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Come creare un dataset per un progetto di machine learning

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Le soluzioni RPA, acronimo di Robotic Process Automation, consentono di standardizzare e automatizzare azioni ripetitive, di risparmiare tempo e risorse, di rendere efficienti i processi aziendali, di valorizzare la creatività del personale. Grazie alle integrazioni con l’Intelligenza Artificiale è possibile creare un modello che sia in grado di elaborare un’enorme quantità di dati, imparando in maniera autonoma a gestire le informazioni raccolte. Vediamo come si costruisce un dataset per il machine learning.

Dataset per machine learning: l’importanza dei dati

La realizzazione di algoritmi di Intelligenza Artificiale è possibile soltanto se si dispone di un set di dati (dataset) che renda possibile l’addestramento del software. Un set di dati è un insieme di informazioni sufficientemente precise da riuscire a fornire una visione realistica di un determinato mercato o di uno specifico pubblico.

Tali dati possono essere distribuiti in tipologie di file differenti, oppure provenire da molteplici fonti, o ancora essere in lingue o valute diverse. Qualunque sia l’origine o il formato, devono poter essere raccolti, accorpati e resi utilizzabili. 

Una volta che il pacchetto di dati è disponibile, segue la fase della pulizia, durante la quale le informazioni in esso contenute vengono completate (ove fossero carenti) o rimosse nel caso fossero presenti parti non necessarie. L’ultima fase prevede l’analisi e l’ottimizzazione del modello di Machine Learning finale.

Questa fase è molto importante per attivare e perfezionare il processo di apprendimento, al punto che una parziale disponibilità di informazioni potrebbe inficiare la creazione di un algoritmo affidabile.

La necessità di automatizzare la raccolta dei dati

Occorre tempo per costruire un set di dati, specialmente nelle attività in cui la maggior parte delle informazioni vengono raccolte su fogli cartacei o riunite in fogli di calcolo. Inoltre è necessario la presenza di un team che sia capace di estrarli da più fonti e che li sappia analizzare, selezionare e combinare tra loro, valutando attentamente il livello di corrispondenza tra il tipo di informazioni disponibili e quelle necessarie per ottenere l’output atteso.

Un processo difficile e dispendioso. Per questo motivo, prima di sviluppare un software di intelligenza artificiale è necessario costruire una moderna strategia di raccolta dei dati, automatizzando la maggior parte del processo e creando connessione tra le varie fonti di approvvigionamento, sia interne che esterne. L’azione di raccolta non può essere un’attività una tantum. L’obiettivo è creare un flusso costante e dinamico, che permetta di creare un set di dati unico, difficile da replicare.

Dalla preparazione alla fase di test

Durante lo sviluppo di un algoritmo di intelligenza artificiale si utilizza un dataset di addestramento. Più complicata è l’attività da svolgere, più informazioni sono necessarie. La qualità dei dati disponibili, infatti, determina le prestazioni dei sistemi di apprendimento automatico.

Una volta raccolto un set di dati che contenga informazioni molteplici e rappresentative, si procede con la creazione di un insieme di procedure replicabile dall’AI.

A seconda della fase di sviluppo si utilizza un set di dati differente. Si parte con il training set di allenamento, utilizzato per addestrare le reti neurali ad apprendere e produrre risultati, ovvero ad eseguire in maniera autonoma le azioni richieste. Durante questa fase vengono impiegati la maggior parte dei dati totali a disposizione.

Il set per effettuare i test viene utilizzato per valutare il livello di addestramento dell’algoritmo. Esso deve differire dai dati utilizzati in precedenza. Infatti, impiegando informazioni che il software ha già elaborato, l’algoritmo conoscerà già in anticipo l’output atteso, previsto nel training set.

Underfitting e overfitting

Un’intelligenza artificiale può essere facilmente influenzata. Per questo motivo, è necessario disporre di un set di dati di convalida con il quale testare il modello appena sviluppato. Una situazione difficile avviene quando gli algoritmi sono molto complessi e non si hanno dati sufficienti per addestrarli.

Infatti, quando non si riesce a creare un equilibrio tra la giusta quantità di dettagli da cercare e le informazioni disponibili, si possono verificare due problematiche:

  • l’underfitting o sottoadattamento. Avviene quando l’algoritmo non è riuscito ad apprendere in maniera sufficiente durante la fase di addestramento. In questo caso, il modello non è in grado di effettuare previsioni affidabili.
  • l’overfitting, tradotto con sovradattamento o adattamento eccessivo. Si verifica quando il software apprende molto bene dai dati di addestramento, ma non è ancora in grado di fare previsioni affidabili nel caso di inserimento di nuovi input.

Entrambe queste problematiche si possono superare integrando una strategia di raccolta dati che duri per tutto il ciclo di vita dell’algoritmo di AI e che permetta un miglioramento costante.  

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