Il ruolo del machine learning e del data mining nella computer vision

L’intelligenza artificiale (AI) è una tecnologia potente, particolarmente efficace nell’analizzare diversi tipi di dati e nell’apprendere da essi nel tempo. Ad esempio, la computer vision, un ramo dell’AI, si concentra sulla comprensione dei dati visivi. Un’altra area importante è l’apprendimento automatico (ML), che, insieme al data mining, svolge un ruolo significativo nel miglioramento dei modelli di computer vision. Il data mining consiste nell’individuare pattern utili all’interno di grandi dataset, mentre l’apprendimento automatico utilizza questi pattern per addestrare modelli di AI a svolgere attività senza bisogno di istruzioni dettagliate.

Queste tecnologie stanno diventando sempre più comuni in settori come le auto a guida autonoma, la finanza e la produzione industriale, perché sono cresciute notevolmente negli ultimi anni. In questo articolo analizzeremo che cosa sono il data mining e l’apprendimento automatico, come vengono utilizzati nella computer vision e come collaborano per favorire i progressi in settori come la sanità. Iniziamo!

Che cos’è l’apprendimento automatico?#

L’apprendimento automatico consente alle macchine di apprendere in modo simile agli esseri umani, utilizzando dati e algoritmi per identificare pattern e prendere decisioni con una guida umana minima. Man mano che questi sistemi vengono esposti ai dati nel tempo, elaborano previsioni sempre più accurate.

Il processo utilizza algoritmi per elaborare previsioni o classificazioni basate sui dati di input. Innanzitutto, l’algoritmo identifica i pattern ed elabora una prima stima o inferenza. Per misurare l’accuratezza, una funzione di errore confronta l’output del modello con esempi noti; il sistema modifica quindi i suoi parametri per ridurre al minimo gli errori. Questo ciclo di valutazione e regolazione continua automaticamente finché il modello non raggiunge il livello desiderato di prestazioni.

In genere esistono quattro tipi di apprendimento automatico: supervisionato, non supervisionato, semi-supervisionato e per rinforzo. Analizziamoli uno per uno:

• Apprendimento supervisionato: gli algoritmi apprendono da dati etichettati per prevedere gli output di nuovi input. I sistemi di filtraggio dello spam nei servizi di posta elettronica utilizzano l’apprendimento supervisionato.

• Apprendimento non supervisionato: a differenza dell’apprendimento supervisionato, questo metodo opera su dati non etichettati. L’algoritmo identifica pattern o raggruppa i dati in base alle somiglianze, senza alcuna guida. Viene spesso utilizzato per attività come il rilevamento delle anomalie.

• Apprendimento semi-supervisionato: questo approccio combina una piccola quantità di dati etichettati con una quantità maggiore di dati non etichettati. L’algoritmo apprende da entrambi per migliorare l’accuratezza, risultando utile quando i dati etichettati sono scarsi o costosi.

• Apprendimento per rinforzo: in questo caso, l’algoritmo apprende interagendo con l’ambiente e ricevendo ricompense o penalità in base alle proprie azioni. Continua a migliorare cercando di massimizzare le ricompense e viene comunemente utilizzato in ambiti come la robotica, i videogiochi e le auto a guida autonoma.

Fig. 1. Tipi di apprendimento automatico.

Che cos’è il data mining?#

Il data mining è il processo di esplorazione e analisi di grandi dataset per trovare pattern nascosti, tendenze e informazioni preziose che non sono immediatamente evidenti. Consiste nel trasformare i dati grezzi in informazioni utili mediante una combinazione di tecniche statistiche, apprendimento automatico e strumenti di gestione dei database, così da identificare connessioni e pattern nei dati.

Il processo inizia con la raccolta dei dati da diverse fonti, come database o fogli di calcolo, e con la loro organizzazione in un formato strutturato. Successivamente, i dati vengono puliti per rimuovere errori, incoerenze o informazioni mancanti e garantirne l’accuratezza. Quando i dati sono pronti, vengono analizzati utilizzando algoritmi avanzati e metodi statistici.

Ecco alcune delle tecniche più comuni utilizzate per analizzare i dati:

• Classificazione: raggruppamento dei dati in categorie predefinite sulla base dei pattern identificati.
• Clustering: raggruppamento di punti dati simili per identificare raggruppamenti naturali all’interno dei dati.
• Associazione: identificazione delle relazioni tra variabili, ad esempio individuando pattern di articoli acquistati frequentemente insieme.

Queste tecniche aiutano a estrarre dai dati pattern significativi e informazioni utili. I risultati vengono quindi interpretati e presentati in modo comprensibile e utilizzabile, trasformando i dati grezzi in informazioni preziose che possono aiutarti a prendere decisioni informate.

Fig. 2. Le fasi del data mining.

Comprendere le applicazioni dell’apprendimento automatico e del data mining#

Esistono numerose applicazioni, in diversi settori, in cui l’apprendimento automatico e il data mining possono fare una grande differenza. Per comprendere l’impatto di queste tecnologie, useremo come esempio il settore della vendita al dettaglio.

L’apprendimento automatico può essere particolarmente utile per i rivenditori che fanno affidamento sulle vendite online. Grandi aziende come eBay e Amazon utilizzano strumenti integrati di apprendimento automatico lungo l’intero ciclo di vendita. Uno dei principali utilizzi nel commercio al dettaglio è il product matching. Questo processo consiste nell’identificare e collegare articoli identici presenti in cataloghi diversi, una funzione utile per confrontare i prezzi, creare pagine prodotto consolidate e individuare lacune nell’offerta. Sebbene il matching manuale sia efficace per cataloghi di piccole dimensioni, l’ML consente di gestire in modo efficiente cataloghi molto più grandi. Inoltre, permette diversi tipi di corrispondenza dei prodotti, tra cui corrispondenze esatte, quasi corrispondenze, corrispondenze basate sulle immagini, sugli attributi, sulle categorie e tra domini diversi.

Fig. 3. Tipi di corrispondenza dei prodotti.

Un’applicazione interessante del data mining nel commercio al dettaglio consiste nella comprensione del comportamento dei clienti, in particolare attraverso la segmentazione della clientela. I clienti possono essere raggruppati in base a caratteristiche condivise, come dati demografici, abitudini di acquisto, cronologia degli acquisti precedenti e così via. I rivenditori possono utilizzare questi raggruppamenti per creare nuove strategie di marketing rivolte agli acquirenti attuali e futuri.

A proposito di comportamento dei clienti, un altro importante caso d’uso del data mining nel commercio al dettaglio è l’analisi del churn, nota anche come abbandono o perdita dei clienti. I rivenditori possono ottenere informazioni sui tipi di clienti che se ne vanno, sulle ragioni dell’abbandono e su come migliorare la fidelizzazione. Sebbene un certo livello di churn sia inevitabile, l’identificazione dei pattern tramite il data mining consente ai rivenditori di adottare misure proattive, come offrire promozioni speciali o coupon, per ridurre la perdita di clienti.

Fig. 4. Segmentazione della clientela.

Il rapporto tra ML, data mining e computer vision#

La computer vision è in realtà un sottoinsieme dell’apprendimento automatico che si concentra sull’insegnamento ai computer dell’interpretazione dei dati visivi provenienti da immagini e video. Il data mining, invece, può supportare le applicazioni di computer vision analizzando enormi quantità di dati grezzi per identificare le immagini più rilevanti per l’addestramento del modello. Questo è fondamentale perché contribuisce a garantire che il modello apprenda dagli esempi migliori, riducendo i dati non necessari e aiutandolo a concentrarsi sugli elementi importanti. Di conseguenza, il data mining aiuta i modelli di computer vision a operare in modo più efficiente e accurato, migliorando attività come il rilevamento degli oggetti, la classificazione delle immagini e la segmentazione delle istanze.

Esplorare le applicazioni che utilizzano ML, data mining e computer vision#

Per comprendere la sinergia tra ML, data mining e computer vision, analizziamo un esempio di applicazione nel settore sanitario.

L’apprendimento automatico, il data mining e la computer vision stanno favorendo importanti progressi nel settore della sanità. Istituzioni mediche come Johns Hopkins Medicine negli Stati Uniti utilizzano queste tecnologie per analizzare le immagini mediche e rilevare precocemente malattie e anomalie come i tumori. I modelli di computer vision come Ultralytics YOLOv8 possono essere utilizzati per analizzare le immagini e identificare eventuali anomalie, mentre l’apprendimento automatico può individuare nei dati dei pazienti pattern che potrebbero indicare potenziali problemi di salute. Il data mining può quindi analizzare enormi quantità di dati correlati per aiutare a trovare trattamenti efficaci o possibili cure. Combinando queste tecnologie, i professionisti sanitari possono diagnosticare le patologie con maggiore accuratezza e sviluppare piani di trattamento migliori, migliorando in definitiva gli esiti clinici dei pazienti.

Fig. 5. Utilizzo di YOLOv8 per rilevare i tumori.

Sfide e prospettive future#

Sebbene le applicazioni che utilizzano la computer vision, il data mining e l’apprendimento automatico offrano diversi vantaggi, è necessario considerarne anche alcuni limiti. Queste innovazioni spesso richiedono enormi quantità di dati per funzionare bene e la privacy dei dati può rappresentare un problema. Ad esempio, i sistemi di computer vision nei negozi al dettaglio possono raccogliere ed elaborare i dati dei consumatori; è quindi importante informarli della raccolta dei loro dati.

Oltre ai problemi relativi alla privacy dei dati, un’altra criticità è la complessità dei modelli di computer vision. Quando si cerca di prendere decisioni informate, può essere difficile capire come questi modelli arrivino a un determinato output. Nonostante queste difficoltà, vengono adottate sempre più misure per rendere le soluzioni di AI più responsabili e fluide. Ad esempio, tecniche come l’apprendimento federato stanno diventando sempre più diffuse perché consentono di sviluppare l’AI garantendo al contempo la protezione della privacy.

L’apprendimento federato è un metodo che aiuta i modelli ad apprendere dai dati mantenendo i dati nella loro posizione originale. Invece di raccogliere tutti i dati in un database centralizzato, il modello viene addestrato direttamente sui singoli dispositivi o server che conservano i dati. Questi dispositivi inviano quindi solo gli aggiornamenti del modello, non i dati effettivi. Gli aggiornamenti del modello vengono poi presi in considerazione per migliorare il modello complessivo.

Punti chiave#

Sia l’apprendimento automatico sia il data mining svolgono un ruolo molto importante nella computer vision. Aiutano ad analizzare grandi quantità di dati visivi, a scoprire informazioni importanti e a migliorare diversi ambiti, come la sanità, lo shopping online e le auto a guida autonoma. Sebbene esistano difficoltà, come la protezione della privacy e la comprensione di modelli complessi, nuovi metodi come l’apprendimento federato stanno contribuendo ad affrontarle. Con il continuo progresso di queste tecnologie, è probabile che portino a decisioni migliori e a ulteriori innovazioni in molti settori, rendendo le nostre vite più efficienti e connesse.

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