Approfondimento sull’Apprendimento Supervisionato

Cos’è l’apprendimento supervisionato?

L’apprendimento supervisionato è un approccio del machine learning in cui un algoritmo viene addestrato su un set di dati etichettato. Ogni esempio nel set di addestramento è composto da un input e un output corrispondente, che l’algoritmo utilizza per imparare a mappare l’input all’output. L’obiettivo è costruire un modello capace di fare previsioni accurate su dati nuovi non etichettati.

Esempi di applicazioni:

• Classificazione: Identificare se un’e-mail è spam o non spam.
• Regressione: Prevedere il prezzo di una casa basandosi su caratteristiche come dimensioni e posizione.

Come funziona l’apprendimento supervisionato?

Il processo dell’apprendimento supervisionato può essere riassunto nei seguenti passaggi:

1. Raccolta dei dati: Si raccolgono dati etichettati che rappresentano il problema da risolvere.
2. Preprocessing dei dati: I dati vengono preparati, puliti e trasformati in un formato utilizzabile dall’algoritmo.
3. Divisione dei dati (Train-test split): I dati vengono divisi in due set: il set di addestramento (training set) e il set di test (test set). Tipicamente, il set di addestramento rappresenta il 70-80% dei dati, mentre il set di test rappresenta il 20-30%.
4. Addestramento del modello: L’algoritmo elabora il set di addestramento per apprendere la mappatura tra input e output.
5. Validazione e test: Il modello viene testato sul set di test per valutare le sue prestazioni e generalizzazione.
6. Miglioramento del modello: Se necessario, si ottimizzano i parametri del modello o si adotta un altro algoritmo per migliorare le prestazioni.

Suddivisione dei dati per l’addestramento e la valutazione

Quando si costruisce un modello di machine learning, è fondamentale dividere il dataset in due parti: una parte viene utilizzata per addestrare il modello e un’altra per testarlo. Questo permette di verificare come il modello, una volta addestrato, si comporta su dati che non ha mai visto prima. In questo modo, possiamo essere sicuri che non stia solo “memorizzando” i dati di partenza, ma che stia davvero imparando a fare previsioni utili.

La parte dedicata all’addestramento è quella su cui l’algoritmo impara a individuare le relazioni tra input e output, mentre quella di test è usata per vedere se le previsioni fatte sono corrette anche per dati nuovi. Solitamente, si riserva circa il 70-80% del dataset per l’addestramento e il resto per il test.