Modello di ML
Cos’è un modello di ML?
Un modello di machine learning è un file intelligente che è stato condizionato tramite un algoritmo per apprendere pattern specifici nei set di dati e fornire di conseguenza informazioni e previsioni. Quando si crea un modello di ML, si definisce la risposta che si vuole ottenere e si impostano i parametri con cui il modello deve lavorare e imparare:
una volta che inizia a lavorare con i nuovi dati, è possibile ottenere informazioni fruibili. Un altro utilizzo riguarda i grandi volumi di dati senza un obiettivo noto: grazie alla possibilità di utilizzare un pattern, il modello può esaminare dati randomizzati e ricavarne comunque informazioni.
Come funziona un modello di ML?
I modelli di ML operano per trovare soluzioni, pattern e informazioni in tutti i tipi di dati. Quando un modello di ML viene abilitato attraverso un determinato algoritmo, può iniziare ad apprendere efficacemente il set di dati e portare alla luce informazioni. Più informazioni vengono acquisite, più il modello può utilizzare le conoscenze per migliorare la velocità e l’efficienze delle sue scoperte.
In sostanza, i modelli di ML operano e imparano attraverso la lente dell'esperienza umana. Sebbene i computer non abbiano la capacità innata di ragionare e imparare attraverso l'esperienza, gli algoritmi alla base dei modelli di ML funzionano in modo da simulare un'esperienza quanto più simile possibile a quella umana: con i parametri e le preimpostazioni degli algoritmi, riescono a replicare l'apprendimento esperienziale. Questo consente un livello profondo di analisi e previsione altrimenti impossibile.
L'algoritmo che il modello di ML utilizza per apprendere è stato elaborato con i dati di addestramento dai quali deve imparare. In questo modo, le esperienze accumulate all'interno del set di dati aumentano esponenzialmente la capacità di apprendere, studiare, ottenere informazioni e produrre previsioni a vantaggio dell'organizzazione.
Quali sono i tipi di modelli di ML?
I principali modelli di ML funzionano secondo due metodi. Ambedue utilizzano algoritmi per affrontare il processo di apprendimento nell’ambito dei dati forniti. La differenza sostanziale risiede nell'approccio: uno è strutturato, l'altro è randomizzato. I modelli di machine learning funzionano attraverso l'esperienza vissuta: in altre parole, questo metodo consente ai computer di valutare i dati con un approccio basato sull'esperienza umana.
Apprendimento con supervisione
Il metodo di apprendimento con supervisione consiste nella formulazione di previsioni attraverso una variabile costante o stabile. Gli algoritmi in questo formato sono in grado di considerare i dati noti e le successive risposte per impostare i parametri per le previsioni all'interno di nuovi set di dati, formulando previsioni precise di nuovi dati in virtù dei parametri costruttivi assemblati in quelli studiati in precedenza.
Apprendimento senza supervisione
Il metodo di apprendimento senza supervisione prevede uno studio grossolano dei dati per ottenere una comprensione essenziale dei pattern e dei costrutti intrinsecamente racchiusi al loro intero. Per ricavare informazioni e inferenze dai set di dati senza parametri predeterminati, come avviene invece nell’apprendimento con supervisione, l'algoritmo li analizza con l'obiettivo di scoprire pattern specifici o addirittura nascosti. Questo metodo viene spesso utilizzato in tutti i settori e rappresenta una scelta comune per le ricerche di mercato e gli studi sul sequenziamento genetico.
Come si realizza un modello di ML?
La costruzione di un modello di ML include diverse fasi e conduce di fatto all’implementazione. La capacità di costruire, addestrare, distribuire e monitorare i modelli di ML è resa possibile dal processo descritto di seguito.
- Analisi: le organizzazione devono analizzare i problemi e gli obiettivi da cui ricavare informazioni, ma non tutte dispongono delle basi adeguate per usare il ML al meglio. È fondamentale definire il contesto interno.
- Scelta di un algoritmo: l'esplorazione dei dati dell’organizzazione è essenziale, in quanto consente di scegliere l'algoritmo appropriato da utilizzare nel modello. Con la scelta dell'algoritmo corretto, si ottengono informazioni attendibili e risultati fruibili che apporteranno vantaggi diretti all’organizzazione.
- Preparazione dei dati: il set di dati scelto deve essere pronto per essere sottoposto al processo del modello. Una volta preparato il set di dati, è possibile avviare il modello di ML per iniziare a raccogliere informazioni e formulare previsioni.
- Implementaizone: una volta definito il problema, determinato l'algoritmo e scremato i dati, l’organizzazione è pronta per l’implementazione del modello di ML personalizzato. La realizzazione di un modello efficace con obiettivi intenzionali per la risoluzione dei problemi è essenziale per porre le basi del machine learning.
HPE e i modelli di ML
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