Come applicare i 7 passaggi del ML in un contesto di esempio?
L'applicazione dei sette passaggi del machine learning fornisce un approccio strutturato allo sviluppo di modelli di machine learning, assicurando un processo sistematico che può essere seguito dalla definizione del problema all'implementazione. Questo framework è utile sia per i principianti che per i professionisti esperti, in quanto aiuta a organizzare il flusso di lavoro e a garantire che nessun passaggio critico venga trascurato. Qui, chiarirò questi passaggi nel contesto di un esempio pratico: la previsione dei prezzi delle case utilizzando gli strumenti di Google Cloud Machine Learning.
Passaggio 1: definire il problema
Il primo passo in qualsiasi progetto di apprendimento automatico è definire chiaramente il problema che si sta cercando di risolvere. Ciò implica la comprensione del problema aziendale o pratico in questione e la sua traduzione in un problema di apprendimento automatico. Nel nostro esempio, il problema aziendale è prevedere i prezzi delle case in una regione specifica per aiutare gli agenti immobiliari e i potenziali acquirenti a prendere decisioni informate. Il problema di apprendimento automatico può essere inquadrato come un problema di regressione supervisionata in cui l'obiettivo è prevedere una variabile target continua, il prezzo della casa, in base a varie caratteristiche come posizione, dimensioni, numero di camere da letto e altri attributi rilevanti.
Passaggio 2: raccogliere e preparare i dati
La raccolta e la preparazione dei dati sono una fase critica che implica la raccolta di dati rilevanti che possono essere utilizzati per addestrare il modello. Nel nostro esempio di previsione dei prezzi delle case, i dati potrebbero essere raccolti da elenchi immobiliari, registri pubblici o database di alloggi. Il set di dati dovrebbe includere una gamma di caratteristiche che si ritiene influenzino i prezzi delle case, come la metratura, il numero di camere da letto e bagni, le valutazioni del quartiere, la vicinanza ai servizi e i dati storici sulle vendite.
Una volta raccolti, i dati devono essere preelaborati. Ciò comporta la pulizia dei dati tramite la gestione dei valori mancanti, la rimozione dei duplicati e la correzione di eventuali incongruenze. Ad esempio, i valori mancanti nel set di dati potrebbero essere imputati utilizzando metodi statistici o conoscenze di dominio. Inoltre, le variabili categoriali come i nomi dei quartieri potrebbero dover essere codificate in formati numerici utilizzando tecniche come la codifica one-hot.
Passaggio 3: scegli un modello
La scelta del modello è influenzata dal tipo di problema e dalla natura dei dati. Per un problema di regressione come la previsione del prezzo delle abitazioni, potrebbero essere presi in considerazione modelli come la regressione lineare, gli alberi decisionali o algoritmi più complessi come le foreste casuali e le macchine di gradient boosting. In Google Cloud Machine Learning, hai accesso a TensorFlow e ad altre librerie che facilitano l'implementazione di questi modelli.
Un semplice modello di regressione lineare potrebbe fungere da baseline. Tuttavia, data la complessità e la non linearità spesso presenti nei dati del mondo reale, modelli più sofisticati come XGBoost o DNNRegressor di TensorFlow potrebbero essere più appropriati. La scelta del modello dovrebbe essere guidata dalle prestazioni sui set di dati di convalida e dalla capacità di generalizzare bene a dati non visti.
Passaggio 4: addestrare il modello
L'addestramento del modello comporta l'inserimento dei dati preparati nell'algoritmo scelto per apprendere i pattern sottostanti. Questo passaggio richiede la suddivisione dei dati in set di addestramento e convalida, che consentono al modello di apprendere da un sottoinsieme e di essere valutato su un altro. In Google Cloud, questo può essere gestito in modo efficiente utilizzando servizi come Google Cloud AI Platform, che fornisce risorse scalabili per l'addestramento del modello.
Durante l'addestramento, gli iperparametri del modello potrebbero dover essere regolati per ottimizzare le prestazioni. Ad esempio, in un modello di albero decisionale, parametri come la profondità dell'albero e il numero minimo di campioni necessari per dividere un nodo possono avere un impatto significativo sulla precisione e sulla capacità di generalizzazione del modello. Tecniche come la ricerca in griglia o la ricerca randomizzata possono essere impiegate per trovare le impostazioni ottimali degli iperparametri.
Passaggio 5: valutare il modello
La valutazione è un passaggio importante per valutare le prestazioni del modello addestrato. Ciò comporta l'utilizzo di metriche appropriate al tipo di problema. Per i problemi di regressione, le metriche comuni includono Errore assoluto medio (MAE), Errore quadratico medio (MSE) e Errore quadratico medio (RMSE). Queste metriche forniscono informazioni sull'accuratezza del modello e sull'entità degli errori nelle previsioni.
Nel nostro esempio di previsione del prezzo delle abitazioni, dopo aver addestrato il modello, questo verrebbe valutato su un set di convalida per garantire che funzioni bene su dati non visti. La piattaforma AI di Google Cloud fornisce strumenti per tracciare queste metriche e visualizzare le prestazioni del modello, il che aiuta a comprendere quanto è probabile che il modello funzioni bene in scenari del mondo reale.
Fase 6: Ottimizzare il modello
Il model tuning è un processo iterativo mirato a migliorare le prestazioni del modello. Questo passaggio può comportare la regolazione degli iperparametri, la sperimentazione di algoritmi diversi o la modifica del set di funzionalità. Ad esempio, se il modello iniziale non funziona in modo soddisfacente, il feature engineering potrebbe essere rivisitato per includere termini di interazione o funzionalità polinomiali che catturano relazioni non lineari.
In Google Cloud, l'ottimizzazione degli iperparametri può essere automatizzata utilizzando la funzionalità Hyperparameter Tuning di Cloud AI Platform, che ricerca in modo efficiente lo spazio degli iperparametri per trovare la migliore combinazione per il modello. Ciò può migliorare significativamente le prestazioni del modello senza intervento manuale.
Passaggio 7: distribuire il modello
La distribuzione rende il modello addestrato disponibile per l'uso in applicazioni del mondo reale. Questa fase comporta la configurazione di un ambiente in cui il modello può ricevere dati di input, fare previsioni e restituire risultati a utenti o sistemi. Google Cloud offre diverse opzioni di distribuzione, tra cui AI Platform Prediction, che consente di distribuire i modelli come API RESTful.
Nell'esempio della previsione del prezzo delle abitazioni, il modello distribuito potrebbe essere integrato in un'applicazione immobiliare in cui gli utenti inseriscono le caratteristiche della casa e ricevono previsioni sui prezzi. La distribuzione comporta anche il monitoraggio delle prestazioni del modello in produzione per garantire che continui a fornire previsioni accurate e ad aggiornare il modello se necessario quando diventano disponibili nuovi dati.
Contesto di esempio
Prendiamo in considerazione una società immobiliare che mira a migliorare il suo processo di valutazione immobiliare utilizzando l'apprendimento automatico. Seguendo i sette passaggi descritti, la società può sviluppare sistematicamente un modello di apprendimento automatico robusto per prevedere i prezzi delle case. Inizialmente, definiscono il problema identificando la necessità di valutazioni immobiliari accurate. Quindi raccolgono dati da più fonti, tra cui registri di vendita storici e annunci immobiliari, assicurando un set di dati completo che riflette le tendenze del mercato.
Dopo aver preelaborato i dati per gestire i valori mancanti e codificare le variabili categoriali, l'azienda sceglie un modello di gradient boosting per la sua capacità di gestire relazioni e interazioni complesse tra le feature. Addestrano il modello utilizzando la piattaforma AI di Google Cloud, sfruttando la sua infrastruttura scalabile per gestire in modo efficiente grandi set di dati.
Il modello viene valutato utilizzando RMSE, rivelando aree di miglioramento. Conducendo la messa a punto degli iperparametri e sperimentando funzionalità aggiuntive derivate dalla conoscenza del dominio, l'azienda migliora l'accuratezza predittiva del modello. Infine, il modello viene distribuito come API, consentendo l'integrazione nei sistemi esistenti dell'azienda, dove fornisce stime dei prezzi in tempo reale agli utenti, migliorando così i processi decisionali e la soddisfazione del cliente.
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