Una guida rapida per principianti su come addestrare un modello di AI

ChatGPT, i generatori di immagini e altri strumenti di intelligenza artificiale (AI) stanno diventando parte integrante della vita quotidiana nelle scuole, nei luoghi di lavoro e persino sui nostri dispositivi personali. Ma ti sei mai chiesto come funzionano davvero?

Al centro di questi sistemi c'è un processo chiamato addestramento, durante il quale un modello di AI apprende da grandi quantità di dati per riconoscere schemi e prendere decisioni. Per anni, addestrare un modello di AI è stato un processo molto complicato e, sebbene rimanga complesso, oggi è diventato molto più accessibile.

Erano necessari computer potenti in grado di elaborare enormi quantità di dati, oltre a dataset specializzati che dovevano essere raccolti ed etichettati da esperti. Configurare l'ambiente corretto, installare i framework ed eseguire gli esperimenti richiedeva tempo, era costoso e complesso.

Oggi, gli strumenti open source, le piattaforme facili da usare e i dataset accessibili hanno reso questo processo molto più semplice. Studenti, ingegneri, appassionati di AI, data scientist e persino principianti possono ora sperimentare con l'addestramento dei modelli senza aver bisogno di hardware avanzato o di una competenza approfondita.

In questo articolo illustreremo i passaggi per addestrare un modello di AI, spiegheremo ogni fase del processo e condivideremo le best practice. Iniziamo!

Cosa significa addestrare un modello di AI?#

Addestrare un modello di AI significa insegnare a un sistema informatico ad apprendere dagli esempi, invece di fornirgli un elenco di regole da seguire. Invece di dirgli «se succede questo, allora fai quello», gli mostriamo molti dati e lasciamo che individui autonomamente gli schemi.

Al centro di questo processo ci sono tre componenti chiave che lavorano insieme: il dataset, l'algoritmo e il processo di addestramento. Il dataset è l'insieme di informazioni che il modello studia.

L'algoritmo è il metodo che lo aiuta ad apprendere dai dati, mentre il processo di addestramento consiste nel fare pratica continuamente, effettuare previsioni, individuare gli errori e migliorare ogni volta.

Una parte importante di questo processo consiste nell'utilizzo di dati di addestramento e di convalida. I dati di addestramento aiutano il modello ad apprendere gli schemi, mentre i dati di convalida, una porzione separata del dataset, servono a verificare quanto bene il modello stia imparando. La convalida garantisce che il modello non si limiti a memorizzare gli esempi, ma sia in grado di effettuare previsioni affidabili su dati nuovi e mai osservati.

Fig. 1. I dati di addestramento e i dati di convalida sono componenti fondamentali nello sviluppo di un modello di AI. (Fonte)

Ad esempio, un modello addestrato sui prezzi delle case potrebbe utilizzare dettagli come posizione, dimensioni, numero di stanze e tendenze del quartiere per prevedere il valore degli immobili. Il modello studia i dati storici, individua gli schemi e apprende come questi fattori influenzano il prezzo.

Analogamente, un modello di computer vision potrebbe essere addestrato su migliaia di immagini etichettate per distinguere i gatti dai cani. Ogni immagine insegna al modello a riconoscere forme, trame e caratteristiche, come orecchie, motivi del pelo o code, che distinguono gli uni dagli altri. In entrambi i casi, il modello apprende analizzando i dati di addestramento, convalidando le proprie prestazioni su esempi mai osservati e perfezionando le proprie previsioni nel tempo.

Come funziona l'addestramento di un modello di AI?#

Vediamo più da vicino come funziona realmente l'addestramento di un modello.

Quando un modello di AI addestrato viene utilizzato per effettuare previsioni, riceve nuovi dati, come un'immagine, una frase o un insieme di numeri, e produce un output basato su ciò che ha già appreso. Questo processo è chiamato inferenza e significa semplicemente che il modello applica ciò che ha imparato durante l'addestramento per prendere decisioni o effettuare previsioni su nuove informazioni.

Tuttavia, prima che un modello possa eseguire efficacemente l'inferenza, deve prima essere addestrato. L'addestramento è il processo attraverso il quale il modello apprende dagli esempi, così da poter riconoscere gli schemi ed effettuare previsioni accurate in seguito.

Durante l'addestramento, forniamo al modello esempi etichettati. Ad esempio, un'immagine di un gatto con l'etichetta corretta «gatto». Il modello elabora l'input e genera una previsione. Il suo output viene quindi confrontato con l'etichetta corretta e la differenza tra i due viene calcolata utilizzando una funzione di perdita. Il valore della perdita rappresenta l'errore di previsione del modello, ovvero quanto il suo output si discosta dal risultato desiderato.

Per ridurre questo errore, il modello si affida a un ottimizzatore, come la discesa del gradiente stocastico (SGD) o Adam. L'ottimizzatore modifica i parametri interni del modello, detti pesi, nella direzione che minimizza la perdita. Questi pesi determinano quanto il modello reagisce alle diverse caratteristiche presenti nei dati.

Questo processo, che consiste nell'effettuare previsioni, calcolare la perdita, aggiornare i pesi e ripetere, si verifica per molte iterazioni ed epoche. A ogni ciclo, il modello perfeziona la propria comprensione dei dati e riduce gradualmente l'errore di previsione. Quando l'addestramento è efficace, la perdita alla fine si stabilizza, indicando spesso che il modello ha appreso i principali schemi presenti nei dati di addestramento.

Guida passo passo su come addestrare un modello di AI#

All'inizio, addestrare un modello di AI può sembrare complicato, ma suddividere il processo in semplici passaggi lo rende molto più facile da comprendere. Ogni fase si basa sulla precedente e ti aiuta a passare da un'idea a una soluzione funzionante.

Ora esamineremo i passaggi chiave su cui i principianti possono concentrarsi: definire il caso d'uso, raccogliere e preparare i dati, scegliere un modello e un algoritmo, configurare l'ambiente, addestrare, convalidare e testare e, infine, distribuire e iterare.

Passaggio 1: definisci il tuo caso d'uso#

Il primo passaggio per addestrare un modello di AI consiste nel definire chiaramente il problema che vuoi risolvere con la tua soluzione di AI. Senza un obiettivo ben definito, il processo può facilmente perdere direzione e il modello potrebbe non produrre risultati significativi. Un caso d'uso è semplicemente uno scenario specifico in cui prevedi che il modello effettui previsioni o classificazioni.

Ad esempio, nella computer vision, un ramo dell'AI che consente alle macchine di interpretare e comprendere le informazioni visive, un'attività comune è il rilevamento degli oggetti. Può essere applicato in vari modi, ad esempio per identificare prodotti sugli scaffali, monitorare il traffico stradale o rilevare difetti nella produzione.

Analogamente, nella finanza e nella gestione della catena di approvvigionamento, i modelli previsionali aiutano a prevedere tendenze, domanda o prestazioni future. Inoltre, nell'elaborazione del linguaggio naturale (NLP), la classificazione del testo consente ai sistemi di organizzare le e-mail, analizzare il feedback dei clienti o rilevare il sentiment nelle recensioni.

In generale, quando parti da un obiettivo chiaro, diventa molto più facile scegliere il dataset, il metodo di apprendimento e il modello più adatti.

Passaggio 2: raccogli e prepara i dati di addestramento#

Dopo aver definito il caso d'uso, il passaggio successivo consiste nel raccogliere i dati. I dati di addestramento sono la base di ogni modello di AI e la loro qualità influisce direttamente sulle prestazioni del modello. È essenziale tenere presente che i dati sono la spina dorsale dell'addestramento del modello e che un sistema di AI è efficace solo quanto i dati da cui apprende. Distorsioni o lacune nei dati influiranno inevitabilmente sulle sue previsioni.

Il tipo di dati che raccogli dipende dal tuo caso d'uso. Ad esempio, l'analisi di immagini mediche richiede scansioni ad alta risoluzione, mentre l'analisi del sentiment utilizza testi provenienti da recensioni o social media. Questi dati possono provenire da dataset aperti condivisi dalla comunità di ricerca, da database interni aziendali o da diversi metodi di raccolta, come lo scraping o i dati dei sensori.

Dopo la raccolta, i dati possono essere preprocessati. Questo include la correzione degli errori, la standardizzazione dei formati e l'etichettatura delle informazioni affinché l'algoritmo possa apprendere da esse. La pulizia o il preprocessing dei dati garantisce che il dataset sia accurato e affidabile.

Passaggio 3: seleziona il tipo di modello o algoritmo corretto#

Quando i dati sono pronti, il passaggio successivo consiste nello scegliere il modello e il metodo di apprendimento corretti. I metodi di machine learning rientrano generalmente in tre categorie: apprendimento supervisionato, non supervisionato e per rinforzo.

Nell'apprendimento supervisionato, i modelli apprendono da dati etichettati e vengono utilizzati per attività come la previsione dei prezzi, il riconoscimento delle immagini o la classificazione delle e-mail. Al contrario, l'apprendimento non supervisionato opera su dati non etichettati per trovare schemi o raggruppamenti nascosti, come nel clustering dei clienti o nell'individuazione di tendenze. L'apprendimento per rinforzo addestra invece un agente attraverso feedback e ricompense ed è comunemente utilizzato nella robotica, nei videogiochi e nell'automazione.

Fig. 2. Tipi di algoritmi di machine learning (Fonte)

Nella pratica, questo passaggio è strettamente legato alla raccolta dei dati, perché il tipo di modello scelto dipende spesso dai dati disponibili e i dati raccolti sono solitamente determinati dai requisiti del modello.

Puoi considerarlo il classico dilemma dell'uovo e della gallina: quale viene prima dipende dalla tua applicazione. A volte hai già i dati e vuoi trovare il modo migliore per utilizzarli. Altre volte parti da un problema da risolvere e devi raccogliere o creare nuovi dati per addestrare efficacemente il modello.

Supponiamo che, in questo caso, tu abbia già un dataset e voglia scegliere il modello più adatto per l'apprendimento supervisionato. Se i tuoi dati sono costituiti da numeri, potresti addestrare un modello di regressione per prevedere risultati come prezzi, vendite o tendenze.

Analogamente, se lavori con immagini, potresti utilizzare un modello di computer vision come Ultralytics YOLO11 o Ultralytics YOLO26, che supporta attività come la segmentazione delle istanze e il rilevamento degli oggetti.

D'altra parte, quando i tuoi dati sono testi, un modello linguistico potrebbe essere la scelta migliore. Quindi, come puoi decidere quale metodo di apprendimento o algoritmo utilizzare? Dipende da diversi fattori, tra cui le dimensioni e la qualità del dataset, la complessità dell'attività, le risorse di calcolo disponibili e il livello di accuratezza necessario.

Per saperne di più su questi fattori ed esplorare diversi concetti di AI, consulta la sezione Guide del nostro blog.

Passaggio 4: configura l'ambiente di addestramento#

Configurare l'ambiente corretto è un passaggio importante prima di addestrare il modello di AI. Una configurazione adeguata aiuta a garantire che gli esperimenti vengano eseguiti in modo fluido ed efficiente.

Ecco gli aspetti principali da considerare:

• Risorse di calcolo: i progetti di piccole dimensioni possono spesso essere eseguiti su un laptop standard, mentre quelli più grandi richiedono generalmente GPU o piattaforme cloud progettate per il machine learning e l'AI. I servizi cloud semplificano anche la possibilità di aumentare o ridurre le risorse e spesso includono dashboard per monitorare esperimenti e risultati in tempo reale.
• Linguaggio di programmazione e framework: Python è il linguaggio più utilizzato per lo sviluppo dell'AI, grazie al supporto di un'ampia community e a un ricco ecosistema di librerie e framework come TensorFlow, PyTorch e Ultralytics. Questi strumenti semplificano la sperimentazione, la creazione dei modelli e l'addestramento, permettendo agli sviluppatori di concentrarsi sul miglioramento delle prestazioni invece di scrivere tutto da zero.
• Strumenti di sviluppo: piattaforme come Google Colab, Jupyter Notebooks e VS Code semplificano la scrittura e il test interattivo del codice. Supportano inoltre l'integrazione con il cloud per flussi di lavoro più complessi.

Passaggio 5: addestra il modello di AI#

Quando l'ambiente è pronto, è il momento di iniziare l'addestramento. Questa è la fase in cui il modello apprende dal dataset riconoscendo gli schemi e migliorando nel tempo.

L'addestramento consiste nel mostrare ripetutamente i dati al modello e nel modificare i suoi parametri interni finché le sue previsioni non diventano più accurate. Ogni passaggio completo attraverso il dataset è chiamato epoca.

Per migliorare le prestazioni, puoi utilizzare tecniche di ottimizzazione come la regolazione degli iperparametri. Modificare impostazioni come il tasso di apprendimento, la dimensione del batch o il numero di epoche può fare una differenza significativa nella capacità del modello di apprendere.

Durante tutto l'addestramento, è importante monitorare i progressi utilizzando metriche delle prestazioni. Metriche come accuratezza, precisione e richiamo e la perdita indicano se il modello sta migliorando o necessita di modifiche. La maggior parte delle librerie di machine learning e AI include dashboard e strumenti visivi che semplificano il monitoraggio di queste metriche in tempo reale e l'individuazione tempestiva di potenziali problemi.

Passaggio 6: convalida e testa il modello di AI#

Dopo aver addestrato il modello, puoi valutarlo e convalidarlo. Questo comporta testarlo su dati che non ha mai visto prima, per verificare se è in grado di gestire scenari del mondo reale. Potresti chiederti da dove provengano questi nuovi dati.

Nella maggior parte dei casi, prima dell'addestramento il dataset viene diviso in tre parti: un set di addestramento, un set di convalida e un set di test. Il set di addestramento insegna al modello a riconoscere gli schemi nei dati.

Il set di convalida, invece, viene utilizzato durante l'addestramento per ottimizzare i parametri e prevenire l'overfitting (quando un modello apprende i dati di addestramento in modo troppo specifico e funziona male su dati nuovi e mai osservati).

Al contrario, il set di test viene utilizzato successivamente per misurare le prestazioni del modello su dati completamente nuovi. Quando un modello ottiene buoni risultati in modo costante sia sul set di convalida sia su quello di test, ciò indica fortemente che ha appreso schemi significativi invece di limitarsi a memorizzare gli esempi.

Fig. 3. Suddivisione di un dataset in dati di addestramento, dati di convalida e dati di test. (Fonte)

Passaggio 7: distribuisci e mantieni il modello di AI#

Dopo che un modello è stato convalidato e testato, può essere distribuito per l'utilizzo effettivo nel mondo reale. Questo significa semplicemente mettere in uso il modello affinché possa effettuare previsioni nel mondo reale. Ad esempio, un modello addestrato potrebbe essere integrato in un sito web, un'app o una macchina, dove può elaborare nuovi dati e fornire automaticamente i risultati.

I modelli possono essere distribuiti in modi diversi a seconda dell'applicazione. Alcuni modelli vengono condivisi tramite API, semplici connessioni software che consentono ad altre applicazioni di accedere alle previsioni del modello. Altri sono ospitati su piattaforme cloud, dove possono essere facilmente scalati e gestiti online.

In alcuni casi, i modelli vengono eseguiti su dispositivi edge come telecamere o sensori. Questi modelli effettuano previsioni localmente senza dipendere da una connessione Internet. Il metodo di distribuzione migliore dipende dal caso d'uso e dalle risorse disponibili.

È inoltre fondamentale monitorare e aggiornare regolarmente il modello. Nel tempo, nuovi dati o condizioni variabili possono influire sulle prestazioni. La valutazione continua, il riaddestramento e l'ottimizzazione garantiscono che il modello rimanga accurato, affidabile ed efficace nelle applicazioni del mondo reale.

Best practice per l'addestramento dei modelli di AI#

L'addestramento di un modello di AI prevede diversi passaggi e seguire alcune best practice può rendere il processo più fluido e i risultati più affidabili. Vediamo alcune pratiche chiave che possono aiutarti a creare modelli migliori e più accurati.

Inizia utilizzando dataset bilanciati, in modo che tutte le categorie o classi siano rappresentate equamente. Quando una categoria compare molto più spesso delle altre, il modello può diventare soggetto a bias e avere difficoltà a effettuare previsioni accurate.

Successivamente, sfrutta tecniche come la regolazione degli iperparametri, che consiste nel modificare impostazioni quali il tasso di apprendimento o la dimensione del batch per migliorare l'accuratezza. Anche piccoli cambiamenti possono avere un grande impatto sull'efficacia dell'apprendimento del modello.

Durante tutto l'addestramento, monitora le metriche chiave delle prestazioni, come precisione, richiamo e perdita. Questi valori ti aiutano a determinare se il modello sta apprendendo schemi significativi o si limita a memorizzare i dati.

Infine, fai sempre della documentazione del tuo flusso di lavoro un'abitudine. Tieni traccia dei dati utilizzati, degli esperimenti eseguiti e dei risultati ottenuti. Una documentazione chiara facilita la riproduzione dei risultati positivi e il perfezionamento continuo del processo di addestramento nel tempo.

Addestrare modelli di AI in diversi settori#

L'AI è una tecnologia adottata ampiamente in diversi settori e applicazioni. Dal testo e dalle immagini all'audio e ai dati basati sul tempo, gli stessi principi fondamentali, ovvero l'utilizzo di dati, algoritmi e apprendimento iterativo, si applicano ovunque.

Ecco alcune delle principali aree in cui i modelli di AI vengono addestrati e utilizzati:

• Elaborazione del linguaggio naturale: i modelli apprendono dai dati testuali per comprendere e generare il linguaggio umano. Ad esempio, i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLMs) come i modelli GPT di OpenAI vengono utilizzati nei chatbot per l'assistenza clienti, negli assistenti virtuali e negli strumenti di generazione di contenuti che aiutano ad automatizzare la comunicazione.
• Computer vision: modelli come YOLO11 e YOLO26 vengono addestrati su immagini etichettate per attività quali classificazione delle immagini, rilevamento degli oggetti e segmentazione. Sono ampiamente utilizzati nel settore sanitario per analizzare scansioni mediche, nella vendita al dettaglio per monitorare l'inventario e nei veicoli autonomi per rilevare pedoni e segnali stradali.
• Elaborazione del parlato e dell'audio: i modelli vengono addestrati su registrazioni audio per trascrivere il parlato, riconoscere gli interlocutori e rilevare il tono o l'emozione. Vengono utilizzati in assistenti vocali come Siri e Alexa, nell'analisi dei call center e in strumenti per l'accessibilità come i sottotitoli automatici.
• Previsioni e analisi predittiva: questi modelli utilizzano dati basati su serie temporali o dati storici per prevedere tendenze e risultati futuri. Le aziende li utilizzano per prevedere le vendite, i meteorologi per prevedere i fenomeni atmosferici e i responsabili della catena di approvvigionamento per anticipare la domanda di prodotti.

Fig. 4. Panoramica del flusso di lavoro di un progetto di computer vision (Fonte)

Sfide legate all'addestramento dei modelli di AI#

Nonostante i recenti progressi tecnologici, l'addestramento di un modello di AI comporta ancora alcune sfide che possono influire sulle prestazioni e sull'affidabilità. Ecco alcune limitazioni chiave da tenere presenti durante la creazione e il perfezionamento dei modelli:

• Qualità e quantità dei dati: i modelli richiedono dataset ampi, diversificati e di alta qualità per apprendere in modo efficace. Dati insufficienti, soggetti a bias o etichettati in modo inadeguato portano spesso a previsioni inaccurate e a una capacità di generalizzazione limitata negli scenari del mondo reale.
• Risorse di calcolo: l'addestramento dei moderni modelli di AI, in particolare dei sistemi di deep learning e dei modelli linguistici di grandi dimensioni, richiede una notevole potenza di calcolo. L'accesso a GPU, TPU o infrastrutture basate sul cloud può essere costoso e talvolta difficile da scalare in modo efficiente.
• Bias e considerazioni etiche: se i dati di addestramento contengono bias nascosti, il modello può produrre involontariamente risultati ingiusti o discriminatori. Garantire una progettazione etica dei dataset, audit regolari sui bias e trasparenza nelle decisioni del modello è essenziale per ridurre questi rischi.
• Ottimizzazione continua: i modelli di AI non sono statici. Devono essere ottimizzati e aggiornati regolarmente con nuovi dati per mantenere l'accuratezza. Senza un riaddestramento e un monitoraggio continui, le prestazioni possono peggiorare nel tempo, man mano che cambiano gli schemi dei dati o le condizioni del mondo reale.

Strumenti che rendono più accessibile l'addestramento dei modelli di AI#

Tradizionalmente, addestrare un modello di AI richiedeva team numerosi, hardware potente e infrastrutture complesse. Oggi, tuttavia, strumenti e piattaforme all'avanguardia hanno reso il processo molto più semplice, rapido e accessibile.

Queste soluzioni riducono la necessità di competenze tecniche approfondite e consentono a singoli utenti, studenti e aziende di creare e distribuire facilmente modelli personalizzati. Infatti, iniziare ad addestrare modelli di AI non è mai stato così semplice.

Ad esempio, il pacchetto Ultralytics per Python è un ottimo punto di partenza. Fornisce tutto ciò che ti serve per addestrare, convalidare ed eseguire l'inferenza con i modelli Ultralytics YOLO e per esportarli e distribuirli in diverse applicazioni.

Anche altri strumenti diffusi, come Roboflow, TensorFlow, Hugging Face e PyTorch Lightning, semplificano diverse parti del flusso di lavoro di addestramento dell'AI, dalla preparazione dei dati alla distribuzione. Grazie a queste piattaforme, lo sviluppo dell'AI è diventato più accessibile che mai, consentendo a sviluppatori, aziende e persino principianti di sperimentare e innovare.

Punti chiave#

Addestrare un modello di AI può sembrare complesso, ma con gli strumenti, i dati e l'approccio giusti chiunque può iniziare oggi. Comprendendo ogni passaggio, dalla definizione del caso d'uso alla distribuzione, puoi trasformare le idee in soluzioni di AI reali per il mondo reale che fanno la differenza. Mentre la tecnologia AI continua a evolversi, le opportunità di imparare, creare e innovare sono più accessibili che mai.

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