Apprendimento automatico della macchina (AutoML)

L'Automated Machine Learning, spesso abbreviato in AutoML, è un approccio trasformativo nel campo dell'intelligenza artificiale (AI) che semplifica il processo di costruzione e distribuzione dei modelli di apprendimento automatico (ML). Automatizza le fasi chiave della pipeline di ML, come la preelaborazione dei dati, l'ingegnerizzazione delle caratteristiche, la selezione del modello e la regolazione degli iperparametri, che tradizionalmente richiedono tempo e competenze significative da parte dei data scientist e degli ingegneri di ML. Automatizzando queste attività, AutoML rende il ML più accessibile a un pubblico più ampio, compresi coloro che non hanno un background tecnico approfondito, e accelera lo sviluppo di soluzioni basate sull'intelligenza artificiale.

Concetti chiave nell'apprendimento automatico delle macchine

AutoML racchiude diversi concetti importanti che contribuiscono alla sua efficacia e facilità d'uso. La comprensione di questi concetti permette di capire meglio come funziona AutoML e perché è utile in diverse applicazioni.

Preelaborazione dei dati

Prima di poter addestrare un modello, i dati grezzi devono essere sottoposti a diverse fasi di pre-elaborazione. La pre-elaborazione dei dati comporta la pulizia, la trasformazione e l'organizzazione dei dati per renderli adatti alla formazione del modello. Gli strumenti AutoML possono gestire automaticamente attività come la gestione dei valori mancanti, la codifica delle variabili categoriche e la scalatura delle caratteristiche numeriche.

Ingegneria delle funzioni

L'ingegneria delle caratteristiche è il processo di creazione di nuove caratteristiche a partire da quelle esistenti per migliorare le prestazioni del modello. Ciò può comportare tecniche come la riduzione della dimensionalità, l'estrazione di caratteristiche e la creazione di termini di interazione. AutoML automatizza la selezione e la creazione di caratteristiche rilevanti, riducendo la necessità di interventi manuali.

Selezione del modello

La scelta del giusto modello di ML per un compito specifico può essere impegnativa, in quanto i diversi modelli hanno diversi punti di forza e di debolezza. Le piattaforme AutoML valutano diversi modelli, come gli alberi decisionali, le macchine vettoriali di supporto e le reti neurali, per determinare quello più adatto ai dati e al problema.

Regolazione dell'iperparametro

La regolazione degli iperparametri consiste nel trovare le impostazioni ottimali per gli iperparametri del modello, parametri che non vengono appresi durante l'addestramento ma impostati in precedenza. Gli strumenti AutoML utilizzano tecniche come la ricerca a griglia, la ricerca casuale e l'ottimizzazione bayesiana per automatizzare questo processo, assicurando che il modello funzioni al meglio.

Applicazioni dell'apprendimento automatico

AutoML ha un'ampia gamma di applicazioni in diversi settori, che consentono alle organizzazioni di sfruttare la potenza del ML in modo più efficiente. Ecco alcuni esempi:

Assistenza sanitaria

Nel settore sanitario, AutoML può essere utilizzato per sviluppare modelli predittivi per la diagnosi delle malattie, la valutazione del rischio del paziente e le raccomandazioni terapeutiche. Ad esempio, AutoML può aiutare a costruire modelli che analizzano le immagini mediche per rilevare con grande precisione le anomalie, come i tumori nelle scansioni cerebrali. Questo non solo accelera il processo diagnostico, ma aiuta anche i medici a prendere decisioni più informate.

Finanza

L'industria finanziaria utilizza AutoML per attività come il rilevamento delle frodi, il credit scoring e il trading algoritmico. AutoML può automatizzare lo sviluppo di modelli che analizzano i dati delle transazioni per identificare le attività fraudolente in tempo reale. Allo stesso modo, può essere utilizzato per creare modelli di credit scoring che valutano l'affidabilità creditizia dei mutuatari in base a vari fattori, snellendo il processo di approvazione dei prestiti.

Vendita al dettaglio

I rivenditori possono sfruttare l'AutoML per migliorare l'esperienza dei clienti e ottimizzare le operazioni. Ad esempio, l'AutoML può essere utilizzato per creare sistemi di raccomandazione che suggeriscono prodotti ai clienti in base alla loro cronologia di navigazione e di acquisto. Può anche essere applicato alla gestione dell'inventario, aiutando i rivenditori a prevedere la domanda e a ottimizzare i livelli delle scorte per ridurre i costi e migliorare la soddisfazione dei clienti.

Apprendimento automatico vs. Apprendimento automatico tradizionale

Sebbene sia l'AutoML che il ML tradizionale mirino a costruire modelli predittivi, differiscono in modo significativo per l'approccio e il livello di automazione. Il ML tradizionale prevede un processo manuale e iterativo in cui i data scientist eseguono ogni fase della pipeline di ML, dalla pre-elaborazione dei dati all'implementazione del modello. Ciò richiede una profonda conoscenza tecnica e può richiedere molto tempo.

Al contrario, AutoML automatizza molte di queste fasi, rendendo il processo più veloce e accessibile. Gli strumenti AutoML possono selezionare automaticamente il modello migliore e ottimizzarne gli iperparametri, riducendo la necessità di interventi manuali. Questo permette alle aziende di implementare le soluzioni di ML in modo più rapido ed efficiente. Tuttavia, il ML tradizionale offre ancora maggiore controllo e flessibilità, che possono essere necessari per progetti altamente specializzati o complessi.

Strumenti e piattaforme per l'apprendimento automatico delle macchine

Diversi strumenti e piattaforme supportano AutoML, ognuno dei quali offre caratteristiche e capacità diverse. Alcune piattaforme AutoML popolari sono Google Cloud AutoML, Amazon SageMaker e Microsoft Azure Machine Learning. Queste piattaforme offrono interfacce facili da usare e potenti funzioni di automazione che consentono agli utenti di costruire e distribuire modelli di ML con facilità. Inoltre, librerie open-source come H2O.ai e Auto-sklearn offrono funzionalità AutoML che possono essere integrate in flussi di lavoro ML personalizzati.

Ultralytics offre anche soluzioni che integrano gli approcci AutoML. Ad esempio, Ultralytics HUB fornisce una piattaforma per l'addestramento e la distribuzione di modelli. Ultralytics YOLO che sono noti per le loro capacità di rilevamento degli oggetti all'avanguardia. Sebbene Ultralytics HUB si concentri su architetture di modelli specifiche, condivide l'obiettivo di semplificare il processo di ML e renderlo più accessibile a un pubblico più ampio.

Conclusione

L'apprendimento automatico delle macchine rappresenta un progresso significativo nel campo dell'IA, consentendo uno sviluppo più rapido e accessibile dei modelli di ML. Automatizzando i passaggi chiave della pipeline di ML, AutoML consente alle aziende di sfruttare la potenza del ML in modo più efficiente ed efficace. Con la sua continua evoluzione, AutoML è destinato a svolgere un ruolo sempre più importante nella promozione dell'innovazione e nella risoluzione di problemi complessi in diversi settori. Puoi trovare ulteriori informazioni sulle tecnologie di intelligenza artificiale e di visione artificiale nel glossario diUltralytics .