramento, anche l'ingegneria delle funzionalità svolge un ruolo fondamentale nelle pipeline ML. Implica la trasformazione delle caratteristiche grezze dell'input in una rappresentazione più adatta che catturi informazioni significative sul problema in questione.

Concetti sugli algoritmi ML: modellazione predittiva, reti neurali e deep learning 

Nel regno del ML, gli algoritmi costituiscono la spina dorsale della creazione di sistemi intelligenti in grado di effettuare previsioni e decisioni accurate. La modellazione predittiva è un concetto fondamentale nel ML che prevede l'utilizzo di dati storici per creare modelli per prevedere i risultati futuri. Analizzando modelli e relazioni all'interno dei dati, i modelli predittivi ci consentono di fare previsioni informate su istanze nuove e invisibili.     

Reti neurali, una classe speciale di algoritmi, imita da vicino la struttura e il funzionamento del cervello umano. Costituite da nodi o “neuroni” interconnessi, le reti neurali funzionano eccezionalmente bene nel riconoscere modelli complessi e nell’estrarre informazioni significative da grandi quantità di dati. Hanno dimostrato di essere molto efficaci in vari settori come il riconoscimento delle immagini, l'elaborazione del linguaggio naturale e i sistemi di raccomandazione. 

L'apprendimento profondo (DL) è a sottoinsieme delle reti neurali che ha guadagnato un'enorme popolarità negli ultimi anni grazie alle sue notevoli prestazioni in compiti impegnativi. Si tratta di addestrare reti neurali con strati progressivamente rivelati (da cui il termine “profondo”) per consentire un “acquisizione di conoscenza” gerarchica dai dati grezzi. Ciò consente ai modelli DL di apprendere automaticamente funzionalità complesse senza la progettazione esplicita delle funzionalità. 

Approfondendo le tecniche di modellazione predittiva, esplorando il funzionamento interno delle reti neurali e comprendendo la potenza degli approcci DL, i principianti possono acquisire preziose informazioni su come gli algoritmi guidano le soluzioni ML. 

Concetti di valutazione delle prestazioni del modello: overfitting, underfitting, convalida incrociata, matrice di confusione e curva Roc 

Valutare prestazioni del modello è un passaggio cruciale nel processo di ML. Questo argomento secondario esplorerà diversi concetti importanti relativi alla valutazione delle prestazioni del modello. 

Durante la fase di training, il modello regola i suoi parametri interni per ridurre al minimo gli errori tra i risultati previsti e i valori target effettivi. Questo processo, noto come “ottimizzazione” o “adattamento”, consente al modello di generalizzare il suo apprendimento a esempi invisibili. Pertanto, è fondamentale valutare le prestazioni del modello addestrato su dati invisibili per valutare la sua capacità di fare previsioni accurate in scenari reali. È qui che entrano in gioco i dati dei test. I dati di test agiscono come un set di dati indipendente che non è stato utilizzato durante l'addestramento ma contiene modelli e distribuzioni simili.

sovradattamento si verifica quando un modello è troppo complesso, acquisendo modelli irrilevanti dai dati di addestramento. Questo tipo di modelli non funziona bene con i nuovi dati. L’underfitting è l’esatto opposto: accade quando un modello è troppo semplice per catturare i modelli sottostanti nei dati, portando a scarse prestazioni.  

Convalida incrociata viene utilizzato per valutare le prestazioni di un modello su dati invisibili. Ciò comporta la suddivisione del set di dati in più sottoinsiemi e quindi l'addestramento e il test del modello sui sottoinsiemi di dati in modo iterativo.      

Metriche come accuratezza, precisione, richiamo e punteggio F1 forniscono informazioni sulla capacità di generalizzazione dei modelli rispetto a dati nuovi o invisibili. La comprensione di questi concetti consentirà ai principianti di valutare i propri modelli ML in modo efficace e di prendere decisioni informate in merito alle proprie prestazioni. 

Estrazione di funzionalità e ingegneria di funzionalità: esempi di vita reale

Uno di questi esempi è nella PNL, dove estraendo caratteristiche rilevanti dai dati di testo è fondamentale. Nell'analisi del sentiment, ad esempio, è possibile estrarre funzionalità come la frequenza delle parole, i tag delle parti del discorso o i lessici dei sentiment per addestrare un modello a classificare il testo come positivo o negativo. 

Nelle applicazioni di visione artificiale, l'estrazione delle caratteristiche è essenziale per riconoscere oggetti e modelli all'interno delle immagini. Le reti neurali convoluzionali (CNN) utilizzano spesso modelli pre-addestrati come VGGNet o ResNet per estrarre caratteristiche significative dalle immagini prima della formazione su compiti specifici come il rilevamento di oggetti o la classificazione delle immagini. 

Un altro esempio concreto può essere trovato nei sistemi di rilevamento delle frodi. Per rilevare in modo efficace le transazioni fraudolente, vengono progettate varie funzionalità in base alla cronologia delle transazioni, tra cui frequenza delle transazioni, mancata corrispondenza della posizione, modelli di acquisto insoliti e anomalie degli indirizzi IP. 

Nelle applicazioni sanitarie, l'ingegneria delle funzionalità gioca un ruolo significativo. Ad esempio, il rischio di malattie cardiache può essere previsto utilizzando dati del paziente come età, pressione sanguigna, livelli di colesterolo e abitudine al fumo. Queste variabili sono attentamente selezionate e progettate in caratteristiche significative che catturano le conoscenze mediche rilevanti.    

Sistemi di raccomandazione e rilevamento di anomalie: esempi di vita reale  

Nell'era digitale di oggi, i sistemi di raccomandazione sono diventati parte integrante della nostra vita quotidiana. Dai consigli personalizzati sui film sulle piattaforme di streaming ai suggerimenti di prodotti mirati sui siti di e-commerce, questi sistemi svolgono un ruolo cruciale nel migliorare l'esperienza dell'utente. Sfruttando gli algoritmi ML, i sistemi di raccomandazione analizzano grandi quantità di dati per prevedere con precisione le preferenze degli utenti. 

Un esempio importante di sistemi di raccomandazione è il filtraggio collaborativo, che suggerisce elementi in base alle preferenze e ai comportamenti di utenti simili. Questa tecnica ha rivoluzionato il modo in cui scopriamo nuovi contenuti, favorendo un senso di personalizzazione in un mondo online altrimenti travolgente. 

Un altro aspetto affascinante dell’apprendimento automatico sono gli algoritmi di rilevamento delle anomalie. Questi algoritmi eccellono nell’identificare le deviazioni dai modelli o dai comportamenti previsti all’interno di un set di dati. Dal rilevamento delle frodi nelle transazioni finanziarie al rilevamento delle intrusioni di rete nella sicurezza informatica, il rilevamento delle anomalie svolge un ruolo fondamentale nella protezione da attività dannose. 

Impiegando tecniche come il clustering, la modellazione statistica e le reti neurali, gli algoritmi di rilevamento delle anomalie possono identificare valori anomali e anomalie che potrebbero passare inosservati dai tradizionali metodi basati su regole. Questa capacità li rende strumenti preziosi per migliorare le misure di sicurezza in vari settori.

Nel campo dell’apprendimento automatico, analisi delle serie temporali ricopre un ruolo fondamentale, consentendoci di estrarre informazioni preziose da dati che si evolvono nel tempo. Questo ramo della statistica si concentra sulla comprensione e sulla previsione di modelli in dati sequenziali, rendendolo uno strumento indispensabile per varie applicazioni nella vita reale. Un’area importante in cui l’analisi delle serie temporali svolge un ruolo cruciale è quella delle previsioni finanziarie. 

Analizzando i prezzi storici delle azioni o i tassi di cambio, i modelli ML possono prevedere le tendenze future e aiutare gli investitori a prendere decisioni informate. Allo stesso modo, nelle previsioni delle vendite, comprendere i modelli di vendita passati è essenziale per prevedere la domanda futura e ottimizzare la gestione delle scorte. 

Un'altra applicazione vitale risiede nel campo delle scienze ambientali. L’analisi delle serie temporali ci aiuta a comprendere i modelli climatici esaminando le fluttuazioni della temperatura, i livelli di precipitazione o anche gli indici di qualità dell’aria per periodi estesi. Identificando tendenze e stagionalità all’interno di questi set di dati, i ricercatori possono fare previsioni accurate sugli impatti dei cambiamenti climatici e guidare di conseguenza i politici. 

Inoltre, l’analisi delle serie temporali trova la sua importanza anche nel settore sanitario. Analizzando i segni vitali del paziente nel tempo o studiando i modelli di progressione della malattia, i professionisti medici possono effettuare diagnosi migliori e prevedere gli esiti della malattia con maggiore precisione. 

Nel complesso, l'analisi delle serie temporali costituisce una componente integrale delle applicazioni ML in diversi domini. 

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• Fonte: https://www.dataversity.net/machine-learning-concepts-for-beginners/