Gli algoritmi di apprendimento basato su istanza, noti anche come algoritmi di apprendimento pigri (lazy learning), sono una classe di algoritmi di machine learning che effettuano previsioni basandosi sull’assunzione che nuovi casi saranno simili a quelli osservati in fase di addestramento. Questi algoritmi non costruiscono esplicitamente un modello durante la fase di addestramento, ma memorizzano semplicemente i dati di addestramento e li utilizzano per fare previsioni quando viene presentato un nuovo caso.

Concetti Fondamentali

L’idea fondamentale dietro agli algoritmi di apprendimento basato su istanza è che la similarità tra i casi sia un’indicazione della loro appartenenza alla stessa classe. Per fare previsioni per un nuovo caso, l’algoritmo trova i casi simili nel set di addestramento e utilizza le loro etichette di classe per fare previsioni per il nuovo caso.

Algoritmi Principali

Tra gli algoritmi più comuni di apprendimento basato su istanza ci sono:

  1. K-Nearest Neighbors (K-NN): Questo è uno dei più semplici algoritmi di classificazione. Per fare una previsione per un nuovo caso, K-NN trova i K casi più vicini nel set di addestramento e assegna al nuovo caso l’etichetta di classe più comune tra questi vicini.  Nel K-NN, il parametro “k” rappresenta il numero di vicini più prossimi da considerare durante la previsione. Un valore più elevato di “k” può portare a una decisione più stabile, mentre un valore più basso può portare a una decisione più sensibile alle variazioni locali dei dati. Il K-NN è sensibile alla scala dei dati e può richiedere la normalizzazione o la standardizzazione delle feature per garantire risultati accurati.
  2. Case-Based Reasoning (CBR): Questo approccio si basa sulla memorizzazione di casi passati e delle loro soluzioni, utilizzando esperienze passate per risolvere nuovi problemi simili. Il CBR si basa sul concetto di “retrieve, reuse, revise, retain” (reperire, riutilizzare, revisionare, conservare), dove i casi passati sono utilizzati per guidare le decisioni sui casi futuri. Questo approccio è particolarmente utile quando le regole o le relazioni nei dati possono cambiare nel tempo e richiedono un sistema flessibile per adattarsi a queste modifiche.
  3. Locally Weighted Learning (LWL): In LWL, si assegna un peso maggiore ai casi più vicini al caso da classificare. Questo permette di dare maggiore importanza ai casi simili, riducendo l’influenza dei casi meno simili. LWL assegna un peso maggiore ai casi più simili durante la previsione, riducendo l’influenza dei casi meno simili. Questo approccio è utile quando si desidera dare maggiore importanza ai casi più rilevanti per la previsione, riducendo al contempo l’impatto dei casi meno informativi.

Considerazioni sull’Utilizzo degli Algoritmi di Apprendimento basati su istanza

  1. Memorizzazione dei Dati: Gli algoritmi di apprendimento basato su istanza memorizzano l’intero set di addestramento durante la fase di addestramento, il che può comportare un maggiore consumo di memoria rispetto ad altri approcci di machine learning che generano un modello.
  2. Scalabilità: A causa della necessità di confrontare ogni nuovo caso con tutti i casi di addestramento, gli algoritmi di apprendimento basato su istanza possono diventare meno efficienti su set di dati molto grandi.
  3. Scelta del Parametro k: La scelta del valore ottimale per il parametro “k” nel K-NN può influenzare significativamente le prestazioni del modello. È importante eseguire la ricerca dei migliori iperparametri per trovare il valore ottimale di “k” per un determinato problema.

Applicazioni

Gli algoritmi di apprendimento basato su istanza sono utilizzati in una vasta gamma di applicazioni, tra cui:

  • Classificazione di Testo: Nella classificazione di testo, si possono utilizzare algoritmi basati su istanza per classificare documenti in base al loro contenuto testuale.
  • Raccomandazione di Prodotti: In sistemi di raccomandazione, gli algoritmi basati su istanza possono essere utilizzati per trovare prodotti simili a quelli già acquistati o visualizzati da un utente.
  • Riconoscimento di Pattern: Nei sistemi di riconoscimento di pattern, come il riconoscimento vocale o il riconoscimento di immagini, gli algoritmi basati su istanza possono essere utilizzati per confrontare nuovi pattern con quelli memorizzati in precedenza.

Applicazioni Avanzate

  1. Apprendimento Incrementale: Gli algoritmi di apprendimento basato su istanza sono particolarmente adatti per il processo di apprendimento incrementale, in cui nuovi dati vengono costantemente aggiunti al set di addestramento e il modello deve adattarsi dinamicamente a queste modifiche.
  2. Riconoscimento di Pattern in Tempo Reale: Grazie alla loro natura pigra, gli algoritmi di apprendimento basato su istanza sono adatti per applicazioni che richiedono il riconoscimento di pattern in tempo reale, come il monitoraggio del traffico stradale o la sorveglianza video.
  3. Sistemi Esperti: Gli algoritmi basati su istanza possono essere integrati in sistemi esperti per supportare il processo decisionale umano, fornendo raccomandazioni o suggerimenti basati su esperienze passate.

Caso d’Uso

Supponiamo di lavorare per un’azienda di e-commerce che vuole migliorare il suo sistema di raccomandazione di prodotti. L’obiettivo è quello di suggerire agli utenti prodotti simili a quelli che stanno visualizzando o acquistando. Possiamo utilizzare gli algoritmi di apprendimento basato su istanza per affrontare questo problema.

Implementazione in Python

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

# Caricamento del dataset Iris
iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target

# Suddivisione del dataset in set di addestramento e test
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# Addestramento del classificatore K-NN
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
knn.fit(X_train, y_train)

# Predizione delle etichette di classe per il set di test
y_pred = knn.predict(X_test)

# Valutazione delle prestazioni
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy:", accuracy)

 

Implementazione in R

library(class)
library(datasets)

# Caricamento del dataset Iris
data(iris)

# Suddivisione del dataset in set di addestramento e test
set.seed(123)
train_index <- sample(1:nrow(iris), 0.8 * nrow(iris))
train_data <- iris[train_index, -5]
test_data <- iris[-train_index, -5]
train_labels <- iris[train_index, 5]
test_labels <- iris[-train_index, 5]

# Addestramento del classificatore K-NN
knn_model <- knn(train_data, test_data, train_labels, k=3)

# Valutazione delle prestazioni
accuracy <- sum(knn_model == test_labels) / length(test_labels)
print(paste("Accuracy:", accuracy))

Conclusioni

Gli algoritmi di apprendimento basati su istanza sono una classe versatile e potente di algoritmi di machine learning, utilizzati in una vasta gamma di applicazioni. Grazie alla loro semplicità e flessibilità, possono essere implementati facilmente in diversi linguaggi di programmazione come Python e R, fornendo risultati accurati e interpretabili.