AutoML

Cos'è AutoML?

Analisi del processo di AutoML

Definizione del problema: identifica il problema e stabilisci un obiettivo prima di utilizzare il machine learning.

• Definisci il problema: seleziona l'attività del modello, ad esempio classificazione, regressione, clustering o rilevamento delle anomalie.  Conoscere la problematica consente di scegliere la strategia di machine learning corretta.
• Definisci l’obiettivo: definisci le misurazioni che indicano il successo e i risultati.  Esempi di indicatori sono l'accuratezza, la precisione, il richiamo, l'RMSE e i KPI specifici per l’azienda.

Preparazione dei dati: i modelli di ML dipendono da dati di buona qualità.  I dati vengono raccolti, puliti e trasformati per ottenere le migliori prestazioni.

• Raccolta dati: raccogli i set di dati necessari da database, API, registri e altre origini. La qualità e la quantità dei dati influiscono sulle prestazioni del modello.
• Pulizia dei dati: rimozione di duplicati, dati anomali e valori mancanti per mantenere la coerenza del set di dati. Questa fase fornisce al modello dati accurati e affidabili per l’addestramento.
• Feature engineering: trasforma, combina o scegli le variabili chiave per creare caratteristiche significative. La normalizzazione, la codifica delle variabili categoriali e l'analisi dei dati possono fornire nuove informazioni.
• Suddivisione dei dati: suddividi il set di dati in set di addestramento, convalida e test. Per un addestramento e una valutazione ottimali del modello viene utilizzata una suddivisione 80-10-10 o 70-15-15.

Selezione del modello: per ottenere prestazioni perfette è necessario l'algoritmo giusto.

• Spazio di ricerca: definisci lo spazio di ricerca di AutoML, che può includere alberi decisionali, reti neurali e SVM.
• Architettura del modello: determina la struttura del modello, come i livelli di deep learning, la profondità dell'albero decisionale o le funzioni di attivazione della rete neurale.

Ottimizzazione degli iperparametri: ottimizza gli iperparametri per aumentare le prestazioni e la generalizzazione del modello.

• Iperparametri: determina gli iperparametri di addestramento del modello, quali velocità di apprendimento, numero di livelli, dimensione del batch e parametri di regolarizzazione.
• Strategie di ottimizzazione: Grid Search, Random Search, e Bayesian Optimization ottimizzano automaticamente gli iperparametri per ottenere i risultati migliori.

Addestramento e valutazione: garantisce che il modello apprenda e venga valutato accuratamente.

• Addestramento del modello: utilizza il set di dati di addestramento per insegnare al modello i pattern storici.
• Valutazione del modello: utilizza accuratezza, precisione, richiamo, punteggio F1, MAE o RMSE per valutare le prestazioni del modello.
• Convalida incrociata: utilizza la convalida incrociata k-fold per garantire la generalizzazione efficace del modello con nuovi dati ed evitare l’overfitting.

Selezione dei modelli ed ensemble: dopo l'addestramento, i modelli migliori vengono scelti e integrati per ottenere risultati migliori.

• Scelta del modello migliore: seleziona il modello migliore in base alle metriche di valutazione e ai risultati della convalida.
• Apprendimento d’insieme: utilizza modelli di bagging, boosting e stacking per migliorare la precisione e ridurre al minimo la variazione. Gli approcci più comuni includono foresta casuale, XGBoost e mixing.

Distribuzione del modello: dopo aver scelto il modello migliore, distribuiscilo e monitoralo con casi d’uso reali.

• Valutazione finale: testa nuovamente il set di dati di prova prima della distribuzione per convalidarne le prestazioni.
• Distribuzione: distribuisci il modello come API, servizio Web o sistema incorporato per previsioni in tempo reale.  È possibile utilizzare piattaforme cloud, dispositivi edge o server on-premise.
• Monitoraggio: monitora le prestazioni del modello, scopri il data drift e aggiorna o riaddestra il modello secondo necessità per garantirne l'accuratezza.

Questo approccio organizzato ad AutoML consente la distribuzione rapida, ottimale e scalabile dei modelli di machine learning con un coinvolgimento minimo dell'utente.

Vantaggi di AutoML: i vantaggi di AutoML semplificano il machine learning per le aziende e per le persone senza esperienza in data science.

Aumento della produttività e dell'efficienza

• Riduzione del time to market: la creazione di modelli di ML tradizionali richiede la preparazione manuale dei dati e la messa a punto degli iperparametri, riducendo i tempi di time to market. AutoML automatizza queste fasi, consentendo alle aziende di distribuire i modelli ed estrarre le informazioni più rapidamente.
• Flussi di lavoro automatizzati: AutoML semplifica le pipeline di machine learning, eliminando l'interazione umana e le attività ripetitive. L'automazione consente ai team di concentrarsi sulla strategia e sull'innovazione anziché sui dettagli tecnici, aumentando la produttività.

Riduzione dei costi

• Bassa domanda di professionisti specializzati: assumere data scientist e ingegneri di machine learning è costoso. AutoML semplifica la creazione e la distribuzione di modelli anche per chi non ha competenze tecniche.
• Ottimizzazione delle risorse: AutoML ottimizza le risorse di elaborazione e automatizza le operazioni che richiedono un uso intensivo di risorse, tra cui la feature engineering, la selezione dei modelli e la messa a punto degli iperparametri, riducendo le spese operative.

Migliori prestazioni del modello

• Algoritmi avanzati: AutoML utilizza algoritmi di machine learning avanzati, tra cui reti neurali, apprendimento d'insieme e gradient boosting, per fornire previsioni accurate e affidabili.
• Ottimizzazione continua: i framework di AutoML esaminano numerose configurazioni, scelgono gli iperparametri ottimali e rispondono ai nuovi dati per migliorare le prestazioni del modello.

Scalabilità

• Gestione di grandi volumi di dati: AutoML elabora in modo efficace grandi set di dati, questo lo rende adatto alle applicazioni di Big Data nei settori finanziario, sanitario ed e-commerce. L'automazione della selezione delle caratteristiche e della scalabilità consente di gestire attività di machine learning su vasta scala.
• Soluzioni scalabili: AutoML fornisce un'infrastruttura scalabile che reagisce alla domanda, mantenendo l'efficienza tra i carichi di lavoro, indipendentemente dal fatto che un'azienda voglia analizzare un piccolo set di dati o elaborare petabyte di informazioni.

Processi decisionali ottimizzati

• Informazioni data-driven: AutoML consente alle organizzazioni di prendere decisioni migliori individuando modelli e tendenze nei dati, per previsioni e pianificazione strategica più accurate.
• Analisi predittiva: AutoML è in grado di prevedere le tendenze del mercato, il comportamento dei consumatori e i rischi operativi attraverso i dati precedenti, consentendo un processo decisionale proattivo.

Vantaggio competitivo

• Innovazione: AutoML amplia l'accesso alle soluzioni basate sull'AI, consentendo alle aziende di tutte le dimensioni di integrare il machine learning nelle loro offerte, accelerando la tecnologia e rafforzando la concorrenza sul mercato.
• Personalizzazione: AutoML può migliorare il coinvolgimento e la soddisfazione degli utenti creando suggerimenti personalizzati, tattiche di marketing e soluzioni incentrate sul cliente.

Gestisci il rischio

• Rilevamento delle frodi migliorato: i modelli basati su AutoML possono identificare rapidamente irregolarità e frodi nelle transazioni finanziarie, nella cybersicurezza e nell'e-commerce, riducendo i rischi e migliorando la protezione.
• Efficienza operativa: AutoML automatizza l'analisi dei dati e il rilevamento delle anomalie, riducendo gli errori umani e le inefficienze operative, consentendo alle aziende di individuare e gestire i rischi.

Opzioni personalizzate e flessibili

• Modelli su misura: AutoML consente ai clienti di creare modelli per il proprio settore, garantendo alle organizzazioni di ottenere le informazioni più pertinenti e accurate per i loro casi d'uso.
• Adattabilità: AutoML modifica i modelli man mano che giungono nuovi dati, mantenendo previsioni accurate in contesti mutevoli. Questa versatilità è utile nei settori dinamici come quello bancario, sanitario e del retail.

AutoML migliora l'accessibilità, la velocità e l'efficacia del machine learning, rendendolo uno strumento utile per le aziende che desiderano utilizzare l'intelligenza artificiale senza esperienza.