Una guida ai principali algoritmi di machine learning: quale algoritmo scegliere in ML

Il machine learning rappresenta uno degli strumenti più potenti e versatili per affrontare problemi complessi, ma la scelta del giusto algoritmo dipende da numerosi fattori: il tipo di problema, la natura dei dati, e gli obiettivi finali. In questo articolo, esploreremo i principali algoritmi di machine learning e come possono essere utilizzati per rispondere a domande specifiche, con esempi e casi d’uso pensati per i ruoli professionali come CEO, CIO e CMO.

TL;DR

Il machine learning si divide in:

  1. Apprendimento supervisionato: Adatto a problemi con input e output noti (es. previsione del prezzo di un prodotto).
  2. Apprendimento non supervisionato: Utilizzato per scoprire schemi nascosti nei dati (es. segmentazione clienti).

I principali algoritmi includono:

  • Regressione lineare e logistica: Per previsione numerica o classificazione binaria.
  • K-Nearest Neighbors (KNN): Intuitivo e utile per classificazione e regressione.
  • Support Vector Machines (SVM): Potente per separazioni complesse.
  • Decision Trees e Random Forests: Flessibili e utili in molti scenari.
  • Clustering K-Means: Per identificare gruppi nei dati non etichettati.
  • PCA (Principal Component Analysis): Riduzione della dimensionalità per migliorare l’efficienza.

Tipi di machine learning

1. Apprendimento supervisionato

Quando usarlo: Disponi di un dataset in cui ogni dato è associato a un’etichetta nota (output).
Domande chiave:

  • Quanto varrà un prodotto fra sei mesi?
  • È probabile che un cliente effettui un acquisto?

Esempio per i CEO:
Un CEO può utilizzare un modello di regressione per prevedere la produzione futura in base ai dati storici di una linea di produzione, ottimizzando così i processi.

2. Apprendimento non supervisionato

Quando usarlo: Non ci sono etichette, ma vogliamo scoprire schemi o relazioni nascoste.
Domande chiave:

  • Quali clienti hanno comportamenti simili?
  • Come raggruppare email aziendali per argomento?

Esempio per i CMO:
Un responsabile marketing può usare il clustering per segmentare il pubblico in base ai comportamenti d’acquisto, creando campagne personalizzate per ogni gruppo.

I principali algoritmi di machine learning

1. Regressione lineare

Tipo di problema: Previsioni numeriche.
Domanda chiave: Qual è il valore atteso di questa variabile?
Esempio pratico:

  • Prevedere il prezzo di una casa sulla base di metratura, posizione e anno di costruzione.
  • Applicazione per CIO: Identificare il costo operativo di un sistema informatico in base all’uso delle risorse.

Approfondimento: Documentazione sulla regressione lineare di Scikit-Learn

2. Regressione logistica

Tipo di problema: Classificazione binaria.
Domanda chiave: Questo dato appartiene alla categoria A o B?
Esempio pratico:

  • Determinare se un cliente rinnoverà un contratto o no.
  • Applicazione per CMO: Classificare i lead in “caldi” o “freddi” per priorizzare le vendite.

Approfondimento: Guida pratica alla regressione logistica

3. K-Nearest Neighbors (KNN)

Tipo di problema: Classificazione e regressione.
Domanda chiave: Qual è la previsione basata sui dati più simili?
Esempio pratico:

  • Classificare un cliente come “alto valore” in base a clienti simili.
  • Applicazione per CEO: Identificare impianti con rischio simile di guasto basandosi su caratteristiche storiche.

Vantaggi: Facile da implementare, ma può essere lento con dataset grandi.
Approfondimento: KNN con Scikit-Learn

4. Support Vector Machines (SVM)

Tipo di problema: Classificazione con separazioni complesse.
Domanda chiave: Qual è il confine ottimale per separare queste categorie?
Esempio pratico:

  • Classificare immagini (es. oggetti come auto o animali).
  • Applicazione per CIO: Separare transazioni normali da transazioni fraudolente.

Approfondimento: Introduzione alle SVM

5. Decision Trees e Random Forests

Tipo di problema: Classificazione e regressione.
Domanda chiave: Come posso prendere decisioni basandomi su domande sequenziali?
Esempio pratico:

  • Predire il rischio di abbandono di un cliente.
  • Applicazione per CEO: Valutare decisioni strategiche basandosi su alberi decisionali chiari e interpretabili.

Random Forests sono ideali per ridurre il rischio di overfitting e migliorare le prestazioni.
Approfondimento: Random Forests in Scikit-Learn

6. Clustering con K-Means

Tipo di problema: Scoprire gruppi nei dati.
Domanda chiave: Quali sono i gruppi nascosti in questo dataset?
Esempio pratico:

  • Segmentare clienti in base al comportamento d’acquisto.
  • Applicazione per CMO: Creare strategie di marketing personalizzate per diversi gruppi di clienti.

Approfondimento: Clustering con K-Means

7. Principal Component Analysis (PCA)

Tipo di problema: Riduzione della dimensionalità.
Domanda chiave: Come posso semplificare i dati mantenendo l’informazione?
Esempio pratico:

  • Analizzare recensioni di clienti riducendo le dimensioni del testo.
  • Applicazione per CIO: Ottimizzare il monitoraggio di sistemi IT riducendo i dati meno rilevanti.

Approfondimento: PCA su Scikit-Learn

8. Gradient Boosting

Tipo di problema: Previsioni accurate con modelli complessi.
Domanda chiave: Come posso migliorare le previsioni combinando modelli semplici?
Esempio pratico:

  • Prevedere i ricavi futuri di un’azienda.
  • Applicazione per CEO: Analizzare scenari economici futuri basandosi su dati storici.

Approfondimento: Gradient Boosting con XGBoost

Come scegliere l’algoritmo di machine learning giusto?

  1. Comprendi il tuo problema: Supervisionato o non supervisionato?
  2. Inizia con algoritmi semplici: Regole chiare come Logistic Regression o Decision Trees.
  3. Prova modelli avanzati: SVM, Random Forests o Gradient Boosting se i dati sono complessi.
  4. Valuta l’efficacia: Usa metriche come accuratezza, precisione o AUC per confrontare i risultati.

Approfondimenti su algoritmi utili

  1. Random Forests per scenari complessi
    Perfetti per aziende manifatturiere, combinano decision trees per migliorare la precisione e la robustezza. Ideali per problemi con molte variabili interconnesse.
  2. Gradient Boosting per ottimizzare le previsioni
    Algoritmi come XGBoost sono il top per accuratezza e prestazioni, ma richiedono calcoli più intensivi.
  3. PCA per ridurre complessità
    Utile per CIO che gestiscono dataset ad alta dimensionalità. Riduce il rumore mantenendo l’informazione più rilevante.

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Luca Mainieri

Sono Luca Mainieri, Innovation Manager e Strategic Innovation Advisor. Con oltre 25 anni di esperienza, affianco le organizzazioni nei processi di adozione della AI e digitalizzazione, pianificando e governando gli investimenti strategici in innovazione digitale e intelligenza artificiale.

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