Cos’è il machine learning?
Il Machine Learning (ML) è una sottocategoria dell'intelligenza artificiale, vale a dire il processo di elaborazione per riconoscere modelli e migliorarne la capacità di identificazione da parte di computer che utilizzano le reti neurali. Con una messa a punto adeguata e dati sufficienti, un algoritmo di machine learning è in grado di prevedere nuovi modelli e informazioni.
Le parti del processo di machine learning
Reti neurali
Le reti neurali sono un tipo di modello di elaborazione che si ispira alla struttura e al funzionamento del cervello umano. È costituito da neuroni artificiali interconnessi (noti anche come nodi o unità) organizzati in livelli. Ogni neurone riceve input, esegue un'elaborazione e produce un output, che viene poi trasmesso ad altri neuroni nei livelli successivi. Le reti neurali sono progettate per imparare e adattarsi a partire dai dati, questo le rende un componente fondamentale del machine learning e del deep learning.
Nel machine learning, le reti neurali vengono utilizzate per analizzare e riconoscere modelli nei dati. Possono essere addestrate su set di dati etichettati per eseguire attività come classificazione, regressione o clustering. Attraverso la modulazione dei pesi e delle polarizzazioni delle connessioni tra i neuroni, le reti neurali apprendono a generalizzare partendo dai dati di addestramento e a formulare previsioni o prendere decisioni su dati non ancora visti.
Il deep learning è un sottoinsieme specifico del machine learning che utilizza reti neurali profonde con più livelli nascosti. Le reti neurali sono in grado di apprendere automaticamente rappresentazioni gerarchiche di dati, estrarre progressivamente più caratteristiche astratte a ogni livello. Questa capacità consente ai modelli di deep learning di gestire attività complesse come il riconoscimento delle immagini e del parlato, l'elaborazione del linguaggio naturale e addirittura il gioco.
Deep learning
Il deep learning è una particolare branca del machine learning che parte dalle funzionalità del machine learning per andare oltre le sue capacità.
In generale, con il machine learning c’è coinvolgimento umano dato che gli ingegneri possono rivedere i risultati di un algoritmo e apportare modifiche in base alla loro precisione. Il deep learning non prevede questa revisione. Al contrario, un algoritmo di deep learning utilizza la propria rete neurale per verificare l'accuratezza dei suoi risultati e quindi imparare da essi.
La rete neurale di un algoritmo di deep learning è una struttura di algoritmi stratificati con l'obiettivo di replicare la struttura del cervello umano. Di conseguenza, la rete neurale apprende come migliorare un'attività nel tempo senza che gli ingegneri le forniscano feedback.
Le due fasi principali dello sviluppo di una rete neurale sono l'addestramento e l'inferenza. L’addestramento è la fase iniziale nella quale viene fornito l’algoritmo di deep learning con un set di dati e il compito di interpretare quale set di dati rappresenta. Gli ingegneri forniscono quindi alla rete neurale un feedback sull'accuratezza della sua interpretazione per l’adeguamento. Il processo può comprendere molte interazioni. L'inferenza si verifica quando la rete neurale viene distribuita e può acquisire un set di dati che non ha mai visto prima, oltre a essere in grado di fare previsioni precise su quello che rappresenta.
Come funziona il machine learning?
Il processo di machine learning su grandi set di dati generalmente prevede diverse fasi. Qui di seguito sono riportate cinque fasi chiave, incentrate su un caso d'uso aziendale:
1. Raccolta dati e preparazione: la prima fase consiste nella raccolta dei dati relativi al problema. Questo potrebbe comprendere origini dati come i record dei clienti, i dati di vendita, i log del sito web, gli eventi del sito web, il feedback dei clienti o qualsiasi altro dato disponibile all'interno dell'azienda. I dati raccolti vengono poi pre-elaborati, questo comporta attività quali la pulizia dei dati mancanti o errati, la gestione delle anomalie e la trasformazione dei dati in un formato adatto all'analisi.
2. Ingegneria delle caratteristiche: una volta preparati i dati, la fase successiva consiste nell'estrarre le caratteristiche significative dal set di dati. Spesso comporta la trasformazione dei dati non elaborati in caratteristiche più rappresentative che mettono in luce modelli e relazioni. In un caso d'uso aziendale, questo potrebbe comprendere la creazione di caratteristiche come i dati demografici dei clienti, la cronologia degli acquisti, la stagionalità, gli hot spot dei prodotti, i bug dei clienti o qualsiasi altro attributo significativo che possa incidere sul problema da risolvere.
3. Selezione e addestramento del modello: dopo l’ingegneria delle caratteristiche, viene scelto un modello di machine learning adatto in base al problema e ai dati disponibili. Esistono vari tipi di modelli, come alberi decisionali, foreste casuali, macchine vettoriali di supporto o reti neurali. Il modello selezionato viene quindi addestrato sui dati pre-elaborati, utilizzando tecniche come l'apprendimento supervisionato o non supervisionato, in base alla natura del problema.
4. Valutazione e convalida del modello: in questa fase, il modello addestrato viene valutato con tecniche di convalida come la convalida incrociata o la convalida hold-out. Le metriche delle prestazioni del modello, come precisione, accuratezza, richiamo o punteggio F1, vengono analizzate per valutarne l'efficacia su un determinato problema. È fondamentale convalidare le prestazioni del modello per garantirne l'affidabilità e la generalizzabilità ai dati dell'azienda.
5. Distribuzione e monitoraggio: una volta ottenuto un modello soddisfacente, si distribuisce nell'ambiente di produzione dell'azienda. Questo comporta l'integrazione del modello nei processi aziendali, nei sistemi o nelle applicazioni. Dopo la distribuzione, è importante monitorare costantemente le prestazioni del modello, individuare eventuali deviazioni, aggiornare periodicamente il modello quando sono disponibili nuovi dati e garantire che continui a fornire informazioni precise e significative.
Queste fasi forniscono una panoramica di alto livello del processo di machine learning su grandi set di dati per un caso d'uso aziendale. Si noti tuttavia che, per ottenere risultati ottimali, ogni fase richiede un’attenta valutazione, iterazione e perfezionamento.
Quali sono i diversi tipi di modelli di machine learning?
In base alla situazione, gli algoritmi di machine learning funzionano con più o meno interventi/rinforzi umani. I quattro principali modelli di machine learning sono l'apprendimento supervisionato, l'apprendimento non supervisionato, l'apprendimento semi-supervisionato e l'apprendimento per rinforzo.
Con l'apprendimento supervisionato, al computer viene fornito un insieme di dati contrassegnati che gli consente di apprendere come eseguire un'attività umana. Questo è il modello meno complesso, poiché tenta di replicare l'apprendimento umano.
Con l'apprendimento non supervisionato, al computer vengono forniti dati non contrassegnati, da cui estrae pattern/informazioni precedentemente non noti. Esistono diversi modi con cui gli algoritmi di machine learning eseguono tali operazioni, tra cui:
- il clustering, nel quale il computer trova punti dati simili all'interno di un set di dati e li raggruppa di conseguenza (creando "cluster");
- la stima della densità, nella quale il computer rileva informazioni osservando come viene distribuito un set di dati;
- il rilevamento di anomalie, nel quale il computer identifica i punti dati all'interno di un set che sono significativamente diversi dal resto dei dati;
- l’analisi delle componenti principali (PCA), in cui il computer analizza un set di dati e lo riassume in modo tale che possa essere utilizzato per fare previsioni precise.
Con l'apprendimento semi-supervisionato, il computer è dotato di un set di dati parzialmente contrassegnati e svolge il suo compito utilizzando quelli contrassegnati per comprendere i parametri al fine interpretare i dati non contrassegnati.
Con l'apprendimento per rinforzo, il computer osserva il proprio ambiente e utilizza tali dati per identificare il comportamento ideale che ridurrà al minimo il rischio e/o massimizzerà il premio. Questo è un approccio iterativo che richiede una sorta di segnale di rinforzo per aiutare il computer a identificare meglio la sua azione migliore.
In che modo deep learning e machine learning sono correlati?
Il machine learning raggruppa la categoria generale di algoritmi in grado di prendere un set di dati e utilizzarlo per identificare pattern, portare alla luce informazioni e/o formulare previsioni. Il deep learning è una branca specifica del machine learning che parte dalle medesime funzionalità ma va oltre le sue capacità.
In generale, il machine learning include un certo coinvolgimento umano, in quanto gli ingegneri sono in grado di rivedere i risultati di un algoritmo e apportare modifiche in base alla loro precisione. Il deep learning non prevede questa revisione. Al contrario, un algoritmo di deep learning utilizza la propria rete neurale per verificare l'accuratezza dei suoi risultati e quindi imparare da essi.
La rete neurale di un algoritmo di deep learning è una struttura di algoritmi stratificati con l'obiettivo di replicare la struttura del cervello umano. Di conseguenza, la rete neurale apprende come migliorare un'attività nel tempo senza che gli ingegneri le forniscano feedback.
Le due fasi principali dello sviluppo di una rete neurale sono l'addestramento e l'inferenza. L'addestramento è la fase iniziale nella quale all'algoritmo di deep learning viene assegnato un set di dati con il compito di interpretare quello che rappresenta. Gli ingegneri forniscono quindi un feedback alla rete neurale sull'accuratezza della sua interpretazione per l’adeguamento. Il processo può comprendere molte interazioni. L'inferenza si verifica quando la rete neurale viene distribuita ed è in grado di acquisire un set di dati che non ha mai visto prima e di formulare previsioni accurate su quello che rappresenta.
Quali sono i vantaggi del machine learning?
Il machine learning è un catalizzatore per un'impresa solida, flessibile e resiliente. Le organizzazioni intelligenti scelgono il machine learning per generare crescita dall'alto verso il basso, produttività dei dipendenti e soddisfazione dei clienti.
Molte aziende raggiungono il successo con alcuni casi d'uso del machine learning, ma questo è solo l'inizio del percorso. La sperimentazione può essere una prima fase, ma in seguito è necessario integrare i suoi modelli nelle applicazioni e nei processi aziendali, in modo da estenderlo a tutta l'azienda.
Casi d’uso del machine learning
In tutti i settori verticali, le tecnologie e le tecniche di ML vengono distribuite con successo, garantendo alle organizzazioni risultati reali e tangibili.
Servizi finanziari
Nel settore dei servizi finanziari, ad esempio, le banche utilizzano i modelli predittivi di machine learning per l'analisi di enormi quantità di misure interconnesse, al fine di identificare e soddisfare meglio le esigenze dei clienti. Questi modelli sono inoltre in grado di rilevare e limitare l'esposizione al rischio. Le banche possono identificare le minacce informatiche, monitorare e documentare i comportamenti fraudolenti dei clienti e prevedere con maggiore precisione i rischi per i nuovi prodotti. I principali casi d'uso per il machine learning nel settore bancario comprendono il rilevamento e l'attenuazione delle frodi, i servizi di consulenza finanziaria personale, il punteggio del credito e l'analisi dei prestiti.
Produzione
Nel settore produttivo, le aziende hanno adottato l'automazione e introdotto nuovi strumenti sia nelle apparecchiature, sia nei processi. Usano la modellazione ML per riorganizzare e ottimizzare la produzione con un approccio reattivo alla domanda attuale e consapevole del cambiamento futuro. Il risultato finale è un processo produttivo agile e resiliente al tempo stesso. I primi tre casi d’uso di ML del settore produttivo comprendono miglioramenti della resa, analisi della causa principale, supply chain e gestione dell’inventario.
Perché le imprese usano MLOps?
Molte organizzazioni non dispongono delle competenze, dei processi e dei tool necessari per raggiungere questo livello di integrazione a livello enterprise. Per sfruttare con successo il machine learning su vasta scala, le aziende dovrebbero investire in ML Ops, che include il processo, i tool e la tecnologia necessari per semplificare e standardizzare ogni fase del ciclo di vita, dallo sviluppo del modello fino alla sua messa in opera. Il settore emergente di ML Ops apporta velocità e agilità nel ciclo di vita del machine learning. Può essere paragonato a quello che DevOps ha fatto per il Software Development Lifecycle.
Per passare dalla sperimentazione alla messa in opera del machine learning, le aziende necessitano di solidi processi ML Ops. ML Ops non solo garantisce all’organizzazione un vantaggio competitivo, ma le consente anche di implementare altri casi d’uso del machine learning. Tutto questo si traduce in altri vantaggi, tra cui la creazione di talenti più qualificati attraverso un aumento delle competenze e un ambiente più collaborativo, oltre a una maggiore redditività, una customer experience migliore e una crescita dei ricavi più elevata.
HPE e il machine learning
HPE offre tecnologie di machine learning che consentono di mettere ordine nella complessità e creare soluzioni end-to-end, dal data center enterprise core all'Intelligent Edge.
I sistemi HPE Apollo Gen10 offrono una piattaforma di deep learning e machine learning enterprise con acceleratori leader di settore che garantiscono prestazioni eccezionali per ottenere informazioni in tempi più rapidi.
La piattaforma software HPE Ezmeral è progettata per aiutare le aziende ad accelerare la trasformazione digitale nell'ambito dell'intera organizzazione. Consente di aumentare l'agilità e l'efficienza, estrarre informazioni e fornire innovazione del business. Il portafoglio completo comprende intelligenza artificiale, machine learning e analisi dati, nonché orchestrazione e gestione dei container, controllo dei costi, automazione IT, operazioni basate su AI e sicurezza.
La soluzione software HPE Ezmeral ML Ops estende le funzionalità di HPE Ezmeral Container Platform in modo da supportare l'intero ciclo di vita del machine learning e implementare processi analoghi a DevOps per la standardizzazione dei relativi flussi di lavoro.
Per aiutare le aziende a passare rapidamente dai proof of concept ML alla produzione, HPE Pointnext Advisory and Professional Services fornisce tutte le competenze e i servizi necessari a questi progetti. L'esperienza nell'erogazione di centinaia di workshop e progetti in tutto il mondo consente agli esperti HPE Pointnext di garantire competenze e abilità per accelerare le implementazioni dei progetti da anni a mesi o settimane.