Modellazione predittiva

Come funziona la modellazione predittiva

L'idea alla base della modellazione predittiva è quella di creare una rappresentazione matematica o computazionale (un modello) di un processo del mondo reale per fare previsioni. Anche se le caratteristiche specifiche variano molto a seconda del problema e dei dati, il processo in genere prevede diverse fasi chiave:

1. Raccolta e preparazione dei dati: La raccolta di dati storici rilevanti è il primo passo. Questi dati vengono poi sottoposti a una pre-elaborazione che comprende la pulizia dei dati, la gestione dei valori mancanti, la normalizzazione per scalare i dati in modo appropriato e l'ingegnerizzazione delle caratteristiche per creare variabili di input significative per il modello. La raccolta e l'annotazione dei dati di alta qualità sono fondamentali.
2. Selezione del modello: La scelta dell'algoritmo giusto dipende dalla natura del compito di previsione (ad esempio, prevedere una categoria o un valore continuo) e dalle caratteristiche dei dati. I modelli più comuni sono la regressione lineare e la regressione logistica per i compiti più semplici, gli alberi decisionali, le foreste casuali e i metodi più complessi come i modelli di apprendimento profondo (DL) come le reti neurali convoluzionali (CNN) o le reti neurali ricorrenti (RNN).
3. Formazione del modello: Il modello selezionato viene addestrato utilizzando i dati storici preparati(dati di formazione). Il modello apprende i modelli regolando i suoi parametri interni(pesi del modello) per minimizzare la differenza tra le sue previsioni e i risultati effettivi nei dati di formazione, spesso guidati da una funzione di perdita. Seguire i consigli per la formazione del modello può migliorare significativamente i risultati. La regolazione degli iperparametri è spesso necessaria per ottimizzare le prestazioni.
4. Valutazione del modello: La capacità del modello di generalizzarsi a nuovi dati non visti viene valutata utilizzando dati di convalida e dati di prova separati. Le prestazioni vengono misurate utilizzando parametri rilevanti per il compito, come l'accuratezza, la precisione, il richiamo o il punteggio F1. Le tecniche di convalida incrociata possono fornire una valutazione più robusta.
5. Distribuzione del modello: Una volta convalidato, il modello viene utilizzato per fare previsioni su nuovi dati reali. Questo potrebbe comportare l'integrazione del modello in applicazioni software, dashboard o sistemi operativi. Esistono diverse opzioni per l'implementazione dei modelli, e seguire le migliori pratiche per l'implementazione dei modelli garantisce affidabilità ed efficienza.

Applicazioni del mondo reale

La modellazione predittiva fornisce una preziosa previsione, consentendo strategie proattive e l'ottimizzazione delle risorse in diversi settori. Ecco due esempi concreti:

1. Previsione della domanda nel settore del commercio al dettaglio: I rivenditori utilizzano la modellazione predittiva per prevedere la domanda di prodotti. Analizzando i dati storici delle vendite, la stagionalità, gli eventi promozionali e persino fattori esterni come il meteo o gli indicatori economici, i modelli possono prevedere i volumi di vendita futuri. Questo aiuta a ottimizzare i livelli di inventario, riducendo le scorte e l'overstocking, per raggiungere l'efficienza della vendita al dettaglio con l'intelligenza artificiale e migliorare la redditività. Tecniche come l'analisi delle serie temporali sono comuni in questo caso.
2. Stratificazione del rischio del paziente in ambito sanitario: Nell'IA in ambito sanitario, i modelli predittivi analizzano i dati dei pazienti (dati demografici, anamnesi, risultati di laboratorio, fattori legati allo stile di vita) per identificare gli individui ad alto rischio di sviluppare determinate patologie (come il diabete o le malattie cardiache) o di subire eventi avversi (come la riammissione in ospedale). Questo permette agli operatori sanitari di intervenire in modo proattivo con misure preventive o piani di trattamento personalizzati, migliorando i risultati dei pazienti e gestendo le risorse in modo più efficace.

Altri utilizzi significativi della Predictive Analytics sono la manutenzione predittiva nel settore manifatturiero, il credit scoring nell'AI in ambito finanziario, la previsione del churn dei clienti nelle telecomunicazioni e persino la previsione dei modelli di traffico utilizzando i dati dei sistemi di computer vision (CV) che eseguono il tracciamento degli oggetti con modelli come Ultralytics YOLO11.

Modellazione predittiva e concetti correlati

Pur essendo correlata ad altre tecniche analitiche, la modellazione predittiva si concentra in modo particolare sulla previsione dei risultati futuri. È utile distinguerla da:

• Analisi descrittiva: Analizza i dati storici per riassumere ciò che è accaduto (ad esempio, calcolando le vendite medie dell'ultimo trimestre). Fornisce informazioni sul passato ma non fa previsioni. Esplora i diversi tipi di analisi.
• Analisi diagnostica: Si concentra sulla comprensione del motivo per cui qualcosa è accaduto esaminando i dati passati (ad esempio, studiando il motivo per cui le vendite sono diminuite in una regione specifica). Vedi questa definizione di Diagnostic Analytics.
• Analitica prescrittiva: Va oltre la previsione e consiglia azioni per raggiungere i risultati desiderati (ad esempio, suggerisce strategie di prezzo ottimali per massimizzare i profitti). Spesso utilizza i risultati dei modelli predittivi. Consulta la definizione di Prescriptive Analytics.

La modellazione predittiva utilizza spesso tecniche di apprendimento supervisionato, in cui il modello apprende da dati storici etichettati (dati in cui il risultato è già noto).

Strumenti e piattaforme

Lo sviluppo e l'implementazione di modelli predittivi spesso comporta l'utilizzo di librerie e piattaforme software specializzate. Le librerie di machine learning più diffuse, come Scikit-learn, e i framework di deep learning come PyTorch e TensorFlowforniscono gli elementi di base per molti modelli predittivi. Piattaforme come Kaggle offrono set di dati e ambienti per la sperimentazione. Per la gestione del ciclo di vita end-to-end, piattaforme come Ultralytics HUB forniscono strumenti per l'addestramento, la gestione dei set di dati, la tracciabilità degli esperimenti e la distribuzione dei modelli. Ultralytics YOLO che, pur essendo utilizzati principalmente per attività di visione, possono generare dati che alimentano sistemi predittivi più ampi. Risorse come Machine Learning Mastery e Towards Data Science offrono ulteriori opportunità di apprendimento.

La comprensione della modellazione predittiva è fondamentale per sfruttare i dati in modo efficace per anticipare le tendenze future e prendere decisioni proattive e basate sui dati.