Che cos'è un modello di AI?

È importante comprendere che AI, machine learning e deep learning sono concetti interconnessi, anche se non sono la stessa cosa. Ecco un riepilogo delle differenze principali:  

• I modelli di AI sono la categoria più ampia che include sia i modelli di machine learning che quelli di deep learning, oltre ad altre tecniche come i sistemi basati su regole e i sistemi esperti. Comprendono qualsiasi modello che mostri un comportamento intelligente.  
• I modelli di machine learning sono un sottoinsieme dei modelli di AI che utilizzano metodi statistici per apprendere dai dati senza una programmazione esplicita. Possono utilizzare varie tecniche, tra cui, a titolo esemplificativo, le reti neurali.  
• I modelli di deep learning sono una sottocategoria specializzata dei modelli di machine learning che utilizzano reti neurali artificiali con più livelli per apprendere dai dati. Sono particolarmente utili per attività complesse come il riconoscimento di immagini e vocale.

I modelli di AI devono essere addestrati, testati, implementati e valutati continuamente per garantire che funzionino in modo efficace. Il processo è simile a quello di insegnare a un bambino ad andare in bicicletta. Prima gli mostri come fare (addestramento), poi gli permetti di esercitarsi (test) e infine può andare da solo (deployment). Ma devi anche controllare di tanto in tanto che stia ancora guidando in sicurezza (valutazione).

L'addestramento di un modello di AI prevede in genere l'inserimento di grandi quantità di dati e la possibilità di apprendere pattern da questi dati. Il tipo di dati utilizzati dipende dall'attività specifica per la quale viene addestrato il modello. Ad esempio, un modello addestrato per identificare le scarpe nelle immagini deve essere alimentato con un set di dati di immagini etichettate come contenenti o non contenenti scarpe. Attraverso l'addestramento, il modello può imparare a distinguere le immagini con e senza scarpe.

L'addestramento di un modello di AI è un processo continuo che prevede diversi passaggi chiave:

1. Preparazione dei dati: include la raccolta, la pulizia, l'etichettatura, la trasformazione e la creazione di funzionalità dai dati. Questo passaggio fondamentale influisce sulle prestazioni, sulla scalabilità e sulla convenienza del modello.
2. Selezione del modello: la scelta del modello di AI appropriato dipende dal tipo di problema, dalle caratteristiche dei dati, dalla complessità del modello e dalla necessità di interpretabilità. Tra le considerazioni da fare rientrano l'evitare l'underfitting (troppo semplice) e l'overfitting (troppo complesso).
3. Addestramento del modello: consiste nel fornire i dati preparati al modello scelto e nel regolare i suoi parametri per ridurre al minimo gli errori e migliorare l'accuratezza.
4. Ottimizzazione degli iperparametri: regolazione delle impostazioni che controllano il processo di apprendimento per trovare la configurazione migliore per ottenere le migliori prestazioni, bilanciando il compromesso tra bias e varianza.

Una volta addestrato, un modello deve essere testato su un set di dati separato che non ha mai visto prima. Questo serve a valutare l'efficacia con cui il modello generalizza ai nuovi dati e a identificare eventuali potenziali problemi. Immagina di dare a uno studente un test di prova prima dell'esame vero e proprio.

Dopo che un modello è stato testato e convalidato, può essere reso disponibile per l'uso. Potrebbe essere necessario integrarlo in un'applicazione, un sito web o un processo aziendale. Pensa a quando finalmente lasci che il bambino vada in bicicletta senza le ruote di sostegno.

Anche dopo la pubblicazione di un modello, è importante continuare a esaminarne il rendimento e apportare modifiche ove necessario. Ciò può includere il monitoraggio della sua accuratezza, efficienza ed equità. Proprio come controlli il bambino mentre va in bicicletta, devi assicurarti che il modello continui a funzionare bene e in sicurezza. 

Questo include anche il monitoraggio di problemi come il degrado del modello, in cui le prestazioni del modello peggiorano nel tempo a causa di modifiche ai dati o all'ambiente, e la deviazione dei dati, in cui le caratteristiche dei dati di input cambiano, influenzando potenzialmente l'accuratezza del modello.

I modelli di AI preaddestrati, a volte chiamati foundation model, sono modelli di AI che sono già stati addestrati su un grande insieme di dati. Vengono spesso utilizzati come punto di partenza per la creazione di nuovi modelli di AI, in quanto possono far risparmiare agli sviluppatori molto tempo e fatica. 

Quando affronti attività di AI più comuni, l'utilizzo di un modello preaddestrato può essere un'ottima alternativa alla creazione di un modello da zero. Possono essere usati direttamente o ottimizzati per casi d'uso specifici. Se devi eseguire un'attività simile a quella per cui è stato addestrato il modello preaddestrato, spesso è più facile e veloce perfezionarlo piuttosto che addestrare un nuovo modello da zero. 

L'ottimizzazione di un modello consiste nell'addestrare un modello preaddestrato su un set di dati più piccolo e specifico per la singola attività per adattarne le capacità alle tue esigenze. Tuttavia, l'utilizzo di modelli preaddestrati può comportare anche alcuni potenziali svantaggi. Potrebbero non essere adatti a tutte le attività e a volte possono riflettere pregiudizi presenti nei dati di addestramento originali. 

In alcuni casi, potrebbe essere necessario addestrare un modello da zero per ottenere il livello di accuratezza e personalizzazione desiderato.