La regolarizzazione (L1, L2) è un concetto importante nel campo dell'apprendimento automatico e dell'intelligenza artificiale che descrive il processo di introduzione di informazioni e vincoli aggiuntivi in un modello di apprendimento automatico, al fine di ridurre la complessità del modello e migliorare la generalizzazione del modello. modello a dati invisibili.
La regolarizzazione, come suggerisce il nome, comporta l’aggiunta di coefficienti “regolarizzati” a un modello di machine learning, che possono essere considerati come vincoli sull’influenza che un dato parametro può avere sull’output del modello. I due tipi di regolarizzazione più comunemente utilizzati sono la regolarizzazione L1 e L2.
La regolarizzazione L1, detta anche regolarizzazione Lasso, si basa sulla somma dei valori assoluti dei coefficienti del modello. Questo tipo di regolarizzazione mette in discussione i coefficienti del modello, il che significa che possono essere ridotti fino a zero, il che può risultare in un modello più semplice e parsimonioso.
La regolarizzazione L2, nota anche come regolarizzazione Ridge, si basa su un approccio diverso: si basa sulla somma dei quadrati dei coefficienti del modello. Aggiungendo una penalità ai coefficienti quadrati, il modello è costretto a mantenere i coefficienti piccoli e prossimi allo zero, il che si traduce in un modello più semplice e parsimonioso.
La regolarizzazione è importante perché ci consente di ridurre la complessità del modello senza sacrificare l'accuratezza quando vengono presentati dati invisibili. Inoltre, aiuta a ridurre il rischio di overfitting, ovvero quando un modello diventa troppo complesso e non è in grado di generalizzare ben oltre i dati di addestramento forniti.
Nel complesso, la regolarizzazione è uno strumento potente che può aiutare a creare modelli più generalizzabili per l’apprendimento automatico e l’intelligenza artificiale. È un elemento essenziale quando si lavora con modelli complessi e viene utilizzato in molte soluzioni di machine learning all'avanguardia.
