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GUIDA ALL'ADDESTRAMENTO DI UNA INTELLIGENZA ARTIFICIALE (AI)


addestrare ai

L'uso dell'Intelligenza Artificiale (IA) sta contribuendo a rendere più efficienti le migliori aziende a livello mondiale.

I grandi colossi stanno sfruttando l'IA sia attraverso l'acquisto di soluzioni già predefinite sia attraverso lo sviluppo delle proprie idee attraverso il Machine Learning.

Secondo Fortune magazine, la maggior parte dei progetti di IA fornisce risultati inadeguati o fallisce, cerchiamo di capire perchè.

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Uno dei maggiori ostacoli nello sviluppo di sistemi di IA è l'addestramento dei modelli.

Per aiutare le imprese e gli sviluppatori a migliorare il processo di costruzione di IA funzionali al proprio settore commerciale, questo articolo esplora tutti i passaggi e le best pratices per addestrare efficacemente i propri modelli di IA.


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La preparazione del dataset è una fase fondamentale nella formazione di algoritmi di Intelligenza Artificiale (IA) e di apprendimento automatico.

Senza dati di alta qualità, i modelli di machine learning e deep learning non possono svolgere i compiti richiesti e imitare il comportamento umano.

Pertanto, questa fase del processo di addestramento è di importanza fondamentale.


Abbiamo preparato per voi una guida gratuita per spiegare come addestrare un'intelligenza artificiale passo dopo passo:


1. Raccogliere dati di qualità

Il primo passo nella preparazione dei dati è raccogliere i dati effettivi e attinenti alla realtà.

Questa fase preliminare implica la raccolta o la generazione di dati rilevanti e la loro preparazione per addestrare un modello di ML (machine learning).

Per raccogliere dati di addestramento per un modello di elaborazione del linguaggio naturale (NLP), la generazione di dati attraverso il crowdsourcing potrebbe essere più efficace rispetto ad altri metodi, poiché consente di raccogliere dataset di grandi dimensioni e diversificati in un periodo di tempo molto breve.

Esistono diverse metodologie di raccolta dati tra cui:

  • Crowdsourcing personalizzato

  • Raccolta privata o raccolta interna dei dati

  • Dataset già pronti acquistabili da terzi

  • Raccolta dati automatizzata

Per ulteriori dettagli sulle metodologie di raccolta dati, prepareremo un ulteriore approfondimento.

Ci sono molte aziende che vendono a caro prezzo i propri dataset, per questo ne parleremo in maniera approfondita successivamente.

La raccolta e la preparazione dei dati sono passaggi essenziali nell'implementazione delle IA e machine learning all'interno di un'azienda, e seguendo il nostro approfondimento, sarà possibile aumentare le probabilità di successo nello sviluppo di un progetto basato sull'intelligenza artificiale, passiamo quindi alla fase numero due.


2. Metodo nell'archiviazione dei dati

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Assicurarsi della qualità dei dati è una sfida fondamentale, indipendentemente dal metodo utilizzato per ottenere i dati.

La raccolta o la generazione di dati di alta qualità può essere un processo complesso e critico in vari contesti, tra cui l'Intelligenza Artificiale, il machine learning e l'analisi dei dati.

La qualità dei dati influisce direttamente sulla precisione e sull'efficacia dei modelli e delle analisi.


3. Come raccogliere i dati per addestrare l'intelligenza artificiale

Vediamo alcuni passaggi essenziali per la raccolta dati:


Fare focus sulla radice del problema da risolvere e degli obiettivi del progetto di intelligenza artificiale - fase di apprendimento automatico (AI/ML): Sembrerà banale ma gran parte dei fallimenti in ambito informatico si verificano proprio per una pianificazione poco chiara e ben ponderata. Questo significa che è essenziale avere una comprensione chiara dei problemi che si desidera risolvere e degli obiettivi che si vogliono raggiungere con il progetto AI (Intelligenza Artificiale/Machine Learning fin dall'inizio.

Questa comprensione orienterà nella giusta direzione il processo di raccolta dati.


Creazione di pipeline dati e sfruttamento di DataOps: Le pipeline, nel contesto dell'informatica e dell'elaborazione dati, sono sequenze di passaggi o componenti interconnessi che vengono utilizzati per automatizzare il flusso di lavoro in vari campi, tra cui il machine learning e l'analisi dati.

Le pipeline sono fondamentali per organizzare e gestire in modo efficiente complessi processi di elaborazione dati.

L'uso di DataOps si riferisce a una metodologia che migliora la collaborazione tra team IT e di sviluppo per ottimizzare il ciclo di vita dei dati.

L'obiettivo principale del DataOps è migliorare la qualità dei dati e promuovere la collaborazione tra team di sviluppo, analisti dei dati e altri professionisti coinvolti. Ciò aiuta a garantire che i dati siano affidabili e utilizzabili.


Creazione di meccanismi di archiviazione: È importante stabilire un sistema di archiviazione dei dati efficiente e sicuro. Questo può includere l'uso di database, cloud storage o altri metodi.


Determinazione di un metodo di raccolta che si adatta meglio al progetto: La scelta del metodo di raccolta dati (ad esempio, interviste, sondaggi, scraping web) deve essere mirata alle specifiche esigenze del progetto AI/ML per ottenere dati rilevanti.


Valutazione dei dati raccolti per garantirne la qualità: È cruciale esaminare attentamente i dati raccolti per identificare errori, dati mancanti o inconsistenze. La qualità dei dati è fondamentale per l'addestramento dei modelli AI/ML.


Raccolta di dati concisi per garantirne la pertinenza: È importante raccogliere solo i dati necessari per il progetto, evitando dati superflui o non correlati. Questo aiuta a mantenere la raccolta dati focalizzata e efficiente.


Aggiunta di nuovi dati al dataset di addestramento: Sarà fondamentale aggiungere dati recenti ed aggiornati al dataset di addestramento per garantire che il modello AI/ML rimanga sempre valido giorno dopo giorno.


Queste best practices sono fondamentali per garantire una raccolta dati efficace e di alta qualità per progetti di intelligenza artificiale e apprendimento automatico.


4. Processare i dati

Nonostante il lavoro di raccolta dati precedentemente descritto, i dati raccolti per addestrare modelli di apprendimento automatico possono essere mal interpretati e richiedono una fase di pre-elaborazione e di modellazione per essere poi pronti all'addestramento vero e proprio.


Il processo di elaborazione dei dati comporta il miglioramento e la pulizia dei dati per migliorare la qualità complessiva e la rilevanza dell'intero data set.

La modellazione dei dati può aiutare a preparare i data set per l'addestramento dei modelli di apprendimento automatico identificando le variabili rilevanti, le relazioni e i vincoli che devono essere rappresentati nel confronto dei dati.


Questo può contribuire a garantire che il set di dati sia completo, accurato e appropriato per il problema specifico di intelligenza artificiale/apprendimento automatico che si sta affrontando.


Annotazione accurata dei dati e tag

Dopo che i dati sono stati raccolti, il passo successivo è annotarli nella maniera corretta.

La "data annotation" è il processo di etichettatura dei dati con tag pertinenti per facilitare la comprensione e l'interpretazione da parte dei computer che li dovranno classificare in maniera automatica.

Questi dati possono assumere la forma di immagini, testo, audio o video, e gli annotatori di dati devono etichettarli con la massima precisione possibile.

La "data annotation" può essere eseguita manualmente da un essere umano o in modo automatico utilizzando algoritmi avanzati di machine learning e strumenti appositi.

Nei contesti di "supervised machine learning" (apprendimento automatico supervisionato), i dataset etichettati sono fondamentali perché i modelli di machine learning devono comprendere i modelli di input per elaborarli e produrre risultati accurati.

I modelli di machine learning supervisionato, come mostrato nella figura, vengono addestrati e apprendono dai dati correttamente annotati, risolvendo problemi come:

  1. Classificazione: Assegnamento dei dati di test a specifiche categorie. Ad esempio, prevedere se un paziente ha una malattia e assegnare i suoi dati di salute alle categorie "malattia" o "nessuna malattia" è un problema di classificazione.

  2. Regressione: Stabilire una relazione tra variabili dipendenti e indipendenti. Stimare la relazione tra il budget per la pubblicità e le vendite di un prodotto è un esempio di problema di regressione.


L'addestramento dei modelli di machine learning per le auto a guida autonoma coinvolge dati video precedentemente annotati.

Gli oggetti individuali nei video vengono etichettati in base alla loro velocità e volume, il che consente alle macchine di prevedere i movimenti degli oggetti ed il fattore di rischio in caso di urto.

Altri termini utilizzati per descrivere la complessità dell'annotazione dei dati sono: marcatura dei dati, classificazione dei dati o generazione di dati di addestramento per il machine learning.



5. Scelta del modello

La selezione del modello è una delle fasi più importanti nell'addestramento di un modello di machine learning.

Questo processo coinvolge la scelta dell'architettura del modello e degli algoritmi appropriati per risolvere al meglio il problema.

La scelta del modello è una decisione importante, poiché determina le prestazioni e l'accuratezza del risultato.

Il processo di selezione del modello inizia generalmente con la definizione del problema e il tipo di dati disponibili.

Esistono vari tipi di modelli, come decision trees, random forests, neural networks, deep learning, support vector machines e altri, ciascuno progettato per tipi specifici di dati e problemi.

La scelta dell'architettura del modello e dell'algoritmo appropriato dipende da diversi fattori, tra cui:

  1. La complessità del problema

  2. Le dimensioni e la struttura dei dati

  3. Le risorse computazionali disponibili

  4. Il livello desiderato di precisione

Ad esempio, se il problema riguarda la classificazione di immagini, una convolutional neural network (CNN) potrebbe essere una scelta appropriata.

Una Convolutional Neural Network (CNN), o rete neurale convoluzionale, è un tipo di rete neurale artificiale utilizzata nell'ambito del deep learning e dell'analisi di immagini. Si distingue per la sua capacità di riconoscere pattern visivi in modo simile al cervello umano.

A differenza delle reti neurali tradizionali, le CNN sono progettate specificamente per trattare dati con una struttura a griglia, come immagini. Questo perché le CNN utilizzano layer specializzati chiamati layer di convoluzione per "scorrere" sull'immagine e rilevare dettagli e feature significative. Questi layer apprendono autonomamente quali feature sono importanti durante il processo di addestramento.

Le CNN sono state rivoluzionarie nell'ambito del riconoscimento di immagini, permettendo alle macchine di identificare oggetti, volti e pattern complessi. Sono ampiamente utilizzate in applicazioni come la visione artificiale, il riconoscimento di caratteri e il riconoscimento vocale.


Al contrario, se il problema riguarda l'identificazione di valori anomali in un dataset, un algoritmo di rilevamento delle anomalie, che è progettato per identificare dati o eventi che si discostano significativamente dal comportamento normale o regolare di un sistema potrebbe essere una scelta migliore.


6. Addestramento Iniziale

Dopo la raccolta dei dati e l'annotazione, il processo di addestramento può iniziare inserendo i dati preparati nel modello per identificare eventuali errori che potrebbero emergere.

È consigliato nella fase iniziale di addestramento di fare attenzione all'overfitting.

L'overfitting si verifica quando il modello diventa distorto e limitato ai dati di addestramento.

Facciamo un esempio: un sistema di guida autonoma, dotato di visione artificiale, viene addestrato in determinate condizioni di guida, come tempo sereno e strade ben mantenute, e questo si reagisce bene in tali condizioni ma non riesce a performare adeguatamente quando si trova di fronte a condizioni di guida diverse, come pioggia o neve, o strade in cattive condizioni.


Questo avviene perché il sistema si è adeguato ed è stato addestrato specificamente sui dati di addestramento basati solo un determinato stato di guida in una determinata condizione metereologica, non riuscendo a generalizzare ed adattarsi a scenari di guida nuovi e diversi si crea un problema di ri-adattamento alle nuove condizioni dell'ambiente esterno.


In altre parole, invece di imparare dai dati, il modello si limita a memorizzare una situazione statica e non può funzionare quando c'è una variazione significativa nei dati.

L'overfitting nell'AI può essere evitato nei seguenti modi:

  1. Espandendo il dataset di addestramento

  2. Utilizzando l'aumento dei dati

  3. Semplificando il modello può anche aiutare ad evitare l'overfitting. A volte, l'eccessiva articolazione del modello porta all'overfitting rilevando un dataset troppo complesso.


7. Validazione dell'Addestramento

Una volta completata la fase iniziale di addestramento, il modello può passare alla fase successiva: la validazione.

Nella fase di validazione, si confermano le ipotesi sulle prestazioni del modello di apprendimento automatico utilizzando un nuovo set di dati chiamato validation dataset (set di dati di validazione).


I risultati ottenuti dal nuovo set di dati dovrebbero essere attentamente analizzati per identificare eventuali difetti.

Eventuali variabili non considerate o lacune emergeranno in questa fase.

Se il problema dell'overfitting è presente, sarà visibile anche e soprattutto in questa fase.


Consideriamo un modello di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) come esempio. Supponiamo di voler costruire un modello in grado di identificare il riscontro delle recensioni di un film come: positive o negative.


Iniziamo raccogliendo un set di dati di recensioni del film etichettate con i rispettivi stati d'animo. Quindi suddividiamo il set di dati in set di addestramento, di validazione e di test.


Durante la fase di addestramento, addestriamo il modello utilizzando il set di addestramento, e il modello di elaborazione del linguaggio naturale impara a classificare le recensioni dei film come positive o negative in base alle loro caratteristiche testuali, considerando frasi, periodi e singole parole.


Nella fase di validazione, testiamo il modello sul set di dati di validazione, che contiene dati nuovi e non ancora presi in considerazione.

Valutiamo le prestazioni del modello basandoci su metriche come l'accuratezza, la precisione, il richiamo e il punteggio F1 (metriche di valutazione dell'apprendimento automatico).


I seguenti framework possono essere utilizzati per validare un modello di machine learning:


Il framework di validazione minima

Quando il dataset è grande, il framework di validazione minima funziona meglio poiché coinvolge solo un singolo test di validazione.

Il framework di cross-validation

Il framework di cross-validation è simile al framework di validazione minima, ma con la differenza fondamentale che il modello viene validato più volte utilizzando dataset casuali.

Questo approccio è particolarmente efficace per progetti più semplici con dataset di dimensioni ridotte.

In sostanza, il processo di cross-validation implica la suddivisione del dataset in diverse parti, addestrando e validando il modello su diverse combinazioni di queste parti.

L'obiettivo principale della cross-validation è stimare l'efficacia e la robustezza del modello su dati non visti, il che lo rende una pratica comune nell'apprendimento automatico applicato.

Questo metodo aiuta a valutare come il modello generalizza su diverse porzioni dei dati e può essere utilizzato per identificare problemi come l'overfitting.


Come testare un modello?

I seguenti passaggi possono essere utilizzati per testare un modello di machine learning:

  1. Preparazione dei dati: Elaborare il set di test in modo simile ai dati di addestramento.

  2. Test del modello: Utilizzare il modello addestrato sui dati di test.

  3. Confronto dei risultati: Valutare le previsioni del modello rispetto ai valori effettivi.

  4. Calcolo delle metriche: Calcolare le metriche di performance rilevanti (ad esempio, accuratezza per la classificazione, MAE per la regressione).

  5. Analisi degli errori: Indagare sugli errori compiuti dal modello.

  6. Benchmarking: Confrontare il modello con altri modelli o basi di riferimento.

  7. Documentazione dei risultati: Registrare le metriche di test e le intuizioni per riferimenti futuri.

Questi passaggi sono fondamentali per garantire che il modello sia affidabile e in grado di generalizzare bene su nuovi dati, il che è essenziale per l'applicazione pratica dell'apprendimento automatico.


L'educazione sull'intelligenza artificiale sta diventando sempre più importante, con sforzi per introdurre questi concetti nelle scuole e nelle aziende.


È fondamentale prepararsi adeguatamente per sfruttare appieno il potenziale dell'IA e per affrontare le sfide che essa comporta.


L'addestramento di un'intelligenza artificiale è un processo multidisciplinare che richiede competenze in informatica, matematica e ingegneria dei dati. Ma con le giuste risorse e conoscenze, è possibile sviluppare modelli AI avanzati che potranno rivoluzionare settori come la medicina, l'industria automobilistica, la finanza e molto altro.

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