Introduzione all'apprendimento automatico per principianti: cos'è, storia, funzione e classificazione

Introduzione all'apprendimento automatico

L'apprendimento automatico è molto richiesto nel mercato guidato dalla tecnologia di oggi. È l'ultima tendenza che ha preso d'assalto il mondo e ha rivoluzionato il mondo dell'informatica. Inoltre, l'elevata quantità di dati prodotti dalle applicazioni ha portato a un aumento significativo della potenza di calcolo, con conseguente popolarità e richiesta di competenze di apprendimento automatico tra studenti e candidati.

L'apprendimento automatico viene utilizzato in diversi campi. Ha avvantaggiato industrie e aziende a passi da gigante, dall'automazione delle attività di base all'offerta di informazioni preziose. L'apprendimento automatico è stato implementato nei nostri dispositivi quotidiani, come fitness tracker, assistenti domestici intelligenti, sistemi sanitari, auto automatizzate e simili. Altri esempi essenziali in cui viene implementato l'apprendimento automatico sono:-

• Predizione : l'apprendimento automatico è stato utilizzato principalmente nei sistemi di previsione utili per le probabilità di errore pendolare prima di emettere un prestito.
• Riconoscimento delle immagini : il rilevamento dei volti e delle immagini è una rabbia in questo momento e l'apprendimento automatico lo ha reso possibile.
• Riconoscimento vocale : simile al riconoscimento vocale è il riconoscimento vocale. È stato ampiamente implementato nell'apprendimento automatico.
• Diagnosi mediche : l'apprendimento automatico è stato implementato nella tecnologia sanitaria per rilevare i tessuti cancerosi.
• Industria finanziaria e trading : il machine learning è stato ampiamente utilizzato dalle aziende per il controllo del credito e per rilevare le frodi.

L'apprendimento automatico o ML è parte integrante dell'analisi dei dati. Viene utilizzato per creare algoritmi e modelli complessi che hanno aiutato ricercatori, ingegneri, data scientist e analisti a prevedere e fornire informazioni affidabili.

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Storia dell'apprendimento automatico

"Machine Learning" era un termine coniato nel 1959 da Arthur Samuel, un pioniere ed esperto di intelligenza artificiale e giochi per computer. Lo definì come il processo che consente ai computer di apprendere senza essere programmati.

Negli anni '40 fu inventato il primo sistema informatico azionabile manualmente, noto come ENIAC (Electronic Numerical Integrator and Computer). Fu l'inizio dell'idea di costruire una macchina in grado di simulare l'apprendimento e il pensiero umani.

A causa delle statistiche, l'apprendimento automatico è stato reso popolare negli anni '90 e ha dato origine ad approcci probabilistici nell'IA, che si sono ulteriormente spostati verso un approccio basato sui dati. Ciò ha aperto la strada agli scienziati per pensare, progettare e costruire sistemi intelligenti con capacità di analisi per apprendere da enormi set di dati.

Classificazione dell'apprendimento automatico

Le implementazioni dell'apprendimento automatico possono essere suddivise in tre diverse categorie in base al "segnale" o alla "risposta" di apprendimento disponibile per un sistema di apprendimento. Sono i seguenti:-

1. Apprendimento supervisionato

Quando un algoritmo utilizza dati di esempio e risposte target correlate costituite da etichette di stringa o valori numerici, come classi o tag, e impara a prevedere la risposta corretta in un secondo momento quando vengono forniti nuovi esempi, è noto come apprendimento supervisionato. È un approccio simile all'apprendimento umano sotto la supervisione di un insegnante, in cui lo studente memorizza i buoni esempi forniti dall'insegnante. Lo studente poi distingue le regole generali da questi esempi target.

2. Apprendimento senza supervisione

L'apprendimento non supervisionato è quando un algoritmo apprende da semplici esempi senza alcuna risposta correlata, lasciando la determinazione dei modelli di dati solo sull'algoritmo. Questo algoritmo di solito ristruttura i dati in qualcosa di completamente diverso, come nuove funzionalità che rappresentano una classe o una raccolta di valori non associati.

Questi sono molto utili per fornire agli analisti di dati approfondimenti sul significato dei dati e offrono preziosi suggerimenti per migliorare gli algoritmi di apprendimento automatico supervisionati. È quasi come se gli esseri umani imparassero a determinare che certe cose o istanze appartengono alla stessa categoria osservando la somiglianza tra due oggetti. I sistemi di raccomandazione e gli annunci che incontri navigando sul Web sono l'automazione del marketing e si basano su questo tipo di apprendimento automatico non supervisionato.

3. Apprendimento per rinforzo

Quando un algoritmo viene presentato con esempi che non hanno alcuna etichetta, può essere classificato come un tipo di apprendimento non supervisionato. Tuttavia, quando un esempio è accompagnato da feedback positivo o negativo secondo la soluzione proposta dall'algoritmo, si tratta di apprendimento per rinforzo. Questa categoria di apprendimento è collegata alle applicazioni per le quali l'algoritmo è richiesto per prendere decisioni e sopportarne le conseguenze.

È simile al metodo di apprendimento per tentativi ed errori negli esseri umani. Attraverso il metodo per tentativi ed errori, gli algoritmi apprendono che le azioni specifiche non hanno la stessa probabilità di successo di altre. Uno dei migliori esempi da citare quando si tratta di apprendimento per rinforzo è quando i computer imparano a giocare ai videogiochi in modo indipendente. L'applicazione fornisce esempi di algoritmi di determinate istanze o situazioni come avere il giocatore bloccato in un labirinto mentre allo stesso tempo evita un nemico.

4. Apprendimento semi-supervisionato

L'apprendimento semi-supervisionato si verifica quando viene fornito un segnale di addestramento non terminato insieme ad alcune uscite target mancanti. Uno dei casi eccezionali di questo principio è chiamato Trasduzione, in cui l'intera serie di istanze del problema è determinata al momento dell'apprendimento, ad eccezione della parte in cui mancano gli obiettivi.

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Come funziona l'apprendimento automatico?

Di seguito sono riportati i passaggi per capire come funziona l'apprendimento automatico:

• Raccolta dei dati: in primo luogo, vengono raccolti i dati passati in qualsiasi forma adatta per l'elaborazione. Più la qualità dei dati aumenta, più diventa appropriato per la modellazione.
• Elaborazione dei dati: nella maggior parte dei casi, i dati vengono raccolti in forma grezza e devono essere pre-elaborati. Possono esserci diversi valori mancanti per gli attributi numerici, ad esempio il prezzo di una casa può essere sostituito con il valore medio dell'attributo. Tuttavia, i valori mancanti per i tratti categoriali possono essere sostituiti con il tratto che ha la modalità più alta. Dipende dal tipo di filtri utilizzati.
• Dividere i dati di input: i dati di input devono essere suddivisi in set di addestramento, convalida incrociata e test. Il rapporto tra i set deve essere 6:2:2
• Costruzione di modelli : i modelli dovrebbero essere costruiti con tecniche e algoritmi adeguati sul set di addestramento.
• Testare il modello concettualizzato: il modello concettualizzato viene testato con i dati che non sono stati forniti al modello durante il periodo di addestramento e la valutazione delle sue prestazioni con l'aiuto di metriche come punteggio F1, richiamo e precisione.

Conclusione

Le competenze di apprendimento automatico sono tra le migliori competenze attualmente richieste nel mercato del lavoro a causa della crescente popolarità e del progresso dell'IA, che ora è parte integrante della nostra vita.

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