{"id":2873,"date":"2020-03-20T16:33:49","date_gmt":"2020-03-20T21:33:49","guid":{"rendered":"http:\/\/skimai.com\/?p=2873"},"modified":"2024-05-20T07:38:34","modified_gmt":"2024-05-20T12:38:34","slug":"lista-di-controllo-per-lavvio-di-un-progetto-di-apprendimento-automatico","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/skimai.com\/it\/checklist-starting-a-machine-learning-project\/","title":{"rendered":"10 domande da porsi prima di iniziare un progetto di apprendimento automatico"},"content":{"rendered":"<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_82_1 counter-hierarchy ez-toc-counter ez-toc-grey ez-toc-container-direction\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\">\n<p class=\"ez-toc-title\" style=\"cursor:inherit\">Indice dei contenuti<\/p>\n<span class=\"ez-toc-title-toggle\"><a href=\"#\" class=\"ez-toc-pull-right ez-toc-btn ez-toc-btn-xs ez-toc-btn-default ez-toc-toggle\" aria-label=\"Allinea la tabella dei contenuti\"><span class=\"ez-toc-js-icon-con\"><span class=\"\"><span class=\"eztoc-hide\" style=\"display:none;\">Toggle<\/span><span class=\"ez-toc-icon-toggle-span\"><svg style=\"fill: #999;color:#999\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewbox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #999;color:#999\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewbox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseprofile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/span><\/span><\/a><\/span><\/div>\n<nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1' ><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/skimai.com\/it\/checklist-starting-a-machine-learning-project\/#10_Questions_to_Ask_Before_Starting_a_Machine_Learning_Project\" >10 domande da porsi prima di iniziare un progetto di apprendimento automatico<\/a><ul class='ez-toc-list-level-2' ><li class='ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/skimai.com\/it\/checklist-starting-a-machine-learning-project\/#Questions_to_Ask_Before_Starting_a_Machine_Learning_Project\" >10 domande da porsi prima di iniziare un progetto di apprendimento automatico<\/a><ul class='ez-toc-list-level-3' ><li class='ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/skimai.com\/it\/checklist-starting-a-machine-learning-project\/#1_What_is_the_core_problem_and_focus_of_the_project\" >1) Qual \u00e8 il problema centrale e l'obiettivo del progetto?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/skimai.com\/it\/checklist-starting-a-machine-learning-project\/#2_What_metrics_will_be_used_to_gauge_success_of_the_project_and_at_what_thresholds\" >2) Quali metriche saranno utilizzate per valutare il successo del progetto e a quale soglia?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/skimai.com\/it\/checklist-starting-a-machine-learning-project\/#3_How_much_data_do_we_have_to_start_with\" >3) Quanti dati abbiamo a disposizione per iniziare?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/skimai.com\/it\/checklist-starting-a-machine-learning-project\/#4_How_much_data_can_be_labeled_before_the_project_begins_and_how_much_can_you_generate_per_month\" >4) Quanti dati possono essere etichettati prima dell'inizio del progetto e quanti se ne possono generare al mese?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-7\" href=\"https:\/\/skimai.com\/it\/checklist-starting-a-machine-learning-project\/#5_How_much_subjectivity_is_involved_in_the_labeling_by_the_human_annotators\" >5) Quanta soggettivit\u00e0 \u00e8 coinvolta nell'etichettatura da parte degli annotatori umani?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-8\" href=\"https:\/\/skimai.com\/it\/checklist-starting-a-machine-learning-project\/#6_What_metadata_will_be_available_for_each_document\" >6) Quali metadati saranno disponibili per ogni documento?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-9\" href=\"https:\/\/skimai.com\/it\/checklist-starting-a-machine-learning-project\/#7_Is_it_possible_to_get_access_to_lists_of_entities_that_we_will_encounter\" >7) \u00c8 possibile avere accesso a liste di entit\u00e0 che incontreremo?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-10\" href=\"https:\/\/skimai.com\/it\/checklist-starting-a-machine-learning-project\/#8_Is_there_anything_we_can_do_to_help_speed_up_the_data_gatheringlabeling_process\" >8) C'\u00e8 qualcosa che possiamo fare per accelerare il processo di raccolta dati\/etichettatura?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-11\" href=\"https:\/\/skimai.com\/it\/checklist-starting-a-machine-learning-project\/#9_Is_there_any_existing_unlabeled_data_from_the_same_domain_or_any_existing_labeled_data_thats_unsemi-related_to_the_pilot_prediction_task\" >9) Esistono dati non etichettati dello stesso dominio o dati etichettati non correlati al compito di predizione del pilota?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-12\" href=\"https:\/\/skimai.com\/it\/checklist-starting-a-machine-learning-project\/#10_Is_there_any_known_database_of_the_domain_specific_text_that_share_similar_vocabulary_and_entities\" >10) Esiste un database noto di testi specifici del dominio che condividono un vocabolario (e delle entit\u00e0) simili?<\/a><\/li><\/ul><\/li><\/ul><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h1><span class=\"ez-toc-section\" id=\"10_Questions_to_Ask_Before_Starting_a_Machine_Learning_Project\"><\/span>10 domande da porsi prima di iniziare un progetto di apprendimento automatico<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h1>\n<pre><code>    Oltre 80% dei progetti di scienza dei dati non riescono ad andare oltre i test e a passare in produzione. Se tutti stanno avviando un progetto di apprendimento automatico, dove si sta sbagliando? Senza dubbio, le soluzioni di ML aumentano l'efficienza per chi si occupa di raccogliere o analizzare grandi quantit\u00e0 di dati. Ma spesso il pensiero minaccioso di come implementare un progetto del genere ci trattiene dal farlo.\u00a0<\/code><\/pre>\n<p>Come si fa ad affrontare un compito del genere? Nello stesso modo in cui si mangia un elefante: morso dopo morso. Grazie alla mia esperienza alla guida del mio team nella costruzione di una piattaforma AI standard (<a href=\"http:\/\/skimai.com\/it\/\">Barra degli strumenti di Skim AI Chrome<\/a>) e soluzioni personalizzate, ho identificato le 10 domande da porsi prima di iniziare un progetto di apprendimento automatico. Una volta risposto a queste 10 domande, avrete una base chiara su come affrontare il progetto.<\/p>\n<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Questions_to_Ask_Before_Starting_a_Machine_Learning_Project\"><\/span>10 domande da porsi prima di iniziare un progetto di apprendimento automatico<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<pre><code>        <h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"1_What_is_the_core_problem_and_focus_of_the_project\"><\/span>1) Qual \u00e8 il problema centrale e l'obiettivo del progetto?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>      \n    <p>Ci sono diverse risposte valide a questa domanda, quindi vediamo di suddividerla. Innanzitutto, identificate l'obiettivo generale: dovete estrarre informazioni o classificare informazioni?\u00a0<\/code><\/pre>\n<p>\u00a0<\/p>\n<p>Successivamente, si deve individuare il livello di dettaglio a cui eseguire l'analisi. Ad esempio, il modello deve analizzare il livello di frase o l'intero documento. Oppure avete bisogno di qualcosa di personalizzato, come un sottoinsieme di frasi in un paragrafo, che potrebbe non essere ideale da implementare con un'elevata precisione?<\/p>\n<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"2_What_metrics_will_be_used_to_gauge_success_of_the_project_and_at_what_thresholds\"><\/span>2) Quali metriche saranno utilizzate per valutare il successo del progetto e a quale soglia?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<pre><code>    <p>Determinare i risultati quantitativi desiderati. Forse si vuole aumentare la quantit\u00e0 di dati classificati con l'estrazione automatica dei dati. In questo caso, \u00e8 necessario indicare di quanto. O forse volete aumentare la quantit\u00e0 di dati che etichettate collettivamente come azienda o essere in grado di fare una previsione con un certo livello di precisione. Qualunque sia l'obiettivo, rendetelo chiaro e stabilite metriche misurabili.<\/p>     \n        <h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"3_How_much_data_do_we_have_to_start_with\"><\/span>3) Quanti dati abbiamo a disposizione per iniziare?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>     \n    <p>L'ideale sarebbe avere da due a cinquemila punti di dati per iniziare. <em>ciascuno<\/em> categoria di classificazione. \u00c8 utile disporre di altre cinquanta-centomila parti di testo grezzo non etichettato, articoli o equivalenti da utilizzare come strato nel modello. Se si sta costruendo un classificatore di sentiment o di altro tipo per le menzioni di un prodotto nei dati delle notizie, sarebbe comunque utile avere qualche centinaio di migliaia di notizie che parlano di prodotti e del settore per il quale si sta costruendo il modello, anche se questi articoli non sono etichettati. <\/p>     \n        <h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"4_How_much_data_can_be_labeled_before_the_project_begins_and_how_much_can_you_generate_per_month\"><\/span>4) Quanti dati possono essere etichettati prima dell'inizio del progetto e quanti se ne possono generare al mese?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>     \n    <p>Come indicato nella domanda 3, il numero minimo di punti dati richiesto \u00e8 di 5.000 per categoria per sviluppare un modello che fornisca risultati vicini alla precisione umana. Per creare una tempistica realistica, \u00e8 necessario considerare il tempo necessario per etichettare manualmente il primo set.<\/p>     \n        <h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"5_How_much_subjectivity_is_involved_in_the_labeling_by_the_human_annotators\"><\/span>5) Quanta soggettivit\u00e0 \u00e8 coinvolta nell'etichettatura da parte degli annotatori umani?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>      \n    <p style=\"text-align: center;\">Sulla metodologia:<\/code><\/pre>\n<p>A volte \u00e8 necessario semplificare il sistema per implementare un modello di apprendimento automatico utile. Spesso il motivo \u00e8 che semplicemente non si hanno abbastanza dati per costruire un modello con una precisione di livello umano per distinguere le categorie.<\/p>\n<p>\u00a0<\/p>\n<p>La vostra metodologia \u00e8 di facile comprensione per un essere umano? Le vostre categorie di classificazione sono distinte e presentano alcune differenze di vocabolario tra le categorie, oppure \u00e8 difficile distinguere a causa della soggettivit\u00e0 e dell'incapacit\u00e0 di definire regole con certezza.<\/p>\n<p>\u00a0<\/p>\n<p>Se un essere umano non \u00e8 in grado di prendere una decisione entro uno o due secondi, una macchina avr\u00e0 un problema. Alcuni team alleviano questo problema creando una categoria di classificazione \"mista\" e segnalando la categoria per la revisione da parte di un analista, cos\u00ec come quando una Tesla non \u00e8 sicura di cosa fare in una situazione di confusione chiede al conducente di prendere il controllo del volante.<\/p>\n<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"6_What_metadata_will_be_available_for_each_document\"><\/span>6) Quali metadati saranno disponibili per ogni documento?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<pre><code>    <p>\u00c8 utile determinare le informazioni da raccogliere da ciascun documento del database. Queste possono includere elementi come l'autore, la data, l'ora, la sezione del giornale, il luogo, la fonte, la categoria o le entit\u00e0 coinvolte (oltre a molti altri elementi). <\/p>      \n        <h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"7_Is_it_possible_to_get_access_to_lists_of_entities_that_we_will_encounter\"><\/span>7) \u00c8 possibile avere accesso a liste di entit\u00e0 che incontreremo?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>       \n    <p>La maggior parte dei progetti di estrazione dei dati vuole estrarre facilmente le entit\u00e0 (persone, luoghi e cose) in un testo. Molte aziende vogliono mappare questi dati a un particolare cliente o visualizzare analisi a livello di entit\u00e0 a un utente finale (probabilmente un cliente o una cliente). Se \u00e8 necessario abbinare un'entit\u00e0 del testo a una presente nel database, \u00e8 utile scrivere le corrispondenze desiderate.<\/code><\/pre>\n<p>\u00a0<\/p>\n<p>Inoltre, se le entit\u00e0 sono gi\u00e0 etichettate nel testo, la costruzione di un modello per estrarre le entit\u00e0 da un nuovo testo avr\u00e0 un alto livello di precisione. Ci\u00f2 \u00e8 particolarmente vero se l'obiettivo \u00e8 quello di etichettare tutte le varianti di una singola entit\u00e0 unificata (ad esempio, abbinando \"Facebook\", \"WhatsApp\" e \"Instagram\" al loro simbolo azionario condiviso \"FB\"). La creazione di un elenco principale di entit\u00e0 \u00e8 utile anche nel caso in cui vi siano vari modi per trovare un'entit\u00e0 menzionata in un testo da visualizzare in un'interfaccia frontend rivolta al cliente, come un cruscotto di BI.<\/p>\n<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"8_Is_there_anything_we_can_do_to_help_speed_up_the_data_gatheringlabeling_process\"><\/span>8) C'\u00e8 qualcosa che possiamo fare per accelerare il processo di raccolta dati\/etichettatura?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<pre><code>    <p>I dati sono un vantaggio competitivo che consente di costruire modelli. Dovreste prendere in considerazione la possibilit\u00e0 di sviluppare questa capacit\u00e0 internamente o in outsourcing per consentire i vostri progetti futuri.<\/code><\/pre>\n<p>\u00a0<\/p>\n<p>Se non disponete di un team interno, prendete in considerazione la possibilit\u00e0 di esternalizzare le vostre esigenze di raccolta dati a societ\u00e0 in India o nell'Europa dell'Est. Le loro tariffe sono molto competitive e dovrebbero variare da 500 a 1000 al mese per un raccoglitore di dati, a seconda di quanto sia sofisticato il vostro sistema di etichettatura.<\/p>\n<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"9_Is_there_any_existing_unlabeled_data_from_the_same_domain_or_any_existing_labeled_data_thats_unsemi-related_to_the_pilot_prediction_task\"><\/span>9) Esistono dati non etichettati dello stesso dominio o dati etichettati non correlati al compito di predizione del pilota?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<pre><code>    <p>Ad esempio, ci sono ancora molti dati da etichettare memorizzati nel database, per questo particolare problema o per altri documenti specifici del dominio per i quali creeremo modelli in futuro?<\/code><\/pre>\n<p>\u00a0<\/p>\n<p>In questo caso, \u00e8 possibile costruire o adattare vari modelli linguistici per aumentare le prestazioni della maggior parte delle soluzioni. Infatti, anche i dati non etichettati sono utili ai modelli di apprendimento automatico per estrarre il significato dalle relazioni gi\u00e0 presenti nel testo non etichettato.<\/p>\n<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"10_Is_there_any_known_database_of_the_domain_specific_text_that_share_similar_vocabulary_and_entities\"><\/span>10) Esiste un database noto di testi specifici del dominio che condividono un vocabolario (e delle entit\u00e0) simili?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<pre><code>    <p>Per lo stesso motivo indicato sopra, i dati specifici del dominio sono molto utili per il ML\/NLP. Spesso, qualcuno o qualche fornitore di dati ha ci\u00f2 che serve per iniziare, a volte gratuitamente. Molti progetti di ricerca sono disposti a condividere i loro set di dati, spesso per uso non commerciale. Basta inviargli un'e-mail. Verificate che cosa occorre per ottenere l'accesso in termini di costi e se esistono delle API.\u00a0<\/code><\/pre>\n<p>\u00a0<\/p>\n<p>Google, Facebook, i governi, i fornitori di dati di mercato, i progetti di ricerca e altri possono aiutarvi a creare il vostro set di dati iniziale con i dati che mettono a disposizione della comunit\u00e0. Spesso, disporre di un set di dati cos\u00ec ampio aumenta la capacit\u00e0 di ottenere di pi\u00f9 dai vostri modelli, anche se disponete di dati meno etichettati.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>10 Questions to Ask Before Starting a Machine Learning Project Over 80% of data science projects fail to go beyond testing and into production. If everyone is starting a machine learning project, where is it going wrong? 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