Quando mi trovo a ragionare su concetti complessi, uso delle analogie per renderli più semplici e memorizzabili.

Prendiamo, ad esempio, il processo di validazione dei modelli di Machine Learning. Quello che vedi nella immagine è una rappresentazione del flusso di validazione dei modelli. Inizialmente può sembrare un vero e proprio mostro a cinque teste! Un processo (apparentemente) complesso ma che ho semplificato utilizzando la seguente analogia.

La scelta del candidato: una analogia perfetta!

Supponiamo di essere il responsabile delle risorse umane in una grande azienda. iLl mio compito è trovare il miglior candidato per un ruolo specifico.

1. Basic Evaluation: La prima cosa che facciamo è raccogliere i curriculum di tutti i candidati. Diamo un’occhiata rapida alle loro esperienze e competenze e valutiamo se possiedono le qualifiche di base per il lavoro. Questo è simile alla Basic Evaluation di un modello: guardiamo come si comportano i modelli (candidati) con i parametri di base per vedere chi è promettente.
2. Cross-Validation: Dopo aver selezionato alcuni candidati promettenti, li invitiamo a sostenere diversi colloqui, magari con diversi membri del team, e li sottoponiamo a diverse prove pratiche. Vogliamo vedere come si comportano in diverse situazioni, non solo in un colloquio.
   Questo è simile alla Cross-Validation, dove mettiamo alla prova il modello (candidato) in diverse condizioni per assicurarci che funzioni bene in vari scenari.
3. Tuning: Una volta che abbiamo ristretto la lista a pochi candidati, iniziamo a discutere dettagli specifici con ciascuno di loro: li interroghiamo sulle loro aspettative salariali, la loro disponibilità oraria, e le loro ambizioni a lungo termine. In questa fase, cerchiamo di capire come ogni candidato potrebbe adattarsi e migliorare nel ruolo specifico.
   Questo è il Tuning, dove ottimizziamo i parametri per ottenere la migliore corrispondenza possibile tra il candidato (o modello) e il ruolo (o compito) da svolgere.
4. Final Evaluation: Alla fine, scegliamo il candidato che ci sembra il migliore a cui offrire il lavoro. Ma il vero test arriva quando inizia a lavorare: come si comporterà nel suo nuovo ruolo, giorno dopo giorno?
   Questo è paragonabile alla Final Evaluation del modello, dove lo mettiamo alla prova in un ambiente reale per vedere se le sue prestazioni corrispondono a quanto previsto durante il processo di selezione.

In questa analogia, il processo di validazione dei modelli è simile al processo di selezione del personale: ogni fase è progettata per assicurarsi che il candidato scelto (o il modello) sia effettivamente la scelta migliore per il ruolo specifico, garantendo un risultato ottimale nel contesto lavorativo.

La validazione dei modelli da un punto di vista tecnico

Dal punto di vista tecnico, la validazione di un modello inizia con l’addestramento utilizzando iperparametri di default, seguita da una fase di Cross-Validation (ad esempio, K-Fold con N suddivisioni) per valutare le prestazioni in vari scenari. I risultati ottenuti da questa fase vengono quindi utilizzati per il Tuning degli iperparametri, ottimizzando i parametri del modello. I migliori parametri trovati vengono passati alla fase successiva, dove si effettua una valutazione finale per confermare la robustezza del modello in un ambiente reale, garantendo che le prestazioni siano solide e generalizzabili.

Questa è esattamente la logica seguita dal nostro framework “Model Design”, che esegue una validazione accurata dei modelli a partire da un dataset correttamente processato.

In Asernet, tutti i modelli predittivi che progettiamo e utilizziamo, sia nel marketing, nella produzione, nella finanza e in altri contesti, vengono validati seguendo questo approccio.

Che ne pensi? Se hai esperienze simili, sarei felice di discuterne insieme!