L’apprendimento automatico è l’ultimo progresso nel campo delle scienze informatiche che utilizza metodologie tecnologiche per migliorare le prestazioni aziendali. Gli algoritmi di machine learning, essendo relativamente nuovi, queste tecniche sono in costante iterazione per migliorare l’esperienza dell’utente. I continui aggiornamenti e sviluppi non solo sopraffanno i neofiti, ma rendono impegnativo per gli esperti stare al passo con i nuovi progressi.

Basato su espressioni matematiche, l’algoritmo di machine learning offre un’intuizione data-centrica su un problema o una barriera. Consideriamo il seguente esempio che dimostra perfettamente l’uso e l’applicazione dell’algoritmo di machine learning:

Come imprenditore, se volete prevedere le vostre vendite future, allora dovete raccogliere dati relativi alle vendite precedenti e ad altri fattori rilevanti, come gli sconti stagionali, la personalità del consumatore e l’economia mondiale. Un algoritmo di machine learning utilizzerà tutte le informazioni e previsionerà il tasso di vendite nei prossimi anni, identificando anche gli elementi che possono ostacolare il processo. Poiché le stime si basano su dati, l’accuratezza è garantita al 99%,

Allo stesso modo, l’organizzazione aziendale o il produttore può identificare i guasti delle apparecchiature, la durata di vita e la competenza degli strumenti, utilizzando algoritmi di apprendimento delle macchine.

Di seguito, abbiamo identificato sei tecniche di machine learning che costruiscono le basi per il machine learning. Le descrizioni di facile comprensione e gli esempi pertinenti offrono la massima presa sull’argomento e garantiscono la perfezione. Contribuiranno anche a migliorare le competenze e a costruire una solida base per nuovi progressi.

1. Regressione

Si basa sui principi fondamentali della fisica che aiutano a prevedere il futuro sulla base dei dati attuali. Aiuta anche a trovare la correlazione tra due variabili per definire la relazione causa-effetto. È possibile tracciare un grafico basato su queste variabili e fare una previsione di un output continuo, basato sulla variabile predittrice.

Tuttavia, ci sono varie forme di regressione, a partire dal calcolo dei dati lineari a quelli complessi, polinomiali e di rappresentazione. Si dovrebbe sempre partire dalle basi, il che significa padroneggiare la regressione lineare e poi passare a forme complesse.

Gli esempi comuni di regressione lineare sono:

Previsioni del tempo
Prevedere le tendenze del mercato
Identificazione dei rischi potenziali

2. Classificazione

Il metodo definisce un valore di classe basato sui dati di input. Esso fornisce previsioni definitive di una certa azione. Per esempio, vi dirà se il visitatore diventerà o meno cliente.

Tuttavia, la classificazione non si basa solo su due categorie, ma su più categorie a causa del calcolo delle probabilità. Ad esempio, può aiutarvi a determinare se l’immagine data contiene un fiore o una foglia; il metodo di classificazione vi darà tre risultati probabili: 1) fiore, 2) foglia, 3) nessuno.

L’esempio sopra discusso si basa sulla classificazione logistica, che è la più semplice di tutte. Una volta che eccellerete, potrete affinare le vostre abilità nelle classificazioni non lineari.

3. Clustering

Si tratta di una tecnica di machine learning non supervisionata, in cui i tratti simili vengono utilizzati per fare una previsione, invece di dati passati. L’algoritmo utilizza spunti visivi per progettare una soluzione. K-Means è il metodo più popolare per raggruppare gli input, che permette di impostare il valore di K e di categorizzare i dati in base al valore di K.

Consideriamo l’esempio di edificio efficiente dal punto di vista energetico di cui abbiamo parlato sopra. Ora, per raggruppare un edificio simile, è necessario impostare il valore K (che supponiamo essere 2) e inserire le variabili, come le apparecchiature plug-in, le unità di raffreddamento, un gas domestico (stufe), e il gas commerciale (unità di riscaldamento).

Poiché il valore di K è 2, ci saranno due cluster: edifici efficienti e edifici inefficienti in base alle variabili impostate.

4. Riduzione della dimensionalità

È il processo di riduzione delle variabili casuali mentre si classificano i dati. Più alto è il numero di variabili, più complessi saranno i risultati, rendendo difficile il loro consolidamento.

La selezione e l’estrazione delle caratteristiche sono il nucleo della riduzione della dimensionalità nell’apprendimento automatico. Permette di eliminare le variabili irrilevanti. Ad esempio, se si deve prevedere il rischio di aumento di peso in un gruppo di persone, non si vogliono misurare i dati in base al loro abbigliamento; tuttavia, lo stile di vita è un fattore dannoso, che può essere omesso.

L’esempio più comune di riduzione dimensionale è il processo di classificazione delle e-mail utilizzato per classificare le e-mail di spam. In genere, utilizza un gran numero di variabili come i titoli delle e-mail, il contenuto e il modello dell’e-mail, tra le altre variabili. Ma ci sono possibilità che l’algoritmo possa sovrapporsi ad alcuni fattori che possono influenzare l’output. Quindi, per fare delle ipotesi accurate, il software incorpora la Riduzione della Dimensionalità per mitigare le possibilità di ripetizione e fornire risultati accurati.

5. Metodo Ensemble:

È una tecnica per impilare i dati utilizzando variabili di previsione di vari modelli. Pertanto, esso combina vari modelli predittivi per formare un output predittivo altamente accurato ed ottimizzato. Il metodo viene utilizzato per prendere decisioni tenendo conto di vari fattori.

Per esempio, si prevede di acquistare un immobile in centro, il metodo ensemble prevede la risposta sulla base di vari fattori quali il tipo di immobile, il valore, il risparmio, gli obiettivi di investimento a lungo termine e le condizioni economiche. Il metodo viene utilizzato per trovare la risposta più accurata a un problema in vari scenari. Così, è possibile modificare il valore di ogni variabile ogni volta per prevedere i risultati o le risposte.

L’algoritmo Random Forest è un tipico esempio di metodi di insieme che fondono vari alberi decisionali basati su molteplici set di dati. Grazie a ciò l’output predittivo è di qualità molto migliore rispetto alle stime di un singolo albero decisionale.

Un singolo algoritmo di apprendimento automatico può essere accurato in una certa situazione, ma il risultato potrebbe diventare estremamente errato in un’impostazione diversa. Così, per ridurre al minimo tali imprecisioni, gli scienziati dei dati usano il metodo dell’insieme per una previsione più correttiva: Kaggle, un portale di competizioni ML online, ha incorporato il metodo dell’insieme per dare un punteggio ai partecipanti.

6. Reti neurali e apprendimento profondo

A differenza dei modelli lineari, la rete neurale si basa su un complesso schema divisionale di dati. Essa comprende più strati di un parametro per fornire un unico e preciso output. Tuttavia, il modello è ancora basato sulla regressione lineare, ma utilizza più strati nascosti; quindi, chiamata rete neurale.

Il termine “Deep Learning” indica la complessa conoscenza necessaria per riassumere questi parametri multipli. La tecnica è ancora in fase di sviluppo, il che rende difficile rimanere aggiornati sugli ultimi progressi.

Gli scienziati dei dati con esperienza nell’apprendimento profondo richiedono elevate unità di elaborazione grafica per elaborare grandi quantità di dati. Pertanto, queste tecniche hanno un grande successo nei generi legati alla grafica, all’audio e al video.

Conclusione

Qui abbiamo discusso solo le sei tecniche di machine learning più comuni che ogni principiante dovrebbe conoscere. Man mano che progredite, sarete in grado di superare i metodi più complessi di ML implementati per ottenere risultati accurati.

Questo articolo serve come punto di partenza per sviluppare le vostre conoscenze di base del ramo più avanzato dell’informatica. Con lo sviluppo futuro, sarete introdotti ad elementi intricati, come le metriche di qualità e la validazione incrociata, per citarne alcuni.

Come scienziato dei dati, il vostro viaggio è un viaggio continuo grazie alle nuove invenzioni e alle più recenti tecnologie del settore. Restate quindi sintonizzati per gli aggiornamenti futuri!