Un modello di intelligenza artificiale (AI) è un programma o un algoritmo informatico addestrato su un grande set di dati di informazioni. Questo processo di addestramento consente al modello di AI di apprendere pattern e relazioni nei dati, in modo da poter fare previsioni o prendere decisioni su nuovi dati che non ha mai visto prima.
Pensa a questo esempio: immagina di insegnare a un bambino a identificare diversi tipi di animali. Potresti mostrare loro immagini di gatti, cani, uccelli e pesci e dire loro il nome di ogni animale. Con il tempo, il bambino imparerà a identificare questi animali da solo, anche se non ha mai visto un particolare cane o gatto. Un modello di AI funziona in modo simile.
I modelli di AI sono liberamente ispirati al modo di pensare degli esseri umani, imitando la nostra capacità di imparare, ragionare e prendere decisioni. Tuttavia, a differenza degli esseri umani, i modelli di AI possono elaborare grandi quantità di dati e identificare pattern impercettibili, che potremmo non notare. Questa capacità li rende particolarmente adatti ad affrontare problemi complessi che richiedono l'analisi di set di dati complessi, che possono portare a soluzioni più efficienti e accurate rispetto ai metodi tradizionali.
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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 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:
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.
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