Introduzione
I modelli di Machine Learning sono algoritmi informatici che usano i dati per effettuare stime (ipotesi ragionate) o decisioni. I modelli di Machine Learning si differenziano dagli algoritmi tradizionali per la modalità di progettazione. Quando è necessario migliorare un tradizionale software del computer, gli utenti lo modificano. Al contrario, un algoritmo di Machine Learning usa i dati per migliorare un'attività specifica.
Ad esempio, i filtri per la posta indesiderata usano il Machine Learning. Vent'anni fa, i filtri per la posta indesiderata non avevano molti esempi da cui imparare e non erano in grado di identificare cosa fosse posta indesiderata e cosa non lo fosse. Con l'aumento della posta indesiderata e con la conseguente etichettatura da parte degli utenti, gli algoritmi di Machine Learning hanno acquisito più esperienza e hanno perfezionato lo svolgimento del proprio compito.
Stivali che si adattano
Nel corso di questo modulo viene usato uno scenario di esempio per spiegare i concetti principali dell'apprendimento automatico.
In questo scenario si è proprietari di un negozio che vende imbracature per cani da valanga e di recente ci si è ampliati per vendere anche stivali per cani. I clienti sembrano tutti scegliere le taglie corrette per le imbracature, ma ordinano costantemente stivali per cani della taglia sbagliata. Si sa che la maggior parte dei clienti acquista imbracature e stivali nella stessa transazione, per cui probabilmente si potrebbe approssimare quali stivali per cani sono della taglia giusta a seconda dell'imbracatura scelta. Si potrebbero quindi avvisare i clienti se è probabile che gli stivali che hanno selezionato non siano della taglia corretta prima che effettuino l'acquisto.
Durante questo modulo viene creato un modello di Machine Learning che implementa questa idea. Nel corso del modulo viene usato questo scenario per introdurre alcuni concetti di base dell'apprendimento automatico e per illustrare come usarli in un contesto pratico.
Obiettivi di apprendimento
Contenuto del modulo:
- Esplorare le differenze tra l'apprendimento automatico e il software tradizionale.
- Creare e testare un modello di Machine Learning.
- Caricare un modello e usarlo con nuovi dati.
Prerequisiti
Nessuno