Machine learning con supervisione
Cos’è il machine learning con supervisione?
Il machine learning con supervisione è un tipo di intelligenza artificiale in cui il modello viene addestrato con dati etichettati. In particolare, nell’algoritmo vengono immesse coppie di input e output, consentendogli di apprendere la mappatura tra i dati in ingresso e i dati in uscita corrispondenti.
- Come funziona il machine learning con supervisione?
- Il processo dell’apprendimento con supervisione
- Tipi di machine learning con supervisione
- Collabora con HPE
Come funziona il machine learning con supervisione?
Al momento dell’addestramento con il machine learning con supervisione, l’algoritmo modifica i suoi parametri per ridurre la differenza tra i risultati attesi e quelli effettivi. Una volta addestrato, il modello può generare previsioni su dati precedentemente sconosciuti generalizzando gli schemi dai dati di addestramento. I problemi comuni per cui viene utilizzato l’apprendimento con supervisione includono la classificazione, che prevede un’etichetta di categoria e la regressione, che prevede valori continui.
Il processo dell’apprendimento con supervisione
Nell’apprendimento con supervisione, un paradigma essenziale del machine learning, gli algoritmi imparano dai dati etichettati a fare previsioni o a prendere decisioni. Questo processo prevede fasi importanti, tra cui la raccolta dati e la pre-elaborazione, a cui seguono l’addestramento dei modelli, il test e la distribuzione. Ogni fase svolge un ruolo fondamentale nello sviluppo e nella distribuzione di modelli efficaci per diverse applicazioni reali.
- Elaborazione e raccolta dati: molti dati non elaborati devono essere rimossi e modificati per consentire al modello di ML di elaborarli in modo efficiente. Generalmente, un data analyst o data scientist analizzerà i dati per verificare se necessitano di maggiore contesto, oltre che per individuare quelli mancanti e aggiungerne di altri per integrare il modello di ML.
- Processo di addestramento: il set di dati viene alimentato nell’algoritmo di machine learning, che apprende quindi a identificare gli schemi, le correlazioni con altre aree dei dati e le relazioni tra le caratteristiche dell’input e le etichette dell’output. L’algoritmo modifica i propri parametri interni per individuare la migliore funzione matematica che mappa le caratteristiche dell’input alle etichette dell’output. Un data scientist rivede la prima iterazione e modifica il processo fino a quando non è pronto per il test del modello.
- Test del modello: in seguito alla calibrazione dell’algoritmo di machine learning, il modello inizia a essere testato su dati nuovi o sconosciuti per verificare se giunge a una risposta simile o coerente, come nella fase di addestramento. Se l’output è inferiore a quello desiderato, il data scientist modificherà l’algoritmo fino a raggiungere una risposta coerente o dovrà riavviare il processo.
Esecuzione del modello: dopo aver ricevuto risultati coerenti, il modello viene distribuito su nuovi dati che provengono dall’azienda e viene utilizzato per le previsioni dei nuovi risultati, di budget o ricavi, o per osservare il prossimo trend.
Tipi di machine learning con supervisione
Classificazione: la classificazione è un tipo di apprendimento con supervisione in cui l’algoritmo cataloga i dati in classi o categorie predefinite in base alle caratteristiche dell’input. Apprende da dati di addestramento etichettati e quindi prevede le etichette di classe di nuovi punti dati invisibili.
Settori:
- Sanità: classificazione di immagini mediche per la diagnosi delle malattie.
- Finanza: categorizzazione delle translazioni per l'individuazione delle frodi.
- E-commerce: raggruppamento dei clienti per il marketing mirato.
Regressione: la regressione è una tecnica di apprendimento con supervisione utilizzata per prevedere valori numerici continui in base alla relazione tra le caratteristiche dell’input e le variabili dell’output. Apprende dai dati di addestramento etichettati per stimare questa relazione e fare previsioni sui nuovi dati.
Settori:
- Settore immobiliare: previsione dei prezzi delle case in base alle caratteristiche dell’immobile.
- Sanità: previsione dei tempi di recupero dei pazienti in base al trattamento.
- Energia: stima del consumo energetico per la pianificazione delle risorse.
Collabora con HPE
Le partnership di HPE possono contribuire a scalare i modelli di AI e machine learning. Alcuni dei prodotti che possono accelerare l’adozione dell’AI nella tua azienda:
- HPE Machine Learning Development Environment: ha tutto il necessario per progettare, addestrare e distribuire i modelli di machine learning. Contiene IDE, librerie e framework ottimizzati per il machine learning.
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- AI, ML e prodotti di analisi dati: le soluzioni HPE sono realizzate per AI, machine learning e analisi dati. Includono acceleratori hardware, server specializzati, soluzioni per lo storage e piattaforme software specifiche per l’AI.
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Apprendimento con supervisione e senza supervisione a confronto
| Aspetto | Apprendimento con supervisione | Apprendimento senza supervisione |
|---|---|---|
| Definizione | L'apprendimento con supervisione è un tipo di machine learning in cui l'algoritmo impara da dati etichettati, che includono sia i dati di input, sia le corrispondenti etichette di output. L’obiettivo è prevedere o classificare i nuovi dati in base agli schemi appresi dagli esempi etichettati. | L'apprendimento senza supervisione è un tipo di machine learning in cui l'algoritmo apprende da dati non etichettati, Esplora la struttura e i modelli all'interno dei dati senza una guida o un feedback espliciti al fine di portare alla luce informazioni o raggruppamenti nascosti. |
| Dati di addestramento | Richiede dati etichettati (coppie input-output). | Non richiede dati etichettati. |
| Obiettivo | Prevede o classifica in base a dati etichettati. | Trova strutture o schemi nascosti nei dati. |
| Feedback | Riceve feedback durante l'addestramento. | Nessun feedback durante l'addestramento. |
| Output | L'output è noto e predefinito. | L'output non è noto o predefinito. |
| Applicazioni di esempio | Rilevamento dello spam, riconoscimento delle immagini, analisi del sentiment. | Clustering, rilevamento delle anomalie, riduzione della dimensionalità. |
