Il processo di addestramento di un modello di IA

Anche se ogni progetto presenta sfide e requisiti diversi, il processo generale di addestramento di un modello di intelligenza artificiale rimane invariato.

Questi cinque passaggi forniscono una panoramica del processo:

1. Preparazione dei dati:
Un addestramento efficace parte da dati di alta qualità che rappresentino in modo accurato e coerente la realtà. Senza tali dati, i risultati successivi non avranno valore. Il team di progetto deve selezionare fonti affidabili, strutturare processi manuali e automatici per la raccolta, e predisporre fasi adeguate di pulizia e trasformazione.

2. Scelta del modello:
Se la preparazione dei dati è la base del progetto, la selezione del modello è l’intera struttura. Le scelte includono i parametri e obiettivi, l’architettura e l’algoritmo. Poiché i modelli richiedono risorse diverse, è necessario bilanciare tutto con costi, tempi, requisiti computazionali e complessità.

3. Addestramento iniziale:
Come insegnare a un bambino a distinguere tra gatti e cani, anche l’addestramento di un’IA parte da concetti semplici. Usare set di dati troppo ampi o algoritmi troppo complessi può impedire l'apprendimento. In questa fase, i data scientist puntano a risultati coerenti con i parametri attesi, evitando errori distruttivi. Un addestramento progressivo consente miglioramenti affidabili e stabili.

4. Validazione:
Una volta completato l’addestramento iniziale, il modello può essere validato. Gli esperti lo mettono alla prova con dati nuovi, spesso più ampi e complessi, per rilevare lacune o difetti.

Durante la validazione si valutano metriche come accuratezza (percentuale di previsioni corrette) e richiamo (percentuale di classificazioni corrette). Il punteggio F1, che bilancia falsi positivi e negativi, offre un’indicazione completa delle prestazioni.

5. Test del modello:
Una volta validato, il modello viene testato su dati reali. È il momento in cui l’IA “cammina da sola”. Se il modello produce risultati accurati, può essere implementato. Altrimenti, si torna al punto di partenza.

Il deployment è importante, ma non è la fine del processo. Ogni nuovo set di dati può insegnare qualcosa al modello, migliorandolo costantemente. Gli scienziati devono monitorarne le prestazioni e intervenire in caso di anomalie, anche rare.