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Questa è una domanda frequente nei colloqui per le posizioni di Data Scientist, Quindi leggi con attenzione questo articolo! La causa delle scarse prestazioni nell'apprendimento automatico è l'overfitting o l'underfitting dei dati. In questo post scoprirai il concetto di generalizzazione nell'apprendimento automatico e i problemi di overfitting e underfitting che lo accompagnano. Rendiamo semplice il machine Learning per un minuto L'apprendimento automatico supervisionato è meglio inteso come approssimazione di una funzione target (f) che mappa le variabili di input (X) su una variabile di output (Y). Y = f(X) Questa caratterizzazione descrive la gamma di problemi di classificazione e previsione e gli algoritmi della macchina che possono essere utilizzati per affrontarli. Una considerazione importante nell'apprendimento della funzione target dai dati di addestramento è la capacità di generalizzazione del modello ai nuovi dati. La generalizzazione è importante perché i dati che raccogliamo sono solo un campione, sono incompleti e rumorosi. Cos'è una Generalizzazione nel Machine Learning? In machine learning descriviamo l'apprendimento della funzione target dai dati di training come apprendimento induttivo. L'induzione si riferisce all'apprendimento di concetti generali da esempi specifici che è esattamente il problema che i problemi di apprendimento automatico supervisionati mirano a risolvere. Questo è diverso dalla deduzione che è il contrario e cerca di apprendere concetti specifici dalle regole generali. La generalizzazione si riferisce al modo in cui i concetti appresi da un modello di apprendimento automatico si applicano a esempi specifici non visti dal modello durante l'apprendimento. L'obiettivo di un buon modello di apprendimento automatico è generalizzare bene dai dati di addestramento a tutti i dati del dominio del problema. Questo ci permette di fare previsioni in futuro su dati che il modello non ha mai visto. Esiste una terminologia utilizzata nell'apprendimento automatico quando si parla di quanto bene un modello di apprendimento automatico apprenda e si generalizzi a nuovi dati, vale a dire overfitting e underfitting. Overfitting e underfitting sono le due principali cause di scarse prestazioni degli algoritmi di apprendimento automatico. Adattamento statistico nel Machine Learning Nelle statistiche, un adattamento si riferisce a quanto bene si approssima una funzione target. Questa è una buona terminologia da utilizzare nell'apprendimento automatico, perché gli algoritmi di apprendimento automatico supervisionati cercano di approssimare la funzione di mappatura sottostante sconosciuta per le variabili di output date le variabili di input. Le statistiche spesso descrivono la bontà dell'adattamento che si riferisce alle misure utilizzate per stimare quanto bene l'approssimazione della funzione corrisponde alla funzione target. Alcuni di questi metodi sono utili nell'apprendimento automatico (ad esempio il calcolo degli errori residui), ma alcune di queste tecniche presuppongono che conosciamo la forma della funzione target che stiamo approssimando, il che non è il caso dell'apprendimento automatico. Se conoscessimo la forma della funzione target, la useremmo direttamente per fare previsioni, invece di cercare di apprendere un'approssimazione da campioni di dati di addestramento rumorosi. Cos'è l'Overfitting nell'apprendimento automatico? L'overfitting si riferisce a un modello che modella troppo bene i dati di allenamento. L'overfitting si verifica quando un modello apprende i dettagli e il rumore nei dati di addestramento nella misura in cui influisce negativamente sulle prestazioni del modello sui nuovi dati. Ciò significa che il rumore o le fluttuazioni casuali nei dati di addestramento vengono rilevati e appresi come concetti dal modello. Il problema è che questi concetti non si applicano ai nuovi dati e influiscono negativamente sulla capacità dei modelli di generalizzare. L'overfitting è più probabile con modelli non parametrici e non lineari che hanno maggiore flessibilità durante l'apprendimento di una funzione target. Pertanto, molti algoritmi di apprendimento automatico non parametrici includono anche parametri o tecniche per limitare e vincolare la quantità di dettagli che il modello apprende. Ad esempio, gli alberi decisionali sono un algoritmo di apprendimento automatico non parametrico che è molto flessibile ed è soggetto a dati di training overfitting. Questo problema può essere affrontato potando un albero dopo che ha appreso per rimuovere alcuni dei dettagli che ha raccolto. Cos'è l'Underfitting nell'apprendimento automatico? Underfitting si riferisce a un modello che non può né modellare i dati di addestramento né generalizzare a nuovi dati. Un modello di apprendimento automatico non idoneo non è un modello adatto e sarà ovvio in quanto avrà scarse prestazioni sui dati di addestramento. L'underfitting spesso non viene discusso in quanto è facile da rilevare data una buona metrica delle prestazioni. Il rimedio è andare avanti e provare algoritmi alternativi di apprendimento automatico. Tuttavia, fornisce un buon contrasto con il problema dell'overfitting. Un buon adattamento all'apprendimento automatico Idealmente, si desidera selezionare un modello che sia una via di mezzo tra underfitting e overfitting. Questo è l'obiettivo, ma è molto difficile da realizzare in pratica. Per comprendere questo obiettivo, possiamo esaminare le prestazioni di un algoritmo di apprendimento automatico nel tempo mentre apprende i dati di addestramento. Possiamo tracciare sia l'abilità sui dati di addestramento che l'abilità su un set di dati di test che abbiamo trattenuto dal processo di addestramento. Nel tempo, man mano che l'algoritmo apprende, l'errore per il modello sui dati di addestramento diminuisce, così come l'errore nel set di dati di test. Se ci alleniamo troppo a lungo, le prestazioni sul set di dati di addestramento potrebbero continuare a diminuire perché il modello si adatta eccessivamente e apprende i dettagli irrilevanti e il rumore nel set di dati di addestramento. Allo stesso tempo, l'errore per il set di test inizia a salire di nuovo al diminuire della capacità del modello di generalizzare. Il punto debole è il punto appena prima che l'errore sul set di dati di test inizi ad aumentare in cui il modello ha buone capacità sia sul set di dati di addestramento che sul set di dati di test invisibile. Puoi eseguire questo esperimento con i tuoi algoritmi di apprendimento automatico preferiti. Questa tecnica spesso non è utile nella pratica, perché scegliendo il punto di arresto per l'allenamento utilizzando l'abilità sul set di dati del test significa che il set di test non è più "non visibile" o una misura oggettiva autonoma. Alcune conoscenze (molte conoscenze utili) su quei dati sono trapelate nella procedura di addestramento. Esistono due tecniche aggiuntive che puoi utilizzare per trovare il punto debole nella pratica: metodi di ricampionamento e un set di dati di convalida. Come limitare l'overfitting Sia l'overfitting che l'underfitting possono portare a scarse prestazioni del modello. Ma il problema di gran lunga più comune nell'apprendimento automatico applicato è l'overfitting. L'overfitting è un tale problema perché la valutazione degli algoritmi di apprendimento automatico sui dati di addestramento è diversa dalla valutazione a cui teniamo di più, ovvero quanto bene l'algoritmo si comporta su dati invisibili. Esistono due tecniche importanti che puoi utilizzare durante la valutazione degli algoritmi di apprendimento automatico per limitare l'overfitting: Utilizzare una tecnica di ricampionamento per stimare l'accuratezza del modello. Trattieni un set di dati di convalida. La tecnica di ricampionamento più popolare è la convalida incrociata k-fold. Ti consente di addestrare e testare il tuo modello k-volte su diversi sottoinsiemi di dati di addestramento e di creare una stima delle prestazioni di un modello di apprendimento automatico su dati invisibili. Un set di dati di convalida è semplicemente un sottoinsieme dei dati di addestramento che trattieni dagli algoritmi di apprendimento automatico fino alla fine del tuo progetto. Dopo aver selezionato e ottimizzato gli algoritmi di machine learning sul set di dati di addestramento, puoi valutare i modelli appresi sul set di dati di convalida per avere un'idea oggettiva finale di come i modelli potrebbero funzionare su dati invisibili. L'uso della convalida incrociata è un gold standard nell'apprendimento automatico applicato per la stima dell'accuratezza del modello su dati invisibili. Se si dispone dei dati, anche l'utilizzo di un set di dati di convalida è un'ottima pratica. Conclusione In questo post, hai scoperto che l'apprendimento automatico risolve i problemi con il metodo dell'induzione. Hai imparato che la generalizzazione è una descrizione di come i concetti appresi da un modello si applicano ai nuovi dati. Infine, hai appreso la terminologia della generalizzazione nell'apprendimento automatico di overfitting e underfitting: Overfitting : Buone prestazioni sui dati di allenamento, scarsa generalizzazione su altri dati. Underfitting : Scarse prestazioni sui dati di allenamento e scarsa generalizzazione ad altri dati Hai domande su overfitting, underfitting o questo post? Lascia un commento e fai la tua domanda e faremo del nostro meglio per rispondere.

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Ecco! Questo articolo è destinato esclusivamente al pubblico che non sa che cavolo è il Machine Learning (ML) o in italiano apprendimento automatico? Per quelli che si sentono esclusi quando vedono persone che ne parlano. Non è necessario che tu provenga affatto da un background TECH. Ti assicuro che dopo aver letto questo articolo avrai abbastanza informazioni per partecipare a discorsi casuali sul Machine Learning. Cos'è il Machine Learning ? A partire da una definizione ampia, il Machine Learning è... Una sotto area dell'Intelligenza Artificiale , ed è definito come la capacità di una macchina di imitare il modo umano intelligente di apprendere dai dati. ( Noi utilizziamo il cervello biologico, le macchine utilizzano capacità di calcolo è tantissimi dati elaborati da algoritmi e modelli statistici ) Semplice ! Esempio Pratico di Machine Learning ? Per fare un esempio, lascia che ti faccia un quiz... Il tuo obiettivo è quello di indovinare il numero associato al 9 seguendo lo schema dei numeri precedenti. Per favore affinchè tu capisca questo articolo c'è bisogno che non leggi la soluzione senza prima aver provato a capire il numero abbinato a 9. 3 – 9 4 – 16 8 – 64 9 – ? ( Indovina il prossimo senza scorrere ) Non scorrere ... Scorri solo se hai trovato la risposta... Non barare.... Come sei arrivato a 81 ??? Questo è esattamente il tipo di comportamento che stiamo cercando di insegnare alle macchine. Stiamo cercando di insegnare alle macchine a "Imparare dall'esperienza" . Gli algoritmi di apprendimento automatico utilizzano metodi computazionali per "apprendere" le informazioni direttamente dai dati senza fare affidamento su un'equazione predeterminata come modello. Gli algoritmi migliorano in modo adattivo le loro prestazioni all'aumentare del numero di campioni disponibili per l'apprendimento. I famigerati algoritmi ML trovano schemi naturali all'interno dei dati, ottengono approfondimenti e predicono l'ignoto per prendere decisioni migliori. Quali sono i tipi di tecniche di Machine Learning? Esistono vari tipi di tecniche ML ma a te basta conoscere questi due : Apprendimento supervisionato Apprendimento senza supervisione Non preoccuparti e non spaventarti! Un passo alla volta. Apprendimento supervisionato: Trova modelli (e sviluppa modelli predittivi) utilizzando sia i dati di input che i dati di output. Quindi inizialmente saremmo noi stessi ad abbinare gli Input agli output. Tutte le tecniche di apprendimento supervisionato sono sotto forma di classificazione o regressione . Classificazione : La classificazione viene utilizzata per prevedere le risposte discrete. Se un'e-mail è SPAM o NONSPAM? Se l'Italia vincerà i mondiali ? Vince, Perde, SPAM, NONSPAM sono le classi predefinite. E l'output deve rientrare tra questi a seconda dell'input. Regressione : La regressione viene utilizzata per prevedere le risposte continue, per esempio: Andamento dei prezzi di borsa, previsioni del tempo, prezzo degli immobili, numero acquisti prossimo mese sul nostro e-commerce, ecc. Ti potrebbe interessare anche : Classificatore vs Regressione quale usare? Machine learning esempi pratici Apprendimento senza supervisione: Trova i modelli basati solo sui dati di input. Questa tecnica è utile quando non sei sicuro di cosa cercare. Spesso utilizzato per l'analisi esplorativa di dati grezzi. La maggior parte delle tecniche di apprendimento senza supervisione sono una forma di analisi dei cluster. Analisi di gruppo: In Cluster Analysis, si raggruppano elementi di dati che hanno una certa misura di somiglianza basata su valori caratteristici. Alla fine quello che avrai è un insieme di diversi gruppi (supponiamo che A — Z tali gruppi). Un Data Item (d1) in un gruppo (A) è molto simile ad altri Data Item (d2 — dx) nello stesso gruppo (A), ma d1 è significativamente diverso dai Data Item appartenenti a gruppi diversi (B — Z) . Tornando al nostro esempio... Il nostro quiz è stato un esempio di apprendimento supervisionato — tecnica di regressione. Alcune applicazioni comuni di Machine Learning a cui puoi fare riferimento: Il tuo assistente personale Siri o Google utilizza ML. Le previsioni meteorologiche per la prossima settimana vengono fornite utilizzando ML. Win Predictor in un torneo sportivo utilizza ML. La diagnosi medica utilizza prevalentemente ML. E qualcosa con cui saresti familiare, ti sei mai chiesto come mai i siti multimediali ti mostrano consigli e annunci che corrispondono strettamente ai tuoi interessi? Anche loro usano Machine Learning. Per altri esempi clicca qui Spero che questo articolo ti sia piaciuto. Condividi le tue opinioni e dubbi nella sezione commenti qui sotto. Grazie per averlo letto tutto :)

Due delle librerie di deep learning basate su Python più popolari sono PyTorch e TensorFlow. TensorFlow è noto per essere una libreria di deep learning ad alte prestazioni. #importiamo le librerie import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import torch.nn.functional

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Librerie Python: le librerie sono dei pacchetti di codice che ci offrono delle funzionalità già pronte Per il nostro progetto, useremo le seguenti librerie: requests: una libreria che ci permette di inviare binari, che poi potremo convertire in formato PIL con la libreria precedente. streamlit: una libreria Per farlo, useremo Python e le librerie che abbiamo elencato prima. Per farlo, useremo Python e le librerie che abbiamo elencato prima.

Per l'estrazione del testo, gli strumenti OCR (librerie OCR) utilizzano diversi algoritmi macchina per EasyOCR – Un'altra libreria Python abbastanza popolare è EasyOCR. Come suggerisce il nome, la libreria è progettata per i principianti ed è facile da usare. Keras-OCR – Questa è una libreria open source altrettanto potente come le due librerie sopra menzionate Keras-OCR è una libreria estremamente accurata per estrarre testo con poche righe di codice.