10 Termini di Machine Learning più Comuni Spiegati in un Linguaggio Semplice e Quotidiano

10 Termini di Machine Learning Spiegati in modo Semplice e Quotidiano

Vi ricordate la prima volta che avete provato a seguire una ricetta? Forse era per un biscotto al cioccolato o una salsa piccante. Mentre scansionavate le istruzioni, vi siete imbattuti in termini come ‘piegare’, ‘sbattere’, ‘saltare in padella’ e ‘temperare’. Se eravate novizi in cucina, questi termini potevano sembrare criptici come un linguaggio segreto. Ma una volta capito cosa significavano, si sono trasformati da un gergo confuso in utili indicazioni che vi hanno aiutato a preparare deliziosi dolci.

Questo è simile a come l’apprendimento automatico (ML) può sembrare all’inizio. Ci sono molti termini e concetti che potrebbero sembrare ostacoli quando si cerca di capire questa tecnologia trasformativa. Ma non preoccupatevi! Ecco perché siamo qui. Il nostro compito è spiegare termini tecnici complicati in un linguaggio semplice e quotidiano, in modo che tutti possano capire.

Nel post di oggi, decoderemo dieci dei termini più comuni dell’apprendimento automatico. Lo faremo in un linguaggio semplice e quotidiano, utilizzando metafore ed esempi della vita di tutti i giorni per rendere questi concetti facili da capire come preparare un lotto di biscotti!

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• I modelli di diffusione superano le GAN nella classificazione delle immagini questa ricerca sull’IA ha scoperto che i modelli di diffusione superano i metodi generativi-discriminativi comparabili come BigBiGAN per le attività di classificazione.
• Una nuova ricerca sull’IA propone un encoder basato sulla struttura semplice ma efficace per l’apprendimento della rappresentazione delle proteine in base alle loro strutture tridimensionali.

Cominciamo, vero?

1. Apprendimento automatico – Insegnare ai computer ad apprendere

Quando parliamo di apprendimento automatico, intendiamo il modo in cui insegniamo ai computer ad apprendere dai dati, proprio come noi apprendiamo dall’esperienza. Immaginate di imparare a guidare una bicicletta. Più pratichiamo, meglio riusciamo a mantenere l’equilibrio e a sterzare. Ogni volta che cadiamo, impariamo un po’ di più su cosa non fare, e ogni volta che riusciamo a fare un giro con successo, rafforziamo ciò che dobbiamo fare.

Questo è esattamente il processo che emuliamo nell’apprendimento automatico basato su cloud. Stiamo insegnando al computer ad apprendere dai dati (l’equivalente della pratica), a fare previsioni informate (simile a guidare la bicicletta) e a migliorare progressivamente con ogni iterazione.

Nel contesto dell’apprendimento automatico, i dati possono essere qualsiasi cosa, dalle immagini, al testo, ai numeri, o qualsiasi altra cosa che il computer possa elaborare e apprendere.

2. Apprendimento supervisionato – L’apprendimento guidato

Avete mai provato a imparare una nuova abilità sotto la guida di un allenatore o di un mentore? Vi guidano, vi correggono e vi forniscono un feedback, aiutandovi ad imparare e migliorare. Questo è più o meno ciò che avviene nell’apprendimento supervisionato nel mondo dell’apprendimento automatico.

Nell’apprendimento supervisionato, abbiamo un set di dati con sia i dati di input che l’output corretto. È come avere un libro di testo con domande e risposte. L’algoritmo apprende da questi dati, comprendendo la relazione tra l’input e l’output.

Prendiamo ad esempio il filtro per lo spam delle email. Il sistema viene addestrato con migliaia di email, già contrassegnate come ‘spam’ o ‘non spam’. Il sistema impara quali caratteristiche (come determinate parole, indirizzi email o formattazione) sono probabilmente quelle di una email di spam. Una volta appreso, può iniziare a prevedere se una nuova email, non vista in precedenza, è spam o meno.

Quindi, l’apprendimento supervisionato è come imparare con un insegnante che fornisce guida e feedback, aiutando l’algoritmo ad apprendere e fare previsioni accurate.

3. Apprendimento non supervisionato – L’esploratore indipendente

Immaginate un bambino che gioca con un mucchio di giocattoli diversi: macchine, bambole, blocchi, palline. Senza che nessuno glielo dica, potrebbe cominciare a raggruppare questi giocattoli in base alle somiglianze, ad esempio mettendo tutte le macchine in un posto e tutte le bambole in un altro. Questa organizzazione istintiva è molto simile a quello che chiamiamo apprendimento non supervisionato nell’apprendimento automatico.

A differenza dell’apprendimento supervisionato, in cui abbiamo dati etichettati (domande e risposte), l’apprendimento non supervisionato lavora con dati non etichettati. Il sistema non conosce l’output corretto. Invece, impara trovando schemi e strutture nei dati di input.

Prendendo nuovamente l’esempio delle email, nell’apprendimento non supervisionato abbiamo solo le email senza etichette di spam/non spam. Tuttavia, il sistema potrebbe raggrupparle in base alle somiglianze, come ad esempio le email con parole simili o provenienti dallo stesso mittente. In questo modo, potrebbe finire per raggruppare insieme le email di spam, non perché sapeva che erano spam, ma perché ha trovato dei pattern.

Quindi, l’apprendimento non supervisionato è come un esploratore autonomo, che dà un senso a territori nuovi e sconosciuti senza alcuna guida o supervisione.

4. Reinforcement Learning – L’esperto del tentativo ed errore

Ricordate quando da bambini imparavate ad andare in bicicletta? Nessuno vi diede regole specifiche; invece, provavate, fallivate, facevate degli aggiustamenti e riprovavate. Avete imparato a mantenere l’equilibrio, a pedalare e a sterzare attraverso il tentativo ed errore. Questo è abbastanza simile a come funziona il Reinforcement Learning, un altro tipo di apprendimento automatico.

A differenza dell’apprendimento supervisionato o non supervisionato, il Reinforcement Learning riguarda l’interazione e l’apprendimento dagli errori. Il sistema, spesso chiamato agente, prende decisioni, compie azioni in un ambiente e riceve ricompense o penalità. Le ricompense positive rafforzano le azioni corrette, mentre le penalità scoraggiano quelle sbagliate.

Pensiamo a uno scenario di un videogioco: un giocatore virtuale (l’agente) naviga in un labirinto (l’ambiente). L’obiettivo è trovare l’uscita il più velocemente possibile. Ogni volta che prende una strada sbagliata (azione negativa), riceve una penalità di tempo (ricompensa negativa), mentre le strade corrette (azioni positive) lo avvicinano all’uscita (ricompense positive). Nel tempo, il giocatore impara il percorso migliore, non perché gli è stato insegnato, ma perché ha imparato dalle sue azioni e dalle loro conseguenze.

Questo è il Reinforcement Learning in poche parole: imparare la migliore strategia attraverso il tentativo ed errore per ottenere la massima ricompensa!

5. Neural Networks: La rete intelligente

Immagina il tuo cervello. È una massiccia rete di neuroni connessi da sinapsi. Ogni neurone riceve segnali di input, li elabora e invia segnali di output ad altri neuroni. Questa intricata rete è alla base di tutti i nostri pensieri, decisioni e azioni. Nell’apprendimento automatico, abbiamo qualcosa di simile chiamato Rete Neurale.

Una Rete Neurale è un sistema di algoritmi che è in qualche modo progettato per imitare il cervello umano. Impara dai dati elaborati e può persino imparare il processo dell’apprendimento stesso! È strutturata in strati: uno strato di input per ricevere i dati, uno strato di output per prendere decisioni o fare previsioni e strati nascosti tra di essi per elaborare i dati.

Immagina di cercare di riconoscere un gatto in diverse immagini. Lo strato di input prende le immagini, gli strati nascosti potrebbero riconoscere modelli come orecchie appuntite, baffi o una coda, e lo strato di output decide se è un gatto o no. La bellezza delle Reti Neurali è che possono imparare a identificare questi modelli da sole!

Quindi, una Rete Neurale è come un cervello virtuale che può imparare, riconoscere modelli e prendere decisioni basate sui dati che gli vengono forniti.

6. Deep Learning

Potresti essere incappato nel termine “Deep Learning” mentre esploravi il fascinante mondo dell’Intelligenza Artificiale. Sembra abbastanza intenso, vero? Ma non temere! Vediamo di cosa si tratta.

Pensa al deep learning come a un attore superstar che è davvero, davvero bravo nel suo ruolo perché ha esercitato le sue battute un milione di volte. Lo “script” qui è la massiccia quantità di dati da cui il sistema di Deep Learning impara. Continua a esercitarsi (o “imparare”) da questi dati fino a diventare davvero bravo nel suo lavoro, che sia riconoscere immagini di gatti, tradurre lingue o prevedere modelli climatici.

Il Deep Learning è una sotto-categoria dell’apprendimento automatico e utilizza qualcosa di cui abbiamo già parlato: le reti neurali. Ma queste non sono semplici reti neurali. Sono reti complesse e grandi con molti strati, da qui il “deep” in Deep Learning. Ciascuno di questi strati svolge un ruolo nell’aiutare il sistema a comprendere meglio i dati. È come se il nostro attore superstar imparasse ogni piccolo dettaglio sul suo personaggio per dare una performance straordinaria.

Ricordi l’esempio del riconoscimento delle immagini che abbiamo usato per le Reti Neurali? Nel Deep Learning, la rete non solo riconoscerebbe che c’è un gatto nella foto, ma potrebbe anche riconoscere la razza del gatto o se sta seduto o in piedi. È così avanzato!

Alla fine, il deep learning è solo un metodo di machine learning che eccelle nell’apprendimento da grandi quantità di dati. È una delle ragioni per cui l’IA ha fatto così tanto parlare di sé negli ultimi anni!

7. Overfitting e Underfitting

Quando stiamo imparando una nuova abilità, come suonare la chitarra, potremmo affrontare due sfide possibili. Da un lato, potremmo cercare di suonare la canzone nota per nota, esattamente come l’originale, il che potrebbe renderci difficile adattarci se c’è un piccolo cambiamento, come una chitarra leggermente diversa o una tonalità diversa. D’altra parte, potremmo imparare solo pochi accordi di base e suonare ogni canzone usando quelli, facendole tutte suonare più o meno allo stesso modo.

Nel Machine Learning, questi due scenari vengono chiamati overfitting e underfitting. L’overfitting è come cercare di suonare la canzone nota per nota: il modello apprende così bene i dati di addestramento che non si comporta bene con dati nuovi, non visti in precedenza. L’underfitting è come usare gli stessi pochi accordi per ogni canzone: il modello è troppo semplice per catturare tutte le sfumature dei dati.

La sfida consiste nel trovare un equilibrio: un modello sufficientemente complesso da apprendere dai dati, ma non così complesso da non potersi adattare a nuove informazioni. È come essere in grado di suonare bene una canzone, ma anche essere in grado di adattarsi quando qualcosa cambia.

8. Estrazione di caratteristiche: mettere in evidenza le cose importanti

Ricordi quando eri bambino e giocavi a “Indovina cosa”? Dovevi esaminare l’ambiente e concentrarti su dettagli specifici per trovare l’oggetto nascosto. È un po’ quello che fa l’Estrazione di caratteristiche nel Machine Learning. È il processo di selezione dei dati o delle “caratteristiche” più importanti dell’intero dataset per ulteriori analisi e elaborazioni.

Pensa a te e al tuo amico come detective che cercano di risolvere un caso misterioso. Ci sono molti indizi (dati), ma non tutti sono utili o rilevanti. Cerchereste di identificare gli indizi più significativi (caratteristiche) che vi aiuterebbero a risolvere il caso. Questo è in sostanza l’Estrazione di caratteristiche!

È fondamentale perché gli algoritmi di Machine Learning possono confondersi se ci sono troppi dati non rilevanti. Concentrandosi sulle caratteristiche importanti, è possibile aiutare l’algoritmo a eseguire meglio e fare previsioni più accurate.

9. Etichetta: etichette per l’apprendimento supervisionato

Sei mai stato a una festa in cui dovevi indossare un cartellino con il tuo nome? Quel piccolo pezzo di carta era fondamentale, vero? Diceva a tutti chi eri senza che tu dovessi presentarti ogni volta. Ecco, è un po’ quello che fanno le etichette nell’apprendimento supervisionato!

L’apprendimento supervisionato, ricordiamolo, è come uno scenario insegnante-studente. Lo studente (il modello di machine learning) sta imparando dall’insegnante (il dataset). Ma l’insegnante non lancia semplicemente un mucchio di informazioni allo studente. No, l’insegnante etichetta o tagga attentamente ogni pezzo di informazione, dicendo allo studente cosa rappresenta. Come mettere etichette con i nomi sugli ospiti di una festa.

Nel contesto del Machine Learning, un’etichetta è la risposta o il risultato che vogliamo che il nostro modello impari a predire. È il “cartellino” per i dati. Quindi, se stessimo costruendo un sistema per riconoscere immagini di gatti e cani, le etichette sarebbero “gatto” e “cane”. Mostrando al modello un mucchio di immagini e le relative etichette, lo insegniamo a riconoscere e differenziare tra gatti e cani.

10. Algoritmo

Immaginiamo una ricetta. La ricetta ti guida attraverso il processo di preparazione di un piatto passo dopo passo. Ti dice quali ingredienti hai bisogno, in quale quantità e i passaggi esatti per preparare il piatto.

Nel mondo del machine learning, un algoritmo è come una ricetta. È una serie di passi che un modello di machine learning segue per imparare dai dati e fare previsioni o decisioni.

Ad esempio, pensiamo al nostro precedente esempio di etichettatura di immagini di gatti e cani. L’algoritmo è l’insieme di istruzioni che dice al modello come affrontare questa attività. Potrebbe dire qualcosa del tipo: “Guarda questa immagine, analizza le sue caratteristiche, confronta quelle caratteristiche con ciò che hai imparato su gatti e cani, e poi decidi se è un gatto o un cane”.

Come ci sono innumerevoli ricette per piatti diversi, ci sono molti diversi algoritmi di machine learning per compiti diversi: alcuni sono buoni per classificare immagini, altri sono migliori per prevedere tendenze future, e così via.

Alla fine, scegliere l’algoritmo giusto per il tuo compito è una parte cruciale del machine learning. È un po’ come scegliere la ricetta giusta per cucinare un pasto che impressionerà i tuoi amici!

Conclusione

Oggi ci siamo imbarcati in un viaggio piuttosto interessante, vero? Dalle stazioni ferroviarie alla cucina, dai cesti di frutta ai libri illustrati, abbiamo esplorato il mondo del machine learning attraverso varie prospettive. La nostra speranza è che questi esempi di vita quotidiana abbiano reso questi termini complessi un po’ meno intimidatori e molto più accessibili.

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