Marcello Politi : 23 Gennaio 2024 06:59
Nel sempre mutevole mondo del Machine Learning, selezionare il modello più efficace per un determinato compito è un impegno non banale, che può richiedere molto tempo. Tradizionalmente, i metodi di valutazione cosi detti offline, come lo split tra dati di training e test o la k-fold cross validation sono quelli più conosciuti e utilizzati dai data scientist. Tuttavia, possono risultare carenti nel considerare cambiameni della distribuzione che possono verificarsi in scenari reali. In poche parole il modello potrebbe essere stato trainato su dei dati che pero non sono simili a quelli reali che il modello deve gestire quando è in produzione. Entra in gioco la valutazione online, un metodo condotto dopo l’implementazione e il deploy, che offre preziosi dettagli sulle prestazioni del modello in un ambiente dinamico.
Il “deployment ombra” comporta il lancio simultaneo di entrambi i modelli, con tutte le richieste dirette a ciascun modello in parallelo. La successiva raccolta di dati consente un’analisi approfondita per identificare il modello che offre le prestazioni migliori. Tuttavia, è essenziale notare che questo approccio comporta uno svantaggio: il costo di inferenza è raddoppiato poiché entrambi i modelli sono interrogati per ciascuna richiesta.
Il test A/B, forse il metodo più comunemente utilizzato, comporta il deployment di entrambi i modelli e la suddivisione casuale del traffico tra di essi. La successiva valutazione viene condotta sui log, utilizzando test di ipotesi statistica per accertare se uno dei modelli supera significativamente l’altro. Questo metodo fornisce un robusto quadro statistico per prendere decisioni informate sulla selezione del modello.
Scarica Gratuitamente Byte The Silence, il fumetto sul Cyberbullismo di Red Hot Cyber"Il cyberbullismo è una delle minacce più insidiose e silenziose che colpiscono i nostri ragazzi. Non si tratta di semplici "bravate online", ma di veri e propri atti di violenza digitale, capaci di lasciare ferite profonde e spesso irreversibili nell’animo delle vittime. Non possiamo più permetterci di chiudere gli occhi". Così si apre la prefazione del fumetto di Massimiliano Brolli, fondatore di Red Hot Cyber, un’opera che affronta con sensibilità e realismo uno dei temi più urgenti della nostra epoca. Distribuito gratuitamente, questo fumetto nasce con l'obiettivo di sensibilizzare e informare. È uno strumento pensato per scuole, insegnanti, genitori e vittime, ma anche per chi, per qualsiasi ragione, si è ritrovato nel ruolo del bullo, affinché possa comprendere, riflettere e cambiare. Con la speranza che venga letto, condiviso e discusso, Red Hot Cyber è orgogliosa di offrire un contributo concreto per costruire una cultura digitale più consapevole, empatica e sicura. Contattaci tramite WhatsApp al numero 375 593 1011 per richiedere ulteriori informazioni oppure alla casella di posta [email protected] ![]() Supporta RHC attraverso:
Se ti piacciono le novità e gli articoli riportati su di Red Hot Cyber, iscriviti immediatamente alla newsletter settimanale per non perdere nessun articolo. La newsletter generalmente viene inviata ai nostri lettori ad inizio settimana, indicativamente di lunedì. |
In situazioni in cui il rilascio di una nuova versione di un modello comporta rischi potenziali, il metodo di rilascio canary offre un approccio graduale e controllato. Invece di reindirizzare casualmente il traffico con una suddivisione del 50% tra i modelli A e B, una piccola parte del traffico viene reindirizzata al nuovo modello (modello canary). Se il modello canary ha prestazioni positive, il reindirizzamento del traffico aumenta gradualmente fino a gestire il 100% del carico.
Per i sistemi in cui l’interazione dell’utente svolge un ruolo fondamentale, come nei sistemi di raccomandazione, gli esperimenti interattivi offrono una straordinaria via per la valutazione del modello. Utilizzando contemporaneamente entrambi i modelli, agli utenti viene chiesto di fornire feedback selezionando la loro preferenza. Questo approccio guidato dall’utente offre preziosi dettagli sulle preferenze degli utenti e sull’efficacia di ciascun modello.
Mentre il test A/B è spesso considerato un approccio senza stato, i meccanismi di tipo bandit introducono una dimensione con stato alla valutazione del modello. Utilizzando algoritmi complessi, questi meccanismi monitorano continuamente le prestazioni di ciascun modello in tempo quasi reale. Questa valutazione continua consente una redistribuzione dinamica del traffico, cercando un equilibrio tra la sperimentazione del nuovo modello e la minimizzazione dell’impatto complessivo sulle prestazioni del sistema.
Nel Machine Learning, la ricerca del modello ottimale coinvolge una serie di metodi di valutazione offline e online. Dallo shadow deployment ai test A/B, dai canary release agli esperimenti interattivi e ai meccanismi bandit, ciascun approccio offre una prospettiva unica. Mentre il panorama dell’apprendimento automatico continua a evolversi, una comprensione articolata di questi metodi di valutazione permette agli operatori del settore di prendere decisioni informate, assicurando il rilascio di modelli robusti che resistono alle sfide degli scenari reali.
Broadcom ha risolto una grave vulnerabilità di escalation dei privilegi in VMware Aria Operations e VMware Tools, che era stata sfruttata in attacchi a partire da ottobre 2024. Al problema è stato a...
In un settore un tempo dominato da star dal vivo, i personaggi digitali si stanno facendo sempre più strada. Durante un summit a Zurigo, Ellin van der Velden, attrice, comica e tecnologa, ha annuncia...
La Cybersecurity and Infrastructure Security Agency (CISA) degli Stati Uniti ha aggiunto una vulnerabilità critica nella popolare utility Sudo, utilizzata su sistemi Linux e Unix-like, al suo catalog...
Negli ultimi anni gli attacchi informatici sono diventati una delle principali minacce per le aziende, indipendentemente dal settore. Se i reparti tecnici si concentrano sulla risoluzione dei problemi...
Nel 2025 l’Unione Europea vuole avere il controllo totale sulle chat private. Il Regolamento “Chat Control” (proposta COM(2022)209) promette di combattere la pornografia minorile con la scansion...