Una breve guida per principianti su come addestrare un modello di IA

ChatGPT, i generatori di immagini e altri strumenti di intelligenza artificiale (IA) 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 IA apprende da grandi quantità di dati a riconoscere schemi e prendere decisioni. Per anni, addestrare un modello di IA è stato un processo molto complicato e, sebbene resti complesso, oggi è 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 molto tempo ed era costoso e complesso.

Oggi, gli strumenti open source, le piattaforme facili da usare e i dataset accessibili hanno semplificato notevolmente questo processo. Studenti, ingegneri, appassionati di IA, data scientist e persino principianti possono ora sperimentare l'addestramento dei modelli senza bisogno di hardware avanzato o competenze approfondite.

In questo articolo vedremo i passaggi per addestrare un modello di IA, spiegheremo ogni fase del processo e condivideremo le migliori pratiche.

Cosa significa addestrare un modello di IA?#

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

Alla base di questo processo ci sono tre componenti fondamentali che lavorano insieme: il dataset, l'algoritmo e il processo di addestramento. Il dataset contiene le informazioni che il modello analizza.

L'algoritmo è il metodo che lo aiuta ad apprendere dai dati, mentre il processo di addestramento è il modo in cui si esercita continuamente, fa previsioni, individua gli errori e migliora a ogni passaggio.

Una parte importante di questo processo consiste nell'utilizzare 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 stia imparando. 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 mai visti.

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

Per esempio, un modello addestrato sui prezzi delle case potrebbe usare dettagli come la posizione, le dimensioni, il numero di stanze e le tendenze del quartiere per prevedere il valore degli immobili. Il modello analizza 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, texture e caratteristiche, come le orecchie, i motivi del pelo o le code, che distinguono un animale dall'altro. In entrambi i casi, il modello apprende analizzando i dati di addestramento, convalidando le proprie prestazioni su esempi mai visti e perfezionando le previsioni nel tempo.

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

Vediamo più da vicino come funziona davvero l'addestramento dei modelli.

Quando un modello di IA addestrato viene usato per fare previsioni, riceve nuovi dati, come un'immagine, una frase o una serie di numeri, e genera un output sulla base di ciò che ha già appreso. Questo processo è chiamato inferenza e consiste semplicemente nell'applicare ciò che il modello ha imparato durante l'addestramento per prendere decisioni o fare previsioni su nuove informazioni.

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

Durante l'addestramento, forniamo al modello esempi etichettati. Per 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 usando 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 stocastica del gradiente (SGD) o Adam. L'ottimizzatore regola i parametri interni del modello, chiamati pesi, nella direzione che minimizza la perdita. Questi pesi determinano quanto il modello reagisce alle diverse caratteristiche dei dati.

Questo processo — fare previsioni, calcolare la perdita, aggiornare i pesi e ripetere — si svolge per numerose iterazioni ed epoche. A ogni ciclo, il modello affina la propria comprensione dei dati e riduce gradualmente l'errore di previsione. Se 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 per addestrare un modello di IA#

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

Ora vedremo i passaggi fondamentali 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, infine distribuire e iterare.

Passaggio 1: definisci il tuo caso d'uso#

Il primo passaggio per addestrare un modello di IA consiste nel definire chiaramente il problema che vuoi risolvere con la tua soluzione di IA. 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 ti aspetti che il modello faccia previsioni o classificazioni.

Per esempio, nella computer vision, un ramo dell'IA che permette 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 i prodotti sugli scaffali, monitorare il traffico stradale o rilevare difetti nella produzione.

Allo stesso modo, in ambito finanziario 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 smistare le email, analizzare il feedback dei clienti o rilevare il sentiment nelle recensioni.

In generale, partire da un obiettivo chiaro rende molto più semplice scegliere il dataset, il metodo di apprendimento e il modello più adatti.

Passaggio 2: raccogli e prepara i dati di addestramento#

Una volta definito il tuo caso d’uso, il passo successivo è raccogliere i dati. I dati di addestramento sono alla base di ogni modello di AI e la loro qualità influisce direttamente sulle prestazioni del modello. È essenziale ricordare che i dati sono il fondamento dell’addestramento dei modelli e che un sistema di AI è valido solo quanto i dati da cui apprende. Eventuali distorsioni o lacune nei dati influiranno inevitabilmente sulle sue previsioni.

Il tipo di dati da raccogliere dipende dal tuo caso d’uso. Per esempio, l’analisi di immagini mediche richiede scansioni ad alta risoluzione, mentre l’analisi del sentiment usa testi tratti da recensioni o social media. I dati possono provenire da dataset aperti condivisi dalla comunità di ricerca, da database aziendali interni oppure da diversi metodi di raccolta, come lo scraping o i dati dei sensori.

Dopo la raccolta, puoi preelaborare i dati. Questa fase comprende la correzione degli errori, la standardizzazione dei formati e l’etichettatura delle informazioni, affinché l’algoritmo possa apprendere dai dati. La pulizia o la preelaborazione dei dati garantisce che il dataset sia accurato e affidabile.

Passaggio 3: seleziona il tipo di modello o algoritmo più adatto#

Una volta pronti i dati, il passo successivo è scegliere il modello e il metodo di apprendimento più adatti. I metodi di machine learning rientrano generalmente in tre categorie: apprendimento supervisionato, non supervisionato e per rinforzo.

Nell'apprendimento supervisionato, i modelli imparano da dati etichettati e vengono usati per attività come la previsione dei prezzi, il riconoscimento delle immagini o la classificazione delle email. Al contrario, l'apprendimento non supervisionato usa dati non etichettati per individuare schemi o raggruppamenti nascosti, ad esempio raggruppando i clienti o scoprendo tendenze. L'apprendimento per rinforzo, invece, addestra un agente tramite feedback e ricompense ed è comunemente usato nella robotica, nei videogiochi 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 scelto spesso dipende dai dati disponibili e i dati raccolti sono solitamente determinati dai requisiti del modello.

Puoi pensarla come alla classica domanda dell'uovo e della gallina: quale viene prima dipende dalla tua applicazione. A volte hai già dei dati e vuoi trovare il modo migliore per sfruttarli. Altre volte parti da un problema da risolvere e devi raccogliere o creare nuovi dati per addestrare il modello in modo efficace.

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

Allo stesso modo, se lavori con immagini, potresti usare un modello di visione artificiale come Ultralytics YOLO11 o Ultralytics YOLO26, che supporta attività come il rilevamento degli oggetti e la segmentazione delle istanze.

Se invece i tuoi dati sono testi, un modello linguistico potrebbe essere la scelta migliore. Come decidi quale metodo di apprendimento o algoritmo usare? 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 approfondire 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 giusto è un passaggio importante prima di addestrare il modello di AI. Una configurazione adeguata aiuta a garantire che gli esperimenti si svolgano in modo fluido ed efficiente.

Ecco gli aspetti principali da considerare:

• Risorse di calcolo: spesso i progetti più piccoli possono essere eseguiti su un normale laptop, mentre quelli più grandi richiedono in genere GPU o piattaforme cloud progettate per il machine learning e l’AI. I servizi cloud semplificano anche l’aumento o la riduzione delle risorse e spesso includono dashboard per monitorare esperimenti e risultati in tempo reale.
• Linguaggio di programmazione e framework: Python è il linguaggio più usato per lo sviluppo di AI, grazie a una vasta comunità e a un ricco ecosistema di librerie e framework come TensorFlow, PyTorch e Ultralytics. Questi strumenti semplificano la sperimentazione, la creazione e l’addestramento dei modelli, permettendo agli sviluppatori di concentrarsi sul miglioramento delle prestazioni senza dover programmare 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 anche l’integrazione con il cloud per i flussi di lavoro più impegnativi.

Passaggio 5: addestra il modello di AI#

Una volta pronto l’ambiente, è il momento di iniziare l’addestramento. In questa fase, il modello apprende dal dataset riconoscendo schemi e migliorando nel tempo.

L’addestramento consiste nel mostrare ripetutamente i dati al modello e nel modificarne i parametri interni finché le sue previsioni non diventano più accurate. Ogni passaggio completo sull’intero dataset è detto epoca.

Per migliorare le prestazioni, puoi usare tecniche di ottimizzazione come la ricerca degli iperparametri. Modificare impostazioni come il tasso di apprendimento, la dimensione del batch o il numero di epoche può fare una grande differenza nell'efficacia dell'apprendimento del modello.

Durante l’addestramento, è importante monitorare i progressi usando metriche di prestazione. Metriche come accuratezza, precisione, richiamo e loss indicano se il modello sta migliorando o se ha bisogno di modifiche. La maggior parte delle librerie di machine learning e AI include dashboard e strumenti di visualizzazione che semplificano il monitoraggio di queste metriche in tempo reale e aiutano a individuare tempestivamente eventuali problemi.

Passaggio 6: convalida e testa il modello di AI#

Dopo aver addestrato il modello, puoi valutarlo e convalidarlo. Ciò significa testarlo su dati che non ha ancora visto, per verificare se è in grado di gestire scenari reali. Forse ti stai chiedendo da dove provengano questi nuovi dati.

Nella maggior parte dei casi, prima dell’addestramento il dataset viene suddiviso 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 usato durante l'addestramento per ottimizzare gli iperparametri e rilevare l'overfitting (quando un modello apprende troppo fedelmente i dati di addestramento e ottiene risultati scarsi su dati nuovi e mai visti).

Il set di test, invece, viene usato in seguito per misurare le prestazioni del modello su dati completamente inediti. Se il modello ottiene risultati costantemente buoni sia sul set di convalida sia sul set di test, è un chiaro segnale che ha appreso schemi significativi anziché limitarsi a memorizzare esempi.

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

Passaggio 7: distribuisci e mantieni il modello di AI#

Dopo la convalida e il test, puoi distribuire il modello per usarlo nel mondo reale. In pratica, significa metterlo in funzione affinché possa fare previsioni in contesti reali. Per esempio, potresti integrare un modello addestrato in un sito web, un’app o una macchina, dove può elaborare nuovi dati e fornire risultati automaticamente.

Puoi distribuire i modelli in modi diversi, a seconda dell’applicazione. Alcuni vengono condivisi tramite API, semplici collegamenti 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 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. Con il tempo, nuovi dati o condizioni mutevoli possono influire sulle prestazioni. La valutazione continua, il riaddestramento e l’ottimizzazione garantiscono che il modello rimanga accurato, affidabile ed efficace nelle applicazioni reali.

Buone pratiche per addestrare modelli di AI#

L’addestramento di un modello di AI prevede diversi passaggi e seguire alcune buone pratiche può rendere il processo più agevole e i risultati più affidabili. Vediamo alcune pratiche fondamentali che possono aiutarti a creare modelli migliori e più accurati.

Per prima cosa, usa dataset bilanciati, in modo che tutte le categorie o classi siano rappresentate in modo equo. Se una categoria compare molto più spesso delle altre, il modello può diventare distorto e faticare a fare previsioni accurate.

Poi, sfrutta tecniche come la regolazione degli iperparametri, che consiste nel modificare impostazioni come il tasso di apprendimento o la dimensione del batch per migliorare l’accuratezza. Anche piccoli cambiamenti possono influire notevolmente sull’efficacia dell’apprendimento del modello.

Durante l’addestramento, monitora le principali metriche di prestazione, come precisione, richiamo e loss. Questi valori ti aiutano a capire se il modello sta apprendendo schemi significativi o si sta limitando a memorizzare i dati.

Infine, prendi l’abitudine di documentare sempre il flusso di lavoro. Tieni traccia dei dati usati, degli esperimenti condotti e dei risultati ottenuti. Una documentazione chiara semplifica la riproduzione dei risultati positivi e il perfezionamento continuo del processo di addestramento.

Addestramento di modelli di AI in diversi ambiti#

L’AI è una tecnologia ampiamente adottata in diversi settori e per numerose applicazioni. Dai testi e dalle immagini ai suoni e ai dati temporali, ovunque valgono gli stessi principi fondamentali: usare dati e algoritmi e apprendere in modo iterativo.

Ecco alcuni dei principali ambiti in cui i modelli di AI vengono addestrati e usati:

• Elaborazione del linguaggio naturale: i modelli apprendono dai dati testuali per comprendere e generare il linguaggio umano. Per esempio, i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), come i modelli GPT di OpenAI, vengono usati nei chatbot per l’assistenza clienti, negli assistenti virtuali e negli strumenti di generazione di contenuti che contribuiscono ad automatizzare la comunicazione.
• Visione artificiale: Modelli come YOLO11 e YOLO26 vengono addestrati su immagini etichettate per attività come il rilevamento degli oggetti, la segmentazione e la classificazione delle immagini. Sono ampiamente usati in ambito sanitario per analizzare scansioni mediche, nel commercio al dettaglio per monitorare le scorte 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 i parlanti e rilevare il tono o le emozioni. Sono usati negli assistenti vocali come Siri e Alexa, nell’analisi dei call center e negli strumenti per l’accessibilità, come la generazione automatica di sottotitoli.
• Previsioni e analisi predittiva: questi modelli usano dati storici o serie temporali per prevedere tendenze e risultati futuri. Le aziende li usano per prevedere le vendite, i meteorologi per anticipare l’andamento del tempo e i responsabili della catena di approvvigionamento per prevedere 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 presenta ancora alcune sfide che possono influire sulle prestazioni e sull’affidabilità. Ecco alcuni limiti importanti 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, distorti o etichettati male portano spesso a previsioni imprecise e a una capacità di generalizzazione limitata negli scenari reali.
• Risorse di calcolo: L'addestramento dei modelli di IA moderni, in particolare dei sistemi di deep learning e dei modelli linguistici di grandi dimensioni, richiede notevoli capacità di calcolo. L'accesso a GPU, TPU o infrastrutture basate sul cloud può essere costoso e talvolta difficile da scalare in modo efficiente.
• Distorsioni e considerazioni etiche: se i dati di addestramento contengono distorsioni nascoste, il modello potrebbe produrre involontariamente risultati ingiusti o discriminatori. Per mitigare questi rischi è essenziale progettare dataset in modo etico, verificare regolarmente la presenza di distorsioni e garantire la trasparenza delle decisioni del modello.
• Ottimizzazione continua: i modelli di AI non sono statici. Per mantenere l’accuratezza, devono essere perfezionati e aggiornati regolarmente con nuovi dati. Senza riaddestramento e monitoraggio continui, le prestazioni possono peggiorare nel tempo, man mano che cambiano gli schemi nei dati o le condizioni del mondo reale.

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

In passato, per addestrare un modello di IA servivano grandi team, hardware potente e infrastrutture complesse. Oggi, invece, gli strumenti e le piattaforme moderne hanno reso il processo molto più semplice, rapido e accessibile.

Queste soluzioni riducono la necessità di competenze tecniche approfondite e consentono a singoli, studenti e aziende di creare e distribuire facilmente modelli personalizzati.

Per esempio, il pacchetto Python di Ultralytics è un ottimo punto di partenza e il corso gratuito Addestra il tuo primo modello YOLO illustra ogni passaggio. Il pacchetto offre tutto ciò che serve per addestrare, convalidare ed eseguire inferenze con i modelli Ultralytics YOLO, oltre che per esportarli e distribuirli in diverse applicazioni. Se preferisci un flusso di lavoro senza codice, Ultralytics Platform ti permette di annotare i dati, addestrare modelli nel cloud e distribuirli dal browser.

Anche altri strumenti diffusi, come Roboflow, TensorFlow, Hugging Face e PyTorch Lightning, semplificano diverse fasi del flusso di lavoro di addestramento dell’AI, dalla preparazione dei dati alla distribuzione. Grazie a queste piattaforme, lo sviluppo di AI è diventato più accessibile che mai, offrendo a sviluppatori, aziende e persino principianti la possibilità 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 concrete e utili nel mondo reale. Con la continua evoluzione della tecnologia AI, le opportunità di apprendere, creare e innovare sono più accessibili che mai.

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