Una guida rapida per principianti su come addestrare un modello AI

ChatGPT, i generatori di immagini e altri strumenti di intelligenza artificiale (AI) stanno diventando parte integrante della vita quotidiana a scuola, sul 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, in cui un modello AI impara da grandi quantità di dati a riconoscere modelli e prendere decisioni. Per anni, addestrare un modello AI è stato un processo molto complicato e, sebbene rimanga complesso, è diventato molto più accessibile.

Richiedeva computer potenti in grado di elaborare enormi quantità di dati, insieme a set di dati specializzati che dovevano essere raccolti ed etichettati da esperti. Configurare l'ambiente giusto, installare i framework ed eseguire esperimenti richiedeva molto tempo, era costoso e complesso.

Oggi, gli strumenti open source, le piattaforme facili da usare e i set di dati accessibili hanno reso questo processo molto più semplice. Studenti, ingegneri, appassionati di AI, scienziati dei dati e persino principianti possono ora sperimentare con l'addestramento dei modelli senza bisogno di hardware avanzato o competenze approfondite.

In questo articolo, percorreremo i passaggi su come addestrare un modello AI, spiegheremo ogni fase del processo e condivideremo le migliori pratiche. Iniziamo!

Link to this sectionCosa significa addestrare un modello AI?#

Addestrare un modello AI implica insegnare a un sistema informatico a imparare dagli esempi, anziché fornirgli un elenco di regole da seguire. Invece di dire "se questo, allora quello", gli mostriamo molti dati e lasciamo che trovi i modelli da solo.

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

L'algoritmo è il metodo che lo aiuta a imparare dai dati, e il processo di addestramento è il modo in cui continua a esercitarsi, a fare previsioni, a identificare gli errori e a migliorare ogni volta.

Una parte importante di questo processo è l'uso di dati di addestramento e di validazione. I dati di addestramento aiutano il modello a imparare i modelli, mentre i dati di validazione, una parte separata del set di dati, vengono utilizzati per testare quanto bene il modello sta imparando. La validazione assicura che il modello non stia solo memorizzando esempi, ma possa fare previsioni affidabili su dati nuovi e mai visti prima.

Fig 1. I dati di addestramento e i dati di validazione sono componenti cruciali nello sviluppo di un modello 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 delle proprietà. Il modello studia dati storici, identifica modelli e impara come questi fattori influenzano il prezzo.

Allo stesso modo, un modello di computer vision potrebbe essere addestrato su migliaia di immagini etichettate per distinguere gatti da cani. Ogni immagine insegna al modello a riconoscere forme, texture e caratteristiche, come orecchie, motivi del pelo o code, che distinguono l'uno dall'altro. In entrambi i casi, il modello impara analizzando i dati di addestramento, validando le sue prestazioni su esempi mai visti prima e affinando le sue previsioni nel tempo.

Link to this sectionCome funziona l'addestramento di un modello AI?#

Diamo un'occhiata più da vicino a come funziona realmente l'addestramento dei modelli.

Quando un modello AI addestrato viene utilizzato per fare previsioni, prende in input nuovi dati, come un'immagine, una frase o un insieme di numeri, e produce un output basato su ciò che ha già imparato. Questo è definito come inferenza, che significa semplicemente che il modello sta applicando ciò che ha imparato durante l'addestramento per prendere decisioni o fare previsioni su nuove informazioni.

Tuttavia, prima che un modello possa eseguire l'inferenza in modo efficace, deve prima essere addestrato. L'addestramento è il processo attraverso il quale il modello impara dagli esempi in modo da poter riconoscere modelli e fare 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 poi confrontato con l'etichetta corretta e la differenza tra i due viene calcolata utilizzando una funzione di loss. Il valore di loss rappresenta l'errore di previsione del modello o quanto il suo output si discosta dal risultato desiderato.

Per ridurre questo errore, il modello si affida a un ottimizzatore, come la stochastic gradient descent (SGD) o Adam. L'ottimizzatore regola i parametri interni del modello, noti come pesi, nella direzione che minimizza la loss. Questi pesi determinano quanto fortemente il modello risponde a diverse caratteristiche nei dati.

Questo processo, ovvero fare previsioni, calcolare la loss, aggiornare i pesi e ripetere, avviene in molte iterazioni ed epoche. A ogni ciclo, il modello affina la sua comprensione dei dati e riduce gradualmente il suo errore di previsione. Quando addestrata efficacemente, la loss alla fine si stabilizza, il che spesso indica che il modello ha imparato i modelli principali presenti nei dati di addestramento.

Link to this sectionUna guida passo dopo passo su come addestrare un modello AI#

Addestrare un modello AI può sembrare complicato all'inizio, ma suddividerlo in passaggi semplici rende il processo molto più facile da capire. Ogni fase si basa sulla precedente, aiutandoti a passare da un'idea a una soluzione funzionante.

Successivamente, esploreremo 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, impostare l'ambiente, addestrare, validare e testare, e infine implementare e iterare.

Link to this sectionPassaggio 1: Definisci il tuo caso d'uso#

Il primo passo nell'addestramento di un modello AI è definire chiaramente il problema che vuoi che la tua soluzione AI risolva. Senza un obiettivo ben definito, il processo può facilmente perdere la concentrazione e il modello potrebbe non fornire risultati significativi. Un caso d'uso è semplicemente uno scenario specifico in cui ti aspetti che il modello faccia previsioni o classificazioni.

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

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

In generale, quando inizi con un obiettivo chiaro, diventa molto più facile scegliere il set di dati giusto, il metodo di apprendimento e il modello che funzionerà meglio.

Link to this sectionPassaggio 2: Raccogli e prepara i dati di addestramento#

Una volta definito il tuo caso d'uso, il passaggio successivo è raccogliere i dati. I dati di addestramento sono il fondamento di ogni modello AI e la qualità di questi dati influisce direttamente sulle prestazioni del modello. È essenziale tenere a mente che i dati sono la spina dorsale dell'addestramento del modello e che un sistema AI è valido solo quanto i dati da cui impara. I bias o le lacune in quei dati influenzeranno inevitabilmente le 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 da recensioni o social media. Questi dati possono essere reperiti da set di dati open source condivisi dalla comunità di ricerca, database aziendali interni o attraverso diversi metodi di raccolta come lo scraping o i dati dei sensori.

Dopo la raccolta, i dati possono essere pre-elaborati. Ciò include la pulizia degli errori, la standardizzazione dei formati e l'etichettatura delle informazioni in modo che l'algoritmo possa imparare da esse. La pulizia o la pre-elaborazione dei dati assicura che il set di dati sia accurato e affidabile.

Link to this sectionPassaggio 3: Seleziona il tipo giusto di modello o algoritmo#

Una volta che i tuoi dati sono pronti, il passaggio successivo è scegliere il modello e il metodo di apprendimento giusti. I metodi di machine learning generalmente rientrano in tre categorie: apprendimento supervisionato, non supervisionato e per rinforzo.

Nell'apprendimento supervisionato, i modelli imparano 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 lavora con dati non etichettati per trovare modelli o raggruppamenti nascosti, come il clustering dei clienti o la scoperta di tendenze. Mentre l'apprendimento per rinforzo addestra un agente attraverso feedback e ricompense, ed è comunemente usato nella robotica, nei giochi e nell'automazione.

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

In pratica, questo passaggio è strettamente legato alla raccolta dei dati perché il tipo di modello che scegli spesso dipende dai dati disponibili e i dati che raccogli sono solitamente modellati dai requisiti del modello.

Puoi pensarla come la classica domanda sull'uovo e la gallina; cosa viene prima dipende dalla tua applicazione. A volte hai già dei dati e vuoi trovare il modo migliore per utilizzarli. Altre volte, inizi con un problema da risolvere e devi raccogliere o creare nuovi dati per addestrare il tuo modello in modo efficace.

Supponiamo, in questo caso, che tu abbia già un set di dati 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.

Allo stesso modo, se stai lavorando con le 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 di oggetti.

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

Per saperne di più su questi fattori ed esplorare diversi concetti di AI, dai un'occhiata alla sezione Guide del nostro blog.

Link to this sectionPassaggio 4: Imposta il tuo ambiente di addestramento#

Impostare l'ambiente giusto è un passaggio importante prima di addestrare il tuo modello AI. La configurazione giusta aiuta a garantire che i tuoi esperimenti vengano eseguiti in modo fluido ed efficiente.

Ecco gli aspetti chiave da considerare:

• Risorse di calcolo: I piccoli progetti possono spesso essere eseguiti su un laptop standard, ma quelli più grandi richiedono solitamente GPU o piattaforme cloud progettate per il machine learning e l'AI. I servizi cloud rendono anche facile scalare le risorse verso l'alto o verso il basso 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 AI, supportato da una vasta comunità e da un ricco ecosistema di librerie e framework come TensorFlow, PyTorch e Ultralytics. Questi strumenti semplificano la sperimentazione, la costruzione del modello e l'addestramento, consentendo agli sviluppatori di concentrarsi sul miglioramento delle prestazioni piuttosto che sulla codifica di tutto da zero.
• Strumenti di sviluppo: Piattaforme come Google Colab, Jupyter Notebooks e VS Code rendono facile scrivere e testare il codice in modo interattivo. Supportano anche l'integrazione cloud per flussi di lavoro più ampi.

Link to this sectionPassaggio 5: Addestra il modello AI#

Una volta che il tuo ambiente è pronto, è il momento di iniziare l'addestramento. Questa è la fase in cui il modello impara dal tuo set di dati riconoscendo modelli e migliorando nel tempo.

L'addestramento implica mostrare ripetutamente i dati al modello e regolare i suoi parametri interni fino a quando le sue previsioni diventano più accurate. Ogni passaggio completo attraverso il set di dati è noto come epoca.

Per migliorare le prestazioni, puoi utilizzare tecniche di ottimizzazione come l'iperparameter tuning. Regolare impostazioni come il learning rate, la dimensione del batch o il numero di epoche può fare una differenza significativa nel modo in cui il tuo modello impara.

Durante l'addestramento, è importante monitorare i progressi utilizzando metriche di performance. Metriche come accuratezza, precisione, recall e loss indicano se il modello sta migliorando o se necessita di aggiustamenti. La maggior parte delle librerie di machine learning e AI include dashboard e strumenti visivi che rendono facile tenere traccia di queste metriche in tempo reale e identificare tempestivamente potenziali problemi.

Link to this sectionPassaggio 6: Valida e testa il modello AI#

Dopo aver addestrato il tuo modello, puoi valutarlo e validarlo. Ciò implica testarlo su dati che non ha visto prima per verificare se può gestire scenari del mondo reale. Potresti chiederti da dove provengano effettivamente questi nuovi dati.

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

D'altra parte, il set di validazione viene utilizzato durante l'addestramento per mettere a punto i parametri e prevenire l'overfitting (quando un modello impara i dati di addestramento troppo da vicino e ha prestazioni scarse su dati nuovi e mai visti prima).

Al contrario, il set di test viene utilizzato in seguito per misurare quanto bene il modello si comporta su dati completamente mai visti. Quando un modello si comporta in modo costantemente buono sia sul set di validazione che su quello di test, è una forte indicazione che ha imparato modelli significativi piuttosto che limitarsi a memorizzare esempi.

Fig 3. Divisione di un set di dati in dati di addestramento, dati di validazione e dati di test. (Fonte)

Link to this sectionPassaggio 7: Implementa e mantieni il modello AI#

Dopo che un modello è stato validato e testato, può essere implementato per l'uso reale. Ciò significa semplicemente mettere il modello in funzione in modo che possa fare 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 risultati automaticamente.

I modelli possono essere implementati in modi diversi a seconda dell'applicazione. Alcuni modelli sono condivisi tramite API, che sono 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 fanno previsioni localmente senza affidarsi a una connessione Internet. Il miglior metodo di implementazione dipende dal caso d'uso e dalle risorse disponibili.

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

Link to this sectionMigliori pratiche per l'addestramento di modelli AI#

Addestrare un modello AI implica diversi passaggi e seguire alcune migliori pratiche può rendere il processo più fluido e i risultati più affidabili. Diamo un'occhiata ad alcune pratiche chiave che possono aiutarti a costruire modelli migliori e più accurati.

Inizia utilizzando set di dati bilanciati in modo che tutte le categorie o classi siano rappresentate equamente. Quando una categoria appare molto più spesso delle altre, il modello può diventare prevenuto e faticare a fare previsioni accurate.

Successivamente, sfrutta tecniche come l'iperparameter tuning, che comporta la regolazione di impostazioni come il learning rate o la dimensione del batch per migliorare l'accuratezza. Anche piccoli cambiamenti possono avere un grande impatto sull'efficacia con cui il modello impara.

Durante l'addestramento, monitora le metriche di performance chiave come precisione, recall e loss. Questi valori ti aiutano a determinare se il modello sta imparando modelli significativi o sta semplicemente memorizzando i dati.

Infine, prendi sempre l'abitudine di documentare il tuo flusso di lavoro. Tieni traccia dei dati che hai utilizzato, degli esperimenti che hai condotto e dei risultati che hai ottenuto. Una documentazione chiara rende più facile riprodurre risultati di successo e affinare continuamente il processo di addestramento nel tempo.

Link to this sectionAddestramento di modelli AI in diversi campi#

L'AI è una tecnologia che viene ampiamente adottata in diversi settori e applicazioni. Da testo e immagini a suoni e dati basati sul tempo, gli stessi principi fondamentali dell'utilizzo di dati, algoritmi e apprendimento iterativo si applicano ovunque.

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

• Elaborazione del linguaggio naturale: I modelli imparano dai dati testuali per comprendere e generare il linguaggio umano. Ad esempio, i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) come i modelli GPT di OpenAI vengono utilizzati in chatbot di assistenza clienti, assistenti virtuali e 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 come la classificazione di immagini, il rilevamento di oggetti e la segmentazione. Sono ampiamente utilizzati nel settore sanitario per l'analisi di scansioni mediche, nel commercio al dettaglio per il monitoraggio dell'inventario e nei veicoli autonomi per il rilevamento di pedoni e segnali stradali.
• Elaborazione vocale e audio: I modelli vengono addestrati su registrazioni sonore per trascrivere il parlato, riconoscere i parlanti e rilevare il tono o l'emozione. Vengono utilizzati in assistenti vocali come Siri e Alexa, nell'analisi dei call center e in strumenti di accessibilità come i sottotitoli automatici.
• Previsioni e analisi predittiva: Questi modelli utilizzano serie temporali o dati storici per prevedere tendenze e risultati futuri. Le aziende li usano per prevedere le vendite, i meteorologi li usano per prevedere i modelli meteorologici e i gestori della catena di approvvigionamento si affidano a essi per anticipare la domanda di prodotti.

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

Link to this sectionSfide legate all'addestramento di modelli AI#

Nonostante i recenti progressi tecnologici, l'addestramento di un modello AI comporta ancora alcune sfide che possono influire sulle prestazioni e sull'affidabilità. Ecco alcune limitazioni chiave da tenere a mente mentre costruisci e affini i tuoi modelli:

• Qualità e quantità dei dati: I modelli richiedono set di dati ampi, diversificati e di alta qualità per imparare in modo efficace. Dati insufficienti, prevenuti o etichettati male portano spesso a previsioni imprecise e a una generalizzazione limitata in scenari del mondo reale.
• Risorse di calcolo: Addestrare modelli AI moderni, specialmente sistemi di deep learning e modelli linguistici di grandi dimensioni, richiede una potenza di calcolo significativa. L'accesso a GPU, TPU o infrastrutture basate su 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 del set di dati, audit regolari sui bias e trasparenza nelle decisioni del modello è essenziale per mitigare questi rischi.
• Ottimizzazione continua: I modelli AI non sono statici. Devono essere messi a punto e aggiornati regolarmente con nuovi dati per mantenere l'accuratezza. Senza riaddestramento e monitoraggio continui, le prestazioni possono degradare nel tempo man mano che i modelli dei dati o le condizioni del mondo reale cambiano.

Link to this sectionStrumenti che rendono l'addestramento dei modelli AI più accessibile#

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

Queste soluzioni riducono la necessità di competenze tecniche approfondite e consentono a individui, studenti e aziende di costruire e implementare modelli personalizzati con facilità. In effetti, iniziare con l'addestramento AI non è mai stato così semplice.

Ad esempio, il pacchetto Python Ultralytics è un ottimo punto di partenza. Fornisce tutto ciò di cui hai bisogno per addestrare, validare ed eseguire l'inferenza con i modelli Ultralytics YOLO e per esportarli per l'implementazione in varie applicazioni.

Altri strumenti popolari, come Roboflow, TensorFlow, Hugging Face e PyTorch Lightning, semplificano anche diverse parti del flusso di lavoro di addestramento AI, dalla preparazione dei dati all'implementazione. Con queste piattaforme, lo sviluppo AI è diventato più accessibile che mai, consentendo a sviluppatori, aziende e persino principianti di sperimentare e innovare.

Link to this sectionPunti chiave#

Addestrare un modello 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 all'implementazione, puoi trasformare le idee in soluzioni AI del mondo reale che fanno la differenza. Mentre la tecnologia AI continua a evolversi, le opportunità per imparare, costruire e innovare sono più accessibili che mai.

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