Analisi dei dati e machine learning

L’analisi dei dati e il machine learning sono due metodologie strettamente legate tra loro. Negli ultimi anni, con l’esplosione dell’intelligenza artificiale anche applicata alla data analytics, si è acceso un forte interesse verso il machine learning.

Ma qual è il rapporto tra analisi dei dati e ML? Continua a leggere per approfondire le differenze e il rapporto tra queste metodologie.

Che cos’è l’analisi dei dati

Iniziamo dalle definizioni. L’analisi dei dati o data analytics consiste nel raccogliere, pulire, trasformare, preparare, analizzare e visualizzare i dati per estrarre informazioni utili e prendere decisioni informative.

Coinvolge diversi approcci che vanno dalla statistica all’analisi dei dati self service attraverso la visualizzazione dei dati.

In generale, comunque, l’obiettivo finale dell’analisi è comprendere i modelli, le tendenze e le relazioni nei dati. L’analisi dei dati può essere descrittiva (descrivere cosa è successo), esplorativa (identificare pattern o trend), inferenziale (trarre conclusioni basate su un campione di dati), predittiva (fare previsioni basate sui dati) o infine prescrittiva (fornire suggerimenti sulla base delle previsioni).

Che cos’è il Machine Learning

Il Machine Learning invece rientra sotto il comune denominatore dell’intelligenza artificiale. Specificamente, si concentra sull’abilità dei computer di imparare dai dati in autonomia, senza essere guidati dall’operatore umano. Molto spesso, si utilizzano algoritmi ML ad apprendimento continuo, dove la macchina migliora in modo costante e automatizzato le proprie performance, attraverso l’esperienza.

Gli algoritmi di machine learning possono essere suddivisi in tre categorie principali:

• supervisionati (dove l’algoritmo apprende da dati etichettati di input e output);
• non supervisionati (dove l’algoritmo cerca autonomamente i pattern nei dati non etichettati);
• di apprendimento per rinforzo (dove l’algoritmo impara attraverso il feedback sulle azioni intraprese in un ambiente).

Il rapporto tra analisi dei dati e Machine Learning

Il rapporto tra analisi dei dati e machine learning è molto stretto. Infatti, l’analisi dei dati rappresenta la fase preliminare essenziale per preparare e comprendere i dati, prima di applicare algoritmi di machine learning, ma è anche una metodologia di controllo e validazione.

L’analisi come passo preliminare per il ML

L’analisi dei dati fornisce le informazioni da apprendere all’algoritmo di Machine Learning, e evidenzia anche gli eventuali bias. Dunque, solo una volta che i dati sono stati analizzati e compresi, è possibile usare tali informazioni per addestrare modelli di machine learning.

Per ottenere dei modelli ML efficaci, bisogna utilizzare dei sistemi di analisi che garantiscano alcune caratteristiche qualitative, come:

• la capacità di preparare adeguatamente i dati prima dell’analisi;
• la scalabilità.

L’analisi per il controllo dei risultati del Machine Learning

L’analisi dei dati può essere utile anche per comprendere meglio il funzionamento del modello ML stesso e per individuare i punti di miglioramento.

Uno degli aspetti più interessanti in questo ambito è l’applicazione dell’analisi dati per la cross- validation. Si tratta di tecnica di verifica utilizzata per valutare le performance di un modello di ML.

Consiste nel dividere il dataset in diverse parti, addestrare il modello su una parte e testarlo sulle altre parti. Questo processo è utile per valutare la capacità del modello di funzionare anche su dati non visti durante l’addestramento, e così identificare e correggere eventuali problemi.