Cosa sono gli algoritmi di machine learning?

Imparare a fare previsioni

Nonostante gli algoritmi di ML possano apprendere cosa sono le funzioni, il loro scopo principale è prevedere le ripercussioni sui dati dell’aggiunta di variabili all’equazione. Queste stime presenteranno degli errori, perché le macchine possono usare solo i dati disponibili.

Le funzioni di machine learning sono ottimizzate per ridurre il grado di errore in queste previsioni. Con il passare del tempo gli algoritmi miglioreranno e si ridurrà il margine di errore.

Varietà nelle funzioni

I vari algoritmi di machine learning formulano ipotesi diverse sulle funzioni e sul modo di rappresentarle. Ecco perché al problema del ML dovresti applicare algoritmi diversi fino a trovare quello in grado di offrire il risultato più accurato.

Creare algoritmi di machine learning da zero

Per creare un algoritmo di machine learning funzionale servono tempo e lavoro, ma è gratificante padroneggiare i piccoli dettagli relativi alla scrittura del proprio algoritmo.

Se vuoi creare algoritmi di machine learning da zero, ti consigliamo di basarti su una rete neurale esistente e di seguire questi semplici passaggi:

Comprendere l’algoritmo

Per prima cosa devi decidere che tipo di algoritmo di machine learning desideri creare. Dopo averlo fatto, devi prendere confidenza con la struttura, le funzionalità e i limiti che lo contraddistinguono.

Fare tante ricerche

Il passo successivo è mettersi a studiare (sui libri o su YouTube): troverai molte informazioni sia online che offline.

I manuali sono eccellenti nel fornire dettagli matematici approfonditi sugli algoritmi, ma se cerchi contenuti semplici ed esempi pratici, ti consigliamo di guardare dei video tutorial o di dare un’occhiata a blog post come questo.

Trasformare un grande problema in problemi più piccoli

Creare degli algoritmi di machine learning di sana pianta può sembrare scoraggiante, ma per rendere le cose più gestibili puoi prima suddividere questa attività in compiti più piccoli.

Anziché cercare di creare l’intero algoritmo in una sola volta, quindi, prova a farlo pezzo per pezzo. Ad esempio, prima di addestrarlo su un set di dati, assicurati che l’algoritmo sia in grado di leggerlo. Questo può voler dire insegnargli a gestire i valori nulli o i dati categorici. Adottare un approccio incrementale rende il processo più assimilabile, oltre a prevenire lunghi debug in fasi successive.

Partire in piccolo

Esegui nell’algoritmo un set di dati piccolo e semplice, così sarà facile inserirlo manualmente nel codice dell’algoritmo. Ti consigliamo di usare un gate NAND, una porta logica comune che gli sviluppatori usano nel creare dispositivi digitali.

Mettere alla prova l’algoritmo

Dopo aver eseguito alcuni test semplici sul tuo algoritmo e averlo ottimizzato, passa a un set di dati reali. A questo punto apporta le modifiche necessarie per ridurre il margine di errore. Se possibile, usa dati già analizzati da un sistema di ML consolidato, in modo da valutare l’accuratezza del tuo nuovo algoritmo.

Annotare tutto

Per finire, trascrivi tutto ciò che hai imparato durante questo processo. Farlo ti aiuterà a capire meglio cosa ha funzionato e come potrai semplificare le cose in futuro.

Vantaggi e svantaggi

Gli algoritmi di ML hanno molti vantaggi e svantaggi. Analizziamone alcuni: ti aiuterà a capire meglio quando e come usare il machine learning.

Vantaggi fondamentali

1. Una volta che l’algoritmo è stato scritto, l’interazione umana necessaria è scarsa o nulla. Quando avrai iniziato a usarli, i tuoi algoritmi potranno migliorare le proprie funzionalità analitiche e fare previsioni senza interventi costanti da parte del tuo team.
2. È facile individuare tendenze e pattern. Gli algoritmi di ML sono perfettamente in grado di evidenziare pattern e tendenze nei comportamenti dei consumatori, come le abitudini di acquisto nell’e-commerce, senza alcun ausilio umano.
3. Gli algoritmi di machine learning migliorano continuamente con il passare del tempo, diventando più efficienti e accurati facendo riferimento ai dati storici.
4. Inoltre, sono in grado di gestire dati complessi. Gli algoritmi di ML possono gestire dati dimensionali, cioè possono lavorare con grandi set di dati che comprendono un’ampia gamma di variabili.
5. Puoi applicarli a numerosi servizi. Gli algoritmi di ML possono essere utilizzati in un ampio spettro di settori, dalla salute all’e-commerce.

Potenziali svantaggi

1. L'addestramento e l’apprendimento richiedono grandi quantità di dati. In particolare, per gli algoritmi di machine learning sono necessarie enormi quantità di dati oggettivi e di alta qualità
2. per un lungo periodo di tempo. I tuoi algoritmi di ML dovranno avere il tempo di metabolizzare, analizzare e apprendere dai dati. Inoltre, per assicurarne l’efficacia, dovrai dedicare alla tecnologia risorse informatiche ragguardevoli.
3. Interpretare i risultati ottenuti può essere difficile. Se vuoi che i tuoi algoritmi di ML generino risultati assimilabili devi scegliere una formula appropriata al tuo caso d’uso.
4. Il machine learning può essere soggetto a errori. Nonostante gli algoritmi di ML funzionino in modo autonomo, sono altamente soggetti a errori, soprattutto quando si usa il tipo di algoritmo sbagliato o gli si forniscono dati di scarsa qualità.

Essere consapevole delle lacune degli algoritmi di machine learning ti consente di capire come servirti di questa tecnologia rivoluzionaria nel modo migliore per fare previsioni fruibili a partire dai tuoi dati di business.

Quali tipi di algoritmi di machine learning esistono?

Apprendimento supervisionato

Con l’apprendimento supervisionato fornisci all’algoritmo di machine learning un set di dati etichettati che comprende input e output. L’algoritmo ha il compito di trovare una funzione o un metodo per usare gli input forniti al fine di raggiungere gli output desiderati.

Dopo ogni round di test puoi correggere gli errori noti in modo che l’algoritmo possa apprendere da essi.

Apprendimento semi-supervisionato

Durante l’apprendimento semi-supervisionato fornisci all’algoritmo informazioni sia etichettate che non etichettate. Tra i dati etichettati rientrano i tag per aiutare l’algoritmo a comprendere i dati, mentre i dati non etichettati non includono alcun tag.

Combinando dati etichettati e non etichettati insegnerai all’algoritmo ad analizzare informazioni non strutturate.

Apprendimento rinforzato

L’apprendimento rinforzato sfrutta i processi rigidi per velocizzare il processo di apprendimento. Devi fornire all’algoritmo di machine learning un set dettagliato di parametri, azioni e valori di archivi estensibili di dati.

Questo approccio richiede la maggior quantità di interventi umani, ma è molto efficace nell’addestrare l’algoritmo a usare processi analitici per tentativi ed errori per ridurre questi ultimi.

Apprendimento non supervisionato

Nel caso dell’apprendimento non supervisionato, fornisci all’algoritmo dati non etichettati e gli consenti di determinare liberamente le relazioni e le correlazioni tra i set di dati. L’algoritmo di machine learning ha il compito di vagliare enormi set di dati in modo indipendente.

Cosa sono gli algoritmi evolutivi di machine learning?

Gli algoritmi evolutivi di machine learning sono applicazioni informatiche che imitano il comportamento degli organismi viventi per risolvere problemi complessi. Si affidano a meccanismi come la mutazione, la ricombinazione e la riproduzione.

Mentre gli algoritmi di ML tradizionali si basano su tentativi ed errori, gli algoritmi evolutivi sfruttano un processo come la selezione naturale.

Dopo ciascuna fase di analisi, gli algoritmi evolutivi eliminano le soluzioni “deboli” dalla propria lista di previsioni e mantengono quelle “forti”. Questo processo punta a individuare le azioni con maggiori probabilità di fornire gli output desiderati.

Gli algoritmi evolutivi di machine learning offrono vantaggi di business significativi, tra cui:

• Maggiore flessibilità nell’affrontare praticamente ogni problema.
• Migliore ottimizzazione per esaminare ogni azione possibile.
• Soluzioni illimitate a numerosi potenziali problemi.

Gli algoritmi evolutivi sono lo strumento migliore per esaminare i set di dati complessi con molte variabili. Scopri di più sul machine learning e su ciò che lo differenzia dall’intelligenza artificiale.

Gli algoritmi di machine learning più diffusi

Esistono molti algoritmi di machine learning, ma questi sono alcuni tra i più diffusi:

• Regressione lineare. Il modello statistico della regressione lineare ti consente di prevedere il collegamento tra variabili dipendenti e indipendenti. Ad esempio, puoi usare i modelli di regressione lineare per fare una stima di come l’aumento del tuo budget di marketing pay-per-click potrebbe ripercuotersi su lead, coinvolgimento o ROI (ritorno sull’investimento).
• Regressione logistica. Questo modello statistico viene usato per stimare valori binari come 0 o 1. La regressione logistica può aiutarti a prevedere la probabilità che un dato evento si verifichi.
• Algoritmo K-nearest neighbors (KNN). L’algoritmo KNN può essere usato per affrontare problemi di regressione o classificazione. Quando viene usato per la classificazione, l’algoritmo KNN classifica i nuovi punti dati sulla base del “voto” dei vicini. Il nuovo caso viene assegnato al gruppo con cui ha più in comune.
• Algoritmo dell’albero decisionale. Questo è uno degli algoritmi più usati, perché può aiutare i data scientist a classificare i problemi. L’algoritmo divide il set di dati in vari gruppi omogenei basati su attributi o variabili indipendenti fondamentali, poi li rappresenta in un grafico che somiglia a un albero rovesciato.

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