Miglior software di apprendimento attivo

Che cos'è il software di apprendimento attivo?

Come funzionano gli strumenti di apprendimento attivo nel machine learning?

Quali sono le caratteristiche comuni degli strumenti di apprendimento attivo?

Tipi di strumenti di apprendimento attivo

Gli strumenti di apprendimento attivo possono essere classificati in base al loro approccio di etichettatura dei dati, nonché alla misura dell'incertezza (istanza informativa) e al punteggio di fiducia generato dal modello. 

A seconda del livello di difficoltà del dataset, le aziende possono utilizzare due tipi di strumenti di apprendimento attivo.

Sintesi delle interrogazioni

Questo approccio è ideale per etichettare punti dati impegnativi che il modello ML valuta con un punteggio di fiducia insolitamente alto. La sintesi delle interrogazioni identifica i punti dati che non si allineano con la distribuzione complessiva dei dati.

• Software di AI generativa: Questi strumenti addestrano algoritmi su pool di dati non etichettati creando cluster di punti dati informativi basati su distribuzioni del mondo reale. Utilizzano una struttura generatore-discriminatore, dove il generatore produce campioni casuali e il discriminatore valuta la loro autenticità. Reti generative avversarie (GAN) o autoencoder variazionali (VAE) possono essere impiegati per generare istanze di interrogazione. 
• Ambienti simulati:  Questi strumenti generano punti dati sintetici basati sulla loro distanza dal confine di classificazione, utilizzando l'apprendimento attivo in ambienti simulati. Il miglior esempio è l'autopilota di Tesla, che si concentra sul rilevamento e riconoscimento di oggetti nel mondo reale.

Metodi di campionamento

I metodi di campionamento selezionano i punti dati più informativi da nuovi flussi di dati non etichettati in arrivo e determinano il clustering. I tipi principali includono:

• Campionamento dell'incertezza: Raggruppa i dati non etichettati in arrivo in base a una soglia preimpostata o a un punteggio informativo, indicando l'incertezza del modello ML nel prevedere le classi di questi punti.
• Campionamento della fiducia minima: Prende di mira i punti dati con i punteggi di fiducia più bassi, indicando alta incertezza. I cluster di dati con i punteggi di fiducia più bassi vengono inviati per la classificazione umana.
• Apprendimento attivo basato su politiche (PAL): Abilita il campionamento selettivo basato su flussi in un contesto di rinforzo. I punti dati passano attraverso un algoritmo di ricompensa-penalità e vengono classificati dinamicamente in base alle loro caratteristiche chiave.
• Campionamento del margine: Gli strumenti di apprendimento attivo del campionamento del margine danno priorità ai punti dati vicino al confine di classificazione. Le classi concorrenti vengono classificate in base alle loro misure di entropia e alla distanza media dal confine.
• Campionamento basato sull'entropia: Raggruppa solo i punti dati non etichettati che hanno ipotesi concorrenti e sono altamente incerti sull'etichettatura, indicando così la difficoltà del modello nell'assegnare una classe.
• Campionamento casuale: L'algoritmo campiona casualmente i punti non etichettati in arrivo e li raggruppa in diversi gruppi. Quindi, gli intervalli di fiducia per questi modelli vengono valutati e vengono classificati come l'etichetta più vicina.
• Interrogazione per comitato (QBC): Un insieme di modelli ML che concordano o non concordano collettivamente. Se il consenso indica difficoltà nel prevedere un'etichetta, i punti dati vengono raccolti e passati all'umano nel loop per l'etichettatura umana.
• Strumenti di campionamento della diversità: Si concentrano sulla selezione di variabili di dati eterogenee che non sono etichettate nel set di addestramento. Questi campioni diversi vengono giudicati in base al loro punteggio di incertezza, misura informativa e intervallo di fiducia.
• Cambiamento del modello previsto: Il modello ML interroga solo i punti dati che si prevede abbiano un impatto significativo sull'accuratezza e la precisione, ottimizzando le prestazioni del modello attraverso il riaddestramento.

Quali sono i vantaggi degli strumenti di apprendimento attivo?

Le soluzioni di apprendimento attivo sono efficienti in termini di risorse per le aziende che si affidavano pesantemente a software di etichettatura dei dati e annotatori. Esaminiamo alcuni dei principali vantaggi.

• Convenienza economica: Il software di apprendimento attivo si allena su piccoli dataset etichettati, utilizzando apprendimenti precedenti per prevedere le classi di dati, riducendo significativamente la necessità di costosa etichettatura dei dati.
• Prestazioni del modello più veloci: Concentrandosi sui campioni più informativi, questi strumenti migliorano l'accuratezza delle previsioni e riaddestrano i modelli su nuovi dati, migliorando le prestazioni sui dati di test del mondo reale.
• Tempo di commercializzazione più rapido: L'apprendimento attivo accelera il ciclo di sviluppo delle macchine, consentendo un'assemblaggio e un'implementazione più rapidi dei modelli attraverso la gestione collaborativa dei dati e l'addestramento mirato.
• Ottimizzazione dell'utilizzo delle risorse: L'aumento della collaborazione e l'addestramento rigoroso rendono questi strumenti più efficienti degli algoritmi ML non supervisionati, risparmiando tempo prezioso per i data scientist e alleggerendo il lavoro degli annotatori di dati.
• Miglioramento della generalizzazione del modello: Utilizzando metriche come i punteggi di fiducia e i valori tensoriali, questi modelli apprendono rapidamente da soli, migliorando l'efficienza su dati non visti e fornendo modelli più affidabili e generalizzati.
• Migliore per la tecnologia di auto-assistenza: Questi strumenti eccellono in compiti come il rilevamento degli oggetti per veicoli autonomi, aspirapolvere robotici e sistemi di riconoscimento vocale.

Sfide degli strumenti di apprendimento attivo 

Anche le migliori soluzioni di apprendimento attivo presentano le loro sfide. Alcune sfide comuni sono menzionate di seguito. 

• Crescita dei dati: Gestire dataset in continua crescita richiede investimenti aggiuntivi in soluzioni di gestione dei dati o infrastrutture di rete, che possono essere costose.
• Sicurezza e conformità dei dati: Garantire la conformità con il regolamento generale sulla protezione dei dati (GDPR) e altri standard legali è cruciale quando si gestiscono dati. Questi strumenti necessitano di funzionalità aggiuntive di sicurezza dei dati e privacy per garantire la protezione dei dati in ogni momento.
• Conservazione dei dati: Mantenere la qualità dei dati mentre evolve può essere difficile, richiedendo investimenti in software di archiviazione e backup dei dati per la conservazione.
• Costo di archiviazione e recupero dei dati: Archiviare e recuperare dati, specialmente immagini ad alta risoluzione, video e dataset di testo, può essere costoso. Queste soluzioni devono comprimere e indicizzare i dati in modo efficiente per bilanciare la gestione e l'elaborazione per l'addestramento del modello.
• Accessibilità dei dati: L'accesso limitato ai dati, sia in sede, nel cloud o in ambienti ibridi, può ostacolare l'elaborazione.
• Compatibilità dei formati: Accomodare tutti i formati di dati spesso richiede la conversione o l'analisi dei dati per evitare che formati diversi influenzino le prestazioni del modello ML.

Apprendimento attivo vs. apprendimento per rinforzo

L'apprendimento attivo e l'apprendimento per rinforzo sono algoritmi di machine learning distinti che hanno i loro approcci unici alla previsione dei dati.

L'apprendimento attivo è una tecnica di machine learning semi-supervisionata in cui un piccolo dataset etichettato è abbinato a uno più grande non etichettato per l'addestramento del modello. Questi strumenti deducono dai dati etichettati e generano punteggi di fiducia per nuovi punti dati, utilizzando fattori come euristiche, distribuzione di probabilità e distanza dai confini di classificazione. Se il modello è incerto su un'etichetta, interroga un annotatore umano. L'apprendimento attivo è ampiamente utilizzato nella sintesi delle immagini, visione artificiale e rilevamento degli oggetti.

Al contrario, l'apprendimento per rinforzo non è né supervisionato né non supervisionato. Addestra un agente osservando le sue azioni in vari scenari, utilizzando un sistema di ricompensa e penalità per incoraggiare comportamenti positivi e scoraggiare errori. Gli errori attivano un ciclo di feedback, in cui un umano guida l'agente ad allinearsi con nuovi valori. Questo processo iterativo favorisce il processo decisionale, il tentativo e l'errore e la previsione dinamica dei dati. L'apprendimento per rinforzo è principalmente applicato nei giochi, nella robotica e nell'automazione.

Casi d'uso degli strumenti di apprendimento attivo

Gli strumenti di apprendimento attivo hanno un ampio set di applicazioni pratiche in vari settori. Esploriamo alcuni casi d'uso per compiti chiave di assistenza AI.

• Visione artificiale: Le aziende che lavorano con dataset brevi e alti costi computazionali utilizzano questi strumenti collaborativi per rilevare, localizzare e classificare oggetti esterni con meno tempo, risorse e sforzo di produzione dei team ML.
• Rilevamento degli oggetti: Questi strumenti riducono la manodopera necessaria per alimentare grandi set di immagini per il processo di rilevamento degli oggetti. Questo è particolarmente utile quando il modello deve dichiarare la classe di ogni componente esterno e etichettarli senza errori.
• Classificazione delle immagini: Questi strumenti sono fondamentali nella classificazione delle immagini statiche o dinamiche affinando iterativamente il modello ML. Sono anche utilizzati per l'imaging medico e per semplificare e identificare malattie e la loro patologia.
• Restauro delle immagini: Questi strumenti possono riparare immagini scheggiate o cancellate analizzando lo stile e il modello dell'immagine e abbinandolo a dati non etichettati. Questi strumenti sono ampiamente utilizzati per l'editing fotografico, l'imagerie satellitare, l'archiviazione digitale e l'editing fotografico.
• Elaborazione del linguaggio naturale: Questi strumenti possono essere utilizzati per l'analisi del sentiment e la modellazione sequenziale. Addestrandosi su meno campioni di dati, possono apprendere attivamente la rappresentazione del vettore di parole e utilizzare i dati per analizzare nuove sequenze di testo.
• Soluzioni di riconoscimento vocale: Questi strumenti possono anche essere utilizzati per la tecnologia vocale assistiva come Amazon Echo, Google Home o Microsoft Cortana. Può essere programmato con un dataset di prompt-risposta iniziale e può apprendere da comandi dettati esternamente. 

Software e servizi correlati agli strumenti di apprendimento attivo

Gli strumenti di apprendimento attivo mancano di alternative dirette, ma il seguente software correlato può completarli. Questi strumenti aiutano a ridurre i costi dei dati, risparmiare risorse e accelerare la produzione di modelli ML. 

• Piattaforme MLOps: MLOps supporta il ciclo di distribuzione, validazione, test e produzione dei modelli ML. Anche se non è direttamente collegato all'apprendimento attivo, garantisce maggiore agilità, efficienza e velocità di produzione di sistemi di apprendimento attivo ben addestrati.
• Software di etichettatura dei dati: Il software di etichettatura dei dati è essenziale per etichettare i campi di dati per l'addestramento del modello. Alimenta il software di apprendimento attivo fornendogli i dati giusti e accuratamente etichettati, in base ai quali il modello raggruppa ulteriormente e etichetta altri punti dati.
• Piattaforme di data science e machine learning: Questa suite offre funzionalità complete come analisi dei dati, preparazione dei dati, visualizzazione dei dati, addestramento del modello, interpretazione statistica, validazione e test. È un buon ambiente di dati integrato in cui uno strumento di apprendimento attivo potrebbe funzionare senza problemi.

Prezzi del software di apprendimento attivo

Gli strumenti di apprendimento attivo offrono vari modelli di prezzo, con costi tipicamente influenzati da fattori come funzionalità, numero di utenti, scala di distribuzione e livello di supporto e formazione necessari. I modelli di prezzo comuni includono:

• Basato su abbonamento: Questo è il modello più comune, in cui gli utenti pagano una tariffa ricorrente per l'accesso continuo allo strumento.
• Pay-as-you-go: In questo modello, gli utenti vengono addebitati in base al loro utilizzo effettivo, spesso misurato dal numero di punti dati elaborati o etichette create.
• Pagamento una tantum: Questo modello richiede un unico pagamento anticipato per una licenza perpetua, concedendo accesso indefinito al software.

In media, i prezzi possono variare da alcune centinaia di dollari al mese per licenze di base a migliaia o addirittura decine di migliaia per soluzioni a livello aziendale con supporto e personalizzazione estesi.

La maggior parte degli strumenti offre piani di prezzo flessibili per adattarsi a diversi budget e necessità, e la maggior parte dei fornitori fornisce versioni di prova o demo per consentire agli utenti di testare le funzionalità prima di prendere un impegno.

Quali aziende dovrebbero acquistare strumenti di apprendimento attivo?

Qualsiasi settore o azienda con un team di sviluppo può impiegare uno strumento di apprendimento attivo. Di seguito sono riportate alcune delle principali aziende che possono beneficiare dell'acquisto di uno. 

• Istituzioni finanziarie gestiscono dati complessi per compiti come il controllo del credito, l'analisi del rischio, la gestione dei conti e le approvazioni dei prestiti. Gli strumenti di apprendimento attivo riducono la complessità dei dati, accelerano l'etichettatura dei dati e forniscono previsioni tempestive per questi compiti critici.
• Organizzazioni sanitarie gestiscono dati diversi, inclusi cartelle cliniche, informazioni sui pazienti e risultati di laboratorio, per attività come la ricerca e la distribuzione di farmaci. Le soluzioni di apprendimento attivo memorizzano, gestiscono e recuperano questi dati in modo intelligente, garantendo operazioni fluide.
• Studi legali beneficiano dell'apprendimento attivo categorizzando ed etichettando documenti legali, ottimizzando la revisione dei documenti, la ricerca legale, il processo decisionale e la redazione, consentendo un'analisi dei casi più rapida e accurata.
• Agenzie governative utilizzano strumenti di apprendimento attivo per progettare politiche, quadri normativi, iniziative elettorali e programmi di welfare. Questi strumenti analizzano i risultati delle politiche passate per informare nuove linee guida.
• Istituzioni educative utilizzano l'apprendimento attivo per creare curricula di e-learning, organizzare webinar e fornire feedback istantanei, migliorando gli ambienti di apprendimento e semplificando le attività amministrative.
• Aziende di vendita al dettaglio e manifatturiere applicano l'apprendimento attivo per etichettare i dati della catena di approvvigionamento, prevedere la domanda e migliorare il controllo della qualità. Questo consente di ottimizzare il magazzinaggio, ridurre gli sprechi e migliorare la soddisfazione del cliente.

Come scegliere i migliori strumenti di apprendimento attivo

Selezionare lo strumento di apprendimento attivo giusto per il tuo progetto richiede un'attenta considerazione di diversi fattori menzionati di seguito. Assicurati di coinvolgere i tuoi team di dati e machine learning per prendere una decisione informata ed efficiente.

1. Definire obiettivi e requisiti: Questi strumenti sono utili solo se c'è una chiara comprensione dei dati aziendali e delle esigenze dei data scientist. Identifica il caso d'uso specifico (ad esempio, classificazione delle immagini, NLP o rilevamento delle anomalie) e assicurati che lo strumento sia allineato con i tuoi tipi di dati e la complessità del compito.

2. Identificare le caratteristiche chiave:

• Compatibilità del modello: Assicurati che lo strumento si integri bene con i tuoi framework ML esistenti.
• Strategie di campionamento: Cerca metodi comuni come il campionamento dell'incertezza, l'interrogazione per comitato e il campionamento basato sul disaccordo.
• Scalabilità: Lo strumento deve gestire grandi dataset e complessità crescente senza compromettere le prestazioni.
• Facilità d'uso: Considera quanto rapidamente il tuo team può diventare esperto nell'utilizzo del software.
• Supporto e documentazione: Verifica la presenza di tutorial completi, forum e supporto reattivo per assistere il tuo team.

3. Considerare il costo e la licenza: Esamina i modelli di prezzo e le opzioni di prova. Considera l'equilibrio tra costo, funzionalità e scalabilità, rimanendo entro il tuo budget.

4. Testare e confrontare: Utilizza le demo per testare le funzionalità, confronta le prestazioni sui tuoi dataset e leggi le recensioni degli utenti per ulteriori approfondimenti.

5. Eseguire un pilota: Dopo aver selezionato un fornitore, prendi una demo personalizzata per sperimentare il software in prima persona. Questo aiuta a garantire un processo decisionale fluido.

6. Controlli post-implementazione: Iscriviti al miglior piano per la tua azienda e, dopo l'implementazione, esegui test di controllo qualità utilizzando i tuoi dati. Assicurati che la piattaforma mantenga scalabilità, efficienza e accesso basato sui ruoli. A lungo termine, valuta le prestazioni complessive e il ROI per monitorare la crescita aziendale.

Chi utilizza gli strumenti di apprendimento attivo?

Di seguito sono riportati alcuni tipi di professionisti che possono utilizzare il software di apprendimento attivo.

• Amministratori IT utilizzano strumenti di apprendimento attivo per ottimizzare l'infrastruttura dei dati per un addestramento e una distribuzione del modello sicuri ed efficienti. Analizzando i modelli degli utenti, possono rilevare e rispondere alle minacce alla sicurezza in modo più efficace.
• Data scientist applicano l'apprendimento attivo per migliorare l'accuratezza del modello e la velocità di sviluppo concentrandosi su punti dati incerti, riducendo i costi di etichettatura e raffinando i dati più informativi per l'addestramento.
• L'apprendimento attivo aiuta gli analisti dei dati ad automatizzare l'esplorazione dei dati, concentrandosi su punti dati segnalati che sono critici per il processo decisionale. Questo approccio accelera l'analisi, migliora l'accuratezza e riduce la necessità di ordinamento manuale.

Team chiave che beneficiano dell'apprendimento attivo:

• Team di machine learning sovrintendono all'intero ciclo del modello ML e sviluppano strategie di previsione. Gli strumenti di apprendimento attivo migliorano la qualità dei dati e la scalabilità, migliorando i risultati delle previsioni. Esplorano anche nuove tecniche, confrontano algoritmi e integrano l'apprendimento attivo nei pipeline esistenti.
• Team di operazioni sui dati garantiscono la qualità dei dati e monitorano le prestazioni del modello per prevenire il degrado. Utilizzano l'apprendimento attivo per estrarre informazioni dai feedback dei clienti e collaborano tra i dipartimenti per migliorare la fidelizzazione e guidare i miglioramenti del prodotto.

Tendenze degli strumenti di apprendimento attivo

Attualmente, la necessità di algoritmi ML altamente agili che possano gestire e archiviare grandi volumi di dati sta crescendo rapidamente. Ecco come gli strumenti di apprendimento attivo possono contribuire a questa tendenza.

• Alternativa di archiviazione dei dati: L'archiviazione attiva dei dati è emersa come una soluzione di gestione dei dati più intelligente. L'utente può spostare dati inattivi o meno frequentemente utilizzati su sistemi di archiviazione più economici. Questo può aiutare gli utenti ad accedere dati di qualità con facilità e ridurre i costi di archiviazione dei dati. I migliori strumenti di apprendimento attivo possono anche aiutare a gestire e recuperare i contenuti dei dati, risparmiando così su data warehousing e software di gestione dei database investimenti.
• AI/MLOps per l'automazione della gestione dei sistemi di archiviazione: AI e MLOps semplificano l'archiviazione e il recupero dei dati utilizzando librerie software e automatizzando l'accesso, consentendo ai modelli di lavorare più facilmente con i dati. Utilizzando potenti tecniche di analisi predittiva, questi strumenti possono individuare potenziali problemi come guasti di archiviazione, perdite di dati e interruzioni del sistema, mantenendo i dati archiviati al sicuro.

Ricercato e scritto da Michael Pigott

Rivisto e modificato da Jigmee Bhutia