Addestramento dei modelli di ML

Cos’è l’addestramento dei modelli di ML?

Un algoritmo di machine learning viene istruito per rilevare schemi e generare previsioni a partire dai dati etichettati tramite l'addestramento dei modelli di machine learning (ML). Perché è importante

• Scalabilità ed efficienza: analisi e automazione dei dati su vasta scala, consentendo alle organizzazioni di analizzarne volumi enormi e prendere decisioni ponderate.
• Prototipazione rapida: progettazione e collaudi veloci dei prototipi per valutare più algoritmi e tecniche prima della distribuzione.

Vantaggi dell'addestramento dei modelli di ML

• Efficienza economica: automazione delle operazioni, riduzione del lavoro manuale e miglioramento del processo decisionale grazie a modelli ottimali (nonostante i costi elevati delle attività di creazione e addestramento).
• Risparmi per il business: vantaggio competitivo e risparmi sui costi grazie alla semplificazione dei processi, al miglioramento della customer experience e all'allocazione ottimizzata delle risorse.
• Supporto agli istituti di ricerca: possibilità di esaminare informazioni complesse, portare alla luce nuove informazioni e accelerare le scoperte scientifiche nel settore sanitario, nella climatologia e nella genetica, favorendo la nascita di nuove invenzioni.

Problematiche dell'addestramento dei modelli di ML

• Costo di runtime: i complessi modelli di ML e gli enormi set di dati richiedono un'intensa attività di distribuzione e manutenzione, che obbliga le organizzazioni a investire in apparecchiature e risorse.
• Costi iniziali: la raccolta dati, la pre-elaborazione, l'ingegnerizzazione delle funzionalità e lo sviluppo dei modelli possono comportare costi elevati per le startup e le piccole realtà con risorse limitate.

L'addestramento dei modelli di ML può aiutare le aziende a implementare informazioni data-driven, migliorare il processo decisionale e innovare in tutti i settori.

L'addestramento di un modello di ML prevede diverse fasi.

• Definizione del problema e determinazione dei criteri di successo: in questa fase è necessario definire chiaramente il problema e stabilire criteri di successo quali precisione, accuratezza o richiamo.
• Raccolta, pulizia e preparazione dei dati di addestramento: questa fase consiste nel raccogliere le origini dati pertinenti, affinarle per ridurre interferenze e incongruenze e pre-elaborarle per l'addestramento.
• Scelta e impiego dei migliori modelli e algoritmi di machine learning: al momento della scelta e dell'implementazione di modelli e algoritmi di machine learning, è necessario valutare il tipo di problema, le proprietà dei dati e i risultati che si intendono ottenere.
• Addestramento e valutazione dei modelli di ML: in questa fase viene utilizzata la convalida incrociata per valutare le prestazioni e la generalizzazione sui dati non osservati dei modelli selezionati sui dati preparati.
• Miglioramento delle prestazioni del modello di ML: questa fase comporta la correzione degli iperparametri, la selezione delle funzionalità e altri metodi di ottimizzazione per migliorare le prestazioni del modello e soddisfare i criteri di successo.

Questi processi consentono ai professionisti di creare modelli di ML efficaci in grado di risolvere i problemi e fornire informazioni o previsioni significative.

• Settore sanitario e ricerca medica: i modelli di ML migliorano gli esiti per i pazienti e la somministrazione delle cure, consentendo diagnosi, pianificazione di terapie personalizzate, sviluppo di farmaci e analisi di dati sanitari su vasta scala.
• Finanza e analisi degli investimenti: gli algoritmi di ML aiutano le organizzazioni finanziarie a compiere scelte data-driven e a ridurre i rischi attraverso analisi predittive, ottimizzazione del portafoglio, trading algoritmico, valutazione del credito, rilevamento delle truffe e gestione dei rischi.
• Miglioramento della customer experience: l'addestramento dei modelli di ML consente di migliorare la customer experience analizzando il comportamento, le preferenze e il sentiment dei clienti per personalizzare le raccomandazioni, sviluppare campagne di marketing mirate e fornire un supporto personalizzato, accrescendo la soddisfazione e la fidelizzazione dei clienti.
• Miglioramento delle operazioni di produzione e supply chain: i modelli di ML consentono di ottimizzare i processi di produzione, ridurre il downtime e migliorare l'efficienza della supply chain nella manutenzione predittiva, nella previsione della domanda, nell'ottimizzazione dell'inventario, nella gestione della supply chain e nel quality control.
• Rilevamento delle truffe e la cybersicurezza: gli algoritmi di ML individuano le anomalie e utilizzano il riconoscimento degli schemi e l'analisi del comportamento per evitare gli attacchi informatici, rilevare le truffe e mettere in sicurezza i dati sensibili, proteggendo le aziende e le persone da perdite finanziarie e violazioni della privacy.

L'addestramento dei modelli di ML rivoluziona numerosi settori grazie alla scoperta di informazioni, all'automazione delle attività e alla promozione dell'innovazione, migliorando il processo decisionale, l'efficienza e la competitività.

HPE semplifica l'addestramento dei modelli di ML tramite numerosi componenti.

• HPE Machine Learning Development Environment Software (MLDES): questa piattaforma migliora il time to value dei carichi di lavoro di AI/ML, consentendo agli esperti di effettuare l'addestramento distribuito rapido senza la necessità di modificare il codice. L'addestramento dei modelli distribuito è più efficiente perché semplifica il networking delle macchine, il caricamento dei dati e la gestione della fault tolerance.
• HPE Ezmeral Data Fabric: questo software rende maggiormente accessibili all'AI enormi volumi di dati negli ambienti di cloud ibrido e multi-cloud, per accesso, analisi e controllo. Per i carichi di lavoro AI sono essenziali pipeline di dati con accesso self-service e dati federati affidabili provenienti da origini eterogenee.
• HPE Machine Learning Development System (MLDS): comprende HPE Machine Learning Development Environment, Docker, HPE Cluster Manager, e Red Hat Enterprise Linux. Scala l'addestramento dei modelli di AI dall'idea al risultato con poche modifiche al codice o all'infrastruttura.

L'ecosistema di HPE supporta lo sviluppo e la distribuzione dei modelli di machine learning su vasta scala, offrendo tool e infrastrutture per ridurre la complessità e i costi operativi.