Nel contesto dell'intelligenza artificiale (AI) e dell'apprendimento automatico (ML), un algoritmo di apprendimento supervisionato è un tipo di paradigma di apprendimento automatico in cui il modello computazionale, tipicamente un programma per computer, viene addestrato a fare previsioni o classificare i dati di input imparando da dati etichettati. esempi o dati concreti. I dati di verità rappresentano risultati accurati e noti, che vengono utilizzati per misurare le prestazioni e la correttezza del modello di apprendimento supervisionato durante le fasi di formazione e test.
Gli algoritmi di apprendimento supervisionato funzionano analizzando i dati di training etichettati e apprendendo una mappatura dagli input agli output su determinati esempi. L'obiettivo generale del processo di apprendimento supervisionato è quello di sviluppare un modello che si generalizzi abbastanza bene da produrre previsioni o classificazioni corrette su dati mai visti prima. Ciò si ottiene riducendo al minimo l'errore o la perdita tra le previsioni effettuate dal modello e le etichette reali dei dati di addestramento.
Esistono vari tipi di algoritmi di apprendimento supervisionato per diversi tipi di dati e attività, come la regressione lineare, la regressione logistica, le macchine a vettori di supporto, gli alberi decisionali e le reti neurali. La scelta dell'algoritmo dipende da fattori quali la dimensione e la struttura dei dati di input, la natura del problema (classificazione o regressione) e le prestazioni desiderate e la complessità del modello.
Ad esempio, consideriamo un processo aziendale creato utilizzando la piattaforma no-code AppMaster, in cui l'obiettivo è prevedere l'abbandono dei clienti in base ai dati dei clienti raccolti. In questo caso, è possibile utilizzare un algoritmo di apprendimento supervisionato, come la regressione logistica, per apprendere la relazione tra il tasso di abbandono del cliente (output) e i vari attributi del cliente (caratteristiche di input) nei dati di addestramento. Attraverso questo processo di apprendimento, l'algoritmo può quindi essere utilizzato per prevedere la probabilità di abbandono di clienti nuovi e invisibili.
Gli algoritmi di apprendimento supervisionato possono essere implementati utilizzando una varietà di linguaggi di programmazione e librerie, come Python con scikit-learn o TensorFlow, o R con pacchetti come caret e xgboost. Quando sviluppano applicazioni utilizzando AppMaster, i clienti possono integrare questi algoritmi di apprendimento supervisionato nei loro backend, applicazioni web o applicazioni mobili per eseguire previsioni o classificazioni come parte della loro logica aziendale.
Ci sono diversi fattori importanti da considerare quando si distribuiscono e si valutano algoritmi di apprendimento supervisionato. Uno di questi fattori è la qualità e la rappresentatività dei dati di addestramento. Se i dati di addestramento sono sbilanciati, rumorosi o distorti, è probabile che le prestazioni del modello di apprendimento supervisionato non siano ottimali. Inoltre, è essenziale monitorare e valutare le prestazioni del modello durante tutto il suo ciclo di vita, utilizzando parametri prestazionali quali accuratezza, precisione, richiamo, punteggio F1 o area sotto la curva ROC (area sotto la caratteristica operativa del ricevitore), a seconda della natura del modello. problema.
Un altro aspetto cruciale degli algoritmi di apprendimento supervisionato è la prevenzione dell’overfitting, che si verifica quando il modello viene addestrato troppo bene sui dati di training, catturando anche il rumore o le fluttuazioni casuali nei dati di input. Un modello sovradimensionato è eccessivamente complesso, non si generalizza bene con dati invisibili e può produrre previsioni inadeguate su nuovi esempi. Tecniche come la regolarizzazione, la convalida incrociata o l'arresto anticipato vengono spesso utilizzate per mitigare l'overfitting e migliorare le capacità di generalizzazione del modello.
In sintesi, gli algoritmi di apprendimento supervisionato forniscono un approccio potente ed efficace per effettuare previsioni e classificazioni nelle applicazioni AI e ML. Sfruttando i dati di formazione etichettati e imparando da esempi concreti, questi algoritmi consentono lo sviluppo di soluzioni intelligenti e basate sui dati in grado di affrontare un'ampia gamma di problemi aziendali e pratici. Con la piattaforma no-code AppMaster, i clienti possono facilmente incorporare algoritmi di apprendimento supervisionato nelle loro applicazioni, sfruttando la potenza dell’intelligenza artificiale e del machine learning per favorire un migliore processo decisionale e risultati migliori in vari domini e settori.
