In questo blog parliamo spesso di come l’Intelligenza Artificiale possa essere applicata nei processi aziendali, mostrando i benefici significativi che le nuove tecnologie possono portare.
Finora ci siamo concentrati su argomenti meno tecnici, spiegando cos’è il Machine Learning e le sue applicazioni in articoli come “Machine Learning: innovazioni, applicazioni e sfide” o “Il Deep Learning: cos’è, vantaggi e criticità”, cercando di descrivere questi sistemi complessi nel modo più semplice possibile.
Ora desideriamo approfondire ulteriormente, affrontando tematiche più tecniche ma mantenendo un linguaggio accessibile a tutti.
Crediamo che entrare maggiormente nel dettaglio possa avvicinare chi ancora non ha considerato queste tecnologie e chi ritiene che l’Intelligenza Artificiale sia qualcosa di distante da noi e di fantascientifico.
Quando intraprendiamo nuovi progetti con diverse organizzazioni, la nostra priorità è far comprendere che noi esseri umani abbiamo un ruolo fondamentale nello sviluppo e nei risultati dei modelli di AI.
Il nostro intervento è determinante in fase di addestramento, nella scelta dei modelli e nell’interpretazione dei risultati.
Per questo motivo è importante capire che tutto ciò non è estraneo a noi, ma è parte integrante delle nostre attività, e che i comportamenti delle macchine sono fortemente influenzati dalle nostre decisioni.
Anche sistemi come ChatGPT e i modelli di AI generativa rispondono in base ai dati e alle istruzioni che forniamo loro.
La qualità delle loro risposte dipende dalle informazioni con cui li abbiamo addestrati e da come interagiamo con essi.
Il nostro contributo è quindi essenziale per ottenere risultati utili e pertinenti.
In questo articolo vogliamo quindi parlare di uno degli approcci di Machine Learning che permette alle macchine di apprendere: l’apprendimento supervisionato o Supervised Learning.
Questo metodo permette ai sistemi informatici di “imparare” da dati precedentemente etichettati, cioè informazioni già classificate o identificate.
Immagina di insegnare a un bambino a riconoscere gli animali mostrandogli immagini di cani e gatti, spiegandogli quale è l’uno e qual è l’altro.
Allo stesso modo, attraverso l’apprendimento supervisionato, possiamo addestrare le macchine a distinguere tra prodotti difettosi e non, o a prevedere quando una macchina potrebbe necessitare di manutenzione.
Apprendimento supervisionato: cos’è
L’apprendimento supervisionato, o Supervised Learning, è un metodo nel campo del Machine Learning in cui le macchine imparano a svolgere compiti specifici attraverso esempi forniti da noi.
In altre parole, insegniamo ai computer a riconoscere schemi o a prendere decisioni fornendo loro dati già etichettati con le risposte corrette.
Immagina di avere un archivio di email, alcune delle quali sono spam e altre sono messaggi legittimi.
Etichettando ogni email come “spam” o “non spam“, possiamo addestrare un modello di apprendimento supervisionato a riconoscere automaticamente le email indesiderate in futuro.
Per comprendere meglio questo concetto, pensiamo a come un insegnante aiuta un bambino a riconoscere diversi animali.
L’insegnante mostra al bambino immagini di vari animali, dicendo: “Questo è un gatto“, “Questo è un cane“, “Questo è un cavallo“.
Il bambino osserva le immagini e ascolta le spiegazioni, iniziando a notare le caratteristiche distintive di ciascun animale: le orecchie appuntite del gatto, il muso del cane, la criniera del cavallo.
Con il tempo e l’esposizione a più esempi, il bambino impara a riconoscere questi animali anche senza l’aiuto dell’insegnante.
Allo stesso modo, nell’apprendimento supervisionato, forniamo al computer una serie di esempi con le risposte corrette, permettendogli di imparare a fare previsioni o classificazioni su nuovi dati in modo autonomo.
Questo processo è fondamentale perché consente alle macchine di acquisire conoscenze e abilità in modo simile a come impariamo noi esseri umani, attraverso l’esperienza e l’osservazione guidata.
Apprendimento supervisionato: come funziona
L’apprendimento supervisionato si basa su un processo strutturato che permette alle macchine di imparare dai dati che gli forniamo.
Questo processo può essere suddiviso in tre passaggi chiave:
a. Raccolta dei dati
Il primo passo è la raccolta e la preparazione dei dati.
Questi dati devono essere etichettati, cioè ogni esempio nel dataset è associato a una risposta corretta o a una categoria specifica.
Ad esempio, in un’azienda di produzione, potremmo avere migliaia di foto di prodotti, ognuna delle quali è stata valutata come “buono” o “difettoso”.
La qualità e la quantità dei dati etichettati sono fondamentali.
Più dati accurati forniamo al modello, meglio esso potrà imparare.
È un po’ come dare a uno studente molti esempi chiari per aiutarlo a capire un concetto.
b. Addestramento del modello
Una volta raccolti i dati etichettati, si procede con l’addestramento del modello.
In questa fase, il sistema di AI analizza i dati per trovare schemi e relazioni tra le caratteristiche dei dati (come le forme, i colori o le dimensioni nelle immagini dei prodotti) e le loro etichette corrispondenti.
Il modello utilizza algoritmi matematici per identificare quali caratteristiche dei dati sono più indicative delle etichette assegnate.
Ad esempio, potrebbe notare che i prodotti difettosi hanno spesso una certa forma o presentano anomalie specifiche.
c. Previsione
Dopo l’addestramento, il modello è pronto per fare previsioni su nuovi dati non etichettati.
Quando viene presentato un nuovo esempio, il modello utilizza ciò che ha imparato per prevedere l’etichetta corretta.
Ad esempio, se il modello riceve l’immagine di un prodotto appena uscito dalla linea di produzione, può analizzarla e determinare se il prodotto è “buono” o “difettoso” basandosi sugli schemi appresi durante l’addestramento.
Esempio pratico
Immaginiamo un’azienda che produce componenti elettronici, come batterie o sensori.
Ogni prodotto viene sottoposto a una serie di test che generano dati numerici e categorici, tra cui:
- Tensione di uscita
- Corrente di carica
- Resistenza interna
- Tempo di risposta
- Temperatura operativa
- Esito di test specifici (ad esempio, “superato” o “fallito”)
Questi dati sono fondamentali per assicurare che ogni componente soddisfi gli standard di qualità richiesti.
Tuttavia, analizzare manualmente queste informazioni per identificare prodotti difettosi può essere lento e soggetto a errori.
Per ottimizzare il processo di controllo qualità, l’azienda decide di implementare l’apprendimento supervisionato.
Ecco come funziona il processo:
a. Raccolta dei dati etichettati
Vengono raccolti dati da migliaia di componenti prodotti.
Ogni record di dati include le misurazioni dei test e un’etichetta che indica se il prodotto è “buono” o “difettoso“, basata su ispezioni approfondite o feedback dei clienti.
Ad esempio:
| Tensione (V) | Corrente (A) | Resistenza (Ω) | Tempo di risposta (ms) | Temperatura (°C) | Esitotest | Stato prodotto |
| 3.7 | 0.5 | 5 | 200 | 25 | Superato | Buono |
| 3.5 | 0.6 | 7 | 300 | 30 | Fallito | Difettoso |
| … | … | … | … | … | … | … |
b. Addestramento del modello
Un algoritmo di Machine Learning viene addestrato utilizzando questi dati etichettati.
Il modello analizza le relazioni tra le varie misurazioni e lo stato del prodotto.
Ad esempio, potrebbe scoprire che una resistenza interna troppo alta combinata con un tempo di risposta lento è spesso associata a prodotti difettosi.
Durante l’addestramento, il modello impara a riconoscere quali combinazioni di valori indicano un prodotto buono e quali suggeriscono un difetto.
c. Previsione su nuovi dati
Una volta addestrato, il modello è pronto per essere utilizzato in produzione.
Ogni volta che un nuovo prodotto viene testato, le sue misurazioni vengono inserite nel modello, che in pochi istanti predice se il prodotto è “buono” o “difettoso“.
Se il modello identifica un prodotto come difettoso, il sistema può:
- Allertare gli operatori per rimuovere il prodotto dalla linea di produzione o azionare un braccio che lo scarta.
- Registrare l’evento per analisi future e miglioramenti del processo.
- Avviare azioni correttive se viene rilevato un aumento dei difetti, indicando possibili problemi nella produzione.
Apprendimento supervisionato: sfide e considerazioni
L’implementazione dell’apprendimento supervisionato nelle aziende offre numerosi vantaggi, ma porta con sé anche alcune sfide che è importante considerare.
Tra queste, la qualità dei dati, l’integrazione tecnologica e la formazione del personale sono aspetti cruciali da affrontare per garantire il successo dei progetti di AI.
La qualità dei dati è fondamentale per l’efficacia di qualsiasi modello di Intelligenza Artificiale.
Se i dati utilizzati per addestrare il modello sono inaccurati, incompleti o non rappresentativi, il modello stesso produrrà risultati poco affidabili.
È essenziale che i dati siano precisi e che le etichette assegnate siano corrette.
Ad esempio, se in un dataset di prodotti alcune unità difettose sono erroneamente etichettate come “buone“, il modello imparerà informazioni sbagliate, compromettendo la sua capacità di identificare correttamente i difetti.
Il dataset dovrebbe riflettere tutte le possibili varianti e situazioni che il modello potrebbe incontrare nel mondo reale.
Se alcune tipologie di difetti non sono presenti nei dati di addestramento, il modello potrebbe non essere in grado di riconoscerle quando si presentano.
Prima dell’addestramento, è importante eseguire un processo di pulizia dei dati per eliminare errori, duplicati e valori anomali che potrebbero influenzare negativamente le prestazioni del modello.
La famosa espressione “garbage in, garbage out” sottolinea quanto sia cruciale disporre di dati di alta qualità per ottenere risultati affidabili dall’AI.
Inoltre, l’integrazione dei nuovi strumenti con i sistemi aziendali esistenti deve essere pianificata attentamente per evitare incompatibilità o interruzioni nei processi operativi.
È fondamentale implementare misure di sicurezza adeguate e assicurarsi che le pratiche di gestione dei dati siano conformi alle normative vigenti sulla privacy.
Il successo nell’implementazione dell’apprendimento supervisionato non dipende solo dalla tecnologia, ma anche dalle persone che la utilizzano.
I dipendenti devono essere formati per comprendere come funzionano i nuovi strumenti di AI, come interpretarli e come integrarli nel loro lavoro quotidiano.
Promuovere una cultura aziendale in cui l’AI è vista come un alleato che supporta e potenzia le capacità umane.
È naturale che ci sia resistenza al cambiamento, fornire formazione adeguata e comunicare chiaramente i benefici può aiutare a superare le preoccupazioni e le incertezze.
Coinvolgere il personale fin dalle prime fasi di implementazione può favorire l’adozione e permettere di raccogliere feedback preziosi per ottimizzare l’utilizzo dei nuovi strumenti.
Come noi di DataDeep possiamo aiutarti
Nel percorso verso l’adozione dell’Intelligenza Artificiale e dell’apprendimento supervisionato nei processi aziendali, avere al fianco un partner esperto e affidabile può fare la differenza tra un’implementazione di successo e una serie di sfide complesse.
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Fin dal primo contatto, sottolineiamo l’importanza di trattare ogni situazione come unica, poiché ogni business ha esigenze specifiche e richiede soluzioni su misura.
Per questo motivo, valutiamo attentamente le necessità di ogni cliente per identificare la soluzione più adatta al proprio contesto.
Che si tratti di ottimizzare i processi produttivi, migliorare il controllo qualità o implementare assistenti intelligenti che supportino il tuo team, siamo qui per guidarti attraverso ogni fase del progetto.
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