Modelli AI
Cosa sono i modelli AI?
I modelli AI o di intelligenza artificiale sono programmi che rilevano schemi specifici a partire da una raccolta di set di dati. Sono il perfetto esempio di sistemi in grado di ricevere input di dati e trarre conclusioni o condurre azioni di conseguenza. Una volta addestrati, possono essere utilizzati per elaborare previsioni future o agire su dati non osservati in precedenza. I modelli AI intervengono in un’ampia serie di attività, tra cui il riconoscimento di immagini e video, l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP), il rilevamento delle anomalie, i sistemi di suggerimenti, la modellazione predittiva e le previsioni, la robotica e i sistemi di controllo.
Cosa sono i modelli di ML e DL?
I modelli di ML (machine learning) e DL (deep learning) descrivono l'uso di algoritmi e sistemi complessi per elaborare e analizzare i dati al fine di formulare previsioni o prendere decisioni in tempo reale.
Modelli di ML: i modelli di ML utilizzano algoritmi di apprendimento che elaborano conclusioni o previsioni in base ai dati del passato. Comprendono metodi come alberi decisionali, foreste casuali, gradient boosting e regressione lineare e logistica. HPE offre un’ampia gamma di tool e tecnologie di machine learning (ML) da utilizzare per costruire e utilizzare diffusamente i modelli di ML.
Modelli di deep learning (DL): un sottoinsieme dei modelli di machine learning (ML) che utilizza reti neurali profonde per apprendere da una grande quantità di dati. Essendo realizzati per gestire i dati non strutturati e complessi, i modelli di DL sono spesso utilizzati per il riconoscimento di immagini e audio, l’elaborazione del linguaggio naturale e l’analisi predittiva. TensorFlow, PyTorch e Caffe sono solo alcuni dei tool e delle tecnologie di deep learning (DL) messi a disposizione da HPE per creare e utilizzare questi modelli.
Sia i modelli di ML sia quelli di DL vengono utilizzati per risolvere una serie di problemi aziendali, tra cui il rilevamento delle frodi, l’analisi dell’abbandono dei clienti, la manutenzione predittiva e i sistemi di suggerimenti: le organizzazioni possono utilizzarli per ottenere nuove prospettive sui loro dati.
Le differenze tra AI, ML e DL
Intelligenza artificiale (AI)
- L’AI comprende un’ampia gamma di tool e metodi che replicano l’intelligenza umana nelle macchine.
- L’intelligenza artificiale può essere applicata a numerosi tipi di dati, tra cui quelli strutturati, non strutturati e semi-strutturati.
- Proprio perché utilizzano un’ampia gamma di metodologie e algoritmi diversi, i sistemi di AI possono risultare di difficile comprensione.
- Inoltre, dal momento che richiedono talvolta algoritmi ed elaborazione più sofisticati, tendono a essere più lenti e meno efficaci dei sistemi di ML e DL.
- L’AI trova applicazione in numerose applicazioni, tra cui l’elaborazione del linguaggio naturale, la visione artificiale, la robotica e i sistemi decisionali.
- I sistemi di AI possono essere totalmente autonomi o richiedere un certo livello di intervento umano.
- In considerazione del livello di complessità, la creazione e gestione dei sistemi di AI richiede un nutrito team di professionisti.
- Poiché spesso includono algoritmi ed elaborazione complicati, i sistemi di AI possono essere difficili da scalare.
- Utilizzando spesso metodi ed elaborazione fissi, i sistemi di AI tendono a essere meno flessibili di quelli di ML e DL.
- Uno degli svantaggi di AI, ML e DL risiede negli elevati volumi di dati necessari per il loro corretto addestramento.
Machine learning (ML)
- Il machine learning è un sottoinsieme dell’intelligenza artificiale che insegna alle macchine ad apprendere dai dati e a formulare previsioni o giudizi di conseguenza. Queste tecniche possono essere utilizzate per applicazioni come l’identificazione delle immagini, l’elaborazione del linguaggio naturale e il rilevamento delle anomalie.
- Affinché il machine learning apprenda e formuli previsioni o giudizi, servono dati di addestramento etichettati.
- Facendo affidamento su modelli statistici e algoritmi, i modelli di ML possono anche essere più semplici da comprendere.
- Basandosi su modelli statistici e algoritmi, i sistemi di ML sono in potenza più rapidi ed efficaci dei sistemi di AI.
- Molte delle stesse applicazioni AI possono essere utilizzate per il machine learning, ma concentrandosi sull’apprendimento data-driven.
- I sistemi di ML vengono realizzati allo scopo di apprendere automaticamente dai dati con un’assistenza minima da parte degli esseri umani.
- I modelli di ML possono essere meno complessi dei sistemi di AI, poiché si basano su modelli statistici e algoritmi.
- Poiché i sistemi di ML si basano su modelli statistici e algoritmi addestrabili su grandi set di dati, possono essere più scalabili dei sistemi di AI.
- La possibilità di apprendere da nuovi dati e modificare le loro scelte o previsioni li rende anche più flessibili e adattabili dei sistemi di AI.
- La qualità dei dati influisce inoltre sull’accuratezza e sulla solidità dei modelli, mentre la raccolta e l'etichettatura dei dati possono richiedere tempo e denaro.
Deep learning (DL)
- Il DL è un sottoinsieme specializzato del machine learning che imita il funzionamento del cervello umano attraverso reti neurali artificiali. Il riconoscimento delle immagini e del parlato sono due esempi di problemi complessi che il DL è in grado di risolvere in modo estremamente efficace.
- Per addestrare in modo efficiente le reti neurali profonde, il DL richiede enormi volumi di dati etichettati.
- I modelli di DL sono talvolta considerati "scatole nere", perché includono diversi livelli di neuroni di difficile lettura e comprensione.
- Poiché le reti neurali profonde vengono addestrate con hardware specializzato ed elaborazione parallela, questi sistemi possono essere i più veloci ed efficaci dei tre metodi.
- Il deep learning è particolarmente adatto per le applicazioni che richiedono un riconoscimento di modelli complessi, come le immagini e l’audio, nonché l’elaborazione del linguaggio naturale.
- Un certo livello di interazione umana rimane necessario, ad esempio per determinare la progettazione e gli iperparametri della rete neurale.
- I sistemi di DL possono essere i più complessi, poiché prevedono molti livelli di neuroni e richiedono hardware e software specializzati per addestrare le reti neurali profonde.
- Possono essere anche i più scalabili, dato che utilizzano hardware specializzato ed elaborazione parallela per l’addestramento delle reti neurali profonde.
- Grazie alla capacità di apprendere da enormi volumi di dati e di adeguarsi a nuove circostanze e attività, si configurano come i più adattabili.
- L’addestramento delle reti neurali profonde nel deep learning è complesso dal punto di vista dell’elaborazione e richiede apparecchiature e software specializzati, che potrebbero essere costosi e limitare l’accessibilità della tecnologia.
Come funzionano i modelli AI?
I modelli AI funzionano ricevendo grandi quantità di dati e generando approcci tecnici per scoprire tendenze e schemi preesistenti nel set di dati fornito al programma. Sono sviluppati a partire da un programma basato su grandi set, consentendo agli algoritmi di individuare e comprendere le correlazioni negli schemi e nelle tendenze utilizzabili per prevedere o formulare strategie basate su input di dati precedentemente sconosciuti. Il modo intelligente e logico di prendere decisioni imitando gli input dei dati disponibili è chiamato modellazione AI:
in parole semplici, è lo sviluppo di un processo decisionale costituito da tre fasi fondamentali.
- Modellazione: la prima fase consiste nello sviluppo di un modello di intelligenza artificiale che impiega un algoritmo complicato o più livelli di algoritmi per analizzare i dati e formulare giudizi di conseguenza. Un buon modello AI può fungere da sostituto delle competenze umane.
- Addestramento dei modelli AI: il modello AI deve essere addestrato nella seconda fase. L'addestramento spesso comporta l’elaborazione di enormi quantità di dati all’interno del modello AI in cicli di test ricorrenti e l'ispezione dei risultati per confermarne l’accuratezza e il funzionamento come previsto e richiesto. Per comprendere questo metodo è necessario conoscere la differenza tra apprendimento con supervisione e l’apprendimento senza supervisione.
1. L’apprendimento con supervisione si riferisce a set di dati classificati ed etichettati con l’output corretto: questo significa che esistono relazioni preesistenti tra quelli di input. Il modello utilizza quindi tali dati etichettati per scoprire le connessioni e le tendenze tra i dati di input e l'output desiderato.
2. L’apprendimento senza supervisione è una sorta di machine learning in cui il modello non ha accesso ai dati etichettati e deve invece identificare in modo indipendente i collegamenti e le tendenze.
- Inferenza: questa fase prevede la distribuzione del modello AI nel suo caso d'uso effettivo nel quadro di scenari reali, dove trae inferenze logiche dalle informazioni a disposizione.
Una volta addestrato, può essere utilizzato per formulare previsioni o eseguire azioni sulla base di input di dati nuovi e sconosciuti. In sostanza, i modelli AI operano elaborando i dati in ingresso e analizzandoli tramite algoritmi e tecniche statistiche per portare alla luce schemi e correlazioni, per poi utilizzare quanto individuato a fini di previsioni o interventi in base agli input di dati successivi.
Come scalare i modelli di AI/ML tra GPU, elaborazione, persone e dati?
Scalare i modelli di AI/ML tra GPU, elaborazione, persone e dati richiede una combinazione di tecnologia, infrastruttura e competenze.
GPU ed elaborazione: per scalare i modelli di AI/ML è possibile sfruttare le soluzioni HPC, tra cui le piattaforme di elaborazione accelerate da GPU e i servizi basati su cloud. Queste soluzioni consentono alle organizzazioni di eseguire algoritmi di AI/ML complessi e impegnativi con la massima efficienza, senza sacrificare le prestazioni.
- Persone: il processo di scalabilità di AI e ML dipende in larga misura dalle persone. Per progettare, sviluppare e implementare i modelli AI/ML su vasta scala, le organizzazioni devono assemblare un team di specialisti altamente qualificati in questi campi. Inoltre, è fondamentale definire le priorità e gli obiettivi in materia di AI/ML, nonché le capacità e le risorse necessarie per realizzarli.
- Dati: per supportare la scalabilità dei modelli di AI/ML serve un’architettura dei dati (la loro linfa vitale) che sia ben progettata. A tal fine, le aziende devono elaborare una solida strategia di gestione dei dati che consenta l’archiviazione, la gestione e l’analisi di enormi volumi in tempo reale e la verifica degli aspetti di affidabilità, precisione e sicurezza.
Sfruttando queste funzionalità, le organizzazioni potranno supportare la crescita e il successo delle loro iniziative di AI/ML e rimanere un passo avanti rispetto alla concorrenza nell’era digitale.
Come si costruiscono e addestrano i modelli AI?
- Per costruire e addestrare i modelli AI, occorre innanzitutto definire lo scopo e scegliere gli obiettivi del modello. Le fasi restanti saranno guidate dallo scopo previsto dei modelli.
- Collaborare con un esperto dell’argomento per valutare la qualità dei dati. Con una conoscenza approfondita dei dati raccolti, gli input devono essere accurati e privi di errori. Queste informazioni saranno utilizzate a fini di addestramento ed è quindi fondamentale che risultino accurate e coerenti, oltre che pertinenti allo scopo a cui è destinata l’intelligenza artificiale.
- Scegliere l’algoritmo dell’AI o il progetto di modello ideale, ad esempio gli alberi decisionali, le macchine vettoriali di supporto e altre tecniche diffuse utilizzate per l’addestramento.
- Utilizzare i dati puliti e preparati per addestrare il modello. Normalmente, questo comporta l’inserimento dell’input nell'algoritmo selezionato e l’impiego di una tecnica chiamata retropropagazione per modificare le impostazioni del modello e aumentarne l’efficienza.
- Verificare la correttezza del modello addestrato e apportare eventuali correzioni necessarie, ad esempio testandolo su un set di dati diverso e valutandone la capacità di prevedere i risultati effettivi.
- Una volta che il modello ha raggiunto il grado di accuratezza corretto, è possibile metterlo a punto e ripetere la procedura di addestramento. Questo può richiedere la modifica degli iperparametri del modello, come il tasso di apprendimento, o l’impiego di tecniche come la regolarizzazione per evitare l’overfitting.
- In generale, la creazione e l'addestramento di un modello AI richiedono una serie di competenze nel settore pertinente, dimestichezza con gli algoritmi e le tecniche di machine learning e la disponibilità a sperimentare e ripetere per migliorare le prestazioni.
Cos’è il bias dei dati nei modelli AI?
La probabilità di distorsione sistematica e ingiusta nei dati utilizzati per addestrare l’intelligenza artificiale è definita bias nei modelli AI. Se i dati utilizzati per addestrare il modello contengono input distorti o non rappresentativi del campione o del pubblico a cui verrà applicato, le previsioni possono risultare imprecise o scorrette. Di conseguenza, il modello tratterà certe persone in modo sfavorevole o discriminatorio. Per eliminare il bias dei dati, è fondamentale disporre di un set ampio e rappresentativo durante l’addestramento dei modelli AI, che devono essere in grado di condividere quanto appreso da diversi set per ridurne la distorsione e aumentarne l'accuratezza.
Come mantenere la privacy dei dati nei modelli di AI/ML
Nei modelli di AI/ML, la privacy dei dati è un tema cruciale ed esistono diverse tecnologie e best practice per garantirla.
Crittografia dei dati: un passaggio fondamentale per garantire la privacy nei modelli di AI/ML. Per proteggere le informazioni sensibili dagli accessi indesiderati, le aziende hanno bisogno di soluzioni di crittografia per i dati in transito e inattivi.
Anonimizzazione dei dati: la pratica di eliminare le informazioni di identificazione personale (PII) dai set di dati è nota come anonimizzazione. Le aziende necessitano di soluzioni che proteggano le informazioni dei clienti, pur consentendo ai modelli di AI/ML di accedere ai dati necessari per il loro funzionamento.
Controllo degli accessi: le aziende hanno bisogno di soluzioni che consentano di regolare l’accessibilità ai dati sensibili, garantendo che solo le persone autorizzate possano accedervi.
Compliance: un aspetto fondamentale per garantire la riservatezza dei dati nei modelli di AI/ML. Le aziende hanno l’obbligo di scegliere prodotti che rispettino le best practice in materia di compliance per garantire il rispetto delle leggi sulla privacy dei dati come il Regolamento generale sulla protezione dei dati (GDPR) e il California Consumer Privacy Act (CCPA).
Le soluzioni di auditing e registrazione consentono alle aziende di tenere traccia di chi ha accesso ai dati sensibili, in modo che ogni potenziale violazione sia individuata e risolta rapidamente.
Le organizzazioni possono salvaguardare la sicurezza dei dati sensibili e mantenere la fiducia di clienti e stakeholder sfruttando soluzioni e best practice conformi alla privacy.
Come aumentare l’accuratezza dei modelli di AI/ML?
Aumentare l’accuratezza nei modelli di AI/ML è una problematica fondamentale: esistono diverse strategie e best practice utilizzabili a tale scopo.
Qualità dei dati: la qualità dei dati è un fattore critico nell’accuratezza dei modelli di AI/ML. Le soluzioni per il quality management possono garantire che i set di dati siano completi, accurati e coerenti. Questo consente ai modelli di AI/ML di apprendere da dati di alta qualità e produrre previsioni più accurate. Il quality management dei dati include gli elementi che seguono.
- Pulizia dei dati: il processo di rimozione di incoerenze, duplicati ed errori dai set di dati.
- Standardizzazione dei dati: il processo di conversione dei dati in un formato comune.
- Arricchimento dei dati: il processo di aggiunta di ulteriori dati a un set esistente.
- Convalida dei dati: il processo di verifica dell’accuratezza e della completezza dei dati.
- Governance dei dati: il processo di gestione della qualità, della sicurezza e della privacy dei dati.
Ingegneria delle caratteristiche: l’ingegneria delle caratteristiche è il processo di trasformazione di dati non elaborati in caratteristiche utilizzabili dai modelli di AI/ML. La visualizzazione dei dati, la riduzione della dimensionalità, così come la selezione, la scalabilità e l’estrazione delle caratteristiche sono tutti approcci efficaci che possono aumentare notevolmente l’accuratezza dei modelli.
Selezione del modello: selezionare il modello di AI/ML più indicato per un’attività specifica è essenziale per migliorare l’accuratezza. Ne esistono di diversi, come gli alberi decisionali, la regressione lineare e logistica e i modelli di deep learning: è fondamentale sceglierne uno con un tasso elevato di accuratezza, adatto al problema da risolvere.
Messa a punto degli iperparametri: gli iperparametri sono impostazioni effettuate prima dell’addestramento di un modello di AI/ML. L’accuratezza può essere influenzata in modo significativo dalla selezione degli iperparametri: le organizzazioni li possono mettere a punto in modo automatico con le soluzioni apposite di HPE, migliorando l’accuratezza.
Convalida del modello: la regolarizzazione è il processo di riduzione dell’overfitting nei modelli di AI/ML. L’overfitting è una condizione che si verifica quando un modello dimostra prestazioni insoddisfacenti su dati nuovi perché troppo complesso e adattato ai dati di addestramento. La regolarizzazione L1 e L2 sono due metodi di regolarizzazione del modello che contribuiscono a ridurre l’overfitting e a migliorare l’accuratezza. Le organizzazioni possono valutare la correttezza dei propri modelli e individuare gli eventuali problemi con l’aiuto di tool e best practice per la convalida.
Come si distribuiscono i modelli AI?
Esistono molti modi per distribuire i modelli AI: l’approccio specifico dipenderà dal tipo utilizzato e dagli obiettivi predefiniti. Ecco alcune strategie comuni per la distribuzione dei modelli AI.
- Hosting del modello su un server dedicato o su una piattaforma cloud, con accesso tramite un’API o un’altra interfaccia. Questo approccio è utilizzato spesso quando il modello deve essere disponibile per previsioni o inferenze in tempo reale.
- Incorporare il modello direttamente in un dispositivo o un’applicazione consente di effettuare previsioni o inferenze sui dati locali senza necessità di una connessione di rete. Questo approccio è comune nella distribuzione dei modelli sui dispositivi edge o nelle applicazioni in cui è importante assicurare bassa latenza.
- Inserire il modello in un container, come Docker, consente di distribuirlo ed eseguirlo facilmente in un’ampia gamma di ambienti. Questo approccio può essere utile effettuare la distribuzione in modo coerente e riproducibile.
Indipendentemente dal metodo, è fondamentale testare e verificare accuratamente il modello prima di distribuirlo per garantire che funzioni come previsto.
HPE e i modelli AI
HPE comprende la tecnologia dell’intelligenza artificiale (AI). Con una strategia pratica e comprovata, soluzioni e partner verificati, infrastrutture ottimizzate per l'AI e soluzioni di ML Ops, le organizzazioni possono ridurre la complessità e sfruttare i dati più rapidamente, ottenendo un vantaggio competitivo.
- HPE Machine Learning Development System è un sistema chiavi in mano che associa computer ad alte prestazioni, acceleratori, addestramento dei modelli e software per lo sviluppo in un’infrastruttura AI ottimizzata, con servizi di installazione e supporto professionali. È una soluzione chiavi in mano AI scalabile verticalmente per lo sviluppo dei modelli.
- HPE Swarm Learning è un framework decentralizzato che tutela la privacy per eseguire l’addestramento dei modelli di machine learning all’origine dati. Risolve i problemi relativi alla privacy, alla proprietà e all'efficienza dei dati mantenendoli a livello locale e condividendo solo quanto appreso, il che porta a modelli superiori con meno bias. Utilizza anche una blockchain applicata per iscrivere i membri in modo sicuro e scegliere il leader in modo decentralizzato, fornendo protezione e resilienza alla rete swarm.
- Determined AI, una piattaforma di addestramento di machine learning open source acquistata da HPE a giugno 2021, opera come base di HPE Machine Learning Development Environment. Per eseguire, scalare e condividere facilmente gli esperimenti, i creatori di modelli possono iniziare ad addestrare i loro modelli sulla versione open source.
- La piattaforma HPE GreenLake propone un servizio cloud per machine learning di livello enterprise che consente agli sviluppatori e ai data scientist di progettare, addestrare e distribuire rapidamente i modelli di ML, dalla fase pilota alla produzione, su qualsiasi scala, per portare i vantaggi del machine learning e della data science all’organizzazione.
- HPE Ezmeral ML Ops offre alle aziende la velocità e l’agilità di DevOps in ogni fase del ciclo di vita del machine learning, standardizzando le procedure e fornendo tool preintegrati per progettare, addestrare, distribuire e monitorare i flussi di lavoro di ML.
- HPE SmartSim può contribuire all’identificazione del plagio nei contenuti scritti: l'applicazione software SmartSim impiega il machine learning e l’elaborazione del linguaggio naturale. Il suo scopo è valutare il testo e rilevare le somiglianze con altre informazioni già pubblicate online o in un database del browser. Il programma consente di verificare l’autenticità di articoli accademici, documenti di ricerca e altri materiali scritti: un tool utile per evitare il plagio e fornire materiale originale.
Ecco altre caratteristiche utili.
- Preconfigurazione, installazione completa e funzionalità pronte per l’uso
- Scalabilità senza problemi: addestramento distribuito, ottimizzazione degli iperparametri
- Facilità di gestione e osservabilità
- Supporto e servizi di livello enterprise da un fornitore di fiducia
- Architettura flessibile ed eterogenea
- Architettura costitutiva
- Supporto di software e hardware
- Servizio di assistenza clienti