Un albero delle decisioni è come un gioco in cui si scelgono diverse strade per arrivare a una soluzione.

Immagina di essere in un bosco dove ci sono tanti sentieri diversi e ad ogni bivio devi scegliere quale percorso prendere.

Ogni scelta ti porta verso una direzione diversa e alla fine di ogni sentiero trovi un tesoro diverso.

L’albero delle decisioni funziona così:

c’è una “domanda iniziale” che è come il punto di partenza nel bosco. Da lì, si aprono diverse opzioni o “rami”, che sono come i sentieri nel bosco. Ogni ramo porta a nuove domande o scelte, e così via, finché non arrivi a una “risposta finale” o una soluzione, che è il tesoro alla fine del sentiero.

Le persone lo usano per prendere decisioni complesse, un po’ come se stessero scegliendo il percorso migliore in un labirinto, cercando di arrivare alla soluzione migliore.

Cosa mangio a pranzo?

Immagina di avere un robot che deve decidere cosa mangiare a pranzo. Useremo un albero delle decisioni per aiutarlo a scegliere. Ecco come funziona:

Domanda iniziale: “Cosa mangio a pranzo?”
Poi ci sono due scelte o “rami”:
Ramo 1: Mangiare a casa.
Ramo 2: Mangiare fuori.

Se sceglie di mangiare a casa, l’albero delle decisioni si divide ancora:

Sotto-ramo 1A: Mangiare pasta.
Sotto-ramo 1B: Mangiare insalata.

Se invece sceglie di mangiare fuori, ci sono altre due opzioni:

Sotto-ramo 2A: Andare al ristorante italiano
Sotto-ramo 2B: Andare al ristorante giapponese

Ogni scelta porta a una decisione finale, come “mangiare pasta a casa” o “andare al ristorante giapponese” (foglie).

Nell’intelligenza artificiale, gli alberi delle decisioni aiutano i computer a prendere decisioni basandosi su diverse informazioni. Per esempio, un robot potrebbe usare un albero delle decisioni per decidere come navigare in una stanza, scegliendo tra diversi percorsi in base agli ostacoli che incontra.

L’addestramento con gli alberi delle decisioni

Addestrare un robot con i dati usando gli alberi delle decisioni è come insegnare a un bambino a prendere decisioni passo dopo passo, basandosi su quello che ha imparato.

Ecco come funziona: Prima di tutto, raccogliamo tante informazioni. Per esempio, se il robot deve imparare a riconoscere frutta, raccogliamo dati su diversi tipi di frutta, come mele, banane, arance, ecc.

Poi, iniziamo a fare domande basate su questi dati.

Ad esempio: “Il frutto è giallo?” Se la risposta è sì, potrebbe essere una banana. Se no, facciamo un’altra domanda.

Ogni risposta porta a una nuova domanda. Continuiamo a fare domande fino a quando non possiamo identificare il frutto. Questo processo crea un albero delle decisioni, dove ogni ramo rappresenta una scelta basata sui dati che abbiamo.

Usiamo l’albero delle decisioni per insegnare al robot come prendere decisioni. Ogni volta che il robot vede un frutto, segue l’albero delle decisioni già creato per capire di che frutto si tratta.

Più dati usiamo per addestrare il robot, più diventa bravo a prendere decisioni. Quando incontra un nuovo tipo di frutto, possiamo aggiungere più domande e risposte all’albero per aiutarlo a imparare.

In sostanza, stiamo insegnando al robot a pensare in modo simile a come facciamo noi, usando gli alberi delle decisioni per guidarlo attraverso una serie di scelte basate su ciò che ha imparato dai dati.

Studia come sono fatti gli algoritmi che applicano la logica degli alberi delle decisioni:
L’albero delle decisioni e il machine learning