Componenti Principali

1. Dati di Addestramento (Training Data): Questo è il set di dati etichettati utilizzato per addestrare l’algoritmo. Ogni esempio nel set di dati include una coppia di input e output.
2. Funzione di Mappatura: L’algoritmo cerca di apprendere una funzione che mappa gli input agli output. Questa funzione può essere una semplice linea retta (nel caso di una regressione lineare) o una rete neurale complessa.
3. Funzione di Perdita (Loss Function): Questa funzione misura quanto bene l’algoritmo sta eseguendo la mappatura. Durante l’addestramento, l’algoritmo cerca di minimizzare la perdita.
4. Ottimizzatore (Optimizer): Un algoritmo utilizzato per aggiornare i parametri del modello al fine di minimizzare la funzione di perdita.

Tipi di Problemi

1. Classificazione: L’obiettivo è assegnare l’input a una delle categorie predefinite. Esempi comuni includono il riconoscimento di immagini (gatto vs cane), l’analisi del sentiment (positivo vs negativo), e la diagnosi medica (malato vs sano).
2. Regressione: L’obiettivo è prevedere un valore continuo. Esempi includono la previsione dei prezzi delle case, la previsione della temperatura, e la previsione delle vendite.

Esempio di Flusso di Lavoro

1. Raccolta dei Dati: Raccolta di un set di dati etichettati che rappresentano il problema che si desidera risolvere.
2. Pre-elaborazione dei Dati: Pulizia e trasformazione dei dati in un formato adatto per l’algoritmo (ad esempio, normalizzazione, gestione dei valori mancanti).
3. Divisione del Dataset: Suddivisione del dataset in un set di addestramento e un set di test (e talvolta un set di validazione).
4. Addestramento del Modello: Utilizzo del set di addestramento per addestrare l’algoritmo, ottimizzando i parametri per minimizzare la funzione di perdita.
5. Valutazione del Modello: Valutazione delle prestazioni del modello utilizzando il set di test, calcolando metriche di valutazione appropriate (come accuratezza, precisione, richiamo, errore quadratico medio).
6. Messa in Produzione: Implementazione del modello addestrato in un ambiente di produzione per fare previsioni su nuovi dati.

Vantaggi e Svantaggi

Vantaggi:

• Generalmente raggiungono elevate prestazioni quando i dati di addestramento sono abbondanti e ben etichettati.
• Utili per una vasta gamma di applicazioni pratiche.

Svantaggi:

• Richiedono una grande quantità di dati etichettati, il che può essere costoso o difficile da ottenere.
• Possono soffrire di overfitting, ovvero imparare troppo bene il set di addestramento e generalizzare male su dati nuovi.

In sintesi, l’apprendimento supervisionato è una tecnica potente nel campo del machine learning, particolarmente utile quando si dispone di grandi quantità di dati etichettati e si desidera costruire modelli predittivi accurati.