Il Machine Learning è uno dei campi più dinamici e rivoluzionari della tecnologia moderna. Ogni data scientist, sia alle prime armi che esperto, deve conoscere i principali algoritmi di apprendimento automatico e sapere quando e come utilizzarli.

Questa scheda riassuntiva offre una panoramica dei principali algoritmi di Machine Learning, suddivisi in base alla loro categoria e utilizzo, con esempi pratici e metriche per valutarne le prestazioni.

1. Algoritmi di Apprendimento Supervisionato

Gli algoritmi supervisionati si basano su dati etichettati e vengono utilizzati per problemi di classificazione e regressione.

Classificazione (Output: Categorie)

• Regressione Logistica: Ideale per problemi binari (es. spam vs. non spam).

• Esempio: Identificazione di email di phishing in un servizio di posta elettronica.

• Alberi di Decisione: Semplici da interpretare, buoni per feature categoriali e numeriche.

• Esempio: Approvazione di un prestito bancario in base ai dati finanziari del cliente.

• Random Forest: Versione avanzata degli alberi di decisione, riduce overfitting.

• Esempio: Classificazione di tumori benigni o maligni in un dataset medico.

• Support Vector Machine (SVM): Ottimo per dati con confini ben separabili.

• Esempio: Riconoscimento di caratteri scritti a mano (OCR).

• K-Nearest Neighbors (KNN): Classifica in base ai vicini più prossimi, efficace con dataset piccoli.

• Esempio: Raccomandazioni di film basate su preferenze simili di altri utenti.

• Reti Neurali Artificiali (ANNs): Potenti per problemi complessi, usate nel deep learning.

• Esempio: Riconoscimento facciale nei sistemi di sicurezza.

Regressione (Output: Valori Continui)

• Regressione Lineare: Perfetta per correlazioni lineari tra variabili.

• Esempio: Previsione dei prezzi immobiliari in base alla metratura.

• Regressione Polinomiale: Adatta quando i dati non seguono una relazione lineare.

• Esempio: Analisi dell’usura di pneumatici in funzione del chilometraggio.

• Regressione Ridge & Lasso: Varianti della regressione lineare per prevenire overfitting.

• Esempio: Previsione della domanda di energia elettrica.

• Support Vector Regression (SVR): Estensione di SVM per problemi di regressione.

• Esempio: Stima del valore di mercato delle criptovalute.

2. Algoritmi di Apprendimento Non Supervisionato

Questi algoritmi identificano pattern nei dati senza bisogno di etichette.

Clustering (Raggruppamento dei Dati)

• K-Means: Divide i dati in K gruppi in base alla similarità.

• Esempio: Segmentazione dei clienti in gruppi per campagne di marketing.

• Hierarchical Clustering: Crea una struttura ad albero dei cluster.

• Esempio: Analisi genetica per classificare specie affini.

• DBSCAN: Identifica cluster di qualsiasi forma e rileva outlier.

• Esempio: Rilevazione di frodi nei pagamenti con carta di credito.

Riduzione della Dimensionalità

• Principal Component Analysis (PCA): Riduce le feature mantenendo la massima varianza.

• Esempio: Compressione delle immagini senza perdita di informazioni essenziali.

• t-SNE: Ottimo per la visualizzazione di dati multidimensionali.

• Esempio: Rappresentazione visiva di dataset con migliaia di variabili.

• Autoencoder: Reti neurali usate per l’estrazione di caratteristiche e compressione dei dati.

• Esempio: Generazione di immagini ad alta risoluzione da versioni a bassa risoluzione.

3. Algoritmi di Apprendimento per Rinforzo

Questi algoritmi apprendono tramite interazioni con l’ambiente, ricevendo ricompense per azioni corrette.

• Q-Learning: Algoritmo basato su tabelle per problemi di controllo.

• Esempio: Ottimizzazione del traffico cittadino tramite semafori intelligenti.

• Deep Q Networks (DQN): Usa reti neurali per gestire ambienti complessi.

• Esempio: AI che gioca ai videogiochi superando i migliori giocatori umani.

• Policy Gradient Methods: Ottimizza direttamente le politiche di decisione.

• Esempio: Robot che apprendono a camminare in ambienti sconosciuti.

4. Algoritmi di Apprendimento Semi-Supervisionato

Quando i dati etichettati sono limitati, si usano modelli che combinano apprendimento supervisionato e non supervisionato.

• Self-Training: Un modello supervisionato utilizza i propri output per etichettare nuovi dati.

• Esempio: Analisi di recensioni di prodotti con pochi dati etichettati.

• Co-Training: Due modelli addestrati su feature diverse si scambiano dati etichettati.

• Esempio: Identificazione di fake news su social media.

• Generative Adversarial Networks (GANs): Utilizzate per generare dati sintetici realistici.

• Esempio: Creazione di immagini artificiali per il cinema e i videogiochi.

Metriche di Valutazione degli Algoritmi

Per misurare le prestazioni degli algoritmi, si utilizzano le seguenti metriche:

Accuracy – Percentuale di predizioni corrette.

Precision e Recall – Indici per valutare classificazioni sbilanciate.

F1-Score – Media armonica di precision e recall.

MSE (Mean Squared Error) – Misura dell’errore nei modelli di regressione.

Quale Algoritmo Scegliere?

• Dati etichettati? → Supervisionato (Classificazione o Regressione)

• Dati non etichettati? → Non Supervisionato (Clustering o Riduzione della Dimensionalità)

• Decisioni basate su esperienza? → Apprendimento per Rinforzo

• Mix di dati etichettati e non? → Semi-Supervisionato

Conclusione

Il Machine Learning offre un vasto arsenale di algoritmi, ognuno adatto a specifici problemi. La chiave è comprendere le caratteristiche del dataset e scegliere il modello più efficace in base al contesto.

Fonti

1. Bishop, C. M. (2006). Pattern Recognition and Machine Learning. Springer.

2. Hastie, T., Tibshirani, R., & Friedman, J. (2009). The Elements of Statistical Learning. Springer.

3. Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep Learning. MIT Press.

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