Che cos'è l'apprendimento automatico?
L'apprendimento automatico è una piccola area di applicazione dell'intelligenza artificiale in cui le macchine apprendono automaticamente dalle operazioni e si impongono per fornire risultati migliori. Sulla base dei dati raccolti, le macchine tendono a lavorare per migliorare i programmi per computer allineandoli all'output richiesto. A causa di questa capacità di una macchina di apprendere da sola, non è necessaria una programmazione esplicita di questi computer. Si è già diffuso nelle nostre vite ovunque senza che lo sapessimo. Praticamente ogni macchina che utilizziamo e le macchine a tecnologia avanzata a cui stiamo assistendo nell'ultimo decennio hanno incorporato l'apprendimento automatico per migliorare la qualità dei prodotti. Alcuni esempi di apprendimento automatico sono auto a guida autonoma, ricerche web avanzate, riconoscimento vocale.
L'obiettivo principale degli umani è sviluppare l'algoritmo di apprendimento delle macchine in modo tale che le macchine possano apprendere automaticamente senza alcun tipo di intervento umano. L'apprendimento invece dipende dai dati che vengono immessi, in cui le macchine osservano e riconoscono alcuni schemi e tendenze. Con ogni nuovo punto dati, la comprensione della macchina migliora e l'output è più allineato e affidabile. I dati possono essere valori numerici, esperienze dirette, immagini, ecc. Che contribuiscono anche al modo in cui affrontiamo qualsiasi problema che volevamo risolvere con l'aiuto dell'apprendimento automatico. Inoltre, esistono diversi tipi di approcci di apprendimento automatico basati sul tipo di output necessario.
Differenza tra programmazione convenzionale e apprendimento automatico
Programmazione convenzionale = La logica è programmata + I dati sono immessi + La logica viene eseguita sui dati + Uscita
Apprendimento automatico = immissione dei dati + immissione dell'output previsto + esecuzione sulla macchina per addestrare l'algoritmo dall'input all'output, in breve, lasciare che crei la propria logica da raggiungere dall'input all'output + Algoritmo addestrato utilizzato sui dati di test per la previsione
Metodi di apprendimento automatico
Abbiamo quattro tipi principali di metodi di apprendimento automatico basati sul tipo di apprendimento che ci aspettiamo dagli algoritmi:
1. Apprendimento automatico supervisionato
Gli algoritmi di apprendimento supervisionato vengono utilizzati quando l'output è classificato o etichettato. Questi algoritmi apprendono dai dati passati immessi, chiamati come dati di addestramento, eseguono la sua analisi e usano questa analisi per prevedere eventi futuri di eventuali nuovi dati all'interno delle classificazioni note. La previsione accurata dei dati di test richiede dati di grandi dimensioni per avere una comprensione sufficiente dei modelli. L'algoritmo può essere ulteriormente addestrato confrontando gli output di training con quelli effettivi e usando gli errori per la modifica degli algoritmi.
Esempio di vita reale:
- Classificazione delle immagini - L'algoritmo è tratto dall'alimentazione con dati di immagini etichettati. Viene addestrato un algoritmo e si prevede che nel caso della nuova immagine l'algoritmo lo classifichi correttamente.
- Previsione del mercato - Si chiama anche regressione. I dati storici del mercato aziendale vengono inviati al computer. Con l'algoritmo di analisi e regressione è previsto un nuovo prezzo per il futuro a seconda delle variabili.
Passiamo ai seguenti principali tipi di metodi di apprendimento automatico.
2. Apprendimento automatico senza supervisione
Gli algoritmi di apprendimento senza supervisione vengono utilizzati quando non siamo a conoscenza degli output finali e gli output di classificazione o etichettati non sono a nostra disposizione. Questi algoritmi studiano e generano una funzione per descrivere modelli completamente nascosti e senza etichetta. Quindi, non esiste un output corretto, ma studia i dati per distribuire strutture sconosciute in dati senza etichetta.
Esempio di vita reale:
- Clustering: i dati con tratti simili sono chiamati a raggrupparsi dall'algoritmo, questo raggruppamento è chiamato cluster. Questi si rivelano utili nello studio di questi gruppi che possono essere applicati più o meno su tutti i dati all'interno di un cluster.
- Dati ad alta dimensione - I dati ad alta dimensione non sono normalmente facili da utilizzare. Con l'aiuto dell'apprendimento non supervisionato, diventa possibile la visualizzazione di dati di alta dimensione
- Modelli generativi: una volta che l'algoritmo analizza e fornisce la distribuzione di probabilità dell'input, può essere utilizzato per generare nuovi dati. Ciò si rivela molto utile in caso di dati mancanti.
3. Apprendimento automatico di rinforzo
Questo tipo di algoritmo di apprendimento automatico utilizza il metodo di prova ed errore per sfornare l'output in base alla massima efficienza della funzione. L'output viene confrontato per scoprire errori e feedback che vengono inviati al sistema per migliorare o massimizzare le sue prestazioni. Il modello è dotato di premi che sono fondamentalmente feedback e punizioni nelle sue operazioni mentre si esegue un obiettivo particolare.
4. Apprendimento automatico semi-supervisionato
Questi algoritmi normalmente eseguono dati etichettati e senza etichetta, in cui la quantità di dati senza etichetta è grande rispetto ai dati etichettati. Poiché funziona con entrambi gli algoritmi di apprendimento supervisionato e non supervisionato, viene chiamato machine learning semi-supervisionato. I sistemi che usano questi modelli hanno una migliore accuratezza di apprendimento.
Esempio : un archivio di immagini può contenere solo alcuni dei suoi dati etichettati, ad es. Cane, gatto, topo e una grande porzione di immagini rimangono senza etichetta.
Modelli basati sul tipo di output degli algoritmi
Di seguito sono riportati i tipi di modelli di Machine learning basati sul tipo di output che ci aspettiamo dagli algoritmi:
1. Classificazione
Esiste una divisione di classi degli input, il sistema produce un modello dai dati di training in cui assegna nuovi input a una di queste classi
Cade sotto l'egida dell'apprendimento supervisionato. L'esempio di vita reale può essere il filtro antispam, in cui le e-mail sono l'input classificato come "spam" o "non spam".
2. Regressione
Anche l'algoritmo di regressione fa parte dell'apprendimento supervisionato, ma la differenza è che gli output sono variabili continue e non discrete.
Esempio: previsione dei prezzi delle case utilizzando i dati passati
3. Riduzione dimensionale
Questo tipo di Machine Learning è correlato all'analisi degli input e alla loro riduzione a solo quelli rilevanti da utilizzare per lo sviluppo del modello. La selezione delle funzioni, ovvero la selezione dell'input e l'estrazione delle caratteristiche, sono ulteriori argomenti che devono essere considerati per una migliore comprensione della riduzione della dimensionalità.
Sulla base dei diversi approcci di cui sopra, ci sono vari algoritmi da considerare. Alcuni algoritmi molto comuni come regressione lineare e logistica, vicini K-vicini, alberi decisionali, macchine vettoriali di supporto, foresta casuale, ecc. Con l'aiuto di questi algoritmi, problemi di decisione complessi possono avere un senso dell'orientamento basato su una grande quantità di dati . Per raggiungere questa precisione e opportunità, è necessario fornire risorse aggiuntive e tempo. L'apprendimento automatico utilizzato insieme all'intelligenza artificiale e ad altre tecnologie è più efficace per elaborare le informazioni.
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