Intelligenza Artificiale e Apprendimento Automatico

12 Novembre 2019
Argomenti - Passaggi di Processo Argomento Successivo: Elaborazione e Analisi Big Data

Definizione del Problema e Raccolta Dati

All’inizio del progetto di Intelligenza Artificiale e Apprendimento Automatico, definire chiaramente il problema da risolvere e raccogliere dati rilevanti.


Il primo passo di un progetto di Intelligenza Artificiale e Apprendimento Automatico inizia con la definizione chiara del problema da risolvere e la raccolta dei dati rilevanti. I dettagli di questa fase includono:

  • Definizione del Problema: Definire il problema da risolvere considerando gli obiettivi aziendali o di progetto. Determinare quale sia l’issue, perché è importante e come può essere misurato.
  • Definire i Requisiti dei Dati: Identificare quali tipi di dati sono necessari per risolvere il problema. Pianificare quali dati raccogliere e come ottenerli.
  • Raccolta Dati: Identificare fonti adeguate per raccogliere i dati richiesti. Avviare il processo di raccolta secondo la sorgente e memorizzare i dati in modo sicuro.
  • Valutazione della Qualità dei Dati: Controllare la qualità dei dati raccolti. Identificare dati mancanti o errati e segnalare quelli che necessitano correzione.
  • Privacy e Sicurezza: Prendere misure di privacy e sicurezza durante la raccolta dati. Assicurare la protezione dei dati sensibili ed ottenere i permessi necessari.
  • Strategia di Raccolta Dati: Determinare con quale frequenza i dati saranno raccolti e quali metodi usare. Pianificare di monitorare e aggiornare continuamente il processo.

    • Preparazione e Pulizia dei Dati

    Preparare e pulire i dati raccolti per l'analisi. Migliorare la qualità dei dati.


    La preparazione e pulizia dei dati nei progetti di AI e Machine Learning comporta rendere i dati raccolti adatti all'analisi. I dettagli includono:

  • Revisione Dati: Esaminare i dati raccolti e considerare le informazioni che contengono. Valutare struttura, formato e valori mancanti.
  • Pulizia Dati: Identificare e correggere dati mancanti o errati. Rimuovere duplicati e risolvere incoerenze.
  • Trasformazione Dati: Convertire i dati in un formato adatto all'analisi. Convertire dati categorici in numerici e applicare normalizzazioni.
  • Ingegneria delle Caratteristiche: Creare nuove feature o riorganizzare quelle esistenti per rendere i dati più significativi. Usare strategie di selezione.
  • Divisione Dati: Suddividere il dataset in training, validation e test set per valutare le performance del modello.
  • Controllo Qualità Dati: Ricontrollare la qualità dei dati puliti e preparati. Proseguire con la fase di analisi.

    • Ingegneria delle Caratteristiche

    Estrarre o creare feature adatte per i modelli di machine learning. Preparare il dataset per il modello.


    L'ingegneria delle caratteristiche è un passo importante nei progetti AI e ML per rendere i dati più significativi e utilizzabili. Include:

  • Selezione delle Feature: Decidere quali feature includere nel modello. Le feature sono variabili che influenzano i risultati.
  • Creazione di Nuove Feature: Utilizzare dati esistenti per crearne di nuove, rivelando pattern nascosti o migliorando il modello.
  • Operazioni sulle Feature: Applicare trasformazioni come normalizzazione o standardizzazione per uniformare le scale.
  • Trasformazione Dati Categoriali: Convertire dati categoriali in valori numerici per facilitare l’elaborazione.
  • Strategie di Selezione: Considerare diverse strategie di feature selection per ottimizzare il modello.
  • Visualizzazione Feature: Visualizzare relazioni tra feature per comprenderle meglio e identificare le più importanti.

    • Selezione e Addestramento del Modello

    Selezionare un modello di machine learning adatto al tipo di problema e addestrare i dati di conseguenza.


    La selezione e addestramento del modello include scegliere un modello adatto e addestrarlo con i dati. Dettagli:

  • Selezione Modello: Scegliere un modello ML adatto al problema—classificazione, regressione, clustering, ecc.
  • Preparazione Dati di Addestramento: Preparare dati dividendo in training e validation set.
  • Addestramento Modello: Usare dati di training per addestrare il modello scelto.
  • Valutazione Performance: Valutare modello su dati di validazione con metriche come accuratezza o errore quadratico medio.
  • Miglioramento: Effettuare tuning o provare modelli diversi per migliorare performance. Gestire overfitting e underfitting.
  • Selezione Finale: Scegliere il modello con miglior performance per i risultati.

    • Valutazione del Modello

    Valutare la performance del modello addestrato. Misurare i risultati con metriche come accuratezza, precisione e specificità.


    La valutazione del modello analizza oggettivamente la performance del modello addestrato. Dettagli:

  • Selezione Metriche: Definire metriche di successo (accuratezza, precisione, recall, F1, errore quadratico medio, ecc.).
  • Uso di Dati Test: Valutare il modello con set di test riservati per predizioni.
  • Analisi Matrice di Confusione: Per classificazione, analizzare matrice per valutare predizioni corrette e errate.
  • Curva ROC e AUC: Tracciare curva ROC e calcolare AUC per valutare classificatore.
  • Analisi Errori: Studiare predizioni errate per capire cause e migliorare.
  • Revisione Decisioni Modello: Verificare predizioni e assicurare soddisfano requisiti aziendali.
  • Valutazione Complessiva: Rappresentare e confermare che il modello soddisfa gli obiettivi di business.
  • Affidabilità del Modello: Considerare affidabilità, intervalli di confidenza e comportamento in condizioni variabili.

    • Miglioramento del Modello

    Ottimizzare parametri o provare modelli diversi per migliorare le performance. Gestire overfitting o underfitting.


    Il miglioramento del modello è un processo iterativo per aumentare accuratezza e precisione. Include:

  • Tuning Iperparametri: Regolare con attenzione iperparametri (learning rate, profondità rete, ecc.) per la combinazione ottimale.
  • Arricchimento Dati: Completare dati mancanti o aggiungere nuove fonti per migliorare l'addestramento.
  • Gestione Overfitting e Underfitting: Affrontare questi problemi per migliorare la capacità di generalizzazione.
  • Transfer Learning: Usare modelli preesistenti per migliorare la performance, specialmente con dati limitati.
  • Ensemble di Modelli: Combina predizioni di più modelli con tecniche come bagging e boosting per maggiore efficacia.
  • Test A/B: Validare miglioramenti confrontando modelli o configurazioni.
  • Miglioramento Continuo: Monitorare e aggiornare il modello regolarmente con nuovi dati o necessità di business.
  • Documentazione e Condivisione: Documentare stato e utilizzo per stakeholder e team.

    • Comunicazione dei Risultati

    Trasmettere i risultati del modello ai team e stakeholder per integrare nelle strategie aziendali.


    La comunicazione dei risultati è fondamentale per integrare con successo un progetto AI e ML. Include:

  • Presentazione agli Stakeholder: Presentare risultati, funzionamento modello, metriche di successo e impatti sul business.
  • Formazione del Team: Formare team sull'uso e interpretazione dei risultati per l'integrazione nei processi.
  • Applicazione nei Processi Aziendali: Integrare predizioni e risultati nelle decisioni e flussi di lavoro.
  • Raccolta Feedback: Raccogliere feedback per migliorare modelli e implementazioni.
  • Monitoraggio Modello: Monitorare performance e aggiornare in base a nuovi dati o esigenze.
  • Documentazione: Documentare uso e risultati per riferimento futuro.
  • Valutazione Feedback Stakeholder: Valutare feedback e apportare modifiche necessarie.
  • Pianificazione di Miglioramenti Futuri: Pianificare aggiornamenti di modelli e strategie dati.

    • Azioni

    Adattare processi e strategie aziendali basandosi sui risultati del modello e iniziare l’implementazione.


    L'azione assicura che i risultati del progetto AI e ML siano applicati per creare valore aziendale. Include:

  • Piano Strategico di Implementazione: Creare piano per integrare risultati nei flussi di lavoro e creare valore.
  • Integrazione Aziendale: Incorporare modello nei processi per l’uso quotidiano.
  • Formazione del Team: Educare i team all’uso, interpretazione e decisioni basate sul modello.
  • Implementazione Pilota: Condurre un’applicazione pilota per monitorare risultati e valore.
  • Monitoraggio e Miglioramento: Monitorare continuamente e aggiustare su feedback.
  • Risultati Misurabili: Misurare impatto su performance, redditività ed efficienza.
  • Comunicare Impatti Positivi: Condividere successi con stakeholder.
  • Pianificazione Futuri Progetti: Basarsi sui successi per nuovi progetti AI e ML.

    • Monitoraggio delle Prestazioni e Feedback

    Monitorare regolarmente le prestazioni dei cambiamenti e valutare il feedback.


    Il monitoraggio e feedback è cruciale per il mantenimento e miglioramento dei progetti AI e ML. Dettagli:

  • Monitoraggio Prestazioni: Osservare continuamente output, predizioni e accuratezza.
  • Raccolta Feedback: Raccogliere attivamente feedback da utenti e stakeholder.
  • Aggiornamento Dati: Aggiornare regolarmente le fonti per mantenere accuratezza e attualità.
  • Riadattamento Modello: Riaddestrare modello per migliorare performance o adattarsi a nuovi dati.
  • Sicurezza e Privacy: Considerare sempre sicurezza e privacy aggiornate.
  • Strategie di Miglioramento: Sviluppare strategie basate su feedback per ottimizzare vari aspetti.
  • Rivalutazione: Rivedere obiettivi aziendali per ottimizzare modello in base a cambiamenti.
  • Formazione Team Aggiornamenti: Formare team su aggiornamenti e miglioramenti.

    • Documentazione dei Cambiamenti

    Documentare cambiamenti e risultati. Questi documenti serviranno come riferimento per progetti futuri.


    La documentazione è importante per garantire sostenibilità e trasparenza. Include:

  • Registrazione Cambiamenti: Annotare dettagli di ogni cambiamento, training, tuning, aggiornamenti dati.
  • Aggiornamento Documentazione: Riflettere stato attuale con principi operativi, guide e processi aziendali.
  • Comunicazione Aggiornamenti: Comunicare regolarmente impatti e motivazioni ai stakeholder.
  • Aggiornamento Memoria Aziendale: Riflettere aggiornamenti in repository di conoscenza aziendale.
  • Formazione Team: Formare team e nuovi membri sui cambiamenti.
  • Pianificazione Miglioramenti Futuri: Monitorare e pianificare nuove ottimizzazioni.
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