Capire i concetti di base del Machine Learning: una guida per principianti

Introduzione

Il Machine Learning sta cambiando il modo in cui vediamo il mondo intorno a noi.
Dalla previsione del tempo alla diagnosi medica, dalla raccomandazione di contenuti su una piattaforma di streaming all’identificazione di frodi finanziarie, il Machine Learning è sempre più presente nella nostra vita quotidiana.

Ma cos’è esattamente e come funziona? In questo post ti guiderò attraverso i concetti fondamentali del Machine Learning e ti mostrerò come può essere utilizzato per risolvere problemi reali. Ti mostrerò anche come iniziare ad apprendere il Machine Learning, quali sono le risorse disponibili e come utilizzare questa tecnologia per migliorare la tua vita e il tuo lavoro.

Caveat: Questo articolo è una semplice introduzione a un argomento vastissimo. E’ stato scritto per chi vuole comprendere i concetti di base del Machine Learning, senza necessità di conoscenze tecniche o matematiche avanzate. Al termine del post fornirò una serie di risorse utili a chiunque volesse approfondire l’argomento e continuare un percorso straordinariamente affascinante…

Cos’è il Machine Learning

Il Machine Learning, o apprendimento automatico, è una tecnologia che permette alle macchine di “imparare” dai dati e migliorare le proprie prestazioni senza essere esplicitamente programmate. In altre parole, il Machine Learning consente alle macchine di “imparare” dall’esperienza, proprio come fanno gli esseri umani.

Esistono due tipi principali di Machine Learning: il Machine Learning supervisionato e il Machine Learning non supervisionato.

Nel Machine Learning supervisionato, il modello è “allenato” su un insieme di dati che include esempi di input e output desiderati. Il modello utilizza quindi questi esempi per fare previsioni sui nuovi dati.
Nel Machine Learning non supervisionato, invece, il modello deve “scoprire” da solo le strutture e le relazioni all’interno dei dati senza essere guidato da esempi pre-definiti.

Il Machine Learning è utilizzato in una vasta gamma di applicazioni, dalla previsione del tempo alla diagnosi medica, dalla raccomandazione di contenuti alla identificazione di frodi finanziarie. In generale, l’obiettivo del Machine Learning è quello di automatizzare decisioni e previsioni basate sui dati, migliorando l’efficienza e la precisione del processo.

Tipi di Machine Learning: Machine Learning supervisionato e non supervisionato

Come abbiamo già visto, il Machine Learning può essere suddiviso in due categorie principali: il Machine Learning supervisionato e il Machine Learning non supervisionato.

Il Machine Learning supervisionato è il tipo più comune di apprendimento automatico e si basa su un insieme di dati già etichettati. In altre parole, il modello di apprendimento automatico è “allenato” su un insieme di dati che include esempi di input e output desiderati. Il modello utilizza quindi questi esempi per imparare a fare inferenze su nuovi dati. Ad esempio, un classificatore di posta indesiderata potrebbe essere allenato su un insieme di e-mail etichettate come “spam” o “non spam“, e quindi utilizzato per classificare nuove e-mail in arrivo.

Il Machine Learning non supervisionato, invece, si basa su un insieme di dati non etichettati. In altre parole, il modello di apprendimento automatico deve “imparare” da solo a scoprire strutture e relazioni all’interno dei dati. Un esempio tipico di questo tipo di apprendimento automatico è il clustering, in cui i dati vengono suddivisi in gruppi (cluster) in base alle loro somiglianze.

In generale possiamo dire che il Machine Learning supervisionato utilizza dati etichettati per fare predizioni/classificazioni mentre il Machine Learning non supervisionato utilizza dati non etichettati per fare scoperte o identificare relazioni all’interno dei dati.

I principali algoritmi di Machine Learning supervisionato

I principali algoritmi di Machine Learning supervisionato sono:

• Regressione lineare: utilizzata per previsioni quantitative su una variabile continua. Ad esempio, per previsioni del prezzo di un’abitazione in base alla sua metratura.
  
  Ho scritto dei post specifici sull’argomento, che ritengo possano essere molto utili per una corretta comprensione:
  Correlazione e regressione lineare
  L’analisi di regressione multipla spiegata semplice
  
• Regressione logistica: utilizzata per previsioni di variabili categoriche, ovvero quando l’output è una classe tra due o più possibili. Ad esempio, la previsione per un paziente: soffre di una determinata malattia o meno?
  
• Alberi di decisione: utilizzati per la classificazione e la regressione. Consistono in un grafico di decisione in cui ogni nodo rappresenta una decisione e ogni ramo rappresenta un esito.
  
• Random Forest: una variante degli alberi di decisione dove vengono utilizzati più alberi per fare la previsione e poi si utilizza la media delle previsioni degli alberi.
  
• Gradient Boosting: un algoritmo che utilizza una serie di alberi di decisione in successione per migliorare la previsione.
  
• Support Vector Machine (SVM): utilizzato per la classificazione in cui i dati sono separabili linearmente.
  
• k-Nearest Neighbors (k-NN): utilizzato per la classificazione basato sulla similarità dei dati rispetto ad un punto di riferimento.
  
• Naive Bayes: utilizzato per la classificazione basato su probabilità.

I principali algoritmi di Machine Learning non supervisionato

• Clustering: utilizzato per suddividere i dati in gruppi o cluster in base alle loro somiglianze. L’algoritmo più comune di clustering è l’algoritmo k-means.
  
• Analisi delle componenti principali (PCA): utilizzato per ridurre la dimensionalità dei dati, ovvero per trasformare un insieme di variabili correlate in un insieme di variabili non correlate.
  
• Analisi della densità del dato (DBSCAN): utilizzato per trovare i cluster in base alla densità dei dati.
  
• Analisi delle associazioni (Apriori, FP-Growth): utilizzato per trovare regole di associazione tra le variabili.
  
• Algoritmi di rilevamento di anomalie (One-class SVM, Isolation Forest): utilizzato per rilevare gli elementi che si discostano dalla norma
  
• Analisi della mappa auto-organizzativa (SOM): utilizzato per visualizzare la struttura nascosta nei dati.
  
• Algoritmi di rilevamento di struttura (Spectral Clustering, Hierarchical Clustering): utilizzato per trovare relazioni gerarchiche nei dati.

Questi sono alcuni dei principali algoritmi di Machine Learning non supervisionato, ma ce ne sono molti altri.
Come per il Machine Learning supervisionato, la scelta dell’algoritmo dipende dalle caratteristiche del problema specifico e dalle caratteristiche dei dati.

In pratica, scegliere il giusto algoritmo da applicare alla specifica soluzione è una decisione delicatissima che può segnare il successo o il completo fallimento di un’attività di analisi dati.

Le fasi principali del processo di utilizzo del Machine Learning

1. Raccolta dei dati: La prima fase consiste nel raccogliere i dati necessari per il problema da risolvere. Questi dati devono essere puliti, formattati e preparati per l’elaborazione.
2. Analisi dei dati: Una volta che i dati sono stati raccolti, è importante esplorarli per capire meglio il problema e identificare eventuali relazioni o caratteristiche interessanti.
3. Scelta del modello: La fase successiva consiste nella scelta del modello di apprendimento automatico più appropriato per il problema da risolvere. Esistono molti algoritmi di Machine Learning disponibili, tra cui alberi di decisione, reti neurali e support vector machine (SVM).
4. Addestramento del modello: Una volta selezionato il modello, questo deve essere “allenato” utilizzando i dati di addestramento. Questo processo permette al modello di “imparare” dai dati e di essere in grado di fare previsioni sui dati nuovi.
5. Valutazione del modello: Una volta allenato, il modello deve essere valutato su un insieme di dati di prova per verificare la sua accuratezza.
6. Deploy del modello: Se il modello ha mostrato buone prestazioni, può essere utilizzato per risolvere il problema in questione e portato in ambiente di produzione.
7. Monitoraggio e manutenzione: il modello deve essere monitorato per garantire che continui a funzionare correttamente e eventualmente essere aggiornato o sostituito se le prestazioni diminuiscono.

Come iniziare ad apprendere il Machine Learning: tutorial e risorse

L’apprendimento automatico (Machine Learning) è un campo in rapida evoluzione e ci sono molte risorse disponibili per coloro che vogliono iniziare ad apprenderlo.
Un elenco risulta necessariamente incompleto e soggetto a “gusti” personali, tuttavia si può partire da:

Tutorial: Ci sono numerosissimi tutorial disponibili online che coprono i concetti di base del Machine Learning.
Ad esempio, il sito di scienza dei dati di scikit-learn ha una sezione di tutorial che spiega come utilizzare la libreria per creare alcuni dei modelli più comuni.
https://scikit-learn.org/stable/tutorial/index.html

Libri: Ci sono molti libri sull’argomento, ma alcuni dei classici del settore sono:
“Introduction to Machine Learning” di Alpaydin: https://www.amazon.com/Introduction-Machine-Learning-Adaptive-Computation/dp/0262028182
“Python Machine Learning” di Raschka e Mirjalili: https://www.packtpub.com/data/python-machine-learning-third-edition

Corsi online: Ci sono molti corsi online che coprono i concetti di base del Machine Learning, come quello eccellente di Andrew Ng su Coursera:
https://www.coursera.org/learn/machine-learning
o il corso di Machine Learning di fast.ai:
https://www.fast.ai/

Tool: Ci sono molti strumenti e librerie che possono essere utilizzati per esplorare i dati e costruire modelli. Alcuni dei più popolari includono:

scikit-learn: una libreria di apprendimento automatico per Python
https://scikit-learn.org/stable/
TensorFlow: una libreria di apprendimento automatico sviluppata da Google
https://www.tensorflow.org/
Keras: un’interfaccia di alto livello per costruire reti neurali in TensorFlow
https://keras.io/
PyTorch: una libreria di apprendimento automatico open-source sviluppata da Facebook
https://pytorch.org/

In generale, consiglio di iniziare con tutorial e corsi online per familiarizzare con i concetti di base e poi di continuare con l’esplorazione di libri e strumenti per sviluppare la comprensione e le abilità.
Per diventare un buon data scientist è importante anche lavorare su dati reali e non solo su tutorial o esercizi. Cercare progetti o competizioni di machine learning può aiutare ad acquisire esperienza concreta.

Sperimentare con il codice: Jupyter Lab e Google Colab

Jupyter Lab e Google Colab sono entrambi strumenti gratuiti e potenti per l’esplorazione dei dati, l’apprendimento e il test di codice per il Machine Learning.

Come utilizzare entrambi i tool per creare ambienti di sviluppo e condividere il proprio lavoro con altri?

Jupyter Lab è la nuova interfaccia per Jupyter Notebook che fornisce un ambiente di sviluppo integrato per lavorare con i notebook. E’ un ambiente di sviluppo interattivo che ti consente di scrivere, eseguire e documentare il codice Python e R all’interno di un browser web.
È particolarmente utile per l’analisi dei dati e per l’apprendimento del Machine Learning.

Per iniziare, devi installare Jupyter Lab sul tuo computer. Può essere fatto facilmente utilizzando Anaconda, una distribuzione Python che include Jupyter Lab e molte altre librerie di scienze dei dati. Una volta installato, puoi avviare Jupyter Lab dalla riga di comando e aprire un nuovo notebook in cui scrivere e eseguire il tuo codice. Jupyter Lab si può usare al link: https://jupyter.org/

Esiste anche la possibilità di testare l’ambiente direttamente nel browser con JupiterLite:

Google Colab, invece, è un ambiente di sviluppo basato sul cloud, che consente di scrivere e eseguire il codice Python e R all’interno di un browser web senza alcuna installazione. È un’opzione molto comoda, perché puoi accedere a Colab da qualsiasi dispositivo con una connessione a Internet e puoi condividere il tuo lavoro con altri semplicemente fornendo un link. Inoltre ti permette di utilizzare una GPU o un TPU per rendere il tuo calcolo più potente. Google Colab si può usare al link: https://colab.research.google.com/

Entrambi gli strumenti ti consentono di creare una sequenza di celle che contengono codice e testo. Il codice può essere eseguito all’interno delle celle e i risultati visualizzati direttamente nel notebook. Ciò rende Jupyter Lab e Google Colab ideali per l’esplorazione dei dati, l’apprendimento del Machine Learning, la condivisione e la documentazione del proprio lavoro.