Come si crea un algoritmo di machine learning: fasi, dati e logica di funzionamento

Quando si parla di machine learning si fa riferimento a un insieme di tecniche che consentono a un sistema informatico di individuare schemi nei dati e di utilizzare tali schemi per effettuare previsioni, classificazioni o decisioni automatiche. Comprendere come si crea un algoritmo di machine learning richiede di spostare l’attenzione dal mito dell’“intelligenza” autonoma al funzionamento concreto del processo: dati, ipotesi matematiche, scelte progettuali e verifiche continue. Un algoritmo non nasce da una formula isolata, ma da una sequenza di passaggi coerenti che collegano un problema reale a un modello computazionale verificabile.

Definizione del problema e obiettivo dell’algoritmo

Ogni progetto di machine learning inizia con una definizione precisa del problema, che deve essere tradotta in termini operativi prima ancora di pensare al modello. Stabilire se l’obiettivo sia prevedere un valore numerico, assegnare una categoria, stimare una probabilità o individuare anomalie incide direttamente sul tipo di algoritmo da costruire. La differenza tra una previsione di prezzo, una classificazione di email o un sistema di raccomandazione non riguarda solo il risultato atteso, ma anche la natura dei dati necessari e le metriche di valutazione.

In questa fase è essenziale chiarire quali decisioni verranno prese a partire dall’output dell’algoritmo, quali errori sono tollerabili e quali hanno un costo elevato. Un modello che sbaglia una previsione di qualche punto percentuale può essere accettabile in un contesto statistico, mentre lo stesso margine di errore risulta inaccettabile in ambiti come il credito o la diagnosi automatizzata. La definizione dell’obiettivo consente anche di stabilire se il problema sia adatto al machine learning o se una soluzione deterministica risulti più efficiente e controllabile.

Raccolta e preparazione dei dati

La costruzione di un algoritmo di machine learning passa inevitabilmente dalla qualità dei dati disponibili, poiché il modello apprende esclusivamente dalle informazioni fornite. La raccolta dei dati può provenire da database aziendali, sensori, log di utilizzo, fonti pubbliche o integrazioni esterne, ma in ogni caso richiede una verifica preliminare della coerenza, della completezza e della rappresentatività rispetto al problema definito.

Una parte significativa del lavoro consiste nella preparazione dei dati, che include la pulizia di valori mancanti, la gestione di anomalie evidenti e la normalizzazione delle variabili numeriche. In ambito pratico, ad esempio, dati con scale molto diverse possono compromettere l’apprendimento di alcuni modelli, rendendo necessario riportare le variabili su intervalli comparabili. Allo stesso modo, le informazioni testuali o categoriche devono essere trasformate in rappresentazioni numeriche attraverso tecniche come la codifica one-hot o l’uso di vettori semantici.

Un aspetto spesso sottovalutato riguarda la suddivisione del dataset in insiemi distinti, tipicamente destinati all’addestramento, alla validazione e al test finale. Questa separazione consente di verificare se l’algoritmo stia realmente imparando schemi generalizzabili oppure se stia semplicemente memorizzando i dati di partenza.

Scelta del modello e struttura dell’algoritmo

Una volta definiti problema e dati, la scelta del modello rappresenta il momento in cui la teoria incontra la pratica. Ogni algoritmo di machine learning si basa su un’ipotesi matematica riguardo alla relazione tra input e output, che può essere lineare, non lineare, probabilistica o basata su strutture più complesse come alberi decisionali o reti neurali. La selezione del modello dipende dal tipo di problema, dalla quantità di dati disponibili e dal livello di interpretabilità richiesto.

Un modello lineare può risultare efficace e trasparente per problemi semplici, mentre strutture più articolate consentono di catturare relazioni complesse a fronte di una maggiore difficoltà di interpretazione. L’algoritmo, in senso stretto, definisce il modo in cui i parametri del modello vengono aggiornati durante l’apprendimento, attraverso procedure di ottimizzazione che minimizzano una funzione di errore. Questa funzione quantifica la distanza tra le previsioni del modello e i valori reali, fungendo da guida per l’aggiornamento progressivo dei parametri.

La logica di funzionamento dell’algoritmo emerge dal ciclo iterativo che combina dati, modello e funzione di errore, ripetendo il processo fino a quando le prestazioni raggiungono un livello soddisfacente. La complessità di questo ciclo varia sensibilmente a seconda dell’architettura scelta, ma il principio rimane invariato: migliorare progressivamente la capacità predittiva riducendo l’errore misurato.

Addestramento, validazione e ottimizzazione

L’addestramento dell’algoritmo consiste nell’esporre il modello ai dati di training, consentendogli di aggiornare i propri parametri in base alle regole definite. Questo processo può richiedere poche iterazioni o milioni di passaggi, a seconda della dimensione del dataset e della complessità del modello. Durante l’addestramento è fondamentale monitorare le prestazioni non solo sui dati utilizzati per apprendere, ma anche su un insieme di validazione separato, che permette di individuare fenomeni di sovradattamento.

L’ottimizzazione riguarda l’insieme di scelte che influenzano il comportamento dell’algoritmo senza modificarne la struttura di base, come la velocità di apprendimento, la profondità di un albero o il numero di neuroni in un livello. Questi parametri, spesso definiti iperparametri, vengono regolati attraverso esperimenti controllati che confrontano le prestazioni ottenute in scenari diversi. Un esempio pratico riguarda la regolazione della complessità del modello per evitare che una maggiore accuratezza sui dati di training si traduca in scarse prestazioni su dati nuovi.

La validazione incrociata rappresenta una tecnica utile per stimare in modo più robusto la capacità di generalizzazione dell’algoritmo, suddividendo il dataset in più parti e ripetendo l’addestramento su combinazioni differenti. Questo approccio fornisce indicazioni più affidabili rispetto a una singola suddivisione dei dati.

Valutazione, utilizzo e manutenzione del modello

Dopo l’addestramento, l’algoritmo viene valutato su un insieme di test che non ha mai influenzato le fasi precedenti, così da ottenere una stima realistica delle prestazioni in condizioni operative. Le metriche utilizzate variano in base al problema, includendo errori medi, accuratezza, precisione o misure probabilistiche, ma devono essere interpretate alla luce dell’obiettivo iniziale e del contesto applicativo.

L’utilizzo di un algoritmo di machine learning in un sistema reale comporta ulteriori considerazioni, come l’integrazione con software esistenti, i tempi di risposta e la gestione degli aggiornamenti dei dati. Un modello addestrato su dati storici tende a perdere efficacia quando il contesto cambia, rendendo necessaria una manutenzione periodica che può includere il riaddestramento o l’adattamento dei parametri. Questo aspetto evidenzia come la creazione di un algoritmo non si esaurisca nella fase di sviluppo, ma prosegua nel tempo attraverso monitoraggio e revisione.

In scenari applicativi concreti, la documentazione delle scelte effettuate e dei limiti del modello assume un ruolo centrale, poiché consente a chi utilizza l’algoritmo di interpretarne correttamente i risultati. La comprensione di come si crea un algoritmo di machine learning passa quindi dalla consapevolezza che ogni fase, dalla definizione del problema alla manutenzione operativa, contribuisce in modo determinante all’affidabilità complessiva del sistema.