{"id":4902,"date":"2022-12-21T17:39:41","date_gmt":"2022-12-21T22:39:41","guid":{"rendered":"http:\/\/skimai.com\/?p=4902"},"modified":"2024-04-29T17:27:39","modified_gmt":"2024-04-29T22:27:39","slug":"consigli-per-la-conduzione-di-un-progetto-di-apprendimento-automatico","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/skimai.com\/it\/tips-for-leading-a-machine-learning-project\/","title":{"rendered":"Suggerimenti per la gestione di 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\/tips-for-leading-a-machine-learning-project\/#6_Tips_For_Leading_a_Machine_Learning_Project\" >6 consigli per guidare 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\/tips-for-leading-a-machine-learning-project\/#1_Define_Goals_and_Specify_Project_Requirements\" >1. Definire gli obiettivi e specificare i requisiti del progetto<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/skimai.com\/it\/tips-for-leading-a-machine-learning-project\/#2_Create_A_Checklist_Before_Starting_Your_ML_Project\" >2. Creare una lista di controllo prima di iniziare il progetto ML<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/skimai.com\/it\/tips-for-leading-a-machine-learning-project\/#3_Plan_and_Define_the_Iterative_Process\" >3. Pianificare e definire il processo iterativo<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/skimai.com\/it\/tips-for-leading-a-machine-learning-project\/#4_Gather_Historical_Data_From_Existing_Systems\" >4. Raccogliere dati storici dai sistemi esistenti<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/skimai.com\/it\/tips-for-leading-a-machine-learning-project\/#5_Ensure_Access_to_Necessary_Data\" >5. Garantire l'accesso ai dati necessari<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-7\" href=\"https:\/\/skimai.com\/it\/tips-for-leading-a-machine-learning-project\/#6_Evaluate_and_Obtain_the_Right_Tech_Stack\" >6. Valutare e ottenere il giusto stack tecnologico<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-8\" href=\"https:\/\/skimai.com\/it\/tips-for-leading-a-machine-learning-project\/#How_Can_Skim_AI_Help\" >In che modo l'intelligenza artificiale pu\u00f2 aiutare?<\/a><\/li><\/ul><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h1><span class=\"ez-toc-section\" id=\"6_Tips_For_Leading_a_Machine_Learning_Project\"><\/span>6 consigli per guidare un progetto di apprendimento automatico<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h1>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"http:\/\/skimai.com\/wp-content\/uploads\/2022\/12\/221209-4_Tips-For-Leading-a-Machine-Learning-Projec-1200x628-1.jpg\" alt=\"\"><\/p>\n<p>Machine Learning e Deep Learning non sono pi\u00f9 solo parole d'ordine. Questa tecnologia, un tempo di frontiera, si \u00e8 trasformata in una componente cruciale dello stack tecnologico di imprese e startup, trasformando lo sviluppo del software. Dal momento che il Machine Learning (ML) si intreccia con i processi decisionali delle aziende, vogliamo distinguere che lo stack tecnologico ML \u00e8 un processo e non solo un software statico.<\/p>\n<p>Le soluzioni di Machine Learning sono guidate dalla disponibilit\u00e0 e dalla quantit\u00e0 dei dati giusti, il che cambia il modo di pensare alla costruzione, alla manutenzione e al miglioramento dell'infrastruttura. La costruzione di soluzioni di Machine Learning non \u00e8 semplice a causa di questi fattori. I data scientist, gli sviluppatori software e gli ingegneri DevOps devono collaborare in diverse aree per produrre una soluzione utile. Questo articolo illustra 6 best practice che ogni organizzazione che conduce un progetto di Machine-Learning dovrebbe seguire.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"1_Define_Goals_and_Specify_Project_Requirements\"><\/span>1. Definire gli obiettivi e specificare i requisiti del progetto<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Definire un obiettivo concreto non \u00e8 cos\u00ec semplice come sembra. Gli approcci che si possono utilizzare per risolvere un problema sono molteplici e non sempre \u00e8 chiaro quale sia il migliore. Si pu\u00f2 essere tentati di dedicare meno tempo a definire chiaramente gli obiettivi, ma gli obiettivi mal definiti sono il modo in cui i progetti finiscono per far deragliare le iniziative, poich\u00e9 il team che costruisce la soluzione non sa a cosa dare priorit\u00e0 e pu\u00f2 perdersi a fare test per vedere cosa possono ottenere i vari modelli, distruggendo lo slancio del progetto, la probabilit\u00e0 di lanciarlo e il ritorno sull'investimento (ROI) a causa dello sviluppo infinito. <\/p>\n<p>Avere obiettivi e priorit\u00e0 chiaramente definiti \u00e8 essenziale per gestire gli obiettivi di Machine Learning della vostra azienda. Spesso si finisce per sforare i tempi a causa di un ambito in continua espansione e della mancanza di criteri di valutazione, che possono far spostare l'attenzione dall'identificazione delle soluzioni che hanno un ROI e soddisfano gli obiettivi aziendali. Fin dall'inizio del progetto, tutti devono lavorare per lo stesso obiettivo.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"2_Create_A_Checklist_Before_Starting_Your_ML_Project\"><\/span>2. Creare una lista di controllo prima di iniziare il progetto ML<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Dovreste avere un'idea solida di come appariranno i vostri progressi prima ancora di scrivere la vostra prima riga di codice. Pensate alle seguenti domande prima di iniziare il vostro progetto di ML:<\/p>\n<p>Che cosa vuole ottenere il vostro progetto di ML?<br \/>\nAvete i dati giusti?<br \/>\nCome verranno valutate le prestazioni del modello?<br \/>\nIl modello deve essere leggero e funzionare sul computer dell'utente o sul server dell'azienda?<br \/>\nIl modello pu\u00f2 elaborare i dati in anticipo o ha bisogno di un modello leggero che possa funzionare in tempo reale?<br \/>\nEsiste l'infrastruttura necessaria?<br \/>\nLe prestazioni extra di modelli pi\u00f9 grandi e di un maggior numero di GPU sono effettivamente importanti per il caso d'uso o valgono il ROI?<br \/>\nQuali sono i requisiti per la distribuzione?<br \/>\nLa spiegabilit\u00e0 \u00e8 necessaria?<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"3_Plan_and_Define_the_Iterative_Process\"><\/span>3. Pianificare e definire il processo iterativo<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Anche se il modello iniziale viene utilizzato in produzione, il lavoro non \u00e8 ancora terminato. La chiave per un'implementazione di successo del Machine Learning \u00e8 iniziare in piccolo, mettere in funzione un MVP con i dati che si hanno a disposizione e fare un benchmark della soluzione per vedere se l'accuratezza del modello \u00e8 o pu\u00f2 essere paragonata a prestazioni di livello umano. Una volta fatto questo, si valuta se c'\u00e8 un ROI in ulteriori iterazioni, investendo per ottenere pi\u00f9 dati e migliori, e potenzialmente risolvendo i casi limite che non hanno abbastanza dati con tecniche non-ML.<\/p>\n<p>Ripetete sempre la procedura per ogni nuova soluzione e apportate le modifiche prima dell'iterazione successiva. Gli obiettivi aziendali variano quasi sempre. La tecnologia di base, la ricerca, i metodi e l'hardware che alimentano le soluzioni ad alta intensit\u00e0 di calcolo si evolvono. Tutto ci\u00f2 pu\u00f2 comportare la necessit\u00e0 di perfezionare o ottimizzare il modello per adattarlo alle mutevoli condizioni del mondo o del settore in cui si opera, ai dati con cui si lavora, alle nuove capacit\u00e0 o ai nuovi sistemi.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"4_Gather_Historical_Data_From_Existing_Systems\"><\/span>4. Raccogliere dati storici dai sistemi esistenti<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>A volte i requisiti non sono molto evidenti, rendendo difficile l'identificazione immediata dell'obiettivo giusto. Quando si integra il Machine Learning in sistemi preesistenti, questo \u00e8 spesso il caso. Raccogliete il maggior numero possibile di informazioni dal sistema attuale prima di entrare nello specifico delle prestazioni dell'applicazione e della funzione che il Machine Learning svolger\u00e0. <\/p>\n<p>In questo modo \u00e8 possibile svolgere il compito in questione utilizzando i dati storici. Inoltre, questi dati possono evidenziare immediatamente le aree che necessitano di ottimizzazione e la linea d'azione ottimale.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"5_Ensure_Access_to_Necessary_Data\"><\/span>5. Garantire l'accesso ai dati necessari<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Dopo aver inquadrato il problema, sono necessarie le informazioni pertinenti. Vale la pena di consultarle perch\u00e9 la maggior parte delle fonti di dati sono accessibili gratuitamente su siti web come <a href=\"https:\/\/www.kaggle.com\/datasets\">Kaggle<\/a> e <a href=\"https:\/\/archive.ics.uci.edu\/ml\/index.php\">Set di dati UCI<\/a>. Se il problema \u00e8 distinto, potrebbe essere necessario raccogliere, organizzare e archiviare i propri dati. Lo scraping da Internet e la categorizzazione manuale dei dati raccolti sono due opzioni frequenti. Ottenere la giusta qualit\u00e0 e una quantit\u00e0 sufficiente dei dati necessari \u00e8 spesso ci\u00f2 che consente di creare soluzioni di ML utili che hanno maggiori probabilit\u00e0 di entrare in produzione dopo i test iniziali.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"6_Evaluate_and_Obtain_the_Right_Tech_Stack\"><\/span>6. Valutare e ottenere il giusto stack tecnologico<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>I modelli di ML scelti devono essere eseguiti manualmente per verificarne l'accuratezza dopo la selezione. Ad esempio, nel caso dell'email marketing personalizzato, \u00e8 necessario adattare la strategia e testare pi\u00f9 variabili se le email promozionali inviate non generano un tasso di conversione superiore a quello di base.<\/p>\n<p>\u00c8 necessario selezionare la tecnologia migliore dopo l'esito positivo dei test manuali. I team di data science dovrebbero essere liberi di scegliere tra vari stack tecnologici per consentire la sperimentazione e la selezione dello stack tecnologico che semplifica il ML. Il benchmarking deve essere effettuato per velocit\u00e0, stabilit\u00e0, ROI, capacit\u00e0 di risolvere i problemi della forza lavoro\/dei clienti, casi d'uso futuri e prestazioni su dispositivo o cloud.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"How_Can_Skim_AI_Help\"><\/span>In che modo l'intelligenza artificiale pu\u00f2 aiutare?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>I modelli di Machine Learning e Deep Learning richiedono un'ampia conoscenza del dominio, l'accesso a dati etichettati di alta qualit\u00e0 e risorse computazionali per l'addestramento e il miglioramento continuo dei modelli. Il miglioramento dei modelli di apprendimento automatico \u00e8 un'abilit\u00e0 che si sviluppa affrontando metodicamente le carenze dei modelli esistenti con i vincoli dati. Skim AI offre soluzioni utili a tutti i livelli, dagli studenti agli amministratori delegati, per aiutarvi a superare il rumore, a individuare intuizioni migliori e a prendere decisioni migliori sulla base dei dati che contano.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>6 Tips For Leading a Machine Learning Project Machine Learning and Deep Learning are no longer just hype and buzzwords. The once frontier technology has evolved into a crucial component of the technology stack of enterprises and startups; this has transformed software development. 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