Dizionario A.I. : i Dati

Come in ogni campo, esistono concetti chiave dell'intelligenza artificiale, in particolare dell'apprendimento automatico o machine learning, che gettano le basi per comprendere questo settore dell'informatica.

Prima di tutto vorrei che tenessi a mente la regola "zero" dell'informatica, quella non scritta, ma che si da per scontata:

Il computer è stupido

Sembra una ovvietà, ma quando si parla di "intelligenza" artificiale non si cerca di fare diventare intelligenti le macchine in senso umano. Bensì di fornire ai computer la capacità di elaborare e compiere attività sempre più complesse tanto da apparire quasi umane.

Forse un termine più adatto da utilizzare sarebbe "imbecille" artificiale, ma mi rendo conto che non è molto spendibile a livello di marketing con potenziali acquirenti di prodotti o servizi basati su AI.

Come spesso capita nei momenti in cui si affaccia una nuova tecnologia o tendenza nel mondo del business, tutti ne parlano, ma solo pochi sanno realmente di cosa parlano. Per questa ragione ho voluto raccogliere in una serie di post le nomenclature (termini standard) che vengono utilizzate per descrivere i Dati e gli insiemi (o Set in inglese) di dati, i tipi di Apprendimenti (o Learning), e i Modelli (o Models) matematici utilizzati dai nostri dispositivi elettronici.

Al contrario del metodo tradizionale di programmazione, dove un programmatore raccoglie le richieste di un cliente e le trasforma in un algoritmo con il quale il computer elabora dei dati, l'intelligenza artificiale ed in particolare l'apprendimento automatico permette al computer appunto di apprendere e ricostruire un algoritmo partendo da degli esempi su come i dati che gli vengono forniti debbano essere elaborati.

Dati

Partiamo quindi con il primo argomento: i Dati. Attraverso l'apprendimento automatico i computer sono in grado di apprendere dagli esempi, questi ultimi sono dati in input che il computer è in grado di elaborare, di cui il programmatore fornisce già i possibili risultati.

Gli esempi possono essere pensati come a tabelle con righe e colonne, al pari di una tabella di database o un foglio di calcolo Excel. Questa è una struttura tradizionale per i dati ed è ciò che è comune nel campo dell'apprendimento automatico. Altri dati come immagini, video e testo, i cosiddetti dati non strutturati non sono considerati in questo momento.

Istanza (Instance): una singola riga di dati è chiamata istanza. È un'osservazione dal dominio.

Funzionalità (Feature): una singola colonna di dati è chiamata funzionalità. È un componente di un'osservazione ed è anche chiamato un attributo di un'istanza di dati. Alcune funzioni possono essere input per un modello (i predittori) e altre possono essere output o funzionalità da prevedere.

Tipo di dati (Data type): le funzionalità hanno un tipo di dati. Possono essere reali o interi o avere un valore categorico o ordinale. Puoi avere stringhe, date, orari e tipi più complessi, ma in genere sono ridotti a valori reali o categorici quando si lavora con i metodi di apprendimento automatico tradizionali.

Insiemi di dati (Data Set): una raccolta di istanze è un set di dati e quando si lavora con metodi di apprendimento automatico in genere sono necessari alcuni set di dati per scopi diversi.

Insieme di dati di training (Training DataSet): un set di dati che inseriamo nel nostro algoritmo di machine learning per formare il nostro modello.

Insieme dei dati di test (Testing DataSet): un set di dati che utilizziamo per convalidare l'accuratezza del nostro modello ma non viene utilizzato per addestrare il modello. Può essere chiamato il set di dati di convalida.

 

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