Che cos'è l'apprendimento automatico supervisionato? Algoritmo, Esempio

Il machine learning è ovunque: dalle agenzie governative, ai servizi di vendita al dettaglio e alle istituzioni finanziarie fino ai settori della sanità, dell'intrattenimento e dei trasporti. È strettamente associato alla nostra vita quotidiana, che si tratti di Netflix o Amazon che forniscono consigli online o di sbloccare lo smartphone con la tecnologia di rilevamento dei volti, l'apprendimento automatico e l'intelligenza artificiale hanno guadagnato slancio come mai prima d'ora.

Poiché l'apprendimento automatico è attualmente una delle tendenze tecnologiche più popolari, diventa indispensabile conoscere uno degli approcci chiave per creare l'intelligenza artificiale: l'apprendimento automatico supervisionato.

Che cos'è l'apprendimento automatico supervisionato?

L'apprendimento automatico supervisionato è un tipo di apprendimento automatico in cui un algoritmo informatico viene addestrato utilizzando dati di input etichettati e il computer, a sua volta, prevede l'output per dati imprevisti. Qui, "etichettato" significa che alcuni dati saranno già contrassegnati con le risposte corrette per aiutare l'apprendimento automatico. Nell'apprendimento supervisionato, i dati di input inviati al computer funzionano come un supervisore o un insegnante per addestrare la macchina a produrre risultati accurati rilevando i modelli e le correlazioni sottostanti tra i dati di input e le etichette di output.

Tipi di algoritmi di apprendimento supervisionato

Esistono diversi tipi di algoritmi di apprendimento supervisionato per ottenere risultati specifici. Diamo un'occhiata ad alcuni dei tipi più comuni.

1. Classificazione

Gli algoritmi di classificazione utilizzano dati di addestramento etichettati per ordinare gli input in un determinato numero di classi o categorie. Qui, la variabile di output è una categoria come "Sì" o "No" e "Vero" o "Falso". Classificare i referti medici in positivi (malattia) o negativi (nessuna malattia) o classificare i film in generi diversi sono alcuni casi in cui sono applicabili algoritmi di classificazione.

2. Regressione

I modelli di regressione vengono utilizzati quando esiste una relazione numerica tra le variabili di input e di output. Gli algoritmi di regressione che rientrano nell'ambito dell'apprendimento supervisionato includono la regressione lineare, la regressione non lineare, gli alberi di regressione, la regressione polinomiale e la regressione lineare bayesiana. Tali modelli vengono utilizzati principalmente per prevedere variabili continue come speculazioni sulle tendenze del mercato, previsioni meteorologiche o predeterminazione delle percentuali di clic negli annunci online in momenti specifici della giornata.

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3. Reti neurali

Gli algoritmi della rete neurale vengono utilizzati per interpretare i dati sensoriali, riconoscere modelli o raggruppare input grezzi. Sebbene questo algoritmo abbia diversi vantaggi, può essere piuttosto difficile utilizzare una rete neurale quando ci sono troppe osservazioni. Le popolari applicazioni reali delle reti neurali includono l'estrazione di informazioni, la classificazione del testo, il riconoscimento vocale e dei caratteri, il riepilogo di più documenti, la generazione del linguaggio e altro ancora.

4. Modello bayesiano ingenuo

Naive Bayes Classifiers non è un singolo algoritmo ma una raccolta di algoritmi basati sul teorema di Bayes. Il principio standard alla base di questi algoritmi è che ogni coppia di caratteristiche classificate è indipendente l'una dall'altra. Le etichette di classe vengono assegnate utilizzando un grafico aciclico diretto comprendente diversi nodi figli e un nodo padre. Ogni nodo figlio è considerato separato e indipendente dal genitore. Le popolari applicazioni reali dell'algoritmo Naive bayesiano includono il filtraggio dello spam e l'analisi del sentiment.

5. Alberi decisionali

Gli alberi decisionali sono modelli simili a diagrammi di flusso contenenti istruzioni di controllo condizionale per confrontare le decisioni e le loro possibili conseguenze. Un albero decisionale comporta un grafico ad albero in cui i nodi interni rappresentano il punto in cui scegliamo un attributo e poniamo una domanda, i nodi foglia rappresentano le etichette di classe o l'output effettivo e gli spigoli rappresentano le risposte alle domande.

6. Supporta la macchina vettoriale

Support Vector Machine (SVM) si basa sulla teoria dell'apprendimento statistico fornita da Vap Nick ed è stata sviluppata nel 1990. In parole povere, le macchine vettoriali di supporto sono un insieme di metodi di apprendimento supervisionato utilizzati per la regressione, la classificazione e il rilevamento dei valori anomali. Sono strettamente associati alla rete del kernel e trovano applicazioni in diversi campi come il riconoscimento di modelli, la bioinformatica e il recupero di informazioni multimediali.

7. Modello di foresta casuale

Il modello di foresta casuale consiste in un insieme di alberi decisionali individuali in cui ogni singolo albero fornisce una previsione di classe e la classe con il massimo dei voti è la previsione del modello. L'idea alla base del concetto di modello forestale casuale è che un gran numero di alberi o modelli relativamente non correlati che operano in un insieme produrrà previsioni più accurate rispetto a qualsiasi previsione individuale. Questo perché gli alberi si proteggono a vicenda da errori indipendenti.

Come funziona?

L'apprendimento supervisionato prevede l'addestramento di modelli che utilizzano set di dati etichettati in modo che possano conoscere ogni tipo di dati. Al termine della formazione, al modello vengono forniti dati di test per identificare e prevedere l'output.

Diamo un'occhiata a un semplice esempio per chiarire ulteriormente il concetto.

Supponiamo che ti venga data una cassa composta da diversi tipi di verdure. Nell'approccio di apprendimento automatico supervisionato, il tuo primo passo sarà familiarizzare la macchina con tutte le diverse verdure una per una in questo modo:

• Se l'oggetto è come una lampadina e rosa violaceo, sarà etichettato come – Cipolla.
• Se l'oggetto è frondoso e di colore verde, verrà etichettato come - Spinaci.

Dopo aver addestrato la macchina, gli dai una verdura separata dalla cassa (ad esempio, cipolla) e chiedi di identificarla. Ora, poiché la macchina ha già appreso le verdure dai dati precedenti, classificherà il nuovo oggetto in base alla sua forma e colore e confermerà il risultato come una cipolla. In questo modo, la macchina apprende o si allena dai dati di addestramento (cassetta contenente verdure) e applica le conoscenze a nuovi dati imprevisti (nuovo ortaggio).

Come l'esempio vegetale che abbiamo usato sopra, vediamo un altro esempio di apprendimento supervisionato per capire come funziona.

Supponiamo di avere un set di dati costituito da varie forme come triangoli, quadrati e pentagoni. Il primo passo è addestrare il modello per ogni figura nel modo seguente:

• Se la forma ha tre lati, verrà etichettata come – Triangolo
• Se la forma ha quattro lati uguali, verrà etichettata come – Quadrato
• Se la forma ha cinque lati, verrà etichettata come - Pentagono

Una volta completata la formazione, testiamo il modello utilizzando i dati di prova e il compito del modello sarebbe identificare la forma in base alle conoscenze di formazione. Quindi, quando il modello trova una nuova forma, la classifica in base al numero di lati e fornisce un output.

Vantaggi e sfide

Inutile dire che l'apprendimento supervisionato presenta numerosi vantaggi nell'implementazione di modelli di machine learning. Alcuni dei suoi vantaggi sono elencati di seguito:

• I modelli di apprendimento supervisionato possono prevedere con precisione i risultati in base alle esperienze precedenti.

• L'apprendimento supervisionato aiuta a ottimizzare le prestazioni utilizzando l'esperienza.
• L'apprendimento supervisionato ci dà un'idea chiara e precisa delle classi di oggetti.
• Ultimo ma non meno importante, gli algoritmi di apprendimento supervisionato sono incredibilmente cruciali per risolvere vari problemi del mondo reale e trovare applicazioni in diversi settori.

Senza dubbio, gli algoritmi di apprendimento supervisionato sono estremamente utili, soprattutto per quanto riguarda il loro potenziale nell'affrontare le sfide in tempo reale. Tuttavia, la costruzione di un modello di apprendimento supervisionato sostenibile ed efficiente comporta una serie di sfide. Quindi diamo un'occhiata:

• L'intero processo di formazione dei modelli di apprendimento supervisionato è un processo che richiede tempo.
• La supervisione dei modelli di apprendimento spesso richiede un certo livello di esperienza e risorse per strutturare e funzionare in modo accurato.
• A differenza dei modelli di apprendimento non supervisionato, i modelli di apprendimento supervisionato non possono classificare o raggruppare i dati da soli.
• Le possibilità che errori umani si insinuino nei set di dati sono piuttosto elevate, il che può portare a un addestramento errato degli algoritmi.

Migliori pratiche con esempi

Quali sono alcune delle migliori pratiche da tenere a mente prima di iniziare un progetto utilizzando l'apprendimento automatico supervisionato? Dai un'occhiata qui sotto.

• Assicurati di essere chiaro sul tipo di dati che utilizzerai come set di dati di addestramento.
• Raccogli i risultati corrispondenti da misurazioni standard o da esperti umani.
• Decidere la struttura dell'algoritmo di apprendimento.

Vale la pena parlare finalmente di alcuni dei migliori e più popolari esempi reali di apprendimento automatico supervisionato.

• Analisi predittiva : un caso d'uso diffuso dell'utilizzo di modelli di apprendimento supervisionato per l'analisi predittiva sta fornendo approfondimenti significativi e fruibili in vari punti dati aziendali. Di conseguenza, le imprese possono prevedere determinati risultati sulla base di una determinata variabile di output per giustificare e supportare le decisioni.
• Riconoscimento di oggetti e immagini : gli algoritmi di apprendimento supervisionato trovano impiego nell'individuazione e nella classificazione di oggetti in immagini e video, un requisito frequente nell'analisi delle immagini e in varie tecniche di visione artificiale.
• Rilevamento della posta indesiderata : le tecniche di rilevamento e filtraggio della posta indesiderata utilizzano algoritmi di classificazione supervisionati per addestrare i database in modo che possano riconoscere i modelli nei nuovi dati per un'efficace segregazione di posta indesiderata e non spam.
• Analisi del sentiment : un ottimo modo per aumentare gli sforzi di coinvolgimento del marchio è comprendere le interazioni dei clienti. L'apprendimento automatico supervisionato può aiutare in questo senso estraendo e classificando informazioni critiche da grandi set di dati come emozioni, intenzioni, preferenze, ecc. del cliente.

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Conclusione

L'ultimo rapporto di ricerca di mercato di Technavio intitolato Machine Learning Market by End-user and Geography – Forecast and Analysis 2020-2024 prevede che la dimensione globale del mercato dell'apprendimento automatico assisterà a una crescita di 11,16 miliardi di dollari durante il periodo di previsione 2020-2024. Inoltre, il costante aumento della crescita anno su anno alimenterà lo slancio di crescita del mercato.

Sia le tendenze attuali che le previsioni future indicano che l'apprendimento automatico è qui per restare. Gli algoritmi di apprendimento supervisionato sono fondamentali per qualsiasi progetto di apprendimento automatico che coinvolge principalmente problemi di classificazione e regressione. Nonostante le sue sfide, gli algoritmi di apprendimento supervisionato sono i più utili per prevedere i risultati sulla base delle esperienze.