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Nozioni di base sull'apprendimento automatico – Lezione 2

Demistificare il machine learning : sfatati i miti sull'apprendimento supervisionato, non supervisionato e per rinforzo


Benvenuti nel nostro viaggio nel mondo del machine learning



Ciao compagni di classe ! Oggi ci immergiamo in un'entusiasmante avventura nei campi dell'apprendimento automatico. Che tu sia un aspirante data scientist, un ingegnere curioso o semplicemente qualcuno affascinato dalle meraviglie dell'intelligenza artificiale, questo articolo è la tua porta d'accesso per comprendere i tipi fondamentali di machine learning: apprendimento supervisionato, non supervisionato e per rinforzo. Intraprendiamo insieme questo viaggio e scopriamo questi concetti con alcuni esempi concreti !


Parte 1 : Un percorso di apprendimento guidato sotto supervisione


Che cos'è l'apprendimento supervisionato ?

Immagina un insegnante che guida uno studente attraverso un difficile problema di matematica : questo è esattamente ciò che è l'apprendimento supervisionato nel mondo dell'intelligenza artificiale. Si tratta di imparare con un "supervisore" o "professore". Qui, i nostri algoritmi apprendono da un set di dati che contiene già risposte. Consideralo come imparare con un foglietto illustrativo !


Tipi di apprendimento guidato :

  1. Classificazione : È come ordinare le cose in scatole diverse. Questo è spam oppure no? La classificazione ci aiuta a prendere decisioni !

  2. Regression : Si tratta di prevedere i numeri, come stimare il prezzo della casa dei tuoi sogni in base alle sue dimensioni e alla sua posizione. p>


Esempi concreti :

  • Rilevamento spam email : I nostri angeli custodi digitali utilizzano la classificazione per mantenere le nostre caselle di posta prive di spam.

  • Previsione dei prezzi delle case : Come una sfera di cristallo, i modelli di regressione possono prevedere i futuri prezzi delle case.


Come facciamo a sapere che il nostro modello è un genio ?

  • Modelli di classificazione : Controlliamo precisione, accuratezza, richiamo e punteggi F1.

  • Modelli di regressione : Utilizziamo l'errore quadratico medio e R².


Parte 2 : Lo spirito libero dell'apprendimento non supervisionato


Esplorare l'ignoto attraverso l'apprendimento non supervisionato

Ora parliamo dell'apprendimento non supervisionato. È come essere gettati nel mezzo di una foresta e trovare la via d'uscita. Non ci sono istruzioni chiare: l’algoritmo deve dare un senso ai dati senza alcun aiuto. Si tratta di trovare schemi nascosti e comprendere il caos.


Tipi di apprendimento non supervisionato :

  1. Raggruppamento : Immagina di raggruppare i tuoi amici in base ai loro hobby c' è il raggruppamento per te.

  2. Riduzione dimensionale : È come comprimere una foto di grandi dimensioni in una dimensione più piccola senza perdere la sua essenza.

Apprendimento non supervisionato in azione :

  • Segmentazione dei clienti : Le aziende utilizzano il clustering per raggruppare i clienti per scopi di marketing mirati.

  • Dare un senso a dati complessi : Utilizzo della riduzione della dimensionalità per visualizzare dati ad alta dimensionalità in una forma più semplice .

Valutazione dei nostri modelli non supervisionati :

  • Clustering : Utilizziamo metriche come il punteggio della silhouette.

  • Riduzione dimensione : Vediamo quante informazioni siamo riusciti a conservare.


Parte 3 : Il mondo avventuroso dell'apprendimento per rinforzo


Giocare e apprendere : l'approccio dell'apprendimento per rinforzo

L'apprendimento per rinforzo è un apprendimento automatico emozionante. È come addestrare un cane con dei dolcetti: l'algoritmo impara facendo e ottiene ricompense per le sue buone azioni. È tutta una questione di tentativi, errori e apprendimento dall'esperienza.


Elementi chiave dell'apprendimento per rinforzo :

  1. Agente : I nostri studenti, l'esplorazione e il processo decisionale.

  2. Ambiente : Dove si svolge tutta l'azione.

  3. Reward : Carota che guida il nostro agente.

Applicazione effettiva :

  • Guida autonoma : Le auto imparano a guidare in sicurezza ottenendo ricompense per le buone decisioni di guida.

Misurare il successo dell'apprendimento per rinforzo :

  • Premi totali : Quanto bene sta facendo il nostro agente nel tempo

  • Tasso di apprendimento : Quanto velocemente il nostro agente diventa un professionista

Fine della nostra avventura sul machine learning

Ecco qua, amici miei : una rapida panoramica dei tre principi fondamentali del machine learning : supervisionato, non supervisionato e rinforzo. Ognuno ha i propri gusti e infinite possibilità. Che tu stia creando un filtro antispam, segmentando i clienti o programmando un'auto a guida autonoma, queste tecniche sono il tuo kit di strumenti per esplorare l'affascinante mondo dell'intelligenza artificiale.

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