Scopri il Ciclo di Vita dell'Apprendimento Automatico e Prendi il Controllo del Futuro!

Il ciclo di vita dell'apprendimento automatico è un processo semplice che trasforma un complesso modello di apprendimento automatico da concetto a implementazione. Gli algoritmi di apprendimento automatico possono sembrare misteriosi programmi di intelligenza artificiale (IA), ma crearne uno è fondamentalmente un processo di utilizzo dei dati per addestrare un algoritmo a fare previsioni. La maggior parte dei cicli di vita dell'apprendimento automatico include solitamente alcune fasi di base: pianificazione, formazione e implementazione. Queste fasi possono essere suddivise in sei passaggi più specifici. Una volta che gli sviluppatori raggiungono l'ultima fase, tornano all'inizio per riprendere il ciclo e vedere come possono migliorare il modello, anche dopo l'implementazione. 1. Stabilire gli obiettivi del modello Il primo passo nel ciclo di vita dell'apprendimento automatico è stabilire gli obiettivi del modello. Sviluppare un modello di apprendimento automatico può essere un processo lungo e laborioso, quindi è importante avere un obiettivo chiaro fin dall'inizio. Considera di porre le seguenti domande: a cosa servirà il modello? Qual è il bisogno o il compito che deve svolgere? Perché utilizzare l'apprendimento automatico per soddisfare questo bisogno? Gli sviluppatori dovrebbero stabilire chiaramente cosa sperano che il modello faccia quando sarà terminato. Una parte fondamentale di questa fase è creare un'unità di misura concreta e misurabile per il successo del modello. 2. Raccogliere e preparare i dati La fase successiva nel ciclo di vita dell'apprendimento automatico consiste nel raccogliere e preparare i dati che verranno utilizzati per addestrare il modello. Non è raro che questa sia la fase più lunga del processo di sviluppo. A seconda del tipo di modello di apprendimento automatico, gli sviluppatori cureranno insiemi di dati per l'addestramento e il test del modello. Per un modello di riconoscimento delle immagini, potrebbero essere necessari alcuni tipi di immagini. Per un modello di analisi dei dati, sarebbero frammenti di dati numerici o di testo. Quindi, una parte importante di questa fase consiste nell'annotare e 'domare' i dati. La maggior parte dei modelli di IA oggi richiede istruzioni molto specifiche su come analizzare e utilizzare i dati, e questi passaggi aiutano a garantire che il modello impari le giuste conclusioni dai dati di addestramento. 3. Costruisci e addestra il modello Il processo di costruzione è la parte più intensiva di codice del ciclo di vita dell'apprendimento automatico. Questa fase sarà gestita principalmente dai programmatori del team di sviluppo che progetteranno e assembleranno l'algoritmo stesso. Addestrare un algoritmo di apprendimento automatico può richiedere del tempo, ma di solito implica l'esecuzione di insiemi di dati attraverso l'algoritmo numerose volte. Ogni round, l'algoritmo migliora nel riconoscere i modelli nei dati e nell'apprendere da essi. Gli sviluppatori devono prestare molta attenzione durante il processo di addestramento. Se ci sono pregiudizi nel training data, è importante individuarli il prima possibile. Pertanto, gli sviluppatori utilizzano parametri o 'iperparametri' per ottimizzare gli aspetti dei dati.