Esercitazione sull'apprendimento automatico: impara il ML da zero

L'implementazione di soluzioni di intelligenza artificiale (AI) e machine learning (ML) continua a far progredire vari processi aziendali , con il miglioramento dell'esperienza del cliente come caso d'uso principale.

Oggi, l'apprendimento automatico ha una vasta gamma di applicazioni e la maggior parte di esse sono tecnologie che incontriamo quotidianamente. Ad esempio, Netflix o piattaforme OTT simili utilizzano l'apprendimento automatico per personalizzare i suggerimenti per ciascun utente. Quindi, se un utente guarda spesso thriller polizieschi o cerca gli stessi, il sistema di raccomandazione basato su ML della piattaforma inizierà a suggerire più film di un genere simile. Allo stesso modo, Facebook e Instagram personalizzano il feed di un utente in base ai post con cui interagiscono frequentemente.

In questo tutorial sull'apprendimento automatico di Python l , ci addentreremo nelle basi dell'apprendimento automatico. Abbiamo anche incluso un breve tutorial di deep learning per introdurre il concetto ai principianti.

Che cos'è l'apprendimento automatico?

Il termine "apprendimento automatico" è stato coniato nel 1959 da Arthur Samuel, un pioniere nei giochi per computer e nell'intelligenza artificiale.

L'apprendimento automatico è un sottoinsieme dell'intelligenza artificiale. Si basa sul concetto che i software (programmi) possono imparare dai dati, decifrare schemi e prendere decisioni con la minima interferenza umana. In altre parole, ML è un'area della scienza computazionale che consente a un utente di fornire un'enorme quantità di dati a un algoritmo e fare in modo che il sistema analizzi e prenda decisioni basate sui dati in base ai dati di input. Pertanto, gli algoritmi ML non si basano su un modello predeterminato e invece "apprendono" direttamente le informazioni dai dati alimentati.

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Ecco un esempio semplificato:

Come si scrive un programma che identifichi i fiori in base al colore, alla forma del petalo o ad altre proprietà? Mentre il modo più ovvio sarebbe quello di stabilire regole di identificazione fondamentali, un tale approccio non renderà le regole ideali applicabili in tutti i casi. Tuttavia, l'apprendimento automatico richiede una strategia più pratica e solida e, invece di stabilire regole predeterminate, addestra il sistema alimentandolo con dati (immagini) di fiori diversi. Quindi, la prossima volta che al sistema vengono mostrati una rosa e un girasole, può classificare i due in base all'esperienza precedente.

Leggi Come apprendere l'apprendimento automatico - Passo dopo passo

Tipi di apprendimento automatico

La classificazione dell'apprendimento automatico si basa su come un algoritmo impara a diventare più accurato nel prevedere i risultati. Pertanto, esistono tre approcci di base all'apprendimento automatico: apprendimento supervisionato, apprendimento non supervisionato e apprendimento per rinforzo.

Apprendimento supervisionato

Nell'apprendimento automatico supervisionato, gli algoritmi vengono forniti con dati di addestramento etichettati. Inoltre, l'utente definisce le variabili che desidera che l'algoritmo valuti; le variabili target sono le variabili che vogliamo prevedere e le caratteristiche sono le variabili che ci aiutano a prevedere il target. Quindi, è più come se mostriamo all'algoritmo l'immagine di un pesce e diciamo "è un pesce", e poi mostriamo una rana e la indichiamo come una rana. Quindi, quando l'algoritmo è stato addestrato su un numero sufficiente di dati su pesci e rane, imparerà a differenziarli.

Apprendimento senza supervisione

L'apprendimento automatico non supervisionato coinvolge algoritmi che apprendono da dati di addestramento senza etichetta. Quindi, ci sono solo le funzionalità (variabili di input) e nessuna variabile di destinazione. I problemi di apprendimento senza supervisione includono il clustering, in cui le variabili di input con le stesse caratteristiche sono raggruppate e associate per decifrare relazioni significative all'interno del set di dati. Un esempio di raggruppamento è raggruppare le persone in fumatori e non fumatori. Al contrario, scoprire che i clienti che utilizzano smartphone acquisteranno anche cover telefoniche è associazione.

Insegnamento rafforzativo

L'apprendimento per rinforzo è una tecnica basata sui feed in cui i modelli di apprendimento automatico imparano a prendere una serie di decisioni in base al feedback che ricevono per le loro azioni. Per ogni azione buona, la macchina riceve un feedback positivo e per ogni azione negativa riceve una penalità o un feedback negativo. Pertanto, a differenza dell'apprendimento automatico supervisionato, un modello rinforzato apprende automaticamente utilizzando il feedback anziché i dati etichettati.

Leggi anche Cos'è l'apprendimento automatico e perché è importante

Perché usare Python per Machine Learning?

I progetti di apprendimento automatico differiscono dai progetti software tradizionali in quanto i primi coinvolgono competenze, stack tecnologici e ricerche approfondite distinti. Pertanto, l'implementazione di un progetto di apprendimento automatico di successo richiede un linguaggio di programmazione stabile, flessibile e che offra strumenti robusti. Python offre tutto, quindi vediamo principalmente progetti di machine learning basati su Python.

Indipendenza dalla piattaforma

La popolarità di Python è in gran parte dovuta al fatto che è un linguaggio indipendente dalla piattaforma ed è supportato dalla maggior parte delle piattaforme, inclusi Windows, macOS e Linux. Pertanto, gli sviluppatori possono creare programmi eseguibili autonomi su una piattaforma e distribuirli ad altri sistemi operativi senza richiedere un interprete Python. Pertanto, i modelli di apprendimento automatico di formazione diventano più gestibili ed economici.

Semplicità e Flessibilità

Dietro ogni modello di machine learning ci sono algoritmi e flussi di lavoro complessi che possono intimidire e opprimere gli utenti. Ma il codice conciso e leggibile di Python consente agli sviluppatori di concentrarsi sul modello di apprendimento automatico invece di preoccuparsi degli aspetti tecnici del linguaggio. Inoltre, Python è facile da imparare e può gestire complicate attività di machine learning, con conseguente creazione e test rapidi di prototipi.

Un'ampia selezione di framework e librerie

Python offre un'ampia selezione di framework e librerie che riducono notevolmente i tempi di sviluppo. Tali librerie hanno codici prescritti che gli sviluppatori utilizzano per eseguire attività di programmazione generali. Il repertorio di strumenti software di Python include Scikit-learn, TensorFlow e Keras per l'apprendimento automatico, Panda per l'analisi dei dati generici, NumPy e SciPy per l'analisi dei dati e il calcolo scientifico, Seaborn per la visualizzazione dei dati e altro ancora.

Impara anche la preelaborazione dei dati nell'apprendimento automatico: 7 semplici passaggi da seguire

Passaggi per implementare un progetto di apprendimento automatico Python

Se non conosci l'apprendimento automatico, il modo migliore per venire a patti con un progetto è elencare i passaggi chiave che devi coprire. Una volta che hai i passaggi, puoi usarli come modello per i set di dati successivi, colmare le lacune e modificare il tuo flusso di lavoro mentre procedi nelle fasi avanzate.

Ecco una panoramica di come implementare un progetto di machine learning con Python:

1. Definisci il problema.
2. Installa Python e SciPy.
3. Carica il set di dati.
4. Riassumi il set di dati.
5. Visualizza il set di dati.
6. Valuta gli algoritmi.
7. Fare previsioni.
8. Presenta i risultati.

Che cos'è una rete di apprendimento profondo?

Le reti di apprendimento profondo o reti neurali profonde (DNN) sono una branca dell'apprendimento automatico basato sull'imitazione del cervello umano. I DNN comprendono unità che combinano più input per produrre un unico output. Sono analoghi ai neuroni biologici che ricevono più segnali attraverso le sinapsi e inviano un singolo flusso di un potenziale d'azione lungo il suo neurone.

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In una rete neurale, la funzionalità simile al cervello si ottiene attraverso livelli di nodi costituiti da uno strato di input, uno o più strati nascosti e uno strato di output. Ogni neurone o nodo artificiale ha una soglia e un peso associati e si connette a un altro. Quando l'uscita di un nodo è al di sopra del valore di soglia definito, viene attivato e invia i dati al livello successivo della rete.

I DNN dipendono dai dati di addestramento per apprendere e perfezionare la loro accuratezza nel tempo. Costituiscono robusti strumenti di intelligenza artificiale, che consentono la classificazione dei dati e il raggruppamento ad alta velocità. Due dei domini di applicazione più comuni delle reti neurali profonde sono il riconoscimento delle immagini e il riconoscimento vocale.

Via avanti

Che si tratti di sbloccare uno smartphone con Face ID, di sfogliare film o di cercare un argomento casuale su Google, i consumatori moderni e orientati al digitale richiedono consigli più piccoli e una migliore personalizzazione. Indipendentemente dal settore o dal dominio, l'IA ha e continua a svolgere un ruolo significativo nel migliorare l'esperienza dell'utente. Inoltre, la semplicità e la versatilità di Python hanno reso lo sviluppo, l'implementazione e la manutenzione di progetti di intelligenza artificiale convenienti ed efficienti su tutte le piattaforme.

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