{"id":6436,"date":"2024-02-20T09:41:27","date_gmt":"2024-02-20T09:41:27","guid":{"rendered":"https:\/\/www.viasky.it\/?p=6436"},"modified":"2024-02-20T09:45:48","modified_gmt":"2024-02-20T09:45:48","slug":"la-quantificazione-dellincertezza","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.viasky.it\/en\/la-quantificazione-dellincertezza\/","title":{"rendered":"La quantificazione dell\u2019incertezza"},"content":{"rendered":"
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Quando parliamo di intelligenza artificiale predittiva<\/b> \u00e8 necessario introdurre il concetto di quantificazione dell\u2019incertezza<\/b>, ossia della previsione non solo dei risultati per cui stiamo utilizzando l\u2019AI, ma anche dei possibili errori di valutazione (o previsione) dell\u2019intelligenza artificiale stessa.<\/span><\/p>\n

I sistemi che si basano sull\u2019intelligenza artificiale<\/b> e sul machine learning<\/b> hanno infatti un certo grado di potenziale errore, che tuttavia pu\u00f2 essere ridotto (sino a cancellarlo) grazie alle capacit\u00e0 di apprendimento dei modelli stessi. Il concetto di machine learning indica infatti la capacit\u00e0 della macchina di imparare<\/b>, senza il bisogno di correzioni o ulteriori addestramenti da parte dell\u2019uomo. <\/span><\/p>\n

Tuttavia, nonostante sul lungo termine il modello predittivo basato sull\u2019intelligenza artificiale tenda alla perfezione, nel breve termine un determinato progetto potrebbe non potersi permettere di compiere errori, o non avere il tempo per lasciare che le macchine migliorino e sviluppino i propri processi di apprendimento, per questo motivo si parla di quantificazione dell\u2019incertezza<\/b>.<\/span><\/p>\n

Che cosa si intende con quantificazione dell\u2019incertezza?<\/span><\/b><\/b><\/p>\n

L\u2019UQ, uncertainity quantification<\/i><\/span><\/b>, serve a misurare l\u2019affidabilit\u00e0 dei modelli predittivi basati sull\u2019intelligenza artificiale, prevedendo eventuali possibili errori del sistema di machine learning. <\/span><\/p>\n

Non si tratta solamente di stimare la qualit\u00e0 e la quantit\u00e0 degli errori. <\/span><\/p>\n

La quantificazione dell\u2019incertezza prevede lo sviluppo di un vero e proprio sistema di AI parallelo a quello utilizzato dal sistema principale, con l\u2019unico scopo di monitorare l\u2019incertezza<\/span><\/b>. Un processo che pu\u00f2 avvenire in due modi. Il sistema parallelo pu\u00f2 avere infatti il compito di monitorare gli esiti delle previsioni, catalogando gli errori per riprogrammare il sistema principale e diminuendo la quantit\u00e0 di incertezza; oppure, metodo maggiormente utilizzato perch\u00e9 consente risultati pi\u00f9 concreti, lasciare che il sistema principale si sviluppi pienamente, arrivando effettivamente a compiere degli errori ed evitando riprogrammazioni, lasciando quindi che gli eventi accadano per poter fare un\u2019analisi maggiormente approfondita e ricalibrare il rapporto previsione-incertezza. <\/span><\/p>\n

Quindi l\u2019analisi predittiva \u00e8 affidabile o incerta? <\/span><\/b><\/p>\n

Nonostante si parli di quantificazione dell\u2019incertezza, ci\u00f2 non significa che l\u2019analisi predittiva non sia affidabile, anzi. <\/span><\/p>\n

Quantificare l\u2019incertezza di un modello predittivo \u00e8 un modo per rendere il modello stesso pi\u00f9 affidabile<\/span><\/b>, preparandosi a potenziali errori e imprevisti (che sono presenti in quantit\u00e0 maggiore anche senza la progettazione assistita da AI) ed essendo quindi pronti a porre un rimedio; una pratica che, come detto, consente inoltre di migliorare i processi di analisi nel medio lungo termine, rendendo l\u2019analisi predittiva uno strumento estremamente potente, indipendentemente dal campo di applicazione. <\/span><\/p>\n

L\u2019analisi dell\u2019incertezza \u00e8 fondamentale <\/span><\/b>considerando che l\u2019AI potr\u00e0 essere utilizzata concretamente per permettere agli autoveicoli di guidare in maniera autonoma o per effettuare diagnosi in campo medico. Settori in cui l\u2019errore, tanto umano quanto delle macchine, rischia di pagarsi a caro prezzo. Per questo motivo lo studio e la quantificazione dell\u2019incertezza sono fondamentali per lo sviluppo dell\u2019AI e per la sua integrazione sempre pi\u00f9 efficace e sicura nella nostra quotidianit\u00e0.\u00a0<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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