Come vengono addestrati i modelli di apprendimento automatico?

Molte persone equiparano l’apprendimento automatico (ML) all’intelligenza artificiale, che lo riconoscano o meno. L’ML è uno dei subset più emozionanti e promettenti in questo campo e tutto dipende dall’addestramento dei modelli di apprendimento automatico.

Se si desidera che un algoritmo risponda a domande o lavori in modo autonomo, è necessario prima insegnargli a riconoscere i modelli. Questo processo si chiama addestramento e rappresenta probabilmente il passaggio più importante nel percorso dell’apprendimento automatico. L’addestramento getta le basi per i futuri casi d’uso dei modelli ML e rappresenta il punto da cui deriva il loro successo o insuccesso. Ecco un’analisi più approfondita di come funziona.

I fondamenti dell’addestramento dei modelli di apprendimento automatico

L’addestramento dei modelli di apprendimento automatico inizia spesso con l’estrazione dei dati. Questa rappresenta la risorsa con cui si insegnerà all’algoritmo, quindi un addestramento affidabile inizia con la raccolta di informazioni accurate e pertinenti. Gli scienziati dei dati spesso iniziano con set di dati con cui sono familiari per aiutare a rilevare le inesattezze, prevenendo problemi in futuro. Ricordate, il modello ML può essere efficace solo quanto le informazioni sono accurate e pulite.

Successivamente, gli scienziati dei dati scelgono un modello che si adatta al riconoscimento dei modelli che desiderano. Questi variano in termini di complessità, ma tutto si riduce a trovare somiglianze e differenze nei set di dati. Si forniscono al modello alcune regole per l’identificazione di diversi modelli o tipi di informazioni, quindi lo si regola fino a quando non può riconoscere con precisione queste tendenze.

Da lì, il processo di addestramento è una lunga serie di prove ed errori. Si forniscono all’algoritmo alcuni dati aggiuntivi, si osserva come li interpreta, quindi lo si regola come necessario per renderlo più preciso. Man mano che il processo continua, il modello dovrebbe diventare sempre più affidabile e gestire problemi più complessi.

Tecniche di addestramento ML

I fondamenti dell’addestramento ML rimangono in gran parte gli stessi tra i metodi, ma gli approcci specifici variano ampiamente. Ecco alcune delle tecniche di addestramento dei modelli di apprendimento automatico più comuni che si vedono in uso oggi.

1. Apprendimento supervisionato

La maggior parte delle tecniche ML rientra in due categorie principali: apprendimento supervisionato o non supervisionato. Gli approcci supervisionati utilizzano set di dati etichettati per migliorare la precisione. Gli input e gli output etichettati forniscono un punto di riferimento per il modello per misurare le sue prestazioni, aiutandolo a imparare nel tempo.

L’apprendimento supervisionato serve generalmente a uno di due compiti: classificazione, che inserisce i dati in categorie, o regressione, che analizza le relazioni tra diverse variabili, spesso effettuando previsioni da questa conoscenza. In entrambi i casi, i modelli supervisionati offrono una precisione elevata, ma richiedono molto impegno da parte degli scienziati dei dati per etichettarli.

2. Apprendimento non supervisionato

Al contrario, gli approcci non supervisionati all’apprendimento automatico non utilizzano dati etichettati. Di conseguenza, richiedono un minimo intervento umano, da cui il titolo “non supervisionato”. Ciò può essere utile considerando la crescente carenza di scienziati dei dati, ma poiché funzionano in modo diverso, questi modelli sono più adatti ad altri compiti.

I modelli ML supervisionati sono efficaci nell’agire in base alle relazioni in un set di dati, mentre quelli non supervisionati rivelano quali sono quelle connessioni. L’apprendimento non supervisionato è la scelta giusta se è necessario addestrare un modello per scoprire informazioni dai dati, come nel rilevamento delle anomalie o nell’ottimizzazione dei processi.

3. Addestramento distribuito

L’addestramento distribuito è una tecnica più specifica nell’addestramento dei modelli ML. Può essere supervisionato o non supervisionato e divide i carichi di lavoro su più processori per velocizzare il processo. Invece di eseguire un set di dati alla volta attraverso un modello, questo approccio utilizza il calcolo distribuito per elaborare più set di dati contemporaneamente.

Poiché esegue più operazioni contemporaneamente, l’addestramento distribuito può ridurre notevolmente il tempo necessario per addestrare un modello. Quella velocità consente anche di creare algoritmi più precisi, poiché è possibile fare di più per raffinarli nello stesso lasso di tempo.

4. Apprendimento multitask

L’apprendimento multitask è un altro tipo di addestramento ML che esegue più compiti contemporaneamente. In queste tecniche, si insegna a un modello a eseguire più compiti correlati contemporaneamente invece di imparare nuove cose una alla volta. L’idea è che questo approccio raggruppato produca risultati migliori di qualsiasi compito singolo.

L’apprendimento multitask è utile quando si hanno due problemi con sovrapposizione tra i loro set di dati. Se uno ha meno informazioni etichettate dell’altro, ciò che il modello apprende dal set più completo può aiutarlo a comprendere quello più piccolo. Si vedono spesso queste tecniche negli algoritmi di elaborazione del linguaggio naturale (NLP).

5. Apprendimento trasferito

L’apprendimento trasferito è simile, ma adotta un approccio più lineare. Questa tecnica insegna a un modello un compito, quindi lo utilizza come base per iniziare a imparare qualcosa di correlato. Di conseguenza, l’algoritmo può diventare sempre più preciso nel tempo e gestire problemi più complessi.

Molti algoritmi di deep learning utilizzano l’apprendimento trasferito perché è un buon modo per costruire compiti sempre più impegnativi e complessi. Considerando come il deep learning rappresenti il 40% del valore annuo di tutte le analisi dei dati, vale la pena sapere come questi modelli vengono creati.

L’addestramento dei modelli di apprendimento automatico è un campo ampio

Queste cinque tecniche sono solo un campione di come è possibile addestrare un modello di apprendimento automatico. I principi di base rimangono gli stessi tra gli approcci diversi, ma l’addestramento dei modelli ML è un’area vasta e variegata. Emergeranno nuovi metodi di apprendimento man mano che la tecnologia migliorerà, portando questo settore ancora più avanti.