Tutti gli algoritmi di machine learning che dovresti conoscere per il 2023
Gli algoritmi oggi
Nell’epoca attuale dell’innovazione tecnologica, il machine learning è diventato un componente cruciale nelle applicazioni di intelligenza artificiale e analisi dei dati. Con una vasta gamma di algoritmi di apprendimento automatico disponibili, è importante conoscere e comprendere i modelli più influenti e popolari per rimanere all’avanguardia nel settore. In questo articolo, esploreremo gli algoritmi di machine learning essenziali che tutti i professionisti del settore dovrebbero conoscere per il 2023.
Il panorama degli algoritmi di apprendimento automatico è vasto e in continua evoluzione, richiedendo una comprensione approfondita dei diversi modelli e delle loro applicazioni specifiche. Dalla classificazione e regressione alle reti neurali e metodi di apprendimento non supervisionato, si presenteranno i modelli più rilevanti in modo intuitivo e accessibile. Il nostro obiettivo è fornire un punto di partenza solido per il viaggio nel mondo del machine learning e per aiutare gli appassionati e i professionisti a prendere decisioni informate riguardo i metodi che meglio si adattano ai loro specifici progetti.
Quali sono le 5 tipologie più importanti di algoritmi di machine learning?
I cinque dei tipi più importanti di algoritmi di machine learning sono:
- Algoritmi esplicativi
- Algoritmi di pattern mining
- Algoritmi di apprendimento d’insieme
- Algoritmi di clustering
- Algoritmi per serie temporali
XAI (explainable AI - AI spiegabile)
Uno degli ostacoli principali nel campo del machine learning riguarda la spiegazione dei processi decisionali dei vari modelli coinvolti. Spesso conosciamo gli esiti, ma comprendere il “come” rimane difficoltoso.
Gli algoritmi esplicativi forniscono strumenti utili per individuare le variabili con un impatto sostanziale sull’obiettivo di interesse. Inoltre, permettono di analizzare le relazioni tra le variabili all’interno del modello, invece di basarsi esclusivamente sulle previsioni del modello stesso.
Per avere una conoscenza più approfondita delle relazioni tra variabili indipendenti e dipendenti in un modello specifico, è possibile utilizzare una serie di algoritmi differenti:
Algoritmi
- Regressione lineare/logistica: approccio statistico per la modellazione della relazione lineare tra una variabile dipendente e una o più variabili indipendenti – utile per l’analisi delle relazioni tra variabili basandosi su test t e coefficienti.
- Alberi decisionali: tipo di algoritmo di apprendimento automatico che sviluppa modelli basati su alberi decisionali e le relative possibili conseguenze. Aiutano nella comprensione delle relazioni tra le variabili esaminando le regole che separano i diversi rami dell’albero.
- Analisi delle componenti principali (PCA): tecnica di riduzione della dimensionalità che proietta i dati su uno spazio di dimensioni inferiori preservando la maggior parte della varianza. La PCA è impiegata per semplificare i dati o per stabilire l’importanza delle singole caratteristiche.
Algoritmi di pattern mining
Gli algoritmi di pattern mining sono tecniche di data mining che individuano modelli e relazioni nei dati. Si usano per scopi vari, come analizzare acquisti dei clienti, studiare comportamenti degli utenti o esplorare relazioni tra variabili scientifiche. Funzionano esaminando grandi set di dati alla ricerca di modelli o associazioni. Una volta trovati, servono a fare previsioni sul futuro o a capire relazioni nei dati.
Algoritmi
- Algoritmo Apriori : un algoritmo per la ricerca di insiemi di elementi frequenti in un database transazionale: è efficiente e ampiamente utilizzato per attività di estrazione di regole di associazione.
- Recurrent Neural Network (RNN) : un tipo di rete neurale progettata per elaborare dati sequenziali in quanto sono in grado di catturare dipendenze temporali nei dati.
- Long Short-Term Memory (LSTM) : un tipo di rete neurale ricorrente progettata per ricordare le informazioni per periodi di tempo più lunghi. Gli LSTM sono in grado di acquisire dipendenze a lungo termine nei dati e sono spesso utilizzati per attività come la traduzione e la generazione di lingue.
Algoritmi di apprendimento d'insieme
Gli algoritmi di apprendimento (ensemble) sono metodologie di apprendimento automatico che uniscono previsioni di diversi modelli per ottenere risultati più accurati di un singolo modello. Gli ensemble superano gli algoritmi di machine learning tradizionali per vari motivi:
- Diversità: unendo le previsioni di vari modelli, gli ensemble riescono a cogliere una gamma più ampia di pattern nei dati.
- Robustezza: sono meno influenzati da rumore e anomalie nei dati, portando a previsioni più stabili e affidabili.
- Limitazione dell’ overfitting: mediando le previsioni, gli ensemble riducono il sovra adattamento dei modelli singoli, migliorando l’adattamento a nuovi dati.
- Maggiore precisione: gli algoritmi di ensemble superano spesso i tradizionali algoritmi di machine learning in diversi ambiti.
Algoritmi
- Random Forest : un algoritmo di apprendimento automatico che crea un insieme di alberi decisionali e fa previsioni basate sul voto di maggioranza degli alberi.
- XGBoost : un tipo di algoritmo di potenziamento del gradiente che utilizza alberi decisionali come modello di base ed è noto per essere uno degli algoritmi ML più potenti per le previsioni.
Algoritmi di clustering
Gli algoritmi di clustering appartengono all’apprendimento non supervisionato e servono a raggruppare dati in “cluster”. A differenza dell’apprendimento supervisionato, che prevede una variabile target nota, nel clustering non esiste una variabile target.
Il clustering è utile per scoprire modelli e tendenze naturali nei dati e viene spesso impiegato nell’analisi esplorativa per approfondire la conoscenza dei dati. Permette anche di suddividere un insieme di dati in segmenti distinti basati su diverse variabili. Un esempio di applicazione è la segmentazione di clienti o utenti, in cui il clustering viene utilizzato per raggruppare individui con caratteristiche simili, facilitando l’identificazione di gruppi omogenei per lo sviluppo di strategie marketing mirate o la personalizzazione di servizi.
Algoritmi
- K-clustering : un algoritmo di clustering progettato specificamente per dati categorici. È in grado di gestire bene dati categorici ad alta dimensione ed è relativamente semplice da implementare.
- DBSCAN : un algoritmo di clustering basato sulla densità in grado di identificare cluster di forma arbitraria. È relativamente robusto al rumore e può identificare valori anomali nei dati.
Algoritmi per serie temporali
Gli algoritmi di serie temporali sono metodi usati per esaminare dati legati al tempo, considerando le relazioni temporali tra i punti dati, aspetto fondamentale per prevedere valori futuri.
Questi algoritmi sono impiegati in molteplici contesti aziendali, come:
- stimare la domanda di un prodotto,
- prevedere vendite,
- esaminare l’evoluzione del comportamento dei clienti,
- individuare anomalie o variazioni nelle tendenze.
Grazie a queste tecniche, le aziende possono adottare strategie efficaci e migliorare la gestione delle risorse, anticipando le sfide del mercato e massimizzando le opportunità di crescita.
Algoritmi
- Prophet Time Series Modeling : un algoritmo di previsione delle serie temporali sviluppato da Facebook progettato per essere intuitivo e facile da usare. Alcuni dei suoi principali punti di forza includono la gestione dei dati mancanti e dei cambiamenti di tendenza, la robustezza rispetto ai valori anomali e la rapidità di adattamento.
- ARIMA (acronimo di AutoRegressive Integrated Moving Average) : un metodo statistico per la previsione di dati di serie temporali che modella la correlazione tra i dati e i relativi valori ritardati. ARIMA è in grado di gestire un’ampia gamma di dati di serie temporali, ma può essere più difficile da implementare rispetto ad altri metodi.
Per riassumere
In sintesi, l’articolo ha esplorato e analizzato diversi tipi di algoritmi di apprendimento automatico, evidenziando le loro caratteristiche e applicazioni.
Fra questi, abbiamo discusso algoritmi interpretativi, di pattern mining, di ensemble, di clustering e di serie temporali. Questi algoritmi offrono soluzioni innovative e affidabili per svariati ambiti, dall’analisi delle tendenze di consumo alla previsione di vendite e alla segmentazione di clienti.
La comprensione di queste metodologie non solo aiuta a migliorare il processo decisionale, ma consente anche di cogliere e sfruttare le opportunità offerte dallo sviluppo tecnologico. In un mondo sempre più dominato dai dati, avere familiarità con questi algoritmi permette di sfruttare al meglio le informazioni a disposizione e di rimanere competitivi nel mercato.
La crescente importanza degli algoritmi di apprendimento automatico nella società odierna sottolinea la necessità di acquisire una conoscenza sempre più approfondita di queste tecniche. Approfittare delle possibilità offerte da queste metodologie consentirà di navigare con successo nel mondo dei dati e di affrontare le sfide del futuro con maggiore sicurezza e resilienza.
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