Il nostro mondo sta cambiando grazie ai progressi tecnologici e l’apprendimento automatico è in prima linea. È uno dei fattori che influenzano il modo in cui le macchine eseguono i compiti. Attraverso l’apprendimento automatico, possiamo eseguire vari compiti quotidiani di base e complessi. Le applicazioni dell’apprendimento automatico includono il riconoscimento vocale, lo screening delle immagini, ecc. Questo campo della scienza computazionale aiuta a interpretare e analizzare la struttura e il modello dei dati per eseguire compiti complessi. Questi compiti complessi spesso richiedono decisioni, ragionamenti e apprendimento.

In parole semplici, è possibile inserire numerosi dati nell’algoritmo del sistema. Il sistema analizzerà poi quei dati e identificherà il modello e la struttura dei dati per prendere decisioni. Inoltre, l’algoritmo utilizzerà nuovi risultati per migliorare il processo decisionale futuro. Qui sotto troverete vari tipi di algoritmi di apprendimento automatico:

Tipi di algoritmo di apprendimento automatico per stile di apprendimento

1. Apprendimento supervisionato

Con questo metodo di algoritmo di apprendimento, si allena la macchina fornendo le giuste risposte ai dati. Ciò significa che tutti i dati hanno risposte precise. Nell’apprendimento supervisionato, avete bisogno di un professionista o di un supervisore con elevate competenze in materia di scienza dei dati per svolgere i compiti di formazione. È possibile prevedere il risultato dei dati non visti fornendo alla macchina dati etichettati nel processo di formazione.

Questo algoritmo di apprendimento è simile alle istituzioni di apprendimento in cui un insegnante vi fornisce la conoscenza di una materia. E si inizia ad approfondire l’argomento da soli.

Come funziona il sistema

Supponiamo che vogliate creare un algoritmo che vi dica per quanto tempo vi sposterete dal vostro ufficio al lavoro. Dovete fornire al vostro sistema le seguenti informazioni:

  • Percorso
  • Traffico su quel percorso
  • Ora del giorno
  • Condizioni meteo

Una volta che il sistema riceve queste informazioni come input, può dirvi quanto tempo vi servirà per raggiungere casa. L’input sarà costituito dai dati che fornite o che il sistema riceve attraverso una fonte da voi assegnata. Il sistema calcolerà le informazioni attraverso l’algoritmo e vi fornirà l’output. Quindi, nell’apprendimento supervisionato, la macchina deve raccogliere dati e condizioni istantaneamente e analizzare il risultato.

2. Apprendimento non supervisionato

L’apprendimento non supervisionato manca della necessità dell’intervento umano per fornire riferimenti e dati. Il sistema raccoglierà i dati da fonti sconosciute, li analizzerà e genererà l’output. È impossibile addestrare questo tipo di macchine: questi tipi di macchine aiutano a scoprire modelli e strutture di dati sconosciuti. Il risultato può essere a volte scarso rispetto all’apprendimento supervisionato, ma non c’è modo di trovare l’accuratezza dell’output.

Come funziona il sistema

Poiché questo tipo di machine learning non richiede dati etichettati, i dati codificati e l’algoritmo lavorano insieme per l’output. Lo scopo dell’apprendimento non supervisionato è quello di capire i modelli e le tendenze nascoste. Per esempio, se si gestisce una fabbrica che produce chip per computer. È necessario mantenere vari fattori, come la temperatura, l’umidità e le vibrazioni, per evitare guasti ai chip. Tuttavia, avete scoperto che altri chip stanno fallendo. Per trovare la ragione e la combinazione di fattori che influenzano la vostra produzione, potete usare un algoritmo di clustering non supervisionato.

3. Apprendimento semi-supervisionato

Come suggerisce il nome, questo tipo di machine learning è un mix di machine learning supervisionato e non supervisionato. In questo metodo di apprendimento, si forniscono etichette di alcuni dati del sistema, mentre alcuni dati non sono etichettati. Il compito principale di questo sistema di apprendimento è quello di classificare i dati non etichettati analizzando i dati etichettati.

Come funziona il sistema

Poiché i dati etichettati sono costosi, le macchine di apprendimento semisorvegliate creano dati etichettati a partire da dati non etichettati con risorse minime. Aziende come Google utilizzano l’SSL per etichettare i loro dati. Il sistema analizzerà il modello di dati etichettati e utilizzerà lo stesso modello per etichettare i dati che non includono alcuna etichetta. Per esempio, se vuoi che il sistema riconosca gli uccelli intorno alla tua casa, aggiungerai le immagini degli uccelli etichettati. Utilizzando questi dati etichettati, il sistema apprende le caratteristiche degli uccelli, riconoscendoli istantaneamente. Con le nuove immagini aggiunte al sistema, il sistema identificherà gli uccelli attraverso il suo algoritmo.

Tipi di Algoritmo di apprendimento automatico per Similarità

Di seguito sono riportati vari altri tipi di algoritmi di apprendimento automatico comunemente utilizzati:

1. Algoritmo di regressione

Un algoritmo di regressione è un tipo di apprendimento macchina supervisionato. Questo algoritmo funziona secondo la relazione tra input e output e genera nuovi dati. Ad esempio, se si vuole conoscere il prezzo della casa, il sistema prevede il suo prezzo a seconda delle caratteristiche fornite. Queste caratteristiche possono includere: quante camere da letto, qual è la zona, ecc. Gli algoritmi di regressione più popolari sono:

  • Regressione ordinaria dei minimi quadrati (OLSR)
  • Regressione lineare
  • Regressione logistica
  • Regressione graduale
  • Spline di regressione adattiva multivariata (MARS)
  • Stima locale della lisciatura dello spargimento (LOESS)

2. Algoritmo basato sulla memoria

Altri nomi per questo sistema di machine learning includono il sistema basato sull’istanza o lazy learning. Questo algoritmo confronta ogni nuovo problema con i dati del sistema attraverso il processo di apprendimento. Per esempio, se si vogliono trovare diverse email basate su una qualsiasi parola chiave o sul nome del mittente, un algoritmo basato sulla memoria cercherà nella vostra casella di posta elettronica e troverà tutte le email che includono quella parola chiave o dal mittente specifico. Gli algoritmi basati sulla memoria più popolari sono:

  • k-Nearest Neighbor (kNN)
  • Quantizzazione vettoriale di apprendimento (LVQ)
  • Mappa auto-organizzante (SOM)
  • Apprendimento ponderato a livello locale (LWL)
  • Macchine vettoriali di supporto (SVM)

3. Algoritmi di regolarizzazione

Un algoritmo di regolarizzazione semplifica i dati o il problema per aiutare a ridurre gli errori e l’overfitting. Per rendere la macchina più flessibile, questo algoritmo riduce il rischio di overfitting. Questo algoritmo farà sì che la macchina impari piuttosto che memorizzare i dati per funzionare bene con i dati non visti. Gli algoritmi di regolarizzazione più popolari sono:

  • Regressione di cresta
  • Operatore di restringimento e selezione meno assoluto (LASSO)
  • Rete elastica
  • Regressione dello meno angolare (LARS)

4. Algoritmi di rete neurale artificiale

Questo algoritmo imita il funzionamento interno del cervello umano. Il cervello contiene varie reti neurali che trasferiscono i dati dall’input all’output dopo averli elaborati. Allo stesso modo, questa stessa tecnica di strati di input e di output può aiutare ad addestrare le macchine. Gli algoritmi di reti neurali artificiali consistono anche in una rete nascosta che calcola il risultato e lo trasferisce all’uscita.

Conclusione

L’apprendimento automatico è la tecnologia del futuro che aiuterà a risolvere molti problemi e compiti futuri. I dati sono il carburante di ogni industria. Con il machine learning, possiamo raccogliere, comprendere e trovare nuove tendenze e modelli per prendere decisioni migliori e informate. L’algoritmo di machine learning può aprire nuove porte nel campo dell’IA e dell’automazione.