Quali tipi di algoritmi di apprendimento automatico esistono e come si selezionano?
Il machine learning è un sottoinsieme dell'intelligenza artificiale che si concentra sulla creazione di sistemi in grado di apprendere dai dati e di prendere decisioni o previsioni basate su tali dati. La scelta dell'algoritmo è importante nel machine learning, poiché determina come il modello apprenderà dai dati e quanto efficacemente funzionerà su dati invisibili. Esistono diversi tipi di algoritmi di machine learning, ognuno adatto a diversi tipi di attività e strutture dati. La selezione dell'algoritmo appropriato implica la comprensione del problema in questione, della natura dei dati e dei requisiti specifici dell'attività.
Tipi di algoritmi di apprendimento automatico
1. Algoritmi di apprendimento supervisionato:
– Questi algoritmi apprendono dai dati etichettati, il che significa che i dati di input sono abbinati all'output corretto. L'obiettivo è apprendere una mappatura dagli input agli output che può essere utilizzata per prevedere l'output per nuovi dati non visti.
- Esempi:
- Regressione lineare: Utilizzato per prevedere un valore continuo. Ad esempio, prevedere i prezzi delle case in base a caratteristiche come dimensioni, posizione e numero di camere da letto.
- Regressione logistica: Utilizzato per problemi di classificazione binaria, ad esempio per determinare se un'e-mail è spam o meno.
- Supporta macchine vettoriali (SVM): Efficaci per attività di classificazione sia lineari che non lineari. Funzionano trovando l'iperpiano che separa meglio le classi nello spazio delle feature.
- Alberi decisionali: Utilizzati per attività di classificazione e regressione. Modellano i dati suddividendoli in rami in base ai valori delle feature.
- Foreste casuali: Un metodo di insieme che costruisce più alberi decisionali e li unisce per ottenere una previsione più accurata e stabile.
- Reti neurali: Particolarmente utili per compiti complessi come il riconoscimento di immagini e parlato. Sono costituiti da strati di nodi interconnessi (neuroni) che elaborano i dati in un modo ispirato al cervello umano.
2. Algoritmi di apprendimento non supervisionati:
– Questi algoritmi funzionano con dati che non hanno risposte etichettate. L'obiettivo è dedurre la struttura naturale presente all'interno di un set di punti dati.
- Esempi:
- K-Means Clustering: Suddivide i dati in K cluster distinti in base alla similarità delle caratteristiche.
- Clustering gerarchico: Crea una gerarchia di cluster, utile per i dati che formano naturalmente una struttura ad albero.
- Analisi dei componenti principali (PCA): Una tecnica di riduzione della dimensionalità che trasforma i dati in un insieme di variabili linearmente non correlate chiamate componenti principali.
- Regolamento dell'Associazione: Utilizzato per scoprire relazioni interessanti tra variabili in database di grandi dimensioni, comunemente utilizzato nell'analisi del paniere di acquisto.
3. Algoritmi di apprendimento semi-supervisionati:
– Questi algoritmi utilizzano sia dati etichettati che non etichettati per l'addestramento. In genere, sono disponibili una piccola quantità di dati etichettati e una grande quantità di dati non etichettati. Ciò è utile quando l'etichettatura dei dati è costosa o richiede molto tempo.
- Esempi:
- Auto allenamento: Comporta l'addestramento di un modello sui dati etichettati, la previsione delle etichette per i dati non etichettati e quindi il riaddestramento del modello con i dati appena etichettati.
- Co-formazione: Utilizza più studenti che etichettano iterativamente i dati non etichettati l'uno dell'altro.
4. Algoritmi di Apprendimento per Rinforzo:
– Questi algoritmi imparano interagendo con un ambiente. Ricevono feedback sotto forma di ricompense o penalità e mirano a massimizzare la ricompensa cumulativa.
- Esempi:
- Q-Apprendimento: Un algoritmo privo di modelli che apprende il valore delle azioni in stati dati per derivare una politica ottimale.
- Reti Q profonde (DQN): Combina l'apprendimento Q con reti neurali profonde per gestire spazi di stato ad alta dimensionalità.
- Metodi del gradiente politico: Ottimizzare direttamente la politica regolando i pesi di una rete neurale.
5. Algoritmi di deep learning:
– Un sottoinsieme di algoritmi di apprendimento automatico che utilizzano reti neurali con molti livelli (architetture profonde). Sono in grado di apprendere modelli complessi in grandi set di dati.
- Esempi:
- Reti neurali convoluzionali (CNN): Utilizzati principalmente per i dati di immagini, rilevano automaticamente le caratteristiche importanti senza la supervisione umana.
- Reti neurali ricorrenti (RNN): Adatto per dati sequenziali, come serie temporali o attività di elaborazione del linguaggio naturale.
Selezione di un algoritmo di apprendimento automatico
La scelta dell'algoritmo giusto comporta diverse considerazioni:
1. Natura del problema:
– Determina se il compito è un problema di classificazione, regressione, clustering o apprendimento di rinforzo. Ciò aiuta a restringere i tipi di algoritmi adatti.
2. Caratteristiche dei dati:
– Considerare la dimensione, la dimensionalità e la struttura dei dati. Ad esempio, gli algoritmi di deep learning sono adatti per dati ad alta dimensionalità come le immagini, mentre algoritmi più semplici come la regressione logistica potrebbero essere sufficienti per dati a bassa dimensionalità.
3. Metriche delle prestazioni:
– Decidere le metriche che saranno utilizzate per valutare le prestazioni del modello, come accuratezza, precisione, richiamo, punteggio F1 o area sotto la curva ROC per le attività di classificazione e errore quadratico medio o R quadrato per le attività di regressione.
4. Risorse computazionali:
– Tieni conto delle risorse computazionali disponibili, tra cui memoria e potenza di elaborazione. Alcuni algoritmi, come i modelli di deep learning, richiedono risorse computazionali significative, mentre altri, come gli alberi decisionali, sono più leggeri.
5. interpretabilità:
– Considerare la necessità di interpretabilità del modello. Per applicazioni in cui è importante comprendere il processo decisionale, modelli più semplici come alberi decisionali o modelli lineari possono essere preferiti rispetto a modelli complessi come reti neurali profonde.
6. Scalabilità:
– Valutare se l'algoritmo può essere scalato con l'aumento delle dimensioni dei dati. Algoritmi come il clustering k-means sono scalabili per grandi set di dati, mentre altri potrebbero avere difficoltà con la crescita del set di dati.
7. Conoscenza del dominio:
– Sfruttare la conoscenza del dominio per prendere decisioni informate sulla selezione e l’ingegneria delle funzionalità, che possono avere un impatto significativo sulle prestazioni dell’algoritmo scelto.
Scenari di esempio
- Prevedere il tasso di abbandono dei clienti: Questo è in genere un problema di classificazione binaria. La regressione logistica, gli alberi decisionali o i metodi di ensemble come le foreste casuali potrebbero essere scelte appropriate. La decisione potrebbe dipendere dalla necessità di interpretabilità rispetto all'accuratezza predittiva.
- Riconoscimento dell'immagine:Questo problema è adatto all'apprendimento profondo, in particolare alle reti neurali convoluzionali (CNN), grazie alla loro capacità di estrarre automaticamente caratteristiche gerarchiche dalle immagini.
- Segmentazione del mercato: Ciò comporta il raggruppamento dei clienti in gruppi distinti in base al comportamento di acquisto. Il clustering K-means o il clustering gerarchico potrebbero essere utilizzati a seconda delle dimensioni e della struttura del set di dati.
- Previsione del prezzo delle azioni: Un problema di regressione che potrebbe trarre vantaggio da tecniche di analisi delle serie temporali, come i modelli ARIMA, o modelli di apprendimento automatico come la regressione vettoriale di supporto o le reti neurali ricorrenti (RNN) per modelli più complessi.
La selezione di un algoritmo è un passaggio critico nella pipeline di apprendimento automatico e dovrebbe essere guidata da una comprensione approfondita del contesto del problema, delle caratteristiche dei dati e dei vincoli pratici. Sperimentazione e test iterativi sono spesso necessari per perfezionare la scelta dell'algoritmo e dei suoi parametri per ottenere risultati ottimali.
Altre domande e risposte recenti riguardanti EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Quali sono alcuni algoritmi AI/ML comuni da utilizzare sui dati elaborati?
- In che modo i modelli Keras sostituiscono gli stimatori TensorFlow?
- Come configurare uno specifico ambiente Python con Jupyter Notebook?
- Come utilizzare TensorFlow Serving?
- Che cos'è Classifier.export_saved_model e come utilizzarlo?
- Perché la regressione viene spesso utilizzata come predittore?
- I moltiplicatori di Lagrange e le tecniche di programmazione quadratica sono rilevanti per l'apprendimento automatico?
- È possibile applicare più di un modello durante il processo di apprendimento automatico?
- Il Machine Learning può adattare l'algoritmo da utilizzare a seconda dello scenario?
- Qual è il percorso più semplice per un principiante assoluto senza alcuna formazione di programmazione, per l'addestramento e l'implementazione di modelli di intelligenza artificiale di base su Google AI Platform utilizzando una versione di prova/livello gratuito e una console GUI in modo graduale?
Visualizza altre domande e risposte in EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning