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Ciclo di vita del Machine Learning e delle Intelligenze artificiali


Introduzione al ciclo di vita del Machine Learning (ML).

Il ciclo di vita dell'apprendimento automatico è definito come un processo ciclico che coinvolge un processo in tre fasi (sviluppo della pipeline, fase di addestramento e fase di inferenza) acquisito dal data scientist e dai data engineer per sviluppare, addestrare e servire i modelli utilizzando l'enorme quantità di dati che sono coinvolti in varie applicazioni in modo che l'organizzazione possa trarre vantaggio dall'intelligenza artificiale e dagli algoritmi di apprendimento automatico per ricavare un valore aziendale pratico.


Il primo passo nel ciclo di vita dell'apprendimento automatico consiste nel trasformare i dati grezzi in un set di dati pulito, che viene spesso condiviso e riutilizzato. Se un analista o un data scientist riscontrano problemi nei dati ricevuti, devono accedere ai dati originali e agli script di trasformazione.



Ci sono una serie di motivi per cui potremmo voler tornare a versioni precedenti dei nostri modelli e dati. Ad esempio, trovare la versione migliore precedente potrebbe richiedere la ricerca in molte versioni alternative poiché i modelli inevitabilmente degradano il loro potere predittivo. Ci sono molte ragioni per questo degrado, come uno spostamento nella distribuzione dei dati che può comportare un rapido declino del potere predittivo come compensazione degli errori. La diagnosi di questo declino può richiedere il confronto dei dati di addestramento con i dati in tempo reale, la riqualificazione del modello,



Oppure



Imparare dagli errori, parte fondamentale del Ciclo di vita del Machine Learning

Lo sviluppo di modelli richiede training separati e set di dati di test. L'uso eccessivo dei dati dei test durante l'allenamento può portare a una scarsa generalizzazione e prestazioni, in quanto possono portare a un adattamento eccessivo. Il contesto gioca un ruolo fondamentale qui, quindi è necessario capire quali dati sono stati utilizzati per addestrare i modelli previsti e con quali configurazioni. Il ciclo di vita dell'apprendimento automatico è basato sui dati perché il modello e l'output del training sono collegati ai dati su cui è stato eseguito il training. Nella figura seguente è mostrata una panoramica di una pipeline di machine learning end-to-end con un punto di vista dei dati:


Passaggi coinvolti nel ciclo di vita dell'apprendimento automatico

Lo sviluppatore di Machine Learning esegue costantemente la sperimentazione con nuovi set di dati, modelli, librerie software, parametri di ottimizzazione al fine di ottimizzare e migliorare l'accuratezza del modello. Poiché le prestazioni del modello dipendono completamente dai dati di input e dal processo di addestramento.


1. Costruire il modello di apprendimento automatico

Questo passaggio determina il tipo di modello in base all'applicazione. Rileva inoltre che l'applicazione del modello nella fase di apprendimento del modello in modo che possano essere progettati correttamente in base alle esigenze di un'applicazione prevista. È disponibile una varietà di modelli di machine learning, come il modello supervisionato, il modello non supervisionato, i modelli di classificazione, i modelli di regressione, i modelli di clustering e i modelli di apprendimento per rinforzo. Una visione ravvicinata è illustrata nella figura seguente:


2. Preparazione dei dati

Una varietà di dati può essere utilizzata come input per scopi di machine learning. Questi dati possono provenire da una serie di fonti, come un'azienda, aziende farmaceutiche, dispositivi IoT, aziende, banche, ospedali ecc. Nella fase di apprendimento della macchina vengono forniti grandi volumi di dati poiché all'aumentare del numero di dati si allinea ottenendo i risultati desiderati. Questi dati di output possono essere utilizzati per l'analisi o inseriti come input in altre applicazioni o sistemi di machine learning per i quali fungeranno da seme.


3. Allenamento del modello

Questa fase riguarda la creazione di un modello dai dati forniti. In questa fase, una parte dei dati di addestramento viene utilizzata per trovare parametri del modello come i coefficienti di un polinomio o i pesi di nell'apprendimento automatico, il che aiuta a ridurre al minimo l'errore per il set di dati specificato. I dati rimanenti vengono quindi utilizzati per testare il modello. Questi due passaggi vengono generalmente ripetuti più volte al fine di migliorare le prestazioni del modello.


4. Selezione dei parametri

Implica la selezione dei parametri associati al training che sono anche chiamati iperparametri. Questi parametri controllano l'efficacia del processo di addestramento e quindi, in definitiva, le prestazioni del modello dipendono da questo. Sono molto cruciali per la produzione di successo del modello di apprendimento automatico.


5. Trasferisci l'apprendimento

Poiché ci sono molti vantaggi nel riutilizzare i modelli di apprendimento automatico in vari domini. Pertanto, nonostante il fatto che un modello non possa essere trasferito direttamente tra domini diversi, viene utilizzato per fornire un materiale di partenza per iniziare la formazione di un modello di fase successiva. In questo modo si riduce notevolmente il tempo di allenamento.


6. Verifica del modello

L'input di questa fase è il modello addestrato prodotto dalla fase di apprendimento del modello e l'output è un modello verificato che fornisce informazioni sufficienti per consentire agli utenti di determinare se il modello è adatto all'applicazione prevista. Pertanto, questa fase del ciclo di vita dell'apprendimento automatico riguarda il fatto che un modello funziona correttamente se trattato con input che non sono visibili.


7. Distribuire il modello di apprendimento automatico

In questa fase del ciclo di vita del machine learning, ci applichiamo per integrare i modelli di machine learning in processi e applicazioni. L'obiettivo finale di questa fase è la corretta funzionalità del modello dopo la distribuzione. I modelli dovrebbero essere distribuiti in modo tale da poter essere utilizzati per l'inferenza e dovrebbero essere aggiornati regolarmente.


8. Monitoraggio

Implica l'inclusione di misure di sicurezza per garantire il corretto funzionamento del modello durante la sua durata. Affinché ciò avvenga è necessaria una corretta gestione e aggiornamento.


Vantaggio del ciclo di vita dell'apprendimento automatico

L'apprendimento automatico offre i vantaggi di potenza, velocità, efficienza e intelligenza attraverso l'apprendimento senza programmarli esplicitamente in un'applicazione. Offre opportunità per prestazioni, produttività e robustezza migliorate.


Conclusione sul Ciclo di vita del Machine learning

I sistemi di apprendimento automatico stanno diventando ogni giorno più importanti poiché la quantità di dati coinvolti in varie applicazioni sta aumentando rapidamente. La tecnologia di apprendimento automatico è il cuore di dispositivi intelligenti, elettrodomestici e servizi online.


Il successo dell'apprendimento automatico può essere ulteriormente esteso ai sistemi critici per la sicurezza, alla gestione dei dati, al calcolo ad alte prestazioni, che ha un grande potenziale per i domini applicativi.


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Questa è una guida al ciclo di vita dell'apprendimento automatico. Abbiamo visto l'introduzione, Imparare dagli errori e i Passaggi coinvolti nel ciclo di vita dell'apprendimento automatico con i relativi vantaggi.


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