Introduzione all'apprendimento automatico
L'apprendimento automatico (ML) è un sottocampo dell'intelligenza artificiale (AI) che si concentra sulla creazione di sistemi informatici in grado di apprendere, adattarsi, prevedere e correlare, il tutto senza seguire istruzioni esplicite.
L'obiettivo dell'apprendimento automatico è comprendere ed elaborare una grande quantità di dati sfruttando algoritmi e creando modelli generalizzati in grado di produrre output di facile utilizzo.
L'apprendimento automatico funziona comunemente seguendo i passaggi seguenti:
- Raccolta di dati da varie fonti
- Dati di pulizia per avere omogeneità
- Costruire un modello utilizzando un algoritmo ML
- Ottenere informazioni dai risultati del modello
- Visualizzazione dei dati e trasformazione dei risultati in grafici visivi
1. Raccolta di dati da varie fonti
L'apprendimento automatico richiede molti dati per creare un modello pronto per la produzione.
La raccolta dei dati per ML avviene in due modi: automatica e manuale.
- La raccolta automatizzata dei dati utilizza programmi e script che estraggono i dati dal Web.
- La raccolta manuale dei dati è un processo di raccolta manuale dei dati e di preparazione omogenea.
Raccolta automatizzata dei dati utilizzando il web scraping con Python:
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
# Scrape data from a website
url = 'https://example.com'
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')
# Extract relevant information from the website
data = soup.find('div', class_='data-container').text
# Store the gathered data
with open('data.txt', 'w') as file:
file.write(data)2. Dati di pulizia per avere omogeneità
Garantire l'omogeneità dei dati è un passaggio cruciale per far funzionare il machine learning e generare risultati.
La pulizia dei dati per ML viene eseguita manualmente o automaticamente con l'ausilio di algoritmi e consiste nel correggere e/o rimuovere dati errati, corrotti, formattati in modo errato, duplicati e incompleti all'interno del set di dati.
Pulizia dei dati utilizzando Python e panda:
import pandas as pd
# Read data from a CSV file
data = pd.read_csv('data.csv')
# Remove duplicates
data = data.drop_duplicates()
# Fix missing values by filling with mean
data['column_name'].fillna(data['column_name'].mean(), inplace=True)
# Remove incorrect or corrupted data
data = data[data['column_name'] > 0]
# Save cleaned data to a new file
data.to_csv('cleaned_data.csv', index=False)3. Costruire un modello utilizzando un algoritmo ML
Un modello di ML (machine learning) è un file che contiene i risultati degli algoritmi di machine learning e viene utilizzato per ragionare sull'input dinamico.
Un modello ML (machine learning) funziona contenendo un elenco di modelli che vengono confrontati con l'input in tempo reale, quindi producendo l'output in base al modello corrispondente.
I modelli ML possono avere vari tipi di struttura, i tipi più comuni sono: classificazione binaria, classificazione multiclasse, e regressione.
- Il modello di classificazione binaria prevede un risultato binario, ovvero uno dei due possibili risultati.
- Il modello di classificazione multiclasse prevede uno tra più di due risultati.
- Il modello di regressione prevede valori numerici.
Il processo di creazione di un modello di machine learning è chiamato formazione.
L'addestramento al machine learning viene svolto con l'ausilio di algoritmi ed è suddiviso in due categorie: apprendimento supervisionato e apprendimento non supervisionato.
- L'apprendimento supervisionato (SL) è quando il modello ML viene addestrato utilizzando dati etichettati, ovvero i dati che hanno sia valori di input che di output.
- L'apprendimento senza supervisione (UL) si verifica quando il modello ML viene addestrato utilizzando dati senza etichetta, ovvero i dati che non hanno tag o risultati noti.
Le reti neurali (NN) sono al centro dell'apprendimento non supervisionato e consistono nella mappatura tra i dati all'interno del set di dati, consentendo di effettuare correlazioni.
Creazione di un modello di classificazione binaria utilizzando la libreria scikit-learn di Python:
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
# Load the dataset
X, y = load_dataset()
# Split the data into training and testing sets
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
# Create a Logistic Regression model
model = LogisticRegression()
# Train the model
model.fit(X_train, y_train)
# Make predictions on the test set
y_pred = model.predict(X_test)
# Evaluate the model's accuracy
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)4. Ottenere informazioni dai risultati del modello
Ottenere informazioni dai modelli ML significa comprendere i modelli precedentemente sconosciuti e testare la capacità del modello di fare previsioni e conclusioni.
Acquisire informazioni è molto importante per verificare la validità del modello e determinare se è necessario apportare modifiche all'algoritmo o agli algoritmi di apprendimento.
Analisi dell'importanza delle funzionalità in un modello addestrato con Python:
import matplotlib.pyplot as plt
# Get the feature importance scores
importances = model.coef_[0]
# Sort feature importance in descending order
sorted_indices = importances.argsort()[::-1]
sorted_importances = importances[sorted_indices]
# Plot the feature importance
plt.bar(range(len(sorted_importances)), sorted_importances)
plt.xticks(range(len(sorted_importances)), sorted_indices)
plt.xlabel('Feature Index')
plt.ylabel('Importance Score')
plt.title('Feature Importance')
plt.show()5. Visualizzazione dei dati e trasformazione dei risultati in grafici visivi
La visualizzazione dei dati del modello ML consiste nel mettere i dati di output su un grafico e fornire l'API interattiva.
Creazione di un grafico a dispersione di valori previsti con Python:
import matplotlib.pyplot as plt
# Get the predicted values
y_pred = model.predict(X)
# Create a scatter plot
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y_pred)
plt.xlabel('Feature 1')
plt.ylabel('Feature 2')
plt.title('Predicted Values')
plt.show()Conclusione
Gli esempi di codice sopra riportati dimostrano implementazioni pratiche per ogni fase dell'apprendimento automatico, dalla raccolta e pulizia dei dati alla creazione di modelli, approfondimenti e visualizzazione dei dati.