Addestrare il proprio modello di IA può sembrare complicato, ma è più semplice di quanto si pensi. Si tratta semplicemente di inserire i dati corretti in un sistema affinché impari a riconoscere modelli, risolvere problemi e fare previsioni, proprio come si fa con uno studente brillante!
I modelli di IA personalizzati hanno un impatto incredibile perché possono essere adattati alle vostre esigenze specifiche. È possibile automatizzare varie attività in tutti i settori, dall'analisi dei dati per il credit scoring o la diagnostica medica al servizio clienti e al marketing.
Anche i principali attori del settore stanno seguendo l'esempio: PwC ha commit 1 miliardo di dollari in tre anni per formare i dipendenti in IA e implementare assistenti chatbot. L'obiettivo è aumentare la produttività, incoraggiare l'innovazione e automatizzare le attività ripetitive.
La parte migliore? Anche tu puoi farlo!
Esploriamo i passaggi per addestrare la tua IA e i tipi di modelli di IA che si adattano alle diverse esigenze.
⏰Riepilogo/riassunto di 60 secondi
- L'addestramento del proprio modello di IA prevede l'inserimento di dati in un sistema per aiutarlo a riconoscere modelli, risolvere problemi e fare previsioni. Questo processo è simile all'insegnamento a uno studente, consentendo all'IA di imparare e adattarsi nel tempo
- I modelli di IA personalizzati possono essere adattati a esigenze specifiche, automatizzando attività in settori quali il credit scoring, la diagnostica medica, il servizio clienti e il marketing. Migliorano nel tempo, automatizzano le attività ripetitive, scoprono informazioni nascoste, supportano decisioni più intelligenti e si adattano alle nuove sfide
- *passaggi per addestrare l'IA: raccogli dati da più origini, pulisci e formatta i dati per prepararli all'addestramento. Rimuovi i pregiudizi per evitare previsioni inaccurate Scegli il modello di IA più adatto alla tua attività (ad esempio, apprendimento per rinforzo per le simulazioni, apprendimento profondo per il riconoscimento di modelli) Esegui test in cui l'IA formula previsioni, le confronta con i risultati attesi e regola i propri algoritmi per migliorare l'accuratezza Testa l'IA in attività reali. Se funziona bene, procedi; in caso contrario, riqualifica e ripeti. Una valutazione regolare mantiene il modello accurato e affidabile
- Raccogli dati da più origini
- Pulisci e formatta i dati per prepararli alla formazione. Rimuovi i pregiudizi per evitare previsioni inaccurate
- Scegli il modello IA più adatto alle tue attività (ad esempio, apprendimento per rinforzo per simulazioni, apprendimento profondo per il riconoscimento di modelli)
- Esegui test in cui l'IA formula previsioni, le confronta con i risultati attesi e regola i propri algoritmi per migliorare la precisione
- Prova l'IA in attività reali. Se funziona bene, procedi; in caso contrario, riqualifica e ripeti. Una valutazione regolare mantiene il modello accurato e affidabile
- L'addestramento dei modelli di IA comporta complessità tecniche, problemi di qualità dei dati, costi elevati, questioni etiche e conformità normativa. Affrontare queste sfide è fondamentale per l'implementazione di IA con esito positivo
- ClickUp Brain offre strumenti basati sull'IA integrati in ClickUp, fornendo vantaggi in termini di produttività senza la complessità di dover addestrare la propria IA. Offre funzionalità/funzioni come AI Knowledge Manager, AI Project Manager e AI Writer for Work, migliorando l'efficienza e la sicurezza
- ClickUp Brain aiuta ad automatizzare le attività, rispondere alle domande, creare automazioni personalizzate e fornire assistenza nella scrittura specifica per ogni ruolo. Semplifica i flussi di lavoro e aumenta la produttività senza richiedere competenze tecniche
- Raccogli dati da più origini
- Pulisci e formatta i dati per prepararli alla formazione. Rimuovi i pregiudizi per evitare previsioni inaccurate
- Scegli il modello di IA più adatto alla tua attività (ad esempio, apprendimento per rinforzo per simulazioni, apprendimento profondo per il riconoscimento di modelli)
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Scoprirai come l'IA può aiutarti a automatizzare le attività, migliorare l'efficienza e ottenere risultati migliori.
Comprendere l'IA e l'apprendimento automatico
L'intelligenza artificiale (IA) si riferisce alle tecnologie che consentono ai sistemi di svolgere attività che richiedono un'intelligenza simile a quella umana. Queste attività includono il processo decisionale, la risoluzione dei problemi e l'apprendimento dall'esperienza. I modelli IA sono algoritmi addestrati su grandi set di dati. Riconoscono modelli e formulano previsioni senza essere programmati esplicitamente per ogni attività.
Il machine learning (ML) è uno dei più grandi sottoinsiemi dell'IA. Si concentra sulla creazione di algoritmi che apprendono dai dati e prendono decisioni basate su di essi. A differenza della programmazione tradizionale, i modelli ML migliorano nel tempo man mano che elaborano più dati.
📌 Ad esempio, i modelli di machine learning IA possono prevedere tendenze, rilevare frodi o consigliare prodotti. Questi modelli sono generalmente più semplici di quelli basati sul deep learning (DL) e richiedono meno risorse computazionali. I modelli ML più comuni includono modelli di regressione lineare, alberi decisionali e k-nearest neighbors, spesso applicati in attività di previsione e segmentazione.
Tecniche di IA come queste aiutano le aziende a ottenere il massimo dall'IA consentendo l'automazione e il processo decisionale basato sui dati.
Mentre i modelli ML vengono utilizzati per attività quali la classificazione e la regressione, i modelli DL eccellono in aree quali il riconoscimento delle immagini, l'elaborazione del linguaggio naturale e la trascrizione vocale. Ad esempio, i modelli di rilevamento degli oggetti, che sono modelli DL, possono identificare e localizzare oggetti specifici in immagini o video.
Con la continua evoluzione dei modelli DL, questi vengono utilizzati in tecnologie rivoluzionarie come le auto a guida autonoma, l'imaging medico e le piattaforme IA che offrono funzionalità avanzate per le aziende.
🧠Curiosità: l'IA non dorme propriamente, ma può "sognare"!
le "Generative Adversarial Networks" (GAN) sono una classe di modelli ML progettati per produrre contenuti nuovi e originali dopo aver "appreso" dai dati di addestramento, come immaginare nuovi dipinti o persino volti umani che non sono mai esistiti.
Cosa significa addestrare la propria IA?
L'addestramento di un modello IA è come insegnare a un bambino una nuova abilità. Invece di limitarti a programmare una macchina affinché segua rigide istruzioni, la aiuti ad apprendere dai dati, ad adattarsi ai modelli e a prendere decisioni autonomamente.
Il processo è iterativo. Prevede l'alimentazione del modello con dati di alta qualità, la selezione degli strumenti giusti e la regolazione dei parametri per ottenere risultati accurati. Ciò significa che il tuo framework di IA imparerà, commetterà errori e migliorerà nel tempo.
La formazione è solitamente condotta dai data scientist. Tuttavia, in alcuni casi, possono partecipare anche gli utenti aziendali, specialmente in ambienti low-code o no-code.
Immagina di insegnare a un bambino la differenza tra cani e gatti. Inizialmente, inizieresti con immagini di base e concetti semplici, come "Questo è un cane; questo è un gatto". Man mano che il bambino impara, aggiungi ulteriori dettagli (dimensioni, suoni e comportamenti) in modo che possa distinguere esempi ancora più complessi.
Nell'IA, l'addestramento segue un approccio simile. Il modello parte da dati di base e viene perfezionato nel tempo con l'introduzione di ulteriori esempi e feedback.
🧠Curiosità: Nel marzo 2016, AlphaGo, un'IA sviluppata da Google DeepMind, ha affrontato Lee Sedol, un leggendario giocatore di Go con 18 titoli mondiali. La partita si è svolta a Seul, in Corea del Sud, e la vittoria per 4-1 di AlphaGo ha stupito il mondo. Con oltre 200 milioni di spettatori in tutto il mondo, questo evento storico ha anticipato di un intero decennio la dimostrazione della potenza dell'IA!
Vantaggi dell'addestramento della propria IA
Addestrare il proprio sistema IA offre tantissimi vantaggi. Eccone alcuni:
- Miglioramento nel tempo: l'IA diventa più intelligente man mano che elabora più dati, rendendo più accurate le previsioni e le decisioni
- Automazione delle attività ripetitive: l'IA riduce il lavoro manuale e aumenta la produttività complessiva gestendo i processi di routine
- Alla scoperta di informazioni nascoste: l'IA identifica le inefficienze o le opportunità di crescita che altrimenti potrebbero essere trascurate
- Supporto per decisioni più intelligenti: grazie a una maggiore accuratezza, l'IA migliora le decisioni aziendali, garantendo un esito positivo a lungo termine
- Adattamento e scalabilità: un modello ben addestrato cresce con le vostre esigenze, affrontando nuove sfide in modo efficace
Casi d'uso comuni dell'IA
L'IA sta rivoluzionando diversi settori, aiutando le aziende a diventare più efficienti ed economiche. Un sondaggio Deloitte condotto su 2.620 leader aziendali globali ha rivelato gli usi più comuni dell'IA.
Eccone alcuni esempi:
1. Ottimizzazione dei prezzi del cloud
Le aziende utilizzano l'IA per ottimizzare i costi del cloud.
Ad esempio, Dropbox ha ridotto la sua dipendenza da AWS, risparmiando quasi 75 milioni di dollari utilizzando l'IA per trovare soluzioni cloud convenienti.
In questo modo, l'IA aiuta le aziende a monitorare i modelli di utilizzo del cloud, prevedere i costi e individuare le anomalie, consentendo una migliore definizione del budget e un risparmio.
Leggi anche: I migliori corsi sull'IA per sviluppare le tue conoscenze in materia
2. Assistenti vocali, chatbot e IA conversazionale
Gli strumenti basati sull'IA, come i chatbot e gli assistenti vocali, stanno rendendo la comunicazione più accessibile.
Ad esempio, Estée Lauder ha creato un assistente vocale per il trucco che aiuta le persone con disabilità visive.
Pentagon Credit Union (PenFed) utilizza i chatbot per rispondere alle query dei clienti, riducendo il carico di lavoro dei team del servizio clienti.
Questi strumenti aiutano a umanizzare i contenuti IA e rendono più naturali le interazioni con gli utenti.
3. Manutenzione predittiva
L'IA sta rivoluzionando la manutenzione predittiva in vari settori.
Alla General Electric (GE), l'IA monitora i motori degli aerei, segnalando potenziali problemi prima che si trasformino in guasti gravi.
Allo stesso modo, Rolls-Royce utilizza l'IA nei motori a reazione per migliorare le prestazioni e ridurre le emissioni di carbonio.
L'Autorità per l'acqua e le fognature del Distretto di Columbia applica l'IA per prevedere le rotture delle condutture idriche e monitorare le tubature fognarie nel settore pubblico. Il loro strumento di IA, Pipe Sleuth, analizza le riprese delle telecamere a circuito chiuso delle tubature per identificare le aree che necessitano di manutenzione, prevenendo costosi danni e migliorando l'efficienza.
4. Reportistica finanziaria e contabilità
Quickbooks, un servizio di software di contabilità, utilizza l'IA per migliorare la pianificazione finanziaria dei propri client. Con oltre 730 milioni di interazioni basate sull'IA ogni anno, effettua 58 miliardi di previsioni di machine learning al giorno.
Attraverso la sua piattaforma GenOS, Intuit applica modelli linguistici di grandi dimensioni a tasse, contabilità e flusso di cassa. Ciò riduce le attività ripetitive, minimizza gli errori di inserimento dati e velocizza l'elaborazione delle fatture.
Allo stesso modo, PwC applica l'IA nella consulenza utilizzando l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP), l'apprendimento automatico e l'apprendimento profondo per informare le proprie decisioni.
Come addestrare la tua IA
Ora che conosci i vantaggi dell'addestramento della tua IA, passiamo al processo.
L'addestramento di un modello IA prevede diversi passaggi chiave. Sebbene le specifiche possano variare in base alla complessità del progetto, il processo complessivo rimane piuttosto simile, sia che si tratti di un modello per hobby o di una trasformazione aziendale.
1. Raccolta dei dati
I dati sono la spina dorsale dell'IA: dati solidi creano modelli solidi. Il primo passaggio nella formazione della tua IA consiste nel raccogliere dati da varie origini. Ad esempio, nei servizi finanziari come l'elaborazione dei rischi e dei prestiti, potresti raccogliere:
- Dati personali: Storia creditizia, livello di reddito e dettagli sull'occupazione
- Comportamento bancario: modelli di transazione e prelievi di importo elevato
- Dati economici e di mercato: fattori che influenzano il rimborso dei prestiti, come i tassi di interesse o le tendenze di mercato
- Documenti legali: informazioni quali precedenti giudiziari o titolarità di beni immobili
- Dati aziendali: precedenti dati relativi al rimborso dei prestiti e affidabilità creditizia delle aziende
Il modello IA utilizzerà questi dati per valutare i rischi e fare previsioni, come suggerire l'approvazione di un prestito sulla base di determinati indicatori.
2. Pre-elaborazione dei dati
Il passaggio successivo consiste nel preparare i dati per l'addestramento: pensate alla fase di preparazione degli ingredienti prima di cucinare. La pre-elaborazione comprende:
- Verifica dell'accuratezza e della completezza: garantire che i dati siano affidabili e privi di errori
- Formattazione per la formazione: strutturare i dati in modo che il modello IA possa comprenderli
- Pulizia dei dati: rimozione di duplicati, valori anomali e informazioni irrilevanti
Questo passaggio è fondamentale perché i modelli di IA necessitano di dati puliti e ben organizzati per apprendere meglio. Una pre-elaborazione adeguata garantisce che il modello sia in grado di elaborare le informazioni in modo accurato e riduce il rischio di errori. Una parte fondamentale di questo passaggio consiste nell'affrontare i potenziali pregiudizi nei dati per evitare previsioni inaccurate o discriminatorie durante l'addestramento.
3. Selezione del modello
La selezione del modello giusto dipende dall'attività che si sta cercando di risolvere. I data scientist in genere valutano diverse opzioni in base alla complessità e ai requisiti del problema. Ecco due approcci comuni:
- Apprendimento per rinforzo: questo metodo prevede l'esecuzione di simulazioni in cui l'IA apprende attraverso versioni di prova ed errori. Adatta il proprio comportamento in base al feedback, migliorando nel tempo e identificando ciò che funziona e ciò che non funziona
- Deep Learning: questo modello utilizza reti neurali per apprendere modelli nei dati. È eccellente in attività come il riconoscimento delle immagini, l'analisi dei testi o la trascrizione del parlato, analizzando ripetutamente grandi set di dati
Il modello scelto deve essere in linea con gli obiettivi aziendali e il problema da risolvere. In alcuni casi, la combinazione di più modelli può garantire risultati migliori per attività complesse.
4. Formazione
L'addestramento dell'IA prevede l'esecuzione di test per verificare la sua capacità di previsione e la regolazione degli algoritmi per migliorarne l'accuratezza. Ecco come funziona: il modello formula delle previsioni e le confronta con i risultati attesi. Sulla base delle differenze, perfeziona i propri parametri.
Nel corso del tempo, l'IA migliora e diventa più accurata ad ogni ciclo di formazione. Questo processo iterativo è fondamentale per costruire un modello di IA affidabile ed efficace.
Leggi anche: Strategie efficaci per l'implementazione dell'IA generativa nel mondo aziendale
5. Valutazione
Una volta completato l'addestramento, è il momento di testare l'IA in situazioni reali. Questo passaggio garantisce che il modello sia in grado di fornire previsioni accurate e risultati attendibili. Se i risultati sono buoni, è possibile procedere con l'implementazione. In caso contrario, è necessario ripetere l'addestramento.
La valutazione non è un evento occasionale. I modelli di IA devono essere valutati regolarmente per assicurarsi che funzionino correttamente. Ad esempio, le compagnie di assicurazione sanitaria devono supervisionare la propria IA per evitare il rifiuto ingiustificato delle richieste di rimborso. La valutazione continua aiuta a mantenere l'accuratezza del modello, migliorare le prestazioni ed evitare errori costosi.
👀 Lo sapevate? Quando si addestra un'IA, gli iperparametri determinano come un modello apprende e quando deve interrompere l'apprendimento. Regolarli è come regolare il calore di un fornello: se è troppo alto, brucia; se è troppo basso, ci vuole un'eternità per cucinare.
Le sfide dell'addestramento della propria IA
Addestrare il proprio modello IA è entusiasmante, ma comporta una serie di sfide. Ecco i principali ostacoli che potresti incontrare nello sviluppo dell'IA:
1. Complessità tecnica
La creazione di un modello IA richiede una profonda comprensione degli algoritmi ML, dell'elaborazione dei dati e delle reti neurali. Anche dopo aver configurato l'infrastruttura, la messa a punto dei modelli per garantire accuratezza ed efficienza può essere complessa e richiedere molto tempo. Per gestire queste complessità sono necessari data scientist e ingegneri IA qualificati.
2. Problemi relativi alla qualità dei dati
I modelli IA dipendono da dati pertinenti e di alta qualità. Dati scadenti o incompleti possono portare a previsioni inaccurate e decisioni errate. La pulizia e la pre-elaborazione dei dati sono passaggi cruciali, ma non sempre semplici.
Anche piccoli errori nei dati possono influire in modo significativo sulle prestazioni del modello.
3. Costi elevati
L'addestramento dei modelli di IA non è economico. Il processo richiede risorse computazionali significative, specialmente per i modelli di deep learning. L'hardware, il software e i servizi cloud necessari per elaborare grandi set di dati possono essere costosi.
Inoltre, l'assunzione di professionisti qualificati comporta costi aggiuntivi. Nel tempo, potrebbe anche essere necessario investire in formazione continua e aggiornamenti dei modelli per mantenere l'accuratezza.
4. Questioni etiche
Addestrare il modello su dati distorti può perpetuare involontariamente pregiudizi, portando a risultati ingiusti o discriminatori. Affrontare questi pregiudizi nelle prime fasi dell'addestramento è essenziale per garantire che l'IA si comporti in modo etico.
Esistono inoltre preoccupazioni relative alla privacy, specialmente quando si trattano dati personali sensibili.
5. Conformità normativa
Con il crescente utilizzo dell'IA, aumentano anche le normative in materia di privacy dei dati e trasparenza dei modelli. Le organizzazioni devono rimanere aggiornate sulle leggi locali e internazionali per evitare ripercussioni legali.
Il mancato rispetto di queste normative può comportare multe, danni alla reputazione e controversie legali.
Leggi anche: Il glossario definitivo dell'IA: termini per familiarizzare con l'intelligenza artificiale
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- Elementi in ritardo: "Quali attività sono in ritardo?"
Con il monitoraggio dell'IA, puoi rimanere aggiornato su ciò che è fondamentale e assicurarti che nessuna attività venga trascurata.
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Non è necessario essere esperti di codici per creare potenti automazioni in ClickUp. Grazie a ClickUp Brain, ora puoi descrivere ciò che desideri automatizzare in un linguaggio semplice e il sistema lo realizzerà.
Ad esempio, un reclutatore potrebbe dire: "Quando lo stato dell'attività cambia in 'accettato', applica il modello New Hire Onboarding e imposta la priorità su alta. " ClickUp si occuperà automaticamente del resto, liberandoti da attività ripetitive.
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