L’intelligenza artificiale (IA) è una tecnologia avanzata che punta a replicare, in qualche misura, la capacità umana di comprendere, imparare, e risolvere problemi. Anche se i computer sono stati a lungo strumenti di calcolo e automazione, l’IA permette loro di fare un passo ulteriore: imparare dai dati, adattarsi, e prendere decisioni quasi autonome. Uno degli approcci centrali nell’IA è il Machine Learning (ML), un campo che crea algoritmi e modelli capaci di migliorare progressivamente le loro prestazioni senza bisogno di essere esplicitamente programmati a ogni passo.
In questo articolo, esploreremo i concetti fondamentali dell’IA e del Machine Learning, con un focus su come funziona l’addestramento di un modello e l’uso dei dataset.
Indice
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- Concetti Base del Machine Learning: Cosa Sono e Come Funzionano i Modelli
- Addestramento e Dataset: Come i Modelli “Imparano”
Concetti Base del Machine Learning: Cosa Sono e Come Funzionano i Modelli
Il Machine Learning è una delle componenti principali dell’IA, che si occupa di costruire modelli in grado di apprendere da esperienze passate o dati forniti. Diversamente dalla programmazione tradizionale, in cui ogni passaggio è codificato, il Machine Learning punta a creare algoritmi che trovano autonomamente regole e pattern all’interno dei dati.
Per chiarire meglio come funziona, immaginiamo che il Machine Learning sia come insegnare a un bambino a riconoscere oggetti: invece di spiegare nel dettaglio ogni caratteristica, gli si mostrano esempi (foto di oggetti) finché non impara a riconoscerli da solo.
Come abbiamo già raccontato nella guida introduttiva, i due principali modelli di apprendimento sono il modello supervisionato e il modello non supervisionato. Qui invece vediamo quali sono i principali algoritmi utilizzati per apprendere.
Algoritmi Comuni e Come Funzionano
Esistono vari algoritmi di Machine Learning. I più comuni sono:
Regressione Lineare
E’ un metodo usato per trovare una relazione tra due o più variabili. Immagina di voler capire come cambia il prezzo di vendita di una casa in base alla sua metratura. La regressione lineare ci aiuta a trovare una formula semplice (come una linea) che descrive questa relazione. Ti riporto un esempio concreto.
Supponiamo di avere un piccolo dataset con i seguenti dati:
| Metratura (m²) | Prezzo (€) |
|---|---|
| 80 | 120.000 |
| 100 | 150.000 |
| 120 | 180.000 |
| 140 | 210.000 |
In questo esempio, la metratura è la variabile di input (quella che conosciamo), mentre il prezzo è la variabile di output (quella che vogliamo prevedere).
Se le mettiamo in un grafico dove la metratura è l’asse delle ascisse e il prezzo è l’asse delle ordinate, la regressione lineare cerca di disegnare una linea retta che “si avvicina” il più possibile ai punti delle nostre coordinate note (ovvero il dataset sopra riportato). Questa linea rappresenta la tendenza generale: man mano che aumenta la metratura della casa, anche il prezzo aumenta.
La linea può essere rappresentata con una formula semplice del tipo:
Prezzo= [a] x [Metratura] dove a è la pendenza della linea (ci dice di quanto aumenta il prezzo per ogni metro quadrato in più). Sostituendo Prezzo e Metratura con i valori del dataset, possiamo ottenere la nostra a, che è 1.500 euro/m2.
Quindi se la nostra linea è Prezzo=1.500×Metratura possiamo usarla per fare delle previsioni. Ad esempio, per una casa di 110 m², costerà 165.000 euro (dato da 1.500 x 110).
Decision Trees
L’albero decisionale è un tipo di algoritmo di Machine Learning che prende decisioni dividendo un problema in passaggi semplici, come in un gioco di “scegli la tua strada”. È chiamato così perché il suo processo di decisione può essere visualizzato come un albero, dove ogni ramo rappresenta una scelta e ogni foglia rappresenta un risultato.
Un albero decisionale parte da una domanda iniziale e, in base alla risposta, fa un’altra domanda, continuando fino a raggiungere una “foglia,” ovvero la risposta finale.
Immagina di dover costruire un albero decisionale per classificare se un frutto è una mela o una fragola. Possiamo farci alcune domande:
- Domanda 1: “Il frutto è rosso?”
- Sì → Vai alla Domanda 2
- No → Vai alla Domanda 3
- Domanda 2: “Il frutto è piccolo e a forma di cuore?”
- Sì → È una fragola
- No → Vai alla Domanda 3
- Domanda 3: “Il frutto è verde o giallo?”
- Sì → Vai alla Domanda 4
- No → Nessuna classificazione possibile
- Domanda 3: “Il frutto è tondo e grande quanto una mano?”
- Sì → È una mela
- No → Nessuna classificazione possibile
Ogni passo dell’albero ci porta a un’altra scelta fino a raggiungere la conclusione.
Addestramento e Dataset: Come i Modelli “Imparano”
Un modello di Machine Learning non può imparare senza un insieme di dati, proprio come uno studente non può imparare senza esempi o materiali di studio. L’addestramento è il processo attraverso cui il modello apprende dai dati, adattando le proprie previsioni in base alle informazioni ricevute.
Cos’è un Dataset e Come Viene Usato
Un dataset è un insieme di dati strutturati che include esempi utili per l’apprendimento del modello. Ogni esempio, o “record”, contiene una serie di attributi (detti anche features) che descrivono un oggetto o un evento e, nel caso di modelli supervisionati, l’etichetta o risposta corretta associata.
Ad esempio, un dataset per predire il prezzo delle auto potrebbe includere le seguenti feature: modello, anno, chilometraggio, e prezzo di vendita (etichetta). Il modello analizza questi dati cercando pattern che gli permettano di fare previsioni per auto nuove.
Come Funziona l’Addestramento di un Modello
L’addestramento è un processo iterativo, durante il quale il modello effettua numerose previsioni, confrontandole ogni volta con i risultati corretti (nel caso di un modello supervisionato). Ogni volta che il modello fa una previsione errata, aggiusta i suoi parametri interni per migliorare.
Esempio Pratico
Immaginiamo un dataset semplice per predire il prezzo delle case, basato su tre variabili: metratura, numero di stanze, e posizione (es. centro, periferia). Il dataset potrebbe apparire così:
| Metratura (m²) | Stanze | Posizione | Prezzo (€) |
|---|---|---|---|
| 80 | 2 | Centro | 120,000 |
| 120 | 3 | Periferia | 100,000 |
| 150 | 4 | Centro | 200,000 |
| 90 | 2 | Periferia | 80,000 |
Supponiamo di utilizzare un modello di regressione per stimare i prezzi delle case. Durante l’addestramento, il modello cercherà di stabilire una formula che colleghi la metratura, il numero di stanze e la posizione al prezzo. Dopo aver visto abbastanza esempi, sarà in grado di fare previsioni con buona precisione anche su nuove case non presenti nel dataset iniziale.
In questa guida hai imparato i concetti base di machine learning e di come funziona l’IA. Continua a seguirmi per approfondimenti o informazioni sull’intelligenza artificiale!
Valentina Lanzuise 
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