{"id":28187,"date":"2019-10-09T00:00:00","date_gmt":"2019-10-08T22:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/blexin.com\/?p=28187"},"modified":"2021-01-13T09:40:25","modified_gmt":"2021-01-13T08:40:25","slug":"il-machine-learning-e-una-lavatrice-programmabile","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blexin.com\/it\/blog\/il-machine-learning-e-una-lavatrice-programmabile\/","title":{"rendered":"Il Machine Learning \u00e8 una lavatrice programmabile?"},"content":{"rendered":"\n
\"\"<\/figure>\n\n\n\n

Dati, dati ovunque! Le nostre applicazioni estraggono dati dai servizi pi\u00f9 disparati e, a loro volta, ne producono di nuovi. Dati da persistere e…poi? La griglia, il salvataggio in un formato leggibile da Excel, qualche plot: questi sono i probabili punti di arrivo della nostra fase di raccolta, analisi e produzione. Tipicamente, noi sviluppatori ci fermiamo al bottone \u201cEsporta Excel\u201d, cercando magari di trovare una maniera furba per trasformare le sofisticate collezioni di oggetti che descrivono il dominio in questo formato arcaico che appiattisce tutto su una riga, ripetuta magari milioni di volte.<\/p>\n\n\n\n

C\u2019\u00e8 poi un mantra, che sentiamo ripetere ovunque: pi\u00f9 dati abbiamo meglio possiamo analizzarli per scoprire strutture (pattern) nascoste che ci conducano alla risoluzione di problemi reali. Il problema \u00e8 che questi pattern sono troppo complessi da trovare per l\u2019occhio umano. Questo \u00e8 il Machine Learning: uno strumento per trovare pattern e generare codice che ci aiuti a riconoscerli in nuovi dati, magari che stanno arrivando in tempo reale dalla nostra applicazione. L’ obiettivo, quindi, \u00e8 tornare alla nostra applicazione e renderla pi\u00f9 intelligente, consentendole, ad esempio, di anticipare problemi in una catena di montaggio industriale o scovare malware nelle nostre e-mail.<\/p>\n\n\n\n

Tutto molto bello, ma c\u2019\u00e8 la convinzione in giro che il Machine Learning sia una sorta di lavatrice programmabile: butti dentro i panni sporchi (dati), scegli un programma, aggiungi uno o pi\u00f9 detersivi, premi un tasto di avvio ti allontani per un po\u2019, ritorni e il tuo model<\/strong> \u00e8 bello e pronto. \u201cHai aggiunto le reti neurali? La prossima volta mettine un pochino di pi\u00f9!\u201d<\/p>\n\n\n\n

L\u2019 intero processo \u00e8 riassunto in questa immagine, capace di spaventare anche i pi\u00f9 coraggiosi. (fonte:\u00a0Introducing Azure Machine Learning<\/a>)<\/p>\n\n\n\n

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\u201cBasta conoscere un po\u2019 di tecniche statistiche per analizzare i dati\u201d. Questa \u00e8 la seconda convinzione semplicistica che ascoltate in giro. Mentre tutti abbiamo un\u2019idea di come si calcoli una media (vero?), sono pochi quelli che ricordano il teorema di Bayes.<\/p>\n\n\n\n

Accettata l\u2019idea che bisogna tornare a studiare, il terzo problema \u00e8 che tutti i corsi partono da dataset che cercano di analizzare problemi classici: le mance dei taxi a New York, i prezzi a metro quadro degli appartamenti, la correlazione tra il peso di un nascituro e i dati disponibili sulla madre, etc. La creazione dei modelli fluisce in maniera pi\u00f9 o meno naturale e sembra che tutto funzioni come il processo di lavaggio di una lavatrice. Poi passiamo ai nostri dati e non arriviamo ad alcun risultato che abbia senso.<\/p>\n\n\n\n

Internet \u00e8 pieno di articoli sulle correlazioni pi\u00f9 bizzarre e senza senso (ad esempio\u00a0qui<\/a>). Il pi\u00f9 interessante \u00e8\u00a0quello<\/a>\u00a0in cui si conclude che gli sviluppatori che usano lo\u00a0space<\/em>\u00a0guadagnino di pi\u00f9 rispetto a quelli che usano il\u00a0tab<\/em>\u00a0(un\u2019analisi pi\u00f9 approfondita di questi dati \u00e8 contenuta in questo\u00a0articolo<\/a>\u00a0di Evelina Gabasova).<\/p>\n\n\n\n

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In questo articolo (e nei prossimi), partir\u00f2 da alcuni dati raccolti in questi ultimi mesi e relativi a partite di calcio e giocatori.<\/p>\n\n\n\n

L\u2019 idea \u00e8 concentrarsi sulla fase di pre-processamento dei dati: ossia tutto ci\u00f2 che serve a creare dei dataset puliti e ottimizzati da dare in pasto ai famosi algoritmi che conducano a un modello predittivo da usare su nuovi dati.<\/p>\n\n\n\n

Una riga del nostro file di partenza contiene le seguenti informazioni relative a un match giocato da un singolo giocatore:<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure>\n\n\n\n

Nel dettaglio, abbiamo l\u2019et\u00e0 del calciatore nel giorno del match, i minuti giocati, il suo ruolo (ad esempio, DC \u00e8 un difensore centrale), il risultato della partita, le squadre coinvolte, numero di gol, assist, autogol, etc.
Questi dati, provenienti da un semplice scraping di pagine html, sono validi? Sono nella forma pi\u00f9 corretta per un\u2019analisi statistica?<\/p>\n\n\n\n

Per cercare di capirlo, utilizzer\u00f2 un servizio cloud, Azure Machine Learning. Lo scopo \u00e8 semplificare un insieme di operazioni apparentemente triviali ma in grado di portare via tempo e risorse. L\u2019indirizzo da cui partire \u00e8 il seguente: https:\/\/studio.azureml.net<\/a><\/p>\n\n\n\n

Una volta registrati, ci troviamo di fronte a questa schermata:<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure>\n\n\n\n

Abbiamo la possibilit\u00e0 di caricare sul portale un dataset in formato csv, importandolo dal nostro computer.<\/p>\n\n\n\n

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Una volta caricato il dataset sul portale, posso creare un notebook Jupyter per studiarlo. Si tratta di un\u2019interfaccia interattiva per l\u2019analisi dei dati basata su uno standard open source.
Il portale Azure offre la scelta tra R, Python 2 e Python 3 come linguaggi per inserire i comandi. Nel mio caso ho scelto\u00a0R<\/a>.<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure>\n\n\n\n

Il comando\u00a0head<\/em>\u00a0mostra le prime righe del nostro dataset. Di seguito, invece, il risultato del comando\u00a0summary(dat)<\/em>\u00a0che per ogni colonna mostra un riassunto statistico:<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure>\n\n\n\n

Vediamo che diversi dati hanno senso. Ad esempio, year<\/strong> va da un minimo di 2006 ad un massimo di 2019. minutes<\/strong> assume valori da 1 a 120 (evidentemente qualche partita \u00e8 andata ai tempi supplementari). age<\/strong> va da 15,3 anni fino a un massimo di 32,55. La colonna month<\/strong> ha un valore minimo uguale a 0 mentre dovrebbe variare tra 1 e 12: ci\u00f2 indica l\u2019immancabile bug da correggere nell’ estrazione e conversione dei dati.<\/p>\n\n\n\n

Scopriamo, invece, che altre variabili non hanno alcun senso, dal punto di vista di un\u2019analisi statistica. Ad esempio, result<\/strong> \u00e8 una propriet\u00e0 che assume tre possibili valori: W (win), L (loss), D (deuce)<\/strong>. In gergo si dice che result<\/strong> \u00e8 una propriet\u00e0 categorica. La maggior parte degli algoritmi di Machine Learning si aspetta dati numerici in ingresso.<\/p>\n\n\n\n

Quindi dobbiamo trovare una maniera di trasformare result<\/strong> in una propriet\u00e0 numerica. La procedura pi\u00f9 diffusa \u00e8 chiamata one-hot encoding<\/strong>. Piuttosto che rimpiazzare il valore categorico con uno numerico (arbitrario), definiamo tre nuove variabili numeriche che chiameremo, ad esempio, is_win, is_loss, is_deuce<\/strong>. Ciascuna di esse potr\u00e0 assumere un valore che \u00e8 0 oppure 1.<\/p>\n\n\n\n

Un\u2019analoga procedura deve essere applicata al ruolo del giocatore. Purtroppo, i ruoli sono 12 e quindi la procedura di normalizzazione \u00e8 alquanto tediosa. Ho pensato, per questa serie di articoli, di considerare solo 3 ruoli: is_defender<\/strong> (difensore), is_midfield<\/strong> (centrocampista) e is_forward<\/strong> (attaccante). Quest\u2019analisi di normalizzazione mi ha portato a scoprire anche che nei dati iniziali mancavano le informazioni relative ai portieri (nella repository troverete il file json originale). Inoltre, in diverse righe manca completamente l\u2019informazione sul ruolo.<\/p>\n\n\n\n

Non esiste una formula esatta per gestire i dati mancanti perch\u00e9 la soluzione dipende principalmente dal contesto e dalla natura dei dati. Un\u2019opzione \u00e8 semplicemente rimuovere le righe in cui il dato \u00e8 mancante. Tuttavia, questa soluzione non \u00e8 molto popolare perch\u00e9 porta a perdere dati, soprattutto se c\u2019\u00e8 un pattern nella mancanza dei dati.<\/p>\n\n\n\n

Altra tecnica diffusa \u00e8 quella di rimpiazzare il valore nullo con la nostra migliore stima di quello che potrebbe essere il valore corretto. Nel nostro caso, potremmo andare a consultare un database delle partite giocate dal calciatore, capire in che ruolo ha giocato in esse e prendere il valore massimo. Per semplicit\u00e0, mi sono limitato ad aggiungere una propriet\u00e0 is_norole<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

Come vedete, un semplice esempio pu\u00f2 nascondere insidie e costringerci a scelte delle quali magari in seguito pentirci amaramente. I dati non sono mai perfetti!<\/p>\n\n\n\n

La propriet\u00e0 name<\/strong> che conserva il nome del calciatore probabilmente non ha senso a meno che non siate interessati a ricostruire la carriera di un singolo giocatore (ma in quel caso si tratterebbe di un problema di visualizzazione di dati e non di analisi). Escluderei anche i nomi delle squadre, lasciando solo l\u2019informazione se il giocatore appartenga alla squadra di casa (is_home<\/strong> con due possibili valori: 0 e 1).<\/p>\n\n\n\n

Gli algoritmi di Machine Learning traggono vantaggio anche dalla normalizzazione delle variabili numeriche che varino in un intervallo ben preciso. Ad esempio, minutes<\/strong> pu\u00f2 essere espresso come un numero compreso tra 0 e 1 dividendolo per 120 (la durata massima della partita). Applichiamo lo stesso metodo a age<\/strong>, dividendolo per 16425 (numero ottenuto moltiplicando 45 anni * 365): un\u2019altra scelta!<\/p>\n\n\n\n

Il risultato finale del nostro primo tentativo di normalizzazione dei dati pu\u00f2 essere caricato nuovamente su Azure Machine Learning Studio.<\/p>\n\n\n\n

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Possiamo ora caricare i dati relativi ad altre squadre. La repository Github dove troverete tutti i file \u00e8 la seguente: https:\/\/github.com\/sorrentmutie\/FootballDataForMachineLearning<\/a><\/p>\n\n\n\n

Nel complesso abbiamo 50770 righe di dati. Possiamo ritenerci soddisfatti? \u201cCaricare la lavatrice\u201d? In gergo, quelle che noi sviluppatori chiamiamo propriet\u00e0, sono dette feature<\/strong>. Abbiamo delle buone feature? Quando possiamo dire di avere una buona feature? La risposta \u00e8 nei seguenti cinque punti:<\/p>\n\n\n\n

  1. la feature deve essere pertinente all\u2019obiettivo finale;<\/li>
  2. deve essere nota nel momento della predizione;<\/li>
  3. deve essere numerica con un\u2019ampiezza che abbia significato;<\/li>
  4. dobbiamo disporre di un buon numero di esempi;<\/li>
  5. portare l\u2019intuizione umana nel problema.<\/li><\/ol>\n\n\n\n

    Come potete intuire, la strada \u00e8 ancora lunga. Ma per oggi, ci fermiamo qui e continueremo il nostro viaggio nel prossimo articolo.<\/p>\n\n\n\n\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

    Cerchiamo di capire che cos’\u00e8 oggi il Machine Learning e quanto siano importati i dati per creare il nostro modello<\/p>\n","protected":false},"author":196716245,"featured_media":28188,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_et_pb_use_builder":"off","_et_pb_old_content":"","_et_gb_content_width":"","_coblocks_attr":"","_coblocks_dimensions":"","_coblocks_responsive_height":"","_coblocks_accordion_ie_support":"","_crdt_document":"","inline_featured_image":false,"_jetpack_newsletter_access":"","_jetpack_dont_email_post_to_subs":false,"_jetpack_newsletter_tier_id":0,"_jetpack_memberships_contains_paywalled_content":false,"_jetpack_feature_clip_id":0,"_jetpack_memberships_contains_paid_content":false,"footnotes":"","jetpack_publicize_message":"","jetpack_publicize_feature_enabled":true,"jetpack_social_post_already_shared":true,"jetpack_social_options":{"image_generator_settings":{"template":"highway","default_image_id":0,"font":"","enabled":false},"version":2},"_wpas_customize_per_network":false,"jetpack_post_was_ever_published":false},"categories":[688637374],"tags":[688637377,688637449,688637451],"class_list":["post-28187","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-blog","tag-azure","tag-cloud","tag-machinelearning"],"yoast_head":"\nIl Machine Learning \u00e8 una lavatrice programmabile? 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