Un Data Training Set, nel contesto dell'Intelligenza Artificiale (AI) e del Machine Learning (ML), si riferisce a una raccolta di punti dati o campioni scelti con cura. Viene utilizzato per addestrare algoritmi e modelli di intelligenza artificiale e machine learning ad apprendere, generalizzare e fare previsioni accurate basate sui modelli e sulle relazioni sottostanti presenti nei dati forniti. I set di formazione sono fondamentali per creare, perfezionare e convalidare modelli ML, garantendo che funzionino in modo efficiente e accurato nella risoluzione di compiti specifici.
La composizione di un Data Training Set è direttamente legata alla qualità del risultato finale: migliori e più rappresentativi sono i dati, maggiore è la probabilità di un modello AI robusto e ben performante. Un buon Data Training Set contiene campioni multipli e diversificati che coprono l'intera gamma possibile di valori e input che il modello potrebbe incontrare durante la sua applicazione. Garantire che i dati siano puliti, accurati e privi di rumore aiuterà il modello a evitare un adattamento eccessivo o insufficiente, che possono entrambi portare a scarse prestazioni negli scenari del mondo reale.
Nel contesto di una piattaforma no-code come AppMaster, il Data Training Set può avere un valore immenso, poiché gli utenti non devono essere esperti in linguaggi di programmazione o sviluppo software per creare modelli AI e ML completi. Possono invece creare e configurare visivamente modelli di dati, logica di business e schema di database utilizzando gli strumenti e le interfacce intuitivi della piattaforma. I modelli AI e ML vengono quindi generati e compilati automaticamente dall'input dell'utente e dal set di addestramento dei dati fornito.
Ci sono diversi fattori chiave coinvolti nella cura di un set di formazione sui dati di alta qualità. Uno degli aspetti più importanti è garantire che i dati siano rappresentativi e coprano tutte le variabili e le caratteristiche essenziali rilevanti per il problema da risolvere. Per garantire ciò, è possibile utilizzare tecniche di convalida incrociata come la convalida incrociata k-fold per suddividere iterativamente i dati in sottoinsiemi di training e convalida, fornendo così una stima imparziale delle prestazioni del modello su dati invisibili.
Un altro fattore essenziale è selezionare una dimensione appropriata per il set di addestramento dei dati. Un set di dati più grande in genere consente una migliore precisione e generalizzazione del modello, ma può anche comportare un aumento dei tempi di addestramento e della complessità computazionale. Al contrario, un set di dati più piccolo potrebbe non avere abbastanza punti dati per coprire l’intero spettro di variabili di input, con conseguente generalizzazione e prestazioni scadenti. L'implementazione di strategie come l'aumento dei dati, il ricampionamento e il bootstrap può aiutare a generare ulteriori punti dati e migliorare la diversità e la robustezza del set di formazione.
Per garantire che il set di addestramento dei dati sia adeguatamente bilanciato, è essenziale essere consapevoli dei potenziali errori nei dati che potrebbero distorcere le previsioni del modello ML. Potrebbero esistere distorsioni dovute a fattori quali distorsioni di campionamento, errori di misurazione o anche a causa di specifiche fonti di dati utilizzate. Tecniche come il sovracampionamento, il sottocampionamento e la tecnica SMOTE (Synthetic Minority Over-sampling) possono aiutare a mitigare l'impatto di dati sbilanciati e distorti sulle prestazioni del modello.
La creazione di un set di addestramento sui dati può essere impegnativa e richiedere molto tempo, soprattutto quando si affrontano problemi complessi del mondo reale. Spesso, l'utilizzo di set di dati di formazione preesistenti provenienti da fonti disponibili al pubblico può aiutare ad accelerare il processo e fornire parametri di riferimento delle prestazioni di base per un determinato problema. Tuttavia, è necessario prestare attenzione quando si utilizzano fonti di dati esterne per garantire la compatibilità con il problema specifico del dominio da risolvere ed evitare di introdurre inavvertitamente errori o imprecisioni.
Nel contesto di piattaforme no-code come AppMaster, fornire un set di addestramento sui dati ben curato può consentire anche agli utenti non tecnici di generare modelli AI e ML robusti e accurati. Ciò offre loro la possibilità di sfruttare algoritmi e strumenti avanzati di intelligenza artificiale nelle loro applicazioni web, mobili e backend senza bisogno di competenze in linguaggi di programmazione complessi o metodologie di sviluppo software. Con un Data Training Set ben progettato e la giusta piattaforma no-code, è possibile creare applicazioni potenti e scalabili con un know-how tecnico minimo e grande facilità.
