16 ottobre 2025
Imparate ad addestrare un modello di intelligenza artificiale passo dopo passo con questa guida rapida per principianti. Scoprite i flussi di lavoro, i set di dati e gli strumenti essenziali per iniziare.
ChatGPT, 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 vi siete mai chiesti come funzionano realmente?
Il cuore di questi sistemi è un processo chiamato addestramento, in cui un modello di intelligenza artificiale apprende da grandi quantità di dati per riconoscere modelli e prendere decisioni. Per anni, l'addestramento di un modello di intelligenza artificiale 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, oltre a insiemi di dati specializzati che dovevano essere raccolti ed etichettati da esperti. La creazione dell'ambiente giusto, l'installazione di framework e l'esecuzione di esperimenti richiedevano tempo, costi e complessità.
Oggi, strumenti open-source, piattaforme facili da usare e dataset accessibili hanno reso questo processo molto più semplice. Studenti, ingegneri, appassionati di IA, data scientist e persino principianti possono ora sperimentare l'addestramento di modelli senza bisogno di hardware avanzato o di competenze approfondite.
In questo articolo illustreremo le fasi di addestramento di un modello di intelligenza artificiale, spiegheremo ogni fase del processo e condivideremo le migliori pratiche. Iniziamo!
L'addestramento di un modello di intelligenza artificiale consiste nell'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 capisca 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 formazione. Il set di dati è costituito dalle 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 si esercita continuamente, fa previsioni, identifica gli errori e migliora ogni volta.
Una parte importante di questo processo è l'uso di dati di formazione e di convalida. I dati di addestramento aiutano il modello ad apprendere i modelli, mentre i dati di convalida, una porzione separata del set di dati, vengono utilizzati per verificare la qualità dell'apprendimento del modello. La convalida assicura che il modello non si limiti a memorizzare gli esempi, ma sia in grado di fare previsioni affidabili su dati nuovi e non visti.
Ad esempio, un modello addestrato sui prezzi delle case potrebbe utilizzare dettagli come la posizione, le dimensioni, il numero di stanze e le tendenze del quartiere per prevedere i valori degli immobili. Il modello studia i dati storici, identifica gli schemi 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 i gatti dai cani. Ogni immagine insegna al modello a riconoscere forme, texture e caratteristiche, come le orecchie, il pelo o la coda, che distinguono un gatto dall'altro. In entrambi i casi, il modello impara analizzando i dati di addestramento, convalidando le sue prestazioni su esempi non visti e affinando le sue previsioni nel tempo.
Vediamo più da vicino come funziona l'addestramento dei modelli.
Quando un modello di intelligenza artificiale addestrato viene utilizzato per fare previsioni, riceve nuovi dati, come un'immagine, una frase o una serie di numeri, e produce un output basato su ciò che ha già appreso. Si parla di inferenza, il che significa semplicemente che il modello applica ciò che ha appreso durante l'addestramento per prendere decisioni o fare previsioni su nuove informazioni.
Tuttavia, prima che un modello possa fare inferenza in modo efficace, deve essere addestrato. L'addestramento è il processo attraverso il quale il modello impara dagli esempi in modo da poter riconoscere i modelli e fare previsioni accurate in seguito.
Durante l'addestramento, il modello viene alimentato con 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 di perdita 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 discesa stocastica del gradiente (SGD) o Adam. L'ottimizzatore regola i parametri interni del modello, noti come pesi, nella direzione che minimizza la perdita. Questi pesi determinano la forza con cui il modello risponde alle diverse caratteristiche dei dati.
Questo processo, che consiste nel fare previsioni, calcolare la perdita, aggiornare i pesi e ripetere, si svolge nell'arco di molte iterazioni ed epoche. A ogni ciclo, il modello affina la sua comprensione dei dati e riduce gradualmente l'errore di previsione. Se l'addestramento è efficace, alla fine la perdita si stabilizza, il che spesso indica che il modello ha appreso i principali modelli presenti nei dati di addestramento.
L'addestramento di un modello di intelligenza artificiale può sembrare complicato all'inizio, ma la suddivisione in semplici fasi rende il processo molto più facile da capire. Ogni fase si basa sulla precedente, aiutandovi a passare da un'idea a una soluzione funzionante.
Successivamente, esploreremo le fasi chiave su cui i principianti possono concentrarsi: definizione del caso d'uso, raccolta e preparazione dei dati, scelta di un modello e di un algoritmo, impostazione dell'ambiente, formazione, convalida e test, e infine distribuzione e iterazione.
Il primo passo per addestrare un modello di IA è definire chiaramente il problema che si vuole risolvere con la soluzione di IA. Senza un obiettivo ben definito, il processo può facilmente perdere di vista l'obiettivo e il modello potrebbe non fornire risultati significativi. Un caso d'uso è semplicemente uno scenario specifico in cui ci si aspetta che il modello faccia previsioni o classificazioni.
Ad esempio, nella computer vision, una branca dell'IA che consente alle macchine di interpretare e comprendere le informazioni visive, un compito comune è il rilevamento degli oggetti. Questo compito può essere applicato in vari modi, come l'identificazione di prodotti sugli scaffali, il monitoraggio del traffico stradale o il rilevamento di difetti nella produzione.
Allo stesso modo, nella finanza e nella gestione della supply chain, i modelli di previsione aiutano a prevedere le tendenze, la domanda o le prestazioni future. Inoltre, nell'elaborazione del linguaggio naturale (NLP), la classificazione del testo consente ai sistemi di ordinare le e-mail, analizzare i feedback dei clienti o rilevare il sentiment nelle recensioni.
In generale, quando si inizia con un obiettivo chiaro, diventa molto più facile scegliere il dataset giusto, il metodo di apprendimento e il modello che funzionerà meglio.
Una volta definito il caso d'uso, il passo successivo è la raccolta dei dati. I dati di addestramento sono la base di ogni modello di IA 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 IA è valido solo quanto i dati da cui apprende. Eventuali distorsioni o lacune nei dati influiranno inevitabilmente sulle sue previsioni.
Il tipo di dati raccolti dipende dal caso d'uso. Ad esempio, l'analisi delle immagini mediche richiede scansioni ad alta risoluzione, mentre l'analisi del sentiment utilizza il testo delle recensioni o dei social media. Questi dati possono provenire da set di dati aperti condivisi dalla comunità di ricerca, da database interni all'azienda o da metodi di raccolta diversi come lo scraping o i dati dei sensori.
Dopo la raccolta, i dati possono essere pre-elaborati. Questo 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 preelaborazione dei dati assicura che il set di dati sia accurato e affidabile.
Una volta che i dati sono pronti, il passo successivo è quello di scegliere il modello e il metodo di apprendimento giusti. I metodi di apprendimento automatico si dividono generalmente in tre categorie: supervisionato, non supervisionato e apprendimento per rinforzo.
Nell'apprendimento supervisionato, i modelli imparano da dati etichettati e vengono utilizzati per compiti come la previsione dei prezzi, il riconoscimento delle immagini o la classificazione delle e-mail. L'apprendimento non supervisionato, invece, lavora con dati non etichettati per trovare modelli o raggruppamenti nascosti, come il raggruppamento dei clienti o la scoperta di tendenze. Mentre l'apprendimento per rinforzo addestra un agente attraverso feedback e ricompense, è comunemente usato nella robotica, nei giochi e nell'automazione.
In pratica, questa fase è strettamente legata alla raccolta dei dati, perché il tipo di modello che si sceglie spesso dipende dai dati disponibili e i dati che si raccolgono sono di solito modellati dai requisiti del modello.
Si può pensare alla classica questione dell'uovo e della gallina: quale sia la prima cosa da fare dipende dall'applicazione. A volte si dispone già di dati e si vuole trovare il modo migliore per utilizzarli. Altre volte si parte da un problema da risolvere e si devono raccogliere o creare nuovi dati per addestrare efficacemente il modello.
Supponiamo, in questo caso, di avere già un set di dati e di voler scegliere il modello più adatto per l'apprendimento supervisionato. Se i dati sono costituiti da numeri, si potrebbe addestrare un modello di regressione per prevedere risultati come prezzi, vendite o tendenze.
Allo stesso modo, se si lavora con le immagini, si può utilizzare un modello di visione artificiale come Ultralytics YOLO11 o Ultralytics YOLO26 che supporta attività come la segmentazione delle istanze e il rilevamento degli oggetti.
D'altra parte, quando i dati sono di tipo testuale, un modello linguistico potrebbe essere la scelta migliore. Come si decide quale metodo o algoritmo di apprendimento utilizzare? Dipende da diversi fattori, tra cui le dimensioni e la qualità del set di dati, la complessità del compito, le risorse di calcolo disponibili e il livello di precisione richiesto.
Per saperne di più su questi fattori ed esplorare diversi concetti di IA, consultate la sezione Guide del nostro blog.
L'impostazione dell'ambiente giusto è un passo importante prima di addestrare il modello di intelligenza artificiale. L'impostazione corretta aiuta a garantire che gli esperimenti si svolgano in modo fluido ed efficiente.
Ecco gli aspetti principali da considerare:
Una volta che l'ambiente è pronto, è il momento di iniziare l'addestramento. Questa è la fase in cui il modello impara dal set di dati, riconoscendo gli schemi e migliorando nel tempo.
L'addestramento consiste nel mostrare ripetutamente i dati al modello e nel regolare i suoi parametri interni finché le sue previsioni non diventano più accurate. Ogni passaggio completo attraverso il set di dati è noto come un'epoca.
Per migliorare le prestazioni, si possono usare tecniche di ottimizzazione come la regolazione degli iperparametri. La regolazione di impostazioni come il tasso di apprendimento, la dimensione del batch o il numero di epoche può fare una differenza significativa nell'apprendimento del modello.
Durante l'addestramento, è importante monitorare i progressi utilizzando le metriche delle prestazioni. Metriche come l'accuratezza, la precisione, il richiamo e la perdita indicano se il modello sta migliorando o ha bisogno di aggiustamenti. La maggior parte delle librerie di apprendimento automatico e di intelligenza artificiale include dashboard e strumenti visivi che facilitano il monitoraggio di queste metriche in tempo reale e l'identificazione tempestiva di potenziali problemi.
Dopo aver addestrato il modello, è possibile valutarlo e validarlo. Si tratta di testarlo su dati che non ha mai visto prima per verificare se è in grado di gestire gli scenari del mondo reale. Ci si potrebbe chiedere da dove provengano questi nuovi dati.
Nella maggior parte dei casi, prima dell'addestramento il set di dati viene suddiviso in tre parti: un set di addestramento, un set di validazione e un set di test. L'insieme di addestramento insegna al modello a riconoscere i modelli nei dati.
D'altra parte, l'insieme di validazione viene utilizzato durante l'addestramento per mettere a punto i parametri e prevenire l'overfitting (quando un modello apprende i dati di addestramento troppo da vicino e non ottiene risultati soddisfacenti su dati nuovi e non visti).
Al contrario, il set di test viene utilizzato successivamente per misurare il rendimento del modello su dati completamente sconosciuti. Quando un modello ottiene risultati consistenti sia nell'insieme di validazione che in quello di test, è una forte indicazione del fatto che ha appreso modelli significativi piuttosto che memorizzare semplicemente degli esempi.
Dopo che un modello è stato convalidato e testato, può essere impiegato per l'uso reale. Ciò significa semplicemente mettere in funzione il modello in modo che possa fare previsioni nel mondo reale. Ad esempio, un modello addestrato può essere integrato in un sito web, in un'applicazione o in una macchina, dove può elaborare nuovi dati e fornire risultati automaticamente.
I modelli possono essere distribuiti in modi diversi a seconda dell'applicazione. Alcuni modelli sono 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 periferici come telecamere o sensori. Questi modelli fanno previsioni a livello locale senza dipendere da una connessione a 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 corso del tempo, nuovi dati o condizioni mutevoli possono influenzare le prestazioni. La valutazione, la riqualificazione e l'ottimizzazione continue garantiscono che il modello rimanga accurato, affidabile ed efficace nelle applicazioni reali.
L'addestramento di un modello di intelligenza artificiale comporta diverse fasi, e seguire alcune best practice può rendere il processo più fluido e i risultati più affidabili. Vediamo alcune pratiche chiave che possono aiutarvi a costruire modelli migliori e più accurati.
Iniziate utilizzando set di dati bilanciati, in modo che tutte le categorie o classi siano rappresentate in modo equo. Quando una categoria compare molto più spesso di altre, il modello può diventare distorto e faticare a fare previsioni accurate.
Successivamente, si può ricorrere a tecniche come la regolazione degli iperparametri, che prevede la regolazione di impostazioni come il tasso di apprendimento o la dimensione del batch per migliorare l'accuratezza. Anche piccole modifiche possono avere un grande impatto sull'efficacia dell'apprendimento del modello.
Durante l'addestramento, monitorare le principali metriche delle prestazioni, come precisione, richiamo e perdita. Questi valori aiutano a determinare se il modello sta apprendendo modelli significativi o semplicemente memorizzando i dati.
Infine, documentate sempre il vostro flusso di lavoro. Tenete traccia dei dati utilizzati, degli esperimenti eseguiti e dei risultati ottenuti. Una documentazione chiara rende più facile riprodurre i risultati di successo e perfezionare continuamente il processo di formazione nel tempo.
L'IA è una tecnologia ampiamente adottata in diversi settori e applicazioni. Da testi e immagini a suoni e dati temporali, gli stessi principi fondamentali di utilizzo di dati, algoritmi e apprendimento iterativo si applicano ovunque.
Ecco alcune delle aree principali in cui vengono addestrati e utilizzati i modelli di IA:
Nonostante i recenti progressi tecnologici, l'addestramento di un modello di intelligenza artificiale presenta ancora alcune sfide che possono influire sulle prestazioni e sull'affidabilità. Ecco alcune limitazioni chiave da tenere a mente durante la costruzione e il perfezionamento dei modelli:
Tradizionalmente, l'addestramento di un modello di intelligenza artificiale richiedeva grandi team, hardware potente e infrastrutture complesse. Oggi, invece, 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 privati, studenti e aziende di costruire e distribuire modelli personalizzati con facilità. In effetti, iniziare con la formazione sull'intelligenza artificiale non è mai stato così facile.
Ad esempio, il pacchetto Ultralytics Python è un ottimo punto di partenza. Fornisce tutto il necessario per addestrare, convalidare ed eseguire l'inferenza con i modelli YOLO di Ultralytics e per esportarli in varie applicazioni.
Anche altri strumenti popolari, come Roboflow, TensorFlow, Hugging Face e PyTorch Lightning, semplificano diverse parti del flusso di lavoro di formazione dell'IA, dalla preparazione dei dati alla distribuzione. Grazie a queste piattaforme, lo sviluppo dell'IA è diventato più accessibile che mai, consentendo a sviluppatori, aziende e persino ai principianti di sperimentare e innovare.
L'addestramento di un modello di IA può sembrare complesso, ma con gli strumenti, i dati e l'approccio giusti, chiunque può iniziare oggi. Comprendendo ogni fase, dalla definizione del caso d'uso all'implementazione, è possibile trasformare le idee in soluzioni di IA reali che fanno la differenza. Con la continua evoluzione della tecnologia AI, le opportunità di imparare, costruire e innovare sono più accessibili che mai.
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