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Come scegliere un software di Machine Learning

Come scegliere un software di Machine Learning

Decidere come e quando usare una soluzione di apprendimento automatico per la propria azienda non è un compito facile. Al giorno d’oggi il mercato offre varie possibilità tra le quali è possibile perdersi. La risposta migliore alla domanda “Su quale software dovrei orientarmi?” è “dipende”. Considerando l'alta numerosità dei software a disposizione, non esiste una piattaforma unica e imprescindibile. Inoltre, l’interoperabilità dei programmi e lo sviluppo multilivello consentono di integrare facilmente codici e algoritmi nei propri flussi di business, senza dover ripensare l’infrastruttura. 


Il primo passo: avere ben chiaro il fine
 

Sarà bene partire da alcuni punti essenziali che guideranno la scelta futura del software di machine learning. Si dovrà rispondere, dunque, a quesiti come: "qual è la qualità e la natura dei dati che ho a disposizione?"; "Quale è l’urgenza del mio lavoro?"; "Cosa voglio ottenere dall’analisi delle informazioni?".
Si tratta di domande generali che trovano risposta nel cosiddetto machine learning algorithm cheat sheet. Il foglio informativo sugli algoritmi di machine learning, disponibile a questo indirizzo, è un valido aiuto per guidare nella scelta della soluzione più appropriata per specifici problemi. 

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Leggere i suggerimenti
 

Come è possibile vedere dalla mappa concettuale, tutto comincia con un bisogno di partenza legato alla necessità di ridurre la dimensione dei dati. Da qui si prosegue per un percorso logico e razionale sul tipo di strada che ogni CIO deve seguire per giungere al suo scopo finale. Dalla suddetta ottimizzazione si passa all’esigenza di ottenere risposte, sia nell’immediato che sul lungo periodo, con un obiettivo di previsione strategica e numerica, supportato da due tipi di attuazioni operative incentrate su velocità o accuratezza. Quest’ultimo è uno snodo molto importante nella scelta del miglior algoritmo, considerando che la propensione per una delle due alternative porterà ad adottare soluzioni decisamente differenti. Ottenere la risposta più precisa possibile non è sempre necessario in quanto, in determinati casi, un'approssimazione è sufficiente per ottenere i risultati desiderati. In questo modo sarà possibile ridurre nettamente il tempo di elaborazione e, tramite metodologie di approssimazione, evitare il sovradattamento, definito anche l’overfitting. Tale fenomeno consiste in una generalizzazione del dato, che risulterà relativamente simile ad un ottimo qualitativo e, al contempo, particolarmente lontano dalla realtà dell’ambiente studiato. 
Gli esperti sostengono che l'unico modo per trovare il miglior algoritmo possibile sia provarli tutti: uno stesso problema, ripresentatosi in altri momenti, non per forza seguirà lo stesso tracciato del primo in quanto potrebbe essere basato su condizioni dissimili da quelle della situazione precedentemente presa in esame.

 

Considerazioni generali 

Di solito i non avvezzi alle piattaforma di machine learning tendono a scegliere algoritmi facili da implementare, che forniscono risultati in maniera rapida. Il metodo può funzionare, purché sia solo il primo passo di un processo più avanzato. Una volta ottenute risposte e acquisito familiarità con i dati, si potrà spendere tempo a implementare software più sofisticati, così da rafforzare la comprensione delle informazioni. Anche in questa fase, i migliori algoritmi potrebbero non essere quelli che hanno prodotto la massima accuratezza, visto che solo con un apprendimento costante si potrà affinare la tecnica. 

Il consiglio finale? Cominciare con il metodo più semplice e imparare a manipolare i dati e i risultati di base. Successivamente verrà il momento di provare qualcosa di più complesso per risolvere problemi sempre più ampi. 

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