Cosa è intelligenza artificiale, machine learning, domande e obiettivi per chiarire cosa si vuole ottenere, misurazioni dei risultati, stress test per trovare punti critici. Webinar svolto il 19 maggio 2020 con associazione professionisti del web IWA https://www.iwa.it/

1. Webinar targati IWA Italy
Roberto Marmo
Data Scientist, Consulente e Formatore
www.robertomarmo.net info@robertomarmo.net
https://www.linkedin.com/in/robertomarmo/
Guida all'acquisto
di sistemi con
machine learning
https://www.iwa.it/soci/303192/

2. PARTECIPAZIONI ▪ Dal 1996 (in Italia dal 2000) è il riferimento
di chi lavora nel Web, sia nel settore
pubblico che privato.
▪ Associazione professionisti Web
(Legge 4/2013), promotrice norme UNI in
materia di professionalità ICT.
▪ Obiettivo di IWA è creare rete tra i soci,
partecipare all'evoluzione della rete e
divulgare conoscenza tramite i soci con
eventi e iniziative.
https://www.iwa.it
2Guida all'acquisto di sistemi con machine learning - Marmo
International Web Association Italia – IWA Italy

3. 3Guida all'acquisto di sistemi con machine learning - Marmo
Mio libro su Python e IA
www.algoritmiia.it
Miei interessi nell'Intelligenza Artificiale
Primi libri che ho letto anni '80
Professore a contratto
Università di Pavia
Facoltà di Ingegneria
Computer Vision Lab
https://vision.unipv.it

4. 4Guida all'acquisto di sistemi con machine learning - Marmo
• Motore di raccomandazione prodotti
• Chatbot per interagire con utente
• Profilazione utente per marketing
• Analisi parole chiave per SEO
• Previsione di vendite, traffico, interazioni
• Anti frode acquisti e pubblicitaria
• Creazione immagini, video ,testo
• Sicurezza del sito web
• Campagne pubblicitarie personalizzate
Esempi di intelligenza artificiale per Internet

5. 5Guida all'acquisto di sistemi con machine learning - Marmo
Cosa è l'Intelligenza Artificiale
il cervello umano è un risolutore
intelligente per alcuni problemi
simulare nel computer il funzionamento del
cervello umano per creare algoritmi in
grado di risolvere problemi complessi

6. 6Guida all'acquisto di sistemi con machine learning - Marmo
• L'intelligenza artificiale è la scienza di far fare
ai computer cose che richiedono intelligenza
quando vengono fatte dagli esseri umani
• Permette di risolvere problemi complicati che
richiedono ragionamento, pianificazione,
apprendimento, comunicazione per agire in
ambienti complessi
• Permette di creare un prodotto che sembra
moderno, sofisticato, fantascientifico
Cosa è l'Intelligenza Artificiale

7. 7Guida all'acquisto di sistemi con machine learning - Marmo
Cosa è l'Intelligenza Artificiale
Intelligenza Artificiale
Machine Learning
Neural Network
Deep Learning
Sistemi Esperti
Logica Fuzzy
Algoritmi Genetici

8. 8Guida all'acquisto di sistemi con machine learning - Marmo
• Machine Learning: una macchina apprende a
svolgere una funzione senza essere esplicitamente
programmata, senza specificare tutti i parametri
che caratterizzano il compito
• Obiettivo: calcolare addizione
• Programmazione esplicita: somma = a + b
• Machine Learning: fornire (input, input, output)
(2,1,3) (1,1,2) (0,1,1) (2,5,7) ecc.
Machine Learning

9. 9Guida all'acquisto di sistemi con machine learning - Marmo
• Machine Learning può studiare, apprendere e
migliorare come uno studente:
1. all'inizio non sa fare niente
2. prova a dare risultati
3. il maestro spiega dove ha sbagliato
4. corregge i suoi meccanismi interni
5. la prossima volta sbaglia di meno
Machine Learning

10. 10Guida all'acquisto di sistemi con machine learning - Marmo
Neurone biologico
Neural Network come rete di neuroni
Numeri
[0,1] o
[-1,1]
Neurone
matematico

11. 11Guida all'acquisto di sistemi con machine learning - Marmo
Rete
di
neuro
ni
compl
essa
con
appre
ndime
nto
profon
do

12. 12Guida all'acquisto di sistemi con machine learning - Marmo
Esempio Neural Network in linguaggio Python

13. 13Guida all'acquisto di sistemi con machine learning - Marmo
• Perché usare IA? E' di moda, lo usa il concorrente, risolve
un problema, porta un vantaggio, lo chiede il mercato,
curiosità, fa vendere.
• Voglio sostituire una persona o aiutarla a lavorare meglio?
• Ho i dati necessari? Tanta quantità, con qualità, facile
accedere, di proprietà.
• Quale margine di errore ammetto su input e output?
• Quanto tempo, personale, denaro, strumenti posso
investire nella creazione?
• Dopo averla creata, ho le risorse per manutenzione e
aggiornamento?
Bello, mi piace, lo voglio, cosa devo fare per averlo?

14. 14Guida all'acquisto di sistemi con machine learning - Marmo
• Come devo integrare nel mio processo aziendale?
• Come ho scelto chi la crea? Ha le capacità adeguate?
• Chi ha creato il sistema quale documentazione
fornisce?
• Chi ha creato il sistema quali responsabilità si
assume?
• In caso di errori di funzionamento ne rispondo io?
• Il sistema di IA può spiegare coma ha deciso su certi
dati? Problema black-box di funzionamento ignoto?
Bello, mi piace, lo voglio, cosa devo fare per averlo?

15. 15Guida all'acquisto di sistemi con machine learning - Marmo
Bisogna specificare:
• Linguaggio di programmazione e librerie coinvolte
• Quali servizi cloud vengono usati, riservatezza dei dati
• Quali tipologie di input sono ammessi e quale output fornito
• Margine di errore ammesso in input e output
• Come è stato addestrato il sistema
• Caratteristiche di input usati nell'addestramento e nel test
• Quanto tempo impiegato per la creazione
Fare test per verificare prestazioni

16. 16Guida all'acquisto di sistemi con machine learning - Marmo
• Come trasformato dati input in dati ammessi
• Normalizzazione e standardizzazione dei dati input
• Architettura neurale, quanti neuroni e su quali livelli
• Funzioni di attivazione neurone, minimizzazione dell'errore
• Metodo di apprendimento e parametri coinvolti
• Numero di epoche per ripetizione apprendimento
• Divisione dati in insiemi di addestramento, validazione, test
Cosa specificare per neural network

17. 17Guida all'acquisto di sistemi con machine learning - Marmo
• Calcolare accuratezza, falsi e veri negativi, falsi e veri positivi
Documentazione dei test
• Matrice di confusione con
errori di classificazione
• Curva ROC

18. 18Guida all'acquisto di sistemi con machine learning - Marmo
Sottoporre input particolari per verificare l'output:
• Usare valori non usati durante la creazione
• Mischiare gli ordini di grandezza, input 1 e 1000
• Fare piccole variazioni agli input da cui ho output sbagliati
• Usare i valori agli estremi, ammissibili [-1,1] usare -1 e 1
• Fare piccole variazioni input e stimare come cambia output
Stress test
Quale modello viene usato, vantaggi e svantaggi

19. 19Guida all'acquisto di sistemi con machine learning - Marmo
Creare immagini con molte casistiche:
• Introdurre oggetti estranei non previsti
• Cambiare luci e ombre
• Traslare, ruotare l'oggetto
• Tagliare un pezzo di oggetto
• Bucare, piegare, modificare l'oggetto
• Cambiare dimensione dell'immagine
Stress test

20. 20Guida all'acquisto di sistemi con machine learning - Marmo
• Input con oggetti simili in apparenza
• Classificatore immagini con
Machine Learning riconosce quanti
Chihuahua e muffin?
• https://www.freecodecamp.org/news/chihuahu
a-or-muffin-my-search-for-the-best-computer-
vision-api-cbda4d6b425d/
• https://www.semanticscholar.org/paper/Deep-
Learning-Approach-for-Very-Similar-Objects-on-
Togootogtokh-
Amartuvshin/511a3a0a690d0e992a2502f9be4ff
b1b1d4236e2
Stress test

21. 21Guida all'acquisto di sistemi con machine learning - Marmo
• Intelligenza artificiale ci offre tante nuove soluzioni
• Non farsi prendere da facili entusiasmi o prime
delusioni
• Preparare obiettivi, domande, risorse e valutazioni
adeguate
• Algoritmi complessi, ma si può capire come
funzionano e cosa producono
Conclusioni

22. 22Guida all'acquisto di sistemi con machine learning - Marmo
Ci rivediamo su www.linkedin.com/in/robertomarmo
www.algoritmiia.it
Domande e risposte