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Come si applica il rasoio di Occam all'apprendimento automatico?
UN:L'uso del rasoio di Occam risale a Guglielmo di Ockham nel 1200: è l'idea che la soluzione più semplice e diretta debba essere preferita, o che con diverse ipotesi, la più semplice o quella con il minor numero di ipotesi sarà meglio applicata.
Tuttavia, il rasoio di Occam ha anche alcune applicazioni moderne a tecnologie all'avanguardia - un esempio è l'applicazione del principio all'apprendimento automatico. Con l'apprendimento automatico, gli ingegneri lavorano per addestrare i computer su set di dati di addestramento, per consentire loro di apprendere e andare oltre i limiti della loro programmazione di base di codice originale. L'apprendimento automatico implica l'implementazione di algoritmi, strutture di dati e sistemi di addestramento ai computer, per consentire loro di apprendere da soli e produrre risultati in evoluzione.
Tenendo presente ciò, alcuni esperti ritengono che il rasoio di Occam possa essere utile e istruttivo nella progettazione di progetti di machine learning. Alcuni sostengono che il rasoio di Occam possa aiutare gli ingegneri a scegliere l'algoritmo migliore da applicare a un progetto e anche a decidere come addestrare un programma con l'algoritmo selezionato. Un'interpretazione del rasoio di Occam è che, dato più di un algoritmo adatto con compromessi comparabili, dovrebbe essere usato quello che è meno complesso da distribuire e più facile da interpretare.
Altri sottolineano che le procedure di semplificazione come la selezione delle caratteristiche e la riduzione della dimensionalità sono anche esempi dell'uso del principio del rasoio di Occam - della semplificazione dei modelli per ottenere risultati migliori. D'altra parte, altri descrivono compromessi modello in cui gli ingegneri riducono la complessità a scapito dell'accuratezza, ma sostengono ancora che l'approccio a rasoio di Occam può essere utile.
Un'altra applicazione del rasoio di Occam riguarda i parametri impostati per alcuni tipi di apprendimento automatico, come la logica bayesiana nelle tecnologie. Nel limitare gli insiemi di parametri per un progetto, si potrebbe dire che gli ingegneri “usano il rasoio di Occam” per semplificare il modello. Un altro argomento afferma che quando i creativi fanno brainstorming su come valutare il caso d'uso aziendale e limitare la portata di un progetto prima di utilizzare gli algoritmi, usano il rasoio di Occam per sminuire la complessità del progetto sin dall'inizio.
Ancora un'altra applicazione popolare del rasoio di Occam all'apprendimento automatico comporta la "maledizione di sistemi eccessivamente complessi". Questo argomento sostiene che la creazione di un modello più intricato e dettagliato può rendere quel modello fragile e ingombrante. Esiste un problema chiamato overfitting in cui i modelli sono resi troppo complessi per adattarsi realmente ai dati esaminati e al caso d'uso di tali dati. Questo è un altro esempio in cui qualcuno potrebbe citare il rasoio di Occam nella progettazione deliberata dei sistemi di apprendimento automatico, per assicurarsi che non soffrano di eccessiva complessità e rigidità.
D'altra parte, alcuni sottolineano che l'uso errato del rasoio di Occam può ridurre l'efficacia della programmazione dell'apprendimento automatico. In alcuni casi, la complessità può essere necessaria e vantaggiosa. Tutto ha a che fare con l'esame del particolare ambito del progetto e di ciò che deve essere ottenuto e osservando gli input, i set di formazione e i parametri per applicare le soluzioni più mirate per il risultato dato.
