Demistificazione del Machine Learning Librerie e strumenti popolari di ML
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Come data scientist senior, incontro spesso aspiranti data scientist desiderosi di imparare il machine learning (ML). È un campo affascinante che può sembrare intimidatorio all’inizio, ma ti assicuro che, con la giusta mentalità e le risorse giuste, chiunque può padroneggiarlo. In questa guida completa, svelerò i segreti del machine learning, suddividendolo in concetti comprensibili per i principianti.
Cos’è il Machine Learning?
Il machine learning è un sottoinsieme dell’intelligenza artificiale (AI) che consente ai computer di imparare e prendere decisioni o fare previsioni senza programmazione esplicita. Coinvolge l’alimentazione di dati ad algoritmi, che poi generalizzano modelli e fanno inferenze su dati non visti
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Ci sono tre principali tipi di machine learning: apprendimento supervisionato, apprendimento non supervisionato e apprendimento per rinforzo.
- Apprendimento Supervisionato
Nell’apprendimento supervisionato, l’algoritmo viene addestrato su un dataset etichettato contenente coppie di input-output. L’obiettivo è imparare una mappatura tra gli input e i relativi output. Le comuni attività di apprendimento supervisionato includono la classificazione (ad esempio, email di spam vs. non spam) e la regressione (ad esempio, la previsione dei prezzi delle case).
- Apprendimento Non Supervisionato
Nell’apprendimento non supervisionato, l’algoritmo viene alimentato con un dataset non etichettato e cerca di scoprire modelli o strutture nascoste nei dati. Le tipiche attività di apprendimento non supervisionato includono il clustering (ad esempio, il raggruppamento dei clienti in base al loro comportamento) e la riduzione della dimensionalità (ad esempio, la riduzione del numero di caratteristiche in un dataset per migliorare l’efficienza).
- Apprendimento per Rinforzo
Gli algoritmi di apprendimento per rinforzo imparano interagendo con un ambiente e ricevendo feedback sotto forma di ricompense o penalità. L’obiettivo è imparare una politica che massimizzi la ricompensa cumulativa nel tempo. L’apprendimento per rinforzo è comunemente utilizzato nella robotica, nei giochi e nei sistemi di raccomandazione.
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Il processo di ML
Il processo di apprendimento automatico (machine learning) comprende tipicamente i seguenti passaggi:
- Raccolta dei dati
La raccolta dei dati rilevanti è il primo passo nel processo di apprendimento automatico. I dati possono essere raccolti da varie fonti come database, API, web scraping o sensori. È fondamentale ottenere dati di alta qualità, poiché le prestazioni degli algoritmi di apprendimento automatico dipendono principalmente dai dati utilizzati per l’addestramento.
- Preelaborazione dei dati
La preelaborazione dei dati consiste nella pulizia e trasformazione dei dati grezzi in un formato adatto per gli algoritmi di apprendimento automatico. Questo passaggio può includere la gestione dei valori mancanti, il rilevamento degli outlier, la ridimensionamento delle caratteristiche, la codifica delle variabili categoriche e l’ingegneria delle caratteristiche.
- Selezione del modello
Scegliere l’algoritmo giusto per il compito è fondamentale. Ci sono numerosi algoritmi di apprendimento automatico, ognuno con i suoi punti di forza e di debolezza. Fattori da considerare nella selezione di un modello includono il tipo di problema, la dimensione e la natura del set di dati e la complessità del modello desiderata.
- Addestramento del modello
L’addestramento del modello consiste nel fornire i dati preelaborati all’algoritmo scelto, che apprende i pattern dai dati. Nel caso dell’apprendimento supervisionato, il modello regola i suoi parametri interni per minimizzare la differenza tra le sue previsioni e gli output effettivi.
- Valutazione del modello
Valutare le prestazioni del modello su dati non visti è fondamentale per garantire che si generalizzi bene a nuovi esempi. Le metriche di valutazione comuni includono l’accuratezza, la precisione, il richiamo, l’F1-score e l’errore quadratico medio (MSE), a seconda del tipo di problema.
- Implementazione del modello
Una volta addestrato e valutato un modello soddisfacente, può essere implementato in un ambiente di produzione per fare previsioni in tempo reale su nuovi dati.
Biblioteche e strumenti popolari per l’apprendimento automatico
Ci sono molti strumenti e biblioteche disponibili per semplificare il processo di apprendimento automatico. Alcune popolari biblioteche di apprendimento automatico includono:
Scikit-learn
Scikit-learn è una biblioteca Python ampiamente utilizzata per l’apprendimento automatico che fornisce strumenti semplici ed efficienti per la preelaborazione dei dati, la selezione del modello, l’addestramento e la valutazione. Supporta vari algoritmi di apprendimento supervisionato e non supervisionato, oltre a strumenti per la selezione del modello e l’ottimizzazione degli iperparametri.
TensorFlow
TensorFlow è una libreria open-source sviluppata da Google per il calcolo numerico e l’apprendimento automatico su larga scala. È particolarmente popolare per l’apprendimento profondo, un sottoinsieme dell’apprendimento automatico che si concentra sulle reti neurali con molteplici strati.
Keras
Keras è un’API di reti neurali ad alto livello, scritta in Python e può essere eseguita su TensorFlow, Microsoft Cognitive Toolkit o Theano. È progettato per consentire una rapida sperimentazione con modelli di apprendimento profondo e la sua interfaccia user-friendly lo rende ideale per i principianti.
PyTorch
PyTorch è una libreria di apprendimento profondo open-source sviluppata da Facebook, che consente grafi di calcolo dinamici, rendendola più flessibile e facile da debuggare rispetto a TensorFlow. Ha guadagnato popolarità grazie alla sua semplicità, prestazioni e facilità d’uso.
SAS Viya
SAS Viya è una suite software completa per la gestione dei dati, l’analisi avanzata e la modellazione predittiva. È uno dei pacchetti software statistici più vecchi e ampiamente utilizzati in diversi settori, tra cui finanza, sanità e vendite al dettaglio. SAS offre una vasta libreria di algoritmi di apprendimento automatico e tecniche di preelaborazione dei dati, oltre a un’interfaccia user-friendly che lo rende accessibile sia ai principianti che ai data scientist esperti. Anche se SAS non è open-source come le altre biblioteche menzionate, rimane una scelta popolare nelle organizzazioni che danno priorità alla stabilità, al supporto e alla scalabilità.
Bonus: Consigli per gli aspiranti Data Scientist
Come principiante nel machine learning, è fondamentale tenere a mente i seguenti consigli:
Padroneggia le Basi
Inizia imparando i concetti fondamentali di statistica, algebra lineare, calcolo e programmazione (preferibilmente Python). Questa base ti permetterà di comprendere ed implementare in modo più efficace gli algoritmi di machine learning.
Impara Facendo
Applica ciò che impari a progetti reali. Partecipa a competizioni online come quelle su Kaggle o lavora su progetti personali per acquisire esperienza pratica.
Mantieni la Curiosità e Continua ad Imparare
Il machine learning è un campo in costante evoluzione. Resta aggiornato sulle ultime novità leggendo articoli di ricerca, partecipando a conferenze e seguendo esperti del settore.
Network e Collaborazione
Connettiti con altri aspiranti e esperti data scientist tramite forum online, meetups e social media. La collaborazione può portare a nuove intuizioni e opportunità.
Sii Paziente e Persistente
Padroneggiare il machine learning richiede tempo e dedizione. Sii preparato ad affrontare sfide e ostacoli lungo il percorso. Continua a spingerti oltre e ricorda che ogni fallimento è un’opportunità per imparare e crescere.
Il machine learning è un campo entusiasmante e in rapida evoluzione che ha il potenziale per rivoluzionare diverse industrie. Comprendendo le basi, acquisendo esperienza pratica, utilizzando librerie di machine learning popolari e mantenendo la curiosità, gli aspiranti data scientist possono sfruttare il potere del machine learning per risolvere complessi problemi del mondo reale.
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