La guida completa agli algoritmi di intelligenza artificiale

L'intelligenza artificiale sta apparendo in ogni settore e in ogni processo, sia che si tratti di produzione, marketing, stoccaggio o logistica. Ci sono decine di esempi di intelligenza artificiale nel mondo reale.

Ciò include casi d’uso tecnici, come l’automazione della forza lavoro umana e i processi robotici, fino alle applicazioni di base. Vedrai l'intelligenza artificiale nei motori di ricerca, nelle mappe e nella navigazione, negli editor di testo e altro ancora.

Ma avete mai pensato a come funzionano queste macchine?

I sistemi di intelligenza artificiale funzionano su algoritmi, ma non tutti gli algoritmi di intelligenza artificiale sono uguali . Se comprendi come funzionano gli algoritmi di intelligenza artificiale, puoi semplificare i processi aziendali, risparmiando ore di lavoro manuale.

Questo articolo discuterà i tipi di algoritmi di intelligenza artificiale, come funzionano e come addestrare l'intelligenza artificiale per ottenere i migliori risultati.

Cosa sono gli algoritmi IA?

Come funzionano gli algoritmi di intelligenza artificiale?

Tipi di algoritmi di intelligenza artificiale

Suggerimenti per addestrare la tua intelligenza artificiale

Gli algoritmi AI sono istruzioni che consentono alle macchine di analizzare dati, eseguire attività e prendere decisioni. È un sottoinsieme dell'apprendimento automatico che dice ai computer di apprendere e operare in modo indipendente.

Tutti i compiti eseguiti dall’intelligenza artificiale lavorano su algoritmi specifici. Da quando accendi il sistema a quando navighi in Internet, gli algoritmi di intelligenza artificiale collaborano con altri algoritmi di apprendimento automatico per eseguire e completare ogni attività.

Gli algoritmi di intelligenza artificiale e apprendimento automatico consentono ai computer di prevedere modelli, valutare tendenze, calcolare la precisione e ottimizzare i processi.

Questo video spiega il funzionamento degli algoritmi AI e le funzioni che possono svolgere:

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Gli algoritmi di intelligenza artificiale funzionano in questo modo: identificano i modelli, riconoscono i comportamenti e consentono alle macchine di prendere decisioni.

Supponiamo che tu dica al tuo assistente vocale come Alexa o Google Home di trasmettere in streaming la tua musica preferita.

L'algoritmo AI su cui si basa prima riconoscerà e ricorderà la tua voce, acquisirà familiarità con la tua musica scelta, quindi ricorderà e riprodurrà la tua musica più ascoltata semplicemente riconoscendola.

Allo stesso modo, gli strumenti di editor di contenuti AI funzionano su algoritmi come modelli di generazione del linguaggio naturale (NLG) e di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) che seguono determinate regole e modelli per ottenere i risultati desiderati.

Questa non è scienza missilistica ma una semplice formula: "Più impari, più cresci". Mentre fornisci dati ricchi ai sistemi informatici, gli algoritmi li utilizzano per acquisire conoscenze ed eseguire attività in modo più efficiente.

Al livello più elementare, un algoritmo AI raccoglie i dati per l’addestramento e poi li utilizza per modificare la propria conoscenza. Successivamente, utilizza questa conoscenza per completare le attività e migliorare la precisione.

Suggerimento da professionista: dai un'occhiata al nostro nuovo strumento AI integrato ChatSpot per gli utenti HubSpot. Il nostro ultimo assistente ai contenuti utilizza l'intelligenza artificiale generativa per semplificare la creazione, la generazione, la creatività, la gestione dei dati, le attività SEO e altro ancora.

Proprio come un calcolo matematico ha varie formule con lo stesso risultato, così fanno gli algoritmi di intelligenza artificiale.

Diversi casi d'uso aziendali hanno algoritmi e categorie diversi. Ad esempio, l’algoritmo utilizzato in vari chatbot differisce da quelli utilizzati nella progettazione di auto a guida autonoma.

Esistono tre principali algoritmi di intelligenza artificiale sotto i quali ricadono centinaia di altri algoritmi: apprendimento supervisionato, non supervisionato e per rinforzo. La differenza sta nel modo in cui vengono addestrati e nel modo in cui funzionano.

1. Algoritmi di apprendimento supervisionato

La prima forma di algoritmo più popolare è l’algoritmo di apprendimento supervisionato. Implica l'addestramento di un modello su dati etichettati per fare previsioni o classificare dati nuovi e invisibili.

Il nome "supervisionato" significa lavorare sotto la supervisione di set di formazione. Funziona semplicemente utilizzando l'output desiderato per effettuare una convalida incrociata con gli input forniti e addestrarlo ad apprendere nel tempo.

Questo algoritmo di apprendimento viene creato sotto la supervisione di un team di esperti e data scientist dedicati per testare e verificare la presenza di errori.

Gli sviluppatori addestrano i dati per ottenere le massime prestazioni e quindi scelgono il modello con il rendimento più elevato.

Gli algoritmi di apprendimento supervisionato risolvono più comunemente problemi di classificazione e regressione. Esempi di questo includono reti neurali, alberi decisionali, regressione lineare della foresta casuale, regressione di serie temporali e regressione logistica.

Casi d'uso: gli esperti di marketing utilizzano questo algoritmo AI per prevedere le vendite nel tempo, mappare i sentimenti dei clienti, monitorare i prezzi delle azioni e altro ancora. Altri casi d'uso degli algoritmi supervisionati riguardano il riconoscimento del testo, la categorizzazione degli oggetti e il rilevamento dello spam.

Cosa ci piace: l'apprendimento supervisionato crea e addestra l'algoritmo in modo scalabile. Per le organizzazioni, risparmia il lavoro manuale dei dipendenti e crea un'esperienza personalizzata.

L’aspetto positivo di questo algoritmo è il suo processo semplice che fornisce risultati elevati e ricava approfondimenti accurati.

2. Algoritmi di apprendimento non supervisionato

L'apprendimento non supervisionato utilizza dati senza etichetta per alimentare e addestrare gli algoritmi. Mentre l’apprendimento supervisionato ha classi predefinite, quelli non supervisionati si allenano e crescono identificando i modelli e formando i cluster all’interno del set di dati fornito.

In poche parole, l’apprendimento supervisionato avviene sotto la supervisione umana, mentre l’apprendimento non supervisionato no. L'algoritmo di apprendimento non supervisionato utilizza dati grezzi per tracciare modelli e identificare correlazioni, estraendo le informazioni più rilevanti.

Gli esempi più importanti di apprendimento non supervisionato includono la riduzione delle dimensioni e il clustering, che mirano a creare cluster di oggetti definiti.

Casi d'uso: il clustering e la riduzione dei dati hanno applicazioni più ampie in biologia, chimica e data mining.

Nel marketing e negli affari, l'apprendimento non supervisionato viene utilizzato al meglio per la segmentazione dei clienti, ovvero per comprendere i gruppi di clienti e il loro comportamento.

L'apprendimento non supervisionato trova applicazione nella genetica e nel DNA, nel rilevamento di anomalie, nell'imaging e nell'estrazione di caratteristiche in medicina.

Anche Google utilizza l’apprendimento non supervisionato per classificare e mostrare ai lettori notizie personalizzate. Innanzitutto raccoglie milioni di notizie su vari argomenti.

Quindi, il motore di ricerca utilizza l'analisi dei cluster per impostare i parametri e classificarli in base a frequenza, tipi, frasi e conteggio delle parole.

L’intelligenza artificiale generativa disegna modelli e strutture utilizzando modelli di rete neurale. Tuttavia, non si limita a utilizzare solo questo approccio.

Sfrutta diversi modelli di apprendimento (vale a dire, apprendimento non supervisionato e semi-supervisionato) per addestrare e convertire dati non strutturati in modelli di base.

Cosa ci piace: gli algoritmi di apprendimento non supervisionato scoprono i modelli e le strutture nascosti all'interno dei dati, facilitando l'apprendimento delle funzionalità non supervisionato e il rilevamento delle anomalie.

La parte migliore è che non necessita di dati etichettati, il che, a sua volta, si rivela più conveniente.

3. Apprendimento per rinforzo

L’apprendimento per rinforzo funziona allo stesso modo degli esseri umani. L'algoritmo si allena e impara dall'ambiente e riceve feedback sotto forma di premi o penalità per adattare infine le sue azioni in base al feedback.

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L’apprendimento per rinforzo è un ciclo continuo di feedback e di azioni che si svolgono. Un agente digitale viene messo in un ambiente per apprendere, ricevendo feedback come ricompensa o penalità.

Durante tutto il processo, l’agente cerca di decidere e ottenere il risultato desiderato, che è la base del feedback. Se il feedback viene ricevuto come ricompensa, l’agente ripete e utilizza la stessa tattica nel ciclo successivo, migliorando il proprio comportamento.

Esempi di apprendimento per rinforzo includono Q-learning, Deep Adversarial Networks, Monte-Carlo Tree Search (MCTS) e Asynchronous Actor-Critic Agents (A3C).

Casi d'uso: l'apprendimento per rinforzo è un algoritmo ampiamente utilizzato che trova le sue applicazioni nel marketing, nella sanità, nei sistemi di gioco, nel controllo del traffico e nell'elaborazione delle immagini.

Anche Netflix utilizza la formazione con apprendimento per rinforzo per consigliare la serie ai suoi utenti e apportare personalizzazione. Amazon guadagna il 35% degli acquisti dei consumatori dalle raccomandazioni formulate dall'apprendimento per rinforzo.

Cosa ci piace: il principio dell’apprendimento per rinforzo risiede nel processo decisionale. Grazie al sistema di premi e penalità, l’algoritmo commette meno errori nelle fasi successive.

Segue uno schema basato sulla ricompensa o sul punteggio numerico ottenuto.

Il successo dei tuoi algoritmi di intelligenza artificiale dipende principalmente dal processo di addestramento che intraprende e dalla frequenza con cui viene addestrato. C'è una ragione per cui le grandi aziende tecnologiche spendono milioni per preparare i loro algoritmi di intelligenza artificiale.

Tuttavia, il costo della formazione dell’IA è sostanziale. Ad esempio, addestrando un modello di intelligenza artificiale di grandi dimensioni come GPT-3 ammontava a 4 milioni di dollari, come riportato dalla CNBC.

Si stima che anche l’algoritmo su cui si basa il motore di raccomandazione di Netflix costi circa 1 milione di dollari.

Dopotutto, è la parte più sostanziale del ciclo di vita del tuo sistema di intelligenza artificiale. I processi e le best practice per l'addestramento dell'algoritmo AI possono variare leggermente a seconda degli algoritmi.

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Ecco i migliori consigli per addestrare e implementare i tuoi algoritmi di intelligenza artificiale.

Determinare i casi d'uso.

La base per creare e addestrare il tuo modello di intelligenza artificiale è il problema che desideri risolvere. Considerando la situazione, puoi determinare senza problemi il tipo di dati di cui ha bisogno questo modello di intelligenza artificiale.

Il colosso alimentare McDonald's desiderava una soluzione per creare menu digitali con prezzi variabili in tempo reale. Quando il cliente effettua l'ordine, il prezzo di ciascun prodotto dipenderà dalle condizioni meteorologiche, dalla domanda e dalla distanza.

Un altro caso d'uso in cui hanno incorporato l'utilizzo dell'intelligenza artificiale sono le raccomandazioni basate sugli ordini. Diciamo che qualcuno ordina un'insalata. Il modello di intelligenza artificiale rileva e suggerisce di includere una bevanda salutare durante il pasto.

È fondamentale vedere come i tuoi colleghi o concorrenti hanno sfruttato gli algoritmi di intelligenza artificiale nella risoluzione dei problemi per comprendere meglio come puoi farlo anche tu.

Raccogli e prepara i tuoi dati.

I sistemi di intelligenza artificiale hanno bisogno dei dati per prosperare e crescere tanto quanto gli esseri umani hanno bisogno dell’aria.

Il prerequisito per l'addestramento degli algoritmi AI è la raccolta e la preparazione dei dati. Per dati intendiamo i dati grezzi che verranno utilizzati come base per l'addestramento del tuo algoritmo AI.

La maggior parte delle organizzazioni che adottano algoritmi di intelligenza artificiale si affidano a questi dati grezzi per alimentare i propri sistemi digitali. Le aziende adottano metodi di raccolta dati come web scraping e crowdsourcing, quindi utilizzano API per estrarre e utilizzare questi dati.

Ma la semplice raccolta dei dati non è sufficiente. Il passaggio cruciale successivo è la preelaborazione e preparazione dei dati, che prevede la pulizia e la formattazione dei dati grezzi.

Instagram utilizza il processo di data mining preelaborando i dati forniti in base al comportamento dell'utente e inviando consigli sulla base dei dati formattati.

Seleziona il tuo modello di intelligenza artificiale.

Gli sviluppatori devono scegliere il loro modello in base al tipo di dati disponibili: il modello che può risolvere in modo efficiente i loro problemi in prima persona. Secondo Oberlo, circa l’83% delle aziende pone l’accento sulla comprensione degli algoritmi di intelligenza artificiale.

La selezione del modello dipende dalla presenza di dati etichettati o non etichettati o da dati che possono essere utilizzati per ottenere feedback dall'ambiente.

Tuttavia, altri fattori decidono l’architettura del modello di intelligenza artificiale. La scelta del modello di IA dipende anche da:

• La dimensione e la struttura dei dati.
• Complessità del dataset disponibile.
• Livello di precisione desiderato.

In base a questi fattori e al tipo di problema da risolvere, esistono vari modelli di intelligenza artificiale come Regressione lineare, Decision Trees AI, Naive Bayes, Random Forest, Neural Networks e altro ancora.

Quindi, se il problema è legato alla risoluzione dell’elaborazione delle immagini e dell’identificazione degli oggetti, la migliore scelta del modello di intelligenza artificiale sarebbe quella delle reti neurali convoluzionali (CNN).

Addestra il tuo modello di intelligenza artificiale.

La base dell'algoritmo di intelligenza artificiale si basa sull'addestramento, sui test e sulla convalida del set di dati. Quindi, è il passaggio più cruciale nell’addestramento del tuo algoritmo AI.

Il primo passo è il processo di formazione iniziale. I dati preparati vengono inseriti nel modello per verificare la presenza di anomalie e rilevare potenziali errori.

L’errore predominante nel modello AI è l’overfitting. Ciò significa che l'errore si verifica quando un particolare set di dati addestrato diventa troppo distorto.

Un esempio di overfitting si osserva nelle auto a guida autonoma con un particolare set di dati. I veicoli hanno prestazioni migliori con tempo e strade sereni poiché sono stati addestrati maggiormente su quel set di dati.

Di conseguenza, i veicoli non riescono a funzionare in condizioni meteorologiche estreme e in luoghi affollati. Se alimentato con un nuovo set di dati, il modello AI non riuscirà a riconoscere il set di dati.

Le fasi successive del processo di formazione sono la convalida e il test.

Mentre la convalida riesamina e valuta i dati prima che vengano portati alla fase finale, la fase di test implementa i set di dati e le loro funzionalità in applicazioni del mondo reale.

La fase di test avviene quando le ruote di allenamento si staccano e il modello viene analizzato in base alle sue prestazioni nel mondo reale utilizzando i dati non strutturati.

Se non riesce a eseguire e restituire i risultati desiderati, l’algoritmo AI viene rimandato alla fase di addestramento e il processo viene ripetuto finché non produce risultati soddisfacenti.

Misura e monitora i risultati.

Il test finale è la base per tracciare il tuo modello di intelligenza artificiale. Gli algoritmi di intelligenza artificiale vengono misurati utilizzando metriche specifiche per raccogliere i risultati.

Calcola le metriche di valutazione rilevanti, come accuratezza, precisione, richiamo, punteggio F1 o errore quadratico medio, a seconda del tipo di problema.

Imposta un obiettivo o un valore soglia per ogni metrica per determinare i risultati. Se i risultati non sono soddisfacenti, ripeti e perfeziona il tuo algoritmo in base alle informazioni ottenute dal monitoraggio e dall'analisi.

Metti sempre alla prova il tuo algoritmo in ambienti diversi e addestralo alla perfezione.

Iniziare

Si prevede che l’intelligenza artificiale aumenterà di venti volte entro il 2030, passando da 100 miliardi di dollari a 2 trilioni di dollari. Ogni azienda, indipendentemente dalle sue dimensioni, ha bisogno di un algoritmo di intelligenza artificiale per migliorare la propria efficienza operativa e sfruttare i vantaggi della tecnologia.