Quando sei alle prime armi con gli algoritmi ed i modelli di apprendimento può accadere di trovarti in una situazione antipatica: hai i tuoi dati ma non sai che algoritmo di apprendimento utilizzare. Prima di illustrare le differenze tra le due famiglie di algoritmi e quale è più efficace per i tuoi dati, ricordiamo che stiamo operando all'interno della branca del machine learning chiamato apprendimento supervisionato. Se non conosci le tre principali famiglie del machine learning clicca qui. Questo tipo di apprendimento si basa su dei dati strutturati, quindi variabili indipendenti ( i valori delle X ) e la variabile di target ( il nostro obbiettivo Y). Questi modelli o algoritmi ricevono in input X,Y e generano una funzione del tipo F(x1,x2,..,xn) = y. Dove x1,x2, .. , xn sono le variabili che descrivono e caratterizzano il nostro target y. Vediamo ora la differenza principale tra classificatore e regressione con alcuni esempi di utilizzo nel machine learning. Indice il Classificatore Scarica l'esempio delle differenze tra i classificatori in Python gratis la Regressione Scarica esempio di Regressione Lineare in Python gratis il Classificatore I classificatori proprio come suggerisce il nome servono a catalogare o classificare il nostro target. Il nostro target dovrà quindi essere una Classe. Facciamo qualche esempio pratico per capire quando il nostro target è una variabile da classificare e quindi una classe. Un esempio in ambito della sentiment analyst : vogliamo classificare se un commento sotto i video dei nostri prodotti o servizi è uno spam o meno. Quindi la nostra variabile di target sarà "spam", se il commento è di spam, o "non spam" se il commento non conterrà altri prodotti o servizi di altre aziende. Un esempio in ambito della Computer Vision : dobbiamo creare un modello in grado di distinguere se nell'immagine è presente o meno un determinato oggetto o animale. Anche questa volta il nostro modello riceverà in input un'immagine e la dovrà classificare in base alla presenza o meno dell'oggetto che cerchiamo. Quindi anche in questo caso il nostro target è una classe, "si" se l'oggetto o l'animale è presente nell'immagine oppure "no". Un esempio nell'ambito del Marketing : supponiamo di avere i dati anagrafici, i servizi acquistati e un campo che indica se il cliente è soddisfatto o meno dei nostri clienti. Vogliamo creare un modello che passati in input nuovi dati sui clienti che hanno recentemente acquistato un servizio predica se loro sono o meno soddisfatti. Come è possibile notare il nostro target è una classe divisa in due gruppi "soddisfatto" e "non soddisfatto" quindi anche questa volta utilizzeremo un classificatore. Un esempio in ambito della Medicina : decidiamo di creare un modello che passate in input le cartelle mediche di pazienti affetti da una determinata malattia, questo possa predire lo stadio, ad esempio "Stato iniziale", "Stato avanzato" , "Stato terminale" e "Nessuno Stato" nel caso la malattia sia regredita. Quindi anche in questo tipologia di problema il nostro target è una classe divisa in 4 gruppi : "Stato iniziale", inizio malattia "Stato avanzato", avanzamento della malattia "Stato terminale" , verso il termine della malattia "Nessuno Stato" , malattia estinta dal paziente con successo Quindi ricapitolando gli algoritmi di classificazione si vanno ad utilizzare quando ciò che dobbiamo stimare non è una variabile che oscilla, ad esempio come il prezzo o gli indici di borsa, ma qualcosa di statico che è possibile suddividere o catalogare. Tra gli algoritmi di Classificazione, nel campo del machine learning i più diffusi ed utilizzati sono i seguenti: Regressione Logistica (anche se il nome tende a far pensare che sia una regressione) Albero decisionale Classificatore Bayesiano kNN Scarica l'Esempio delle differenze tra i classificatori in Python la Regressione Questi modelli al contrario, non devono trovare " uno o più piani o nodi " che classificano il target, ma una funzione che descrive il nostro target. Quindi il suo scopo è di prevedere i valori di una variabile numerica a partire da una o più variabili. Vediamo alcuni esempi dove è utile utilizzare la regressione Un esempio nell'ambito del Marketing : Abbiamo i dati delle nostre sponsorizzazioni sui social-network e quante vendite ci hanno portato. Quindi in questo caso dobbiamo cercare una funzione capace di descrivere quanto aumentando le sponsorizzazioni aumentano le vendite. Questo è proprio il lavoro della Regressione 😉. Un esempio in ambito della Medicina : decidiamo di creare un modello che passato in input il numero di antenati affetti da una determinata patologia, questo possa predire le probabilità che tu la possa aver ereditata. Anche in questo caso la Regressione risolverà il problema. Un esempio nel ramo Immobiliare: Se volessimo creare un algoritmo in grado di fare una stima del prezzo di un appartamento avremmo le nostre variabili indipendenti ( gli attributi che descrivono la casa : dimensioni, numero di stanze, numero di bagni, ecc...) che andranno a descrivere variabile di target, ossia il prezzo. In questo caso il prezzo è una variabile che a noi interessa sapere il più preciso possibile per questo motivo anche qui utilizzeremo la Regressione. L'algoritmo più utilizzato è la regressione Lineare. Scarica un Esempio di Regressione Lineare in Python Grazie per la lettura, condividi l'articolo per supportarci.

Ciao a tutti, sono entusiasta di parlarvi della scrittura IA, ovvero l'intelligenza artificiale applicata alla creazione di contenuti. È innegabile che la tecnologia stia avanzando a passi da gigante e l'IA è uno degli aspetti più interessanti e promettenti di questa evoluzione. Ma saranno le macchine in grado di scrivere articoli o produrre contenuti altamente creativi? Siamo pronti ad affidare il compito di comunicare messaggi importanti alle intelligenze artificiali? In questo articolo cercheremo di analizzare i pro e i contro della scrittura IA, esplorando le sue potenzialità e limitazioni. Siete pronti ad approfondire questo argomento affascinante? Allora accomodatevi e cominciamo! Cos'è la scrittura IA? La scrittura IA è una forma di intelligenza artificiale che si occupa della creazione di contenuti testuali in modo completamente automatico. Grazie alla tecnologia, queste macchine sono in grado di produrre testi che sembrano scritti da un essere umano. Ma come funziona esattamente questo processo? Innanzitutto, l'IA utilizza algoritmi complessi per analizzare e comprendere il linguaggio naturale. Questo significa che le macchine sono in grado di riconoscere i diversi elementi del discorso, come sostantivi, verbi e aggettivi, e di determinare la loro posizione all'interno delle frasi. Inoltre, l'IA utilizza tecniche di apprendimento automatico per migliorare continuamente le sue capacità linguistiche. Ma la scrittura IA non si limita solo a generare testi casuali. Grazie alle sue conoscenze linguistiche avanzate, questa tecnologia può essere utilizzata anche per scopi specifici, come la scrittura di articoli giornalistici o la creazione di descrizioni prodotto per siti web e-commerce.Come funziona esattamente l'IA nella creazione di contenuti? Scopriamolo nel prossimo paragrafo. Come funziona l'IA nella creazione di contenuti? Sebbene sia ancora in fase di sviluppo, l'intelligenza artificiale sta diventando sempre più presente nella creazione di contenuti. Ma come funziona esattamente? Vediamolo insieme. Prima di tutto, l'IA utilizza algoritmi complessi per analizzare grandi quantità di dati e identificare i modelli che possono essere utilizzati per creare contenuti originali. Inoltre, grazie alla sua capacità di apprendere dalle informazioni raccolte, può migliorare continuamente la qualità dei suoi output. Ma non è solo una questione di analisi dei dati. Grazie all'utilizzo del linguaggio naturale e della comprensione semantica, l'IA è in grado di generare testi che rispettano le regole grammaticali e sintattiche della lingua italiana, rendendoli quasi indistinguibili da quelli scritti da un essere umano. Ecco alcuni esempi concreti dell'utilizzo dell'IA nella creazione di contenuti: Creazione automatica di descrizioni prodotto per siti e-commerce Generazione automatica di testi per siti web e blog Scrittura automatica degli aggiornamenti sui social media In questo modo, piattaforme come Linkdelta.com consente non solo un notevole risparmio in termini di tempo e costi, ma anche una maggiore efficienza nella produzione di contenuti originali ed efficaci. Ma quali sono i vantaggi reali della scrittura IA? Quali sono i vantaggi della scrittura IA? La scrittura IA è un'innovazione incredibile che sta cambiando il modo in cui creiamo contenuti. I vantaggi di questa tecnologia sono molteplici e rivoluzionari per la produzione di testi, articoli e blog. La prima grande vantaggio della scrittura IA è la sua capacità di produrre contenuti in modo più veloce ed efficiente rispetto alla scrittura manuale. Inoltre, l'intelligenza artificiale può generare contenuti altamente personalizzati e mirati, basati su dati specifici dei lettori, il che aiuta a coinvolgere il pubblico in modo più efficace. La scrittura IA è anche utile per migliorare la qualità dei contenuti grazie alla sua capacità di analizzare i dati e fornire suggerimenti sulla struttura e sulle parole chiave da utilizzare. Infine, la scrittura IA è un grande alleato nella riduzione degli errori di battitura e grammaticali nei testi. Questo significa che ogni volta che si utilizza la scrittura IA, ci si assicura di avere un testo impeccabile sotto ogni aspetto. Tutti questi vantaggi rendono la scrittura IA uno strumento essenziale per chiunque voglia creare contenuti innovativi ed efficaci per il proprio pubblico. Ma come ogni altra tecnologia, anche la scrittura IA ha alcuni svantaggi da considerare prima di decidere se utilizzarla o meno. Quali sono questi svantaggi? Quali sono gli svantaggi della scrittura IA? Benché la scrittura IA abbia alcuni vantaggi, non si può negare che ci siano anche degli svantaggi. Uno dei principali è che, a differenza degli esseri umani, l'IA non può compiere giudizi etici o estetici sul contenuto che produce. Ciò significa che le creazioni dell'IA possono risultare insensibili o poco interessanti per il pubblico. Inoltre, l'IA ha ancora difficoltà a comprendere il contesto e le sfumature del linguaggio umano, specialmente quando si tratta di metafore o giochi di parole. Questo porta spesso alla produzione di contenuti errati o poco precisi. Inoltre, l'IA non può essere totalmente creativa come un essere umano e tende a riprodurre modelli preesistenti invece di creare qualcosa di nuovo. Infine, c'è sempre il rischio che la scrittura IA possa essere utilizzata per diffondere disinformazione o propaganda politica. Poiché l'IA dipende dai dati che riceve per apprendere, se i dati stessi sono manipolati o falsi, allora anche i contenuti prodotti dall'IA saranno altrettanto inaffidabili. È l'IA il futuro della creazione di contenuti? L'intelligenza artificiale (IA) si sta rapidamente evolvendo in un'innovazione rivoluzionaria, capace di creare contenuti e produrre risultati che una volta erano impossibili. Tuttavia, la domanda se l'IA sia il futuro della creazione di contenuti rimane aperta. Molti credono che l'IA abbia il potenziale per trasformare completamente il modo in cui i contenuti vengono creati e consumati. C'è chi sostiene che l'IA possa essere utilizzata per creare contenuti personalizzati su larga scala, adattandosi alle preferenze individuali degli utenti. Ciò significherebbe la fine dei contenuti “one-size-fits-all” e, al contrario, una produzione di informazioni mirate ed efficaci. Inoltre, l'IA potrebbe essere utilizzata per generare automaticamente testo, immagini e video basati su modelli predittivi. Tuttavia, ci sono anche delle sfide da affrontare nell'utilizzo dell'IA nella creazione di contenuti. Ad esempio, a volte l'IA può produrre contenuti che mancano di creatività o originalità. Inoltre, c'è il rischio che la tecnologia possa sostituire le capacità umane nella produzione di contenuti, portando alla perdita di posti di lavoro nel settore editoriale e giornalistico. Pertanto, è importante considerare attentamente come l'IA possa essere utilizzata in modo responsabile ed equilibrato nella produzione di contenuti. In conclusione, mentre l'intelligenza artificiale ha certamente il potenziale per trasformare la creazione di contenuti, l'efficacia e l'utilità dell'IA dipendono dalla sua implementazione corretta. Per garantire che ci sia un equilibrio tra tecnologia e creatività umana nella produzione di contenuti, è fondamentale che le aziende considerino attentamente i vantaggi e gli svantaggi dell'utilizzo dell'IA in questo campo. Domande frequenti - IA e generazione di testo - Quali sono le principali applicazioni della scrittura IA al di fuori della creazione di contenuti? Le applicazioni della scrittura IA vanno ben oltre la creazione di contenuti. L'intelligenza artificiale è impiegata per l'analisi del linguaggio naturale, la traduzione automatica, la correzione grammaticale e ortografica, la generazione di riassunti e molto altro ancora. Inoltre, la scrittura IA può essere utilizzata in ambito legale per la redazione di contratti e documenti legali, e anche nel settore medico per scrivere report clinici accurati e dettagliati. L'uso della scrittura IA si sta diffondendo sempre di più in vari settori, poiché consente di risparmiare tempo e aumentare l'efficienza nella gestione delle informazioni scritte. Senza dubbio, l'intelligenza artificiale rappresenta una grande innovazione che sta cambiando il modo in cui interagiamo con le parole scritte. - Come si differenzia la scrittura IA dalla scrittura tradizionale? La scrittura IA si differenzia dalla scrittura tradizionale in quanto utilizza algoritmi intelligenti per generare contenuti in modo automatico.Mentre la scrittura tradizionale richiede l'intervento umano per creare contenuti, la scrittura IA è in grado di produrre articoli, descrizioni e recensioni in modo rapido ed efficiente. Tuttavia, nonostante questa capacità sorprendente, ci sono ancora alcuni limiti nella scrittura IA che devono essere affrontati. Ad esempio, il linguaggio naturale è complesso e ambiguo e le macchine hanno difficoltà a comprendere il contesto e le sfumature della lingua umana. Pertanto, mentre la scrittura IA rappresenta sicuramente il futuro della creazione di contenuti, sarà sempre necessario l'intervento umano per raggiungere risultati ottimali. - Esiste un limite alla tipologia di contenuti che l'IA può creare? Esiste una limitazione nella tipologia di contenuti che l'IA può creare? La risposta è sì, ma non è così semplice. L'IA ha dimostrato la sua capacità di creare testi complessi come articoli di ricerca, notizie e persino poesie. Tuttavia, ci sono ancora alcune limitazioni nella creatività e nell'imprevedibilità che solo un essere umano può offrire. Quindi, anche se l'IA può creare una vasta gamma di contenuti, c'è ancora spazio per il talento umano nella scrittura creativa. Tuttavia, le tecnologie dell'IA stanno migliorando rapidamente e non possiamo ignorare il loro potenziale per rivoluzionare la nostra attuale concezione della scrittura. - Che cosa succederà ai professionisti della scrittura una volta che l'IA diventerà sempre più diffusa nel settore? Una domanda che sorge spontanea riguardo all'avvento dell'intelligenza artificiale nel settore della scrittura è: cosa succederà ai professionisti del mestiere? Sebbene l'IA possa migliorare efficienza e produttività, ci sono ancora aspetti fondamentali che richiedono la creatività e il tocco umano nella scrittura di contenuti. Ciò non significa che i professionisti dovranno temere per il proprio lavoro, ma piuttosto adattarsi a un nuovo ambiente in cui l'IA può essere una risorsa utile invece di un sostituto totale. La chiave sarà imparare a lavorare in simbiosi con questa tecnologia emergente. - Quali sono le principali preoccupazioni etiche legate all'utilizzo della scrittura IA nella creazione di contenuti? Quali sono le principali preoccupazioni etiche legate all'utilizzo della scrittura IA nella creazione di contenuti? Questa è una domanda che non può essere ignorata. Mentre la tecnologia dell'IA continua a migliorare, è importante considerare come potrebbe influenzare la nostra società e il nostro modo di comunicare. Alcuni dei principali problemi etici includono la proprietà intellettuale, la trasparenza e l'impatto sulla forza lavoro umana. È importante che continuamente esaminiamo questi problemi in modo da garantire che l'uso dell'IA sia responsabile e positivo per tutti coloro che ne sono coinvolti. Conclusione sull'IA applicata alla scrittura In conclusione, l'intelligenza artificiale sta diventando sempre più presente nella creazione di contenuti. Nonostante le preoccupazioni etiche e la possibile sostituzione dei professionisti della scrittura, l'IA offre nuove opportunità e soluzioni innovative per la produzione di materiali di alta qualità in modo più efficiente. Tuttavia, è importante considerare che l'IA non può sostituire completamente la creatività umana e il valore del pensiero critico. Gli strumenti IA sono solo una parte dell'arsenale degli scrittori e dovrebbero essere utilizzati come supporto piuttosto che come sostituto. In questo modo, gli scrittori possono sfruttare al meglio le potenzialità dell'IA per migliorare i loro processi creativi e produrre contenuti di alta qualità che soddisfino le esigenze del pubblico. Riguardo l’Autore Angelo Sorbello, si è laureato in Economia e Management presso l'Università Bocconi di Milano. E' il fondatore di Linkdelta.com, una piattaforma di IA generativa, ed altre attività online. La sua prima azienda, che ha lanciato a soli 13 anni, è stata acquisita nel 2013. E' stato consulente per multinazionali e PMI in oltre 9 paesi.

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È sempre utile ottenere informazioni su come le persone stanno iniziando la loro carriera nel machine learning o nell'I.A. In questo post del blog, scoprirai come anche i principianti possono fare grandi progressi nell'applicare l'apprendimento automatico a problemi del mondo reale con questi fantastici progetti di apprendimento automatico per principianti consigliati dagli esperti del settore. Abbiamo attentamente curato l'elenco dei migliori progetti di machine learning per principianti che coprono gli aspetti fondamentali dell'apprendimento automatico come l'apprendimento supervisionato, l'apprendimento non supervisionato, l'apprendimento profondo e le reti neurali. In tutti questi progetti di machine learning inizierai con set di dati del mondo reale che sono disponibili pubblicamente. Ti assicuriamo che troverai questo blog assolutamente interessante e che vale la pena leggere tutto articolo per le cose che puoi imparare sui progetti di machine learning più popolari. Consigliamo questi dieci progetti di machine learning ai neofiti che iniziano la loro carriera nel machine learning in quanto sono una miscela perfetta di vari tipi di sfide che si possono incontrare quando si lavora come ingegnere di machine learning o data scientist. Sommario Previsione delle vendite utilizzando Walmart Dataset Progetto ML di previsione delle vendite di BigMart Progetto del sistema di raccomandazione musicale Riconoscimento dell'attività umana utilizzando il set di dati dello smartphone Stimare i prezzi delle azioni utilizzando TimeSeries Previsione della qualità del vino utilizzando il set di dati sulla qualità del vino Classificazione delle cifre scritte a mano MNIST Impara a costruire sistemi di raccomandazione con Movielens Dataset Boston Housing Price Prediction ML Project Analisi del sentiment sui social media utilizzando il set di dati di Twitter 1. Previsione delle vendite utilizzando Walmart Dataset Il set di dati Walmart contiene dati di vendita per 98 prodotti in 45 punti vendita. Il set di dati contiene le vendite per negozio, per reparto su base settimanale. L'obiettivo di questo progetto di machine learning è prevedere le vendite per ogni reparto in ogni punto vendita per aiutarli a prendere decisioni migliori basate sui dati per l'ottimizzazione del canale e la pianificazione dell'inventario. L'aspetto impegnativo del lavorare con il set di dati Walmart è che contiene eventi di ribasso selezionati che influenzano le vendite e dovrebbero essere presi in considerazione. In questo progetto, tratteremo i passaggi principali richiesti in ogni progetto di Data Science. Inizieremo importando un file CSV e eseguendo un'analisi EDA (Exploratory Data Analysis) di base. Impareremo come unire più set di dati e applicare gruppo per funzione per analizzare i dati. Tracciamo un grafico di serie temporali e lo analizzeremo. Quindi inseriamo il set di dati in un modello ARIMA (ARIMA è un acronimo che sta per AutoRegressive Integrated Moving Average) per l'addestramento. Ottimizziamo il modello selezionando caratteristiche importanti per migliorare il nostro punteggio di precisione. Quindi vengono effettuate le previsioni finali e il modello viene salvato. 2. Progetto ML di previsione delle vendite BigMart Il set di dati di vendita BigMart è costituito da dati di vendita 2013 per 1559 prodotti in 10 diversi punti vendita in diverse città. L'obiettivo del progetto ML di previsione delle vendite di BigMart è costruire un modello di regressione per prevedere le vendite di ciascuno dei 1559 prodotti per l'anno successivo in ciascuno dei 10 diversi punti vendita BigMart. Il set di dati di vendita BigMart comprende anche alcuni attributi per ogni prodotto e negozio. Questo modello aiuta BigMart a comprendere le proprietà dei prodotti e dei negozi che svolgono un ruolo importante nell'aumento delle vendite complessive. 3. Progetto del sistema di raccomandazione musicale Questo è uno dei progetti di apprendimento automatico più popolari e può essere utilizzato in diversi domini. Potresti avere molta familiarità con un sistema di consigli se hai utilizzato un sito di e-commerce o un sito web di film / musica. Nella maggior parte dei siti di e-commerce come Amazon, al momento del checkout, il sistema consiglierà prodotti che possono essere aggiunti al carrello. Allo stesso modo su Netflix o Spotify, in base ai film che ti sono piaciuti, mostrerà film o canzoni simili che potrebbero piacerti. Come fa il sistema a farlo? Questo è un classico esempio in cui è possibile applicare l'apprendimento automatico. In questo progetto, utilizziamo il set di dati del servizio di streaming musicale leader in Asia per creare un sistema di raccomandazione musicale migliore. Cercheremo di determinare quale nuova canzone o quale nuovo artista potrebbe piacere a un ascoltatore in base alle sue scelte precedenti. Il compito principale è prevedere le possibilità che un utente ascolti una canzone ripetutamente entro un periodo di tempo. Nel set di dati, la previsione è contrassegnata come 1 se l'utente ha ascoltato la stessa canzone entro un mese. Il set di dati consiste in quale canzone è stata ascoltata da quale utente e in che momento. Sta cercando un corso sulla DataScience? Però costano tutti un sacco di soldi e non sei sicuro questo mestiere faccia per te? Oppure più semplicemente già lavori in questo settore e vuoi approfondire argomenti come machine learning e reti neurali ? Scopri il nostro Corso Gratuito da più di 100 Lezioni, a difficoltà crescente. 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Il predittore dei prezzi delle azioni è un sistema che apprende le prestazioni di un'azienda e prevede i futuri prezzi delle azioni. Le sfide associate al lavoro con i dati sui prezzi delle azioni sono che sono molto granulari e inoltre ci sono diversi tipi di dati come indici di volatilità, prezzi, indicatori macroeconomici globali, indicatori fondamentali e altro ancora. Un aspetto positivo del lavoro con i dati del mercato azionario è che i mercati finanziari hanno cicli di feedback più brevi, rendendo più facile per gli esperti di dati convalidare le loro previsioni sui nuovi dati. Per iniziare a lavorare con i dati del mercato azionario, Esistono diversi metodi di previsione delle serie temporali per prevedere il prezzo delle azioni, la domanda, ecc. 6. Previsione della qualità del vino utilizzando il set di dati sulla qualità del vino È risaputo che più vecchio è il vino, migliore è il gusto. Tuttavia, ci sono molti fattori diversi dall'età che entrano nella certificazione di qualità del vino che includono test fisicochimici come quantità di alcol, acidità fissa, acidità volatile, determinazione della densità, pH e altro. L'obiettivo principale di questo progetto di apprendimento automatico è costruire un modello di apprendimento automatico per prevedere la qualità dei vini esplorando le loro varie proprietà chimiche. Il set di dati sulla qualità del vino è costituito da 4898 osservazioni con 11 variabili indipendenti e 1 variabile dipendente. 7. Classificazione delle cifre scritte a mano MNIST L'apprendimento profondo e le reti neurali svolgono un ruolo vitale nel riconoscimento delle immagini, nella generazione automatica di testi e persino nelle auto a guida autonoma. Per iniziare a lavorare in queste aree, è necessario iniziare con un set di dati semplice e gestibile come il set di dati MNIST. Il riconoscimento delle cifre scritte a mano ti metterà alla prova. 8. Impara a costruire sistemi di raccomandazione con Movielens Dataset Da Netflix a Hulu, la necessità di creare un sistema di consigli cinematografici efficiente ha acquisito importanza nel tempo con la crescente domanda da parte dei consumatori moderni di contenuti personalizzati . Uno dei set di dati più popolari disponibili sul Web per i principianti che vogliono imparare a costruire sistemi di raccomandazione è il set di dati Movielens che contiene circa 1.000.209 valutazioni di film di 3.900 film realizzati da 6.040 utenti Movielens. Puoi iniziare a lavorare con questo set di dati creando una visualizzazione cloud mondiale dei titoli dei film per creare un sistema di consigli sui film. 9. Stimare il prezzo delle case di Boston Il set di dati dei prezzi delle case di Boston comprende i prezzi delle case in diversi luoghi di Boston. Il set di dati comprende anche informazioni su aree di attività non al dettaglio (INDUS), tasso di criminalità (CRIM), età delle persone che possiedono una casa (AGE) e molti altri attributi (il set di dati ha un totale di 14 attributi). il set di dati può essere scaricato dal repository UCI Machine Learning. L'obiettivo di questo progetto di machine learning è prevedere il prezzo di vendita di una nuova casa applicando concetti di base di machine learning sui dati dei prezzi delle abitazioni. Questo set di dati è troppo piccolo con 506 osservazioni ed è considerato un buon inizio per i principianti del machine learning per avviare la loro pratica pratica sui concetti di regressione. 10. Analisi del sentimento sui social media utilizzando Twitter Dataset Le piattaforme di social media come Twitter, Facebook, YouTube, Reddit generano enormi quantità di big data che possono essere estratti in vari modi per comprendere tendenze, sentimenti e opinioni del pubblico. I dati dei social media oggi sono diventati rilevanti per il marchio, il marketing e il business nel suo complesso. Un analizzatore di sentimenti apprende vari sentimenti dietro un "pezzo di contenuto" (potrebbe essere IM, e-mail, tweet o qualsiasi altro post sui social media) attraverso l'apprendimento automatico e prevede lo stesso utilizzando l'IA. I dati di Twitter sono considerati un punto di ingresso definitivo per i principianti. pratica l'analisi del sentiment sui problemi di machine learning. Utilizzando il set di dati di Twitter, è possibile ottenere una miscela accattivante di contenuti di tweet e altri metadati correlati come hashtag, retweet, posizione, utenti e altro che aprono la strada a un'analisi approfondita. Il set di dati di Twitter è composto da 31.962 tweet e ha una dimensione di 3 MB. Utilizzando i dati di Twitter puoi scoprire cosa dice il mondo su un argomento, sia che si tratti di film, opinioni sulle elezioni statunitensi o qualsiasi altro argomento di tendenza come prevedere chi vincerà la Coppa del mondo FIFA 2018. Lavorare con il set di dati Twitter ti aiuterà a capire sfide associate al data mining dei social media e anche conoscere in profondità i classificatori. Il problema principale su cui puoi iniziare a lavorare da principiante è costruire un modello per classificare i tweet come positivi o negativi. Letture consigliate per "I 10 migliori progetti di machine learning per principianti da fare con python" Come Iniziare a Utilizzare l'Intelligenza Artificiale (I.A.) Nella Tua Azienda Migliori progetti Open Source Python di Intelligenza Artificiale Come Creare Un Dataset per il tuo Progetto Di Machine Learning Fantastiche Idee per Progetti di Data Science per Principianti ed Esperti Semplici progetti di Deep Learning e Computer Vision Con Esempi pratici Riconoscimento facciale con Python, in meno di 25 righe di codice Come costruire il tuo portfolio da data scientist Introduzione a Scikit Learn con esempio pratico in Python Il tuo Primo Programma di Machine Learning con Python e Google Colab Esempio pratico Rilevamento Di Veicoli In Tempo Reale con il Deep Learning

L'intelligenza artificiale (AI) nel campo del marketing digitale è una novita', nel campo dell'informatica e dell'ingegneria genera codice per macchine rendendole in grado di eseguire istruzioni e di comportarsi in modo logico, imparando dalle esperienze (machine learning). I tipi di AI possono variare nel contesto di tecnologie AI ristrette o forti. L'AI ristretta è costruita attorno a un focus o compito predefinito mentre l' intelligenza artificiale forte è in grado di gestire una serie di compiti allo stesso livello di un essere umano. L' artificial intelligence si basa fondamentalmente su algoritmi di apprendimento automatico in grado di elaborare, valutare e prendere decisioni sulla base di grandi set di dati. Questi algoritmi possono migliorare la loro accuratezza e le loro prestazioni nel tempo. L'intelligenza artificiale è una nuova tecnologia che sta ridefinendo il modo di fare in qualsiasi settore. Ha già registrato un impatto significativo in vari settori che includono sanità, finanza e trasporti. In questo post, ci concentriamo su come l'intelligenza artificiale e' un punto di svolta nel campo dell'esperienza del cliente online e dal punto di vista del coinvolgimento del cliente. L'Intelligenza Artificiale e il Coinvolgimento del Cliente L'intelligenza artificiale ha il potenziale di trasformare il modo in cui i siti web coinvolgono i visitatori. La potenza dell'AI in varie applicazioni migliora l'esperienza dell'utente, ottimizza siti web per tassi di conversione più elevati e personalizza i contenuti più che mai. Diversi studi condotti di recente dimostrano che l'intelligenza artificiale è efficace nell'aumentare il coinvolgimento del sito web, l'appetito di acquisto dei consumatori e la soddisfazione complessiva del cliente. Ciò si ottiene attraverso esperienze altamente personalizzate e l'uso di chatbot e assistenti virtuali basati su la tecnologia natural language processing. Un sondaggio condotto da Capgemini ha concluso che i chatbot e gli assistenti virtuali basati sull'intelligenza artificiale possono migliorare la soddisfazione dei clienti fino al 58%. In un altro studio, questa volta condotto da Adobe, è emerso che le esperienze personalizzate possono aumentare gli acquisti dei consumatori, con l'80% dei consumatori più propensi ad acquistare e il 40% più propensi a spendere più del previsto. La ricerca di Accenture mostra che l'AI ha il potenziale per aumentare la redditività in media del 38% in 16 settori entro il 2035. Si prevede che l'IA contribuirà a una spinta economica di 14 trilioni di dollari in 12 economie in 16 settori entro il 2035. Quanto segue discute i modi in cui l'AI sta trasformando il campo della progettazione di siti web e la crescita delle aziende online. Esperienze Digitali Personalizzate con l'I.A. Come L'AI Sta Ridefinendo L'Esperienza del Web L'intelligenza artificiale sta rivoluzionando il modo in cui i siti web interagiscono con i visitatori. Analizzando i dati dei visitatori, gli algoritmi AI possono personalizzare il user experience del sito web per ogni singolo utente in un modo che non era possibile. Questi algoritmi utilizzano dati come cronologia di navigazione, informazioni demografiche e altri punti dati per creare raccomandazioni e offerte personalizzate per prodotti o contenuti. La personalizzazione può consigliare prodotti o articoli in base agli acquisti e agli interessi passati di un utente. La personalizzazione consente la regolazione di elementi come messaggi, offerte, contenuti e layout in base a fattori quali geolocalizzazione, lingua e dati demografici. Le aziende di e-commerce stanno applicando l'intelligenza artificiale per presentare contenuti e offerte diversi a utenti diversi in base a questi punti dati raccolti in diversi punti di interazione con i visitatori del sito web. Esperienze Dei Clienti Basate Sull'Intelligenza Artificiale: Alcuni Esempi Pratici Esistono numerosi esempi di raccomandazioni e personalizzazioni personalizzate basate sull'intelligenza artificiale in vari settori, tra cui e-commerce, media e finanza. Ad esempio, il motore di raccomandazione di Amazon utilizza l'intelligenza artificiale per suggerire prodotti agli utenti in base ai loro acquisti passati e alla cronologia di navigazione. Netflix e Spotify utilizzano l'intelligenza artificiale per fornire consigli personalizzati basati sulla cronologia di visualizzazione o ascolto passata. Queste e altre aziende nel campo della progettazione di siti web utilizzano l'intelligenza artificiale per creare esperienze personalizzate più coinvolgenti ed efficaci e in grado di soddisfare meglio le esigenze dei singoli utenti. Esperienza Utente Ridefinita Stabilendo Un Nuovo Standard Per Navigazione e Ricerca Sul Web L'intelligenza artificiale sta migliorando l'esperienza complessiva di navigazione dell'utente sui siti web, migliorando la navigazione e la funzionalità di ricerca. Gli algoritmi di apprendimento automatico consentono ai siti web di creare esperienze di ricerca sofisticate e intuitive in grado di comprendere in modo più accurato l'intento dietro le query degli utenti. L'elaborazione del linguaggio naturale consente l'utilizzo di query più complesse e sfumate, mentre la ricerca predittiva suggerisce termini e risultati di ricerca quando l'utente digita la query. I chatbot e gli assistenti virtuali alimentati dall'intelligenza artificiale possono fornire un servizio clienti efficiente e assistere gli utenti nella navigazione del sito web. Questi strumenti sono particolarmente utili per gestire attività e richieste di routine, liberando risorse per attività più complesse. I siti di e-commerce utilizzano spesso i chatbot per assistere nel processo di acquisto. Aziende come Zendesk e Intercom hanno sviluppato chatbot e assistenti virtuali basati sull'intelligenza artificiale per il servizio clienti. Nel complesso, l'uso dell'intelligenza artificiale in queste aree aiuta a creare un'esperienza utente più fluida ed efficiente sui siti web. Tassi di Conversione Elevati Il Web Design Ottimizzato Per l'AI e Migliori Tassi di Conversione L'intelligenza artificiale migliora il design e il layout del sito web per tassi di conversione più elevati. La tecnologia AI e' in grado di analizzare i modelli di dati dei visitatori e di identificare gli elementi di design più efficaci. Questo grazie al utilizzo di algoritmi di apprendimento automatico e test A/B. L'AI può anche automatizzare i processi di ottimizzazione, facendo risparmiare tempo e risorse alle aziende. Sono disponibili numerosi strumenti di test e ottimizzazione A/B basati sull'intelligenza artificiale per la progettazione di siti Web, come Optimizely e Experience Platform di Adobe. Queste piattaforme utilizzano l'intelligenza artificiale per testare e migliorare i siti Web per aumentare i tassi di conversione o analizzare i dati dei clienti per ottimizzare il design e il layout del sito Web in tempo reale. Il Futuro dell'AI Web Design L'intelligenza artificiale non sta solo cambiando il modo in cui i siti web interagiscono con i visitatori, ma anche il modo in cui le aziende mantengono i clienti attraverso strategie di marketing basate sull'intelligenza artificiale. È molto probabile che il futuro del marketing sia fortemente influenzato dall'intelligenza artificiale. Presentemente, è già disponibile un'ampia gamma di strumenti di intelligenza artificiale per il marketing digitale. Questi st rumenti includono generatori di video AI come Synthesia, in grado di rendere avatars realistici garantendo un servizio personalizzato ed umano per i tuoi clienti. Un altro strumento che sta ridefinendo il content writing tradizionale e' il prodotto Content-At-Scale, altamente efficiente nel produrre contenuti pertinenti con il minimo intervento umano possibile. Cio' rende il processo di generazione dei contenuti estremamente conveniente e scalabile. Altri strumenti di marketing AI includono quelli per l'email marketing, la gestione dei social media e il targeting degli annunci. Ad esempio, le piattaforme di email marketing basate sull'intelligenza artificiale possono analizzare i dati dei clienti per creare campagne e-mail personalizzate. Prendendo un altro esempio, strumenti di gestione dei social media basati sull'intelligenza artificiale possono aiutare le aziende a creare e programmare post e interagire con i follower. L'intelligenza artificiale può anche essere utilizzata per migliorare il targeting degli annunci analizzando i dati per identificare il pubblico migliore per una particolare campagna. Conclusione Intelligenza Artificiale nel Mondo Digitale L'intelligenza artificiale ha già avuto un impatto positivo significativo sulle attività di e-commerce e questa tendenza continuera nei prossimi anni. Man mano che l'intelligenza artificiale continua a svilupparsi, è probabile che svolga un ruolo ancora più importante nella progettazione e nel marketing dei siti web. Sebbene il potenziale dell'IA sia entusiasmante, è importante considerare attentamente le potenziali sfide e le considerazioni etiche che derivano dal suo utilizzo. Se utilizzata in modo etico, l'intelligenza artificiale ha la capacità di trasformare il modo in cui le aziende interagiscono con i propri clienti online attraverso la creazione di siti Web e campagne di marketing più personalizzati ed efficaci.

L’Arte è qualcosa di più complesso e libero della semplice AI. Insomma, È Vera Arte?

Il Machine Learning, pilastro dell'intelligenza artificiale, si articola in diverse metodologie, ognuna con specifiche caratteristiche e applicazioni. In questo articolo, esploreremo i tre principali approcci al Machine Learning, offrendo un'analisi dettagliata dei loro processi e delle loro implicazioni. Scopriremo come l'Apprendimento con Supervisione, l'Apprendimento Rinforzato e l'Apprendimento senza Supervisione guidino lo sviluppo di modelli predittivi e decisionali, aprendo le porte a un vasto mondo di possibilità nell'ambito dell'intelligenza artificiale. Vediamo subito quali sono i tre sottogruppi del Machine Learning: Apprendimento con Supervisione: Predire il Futuro con Dati Etichettati Il primo pilastro del Machine Learning è rappresentato dall'Apprendimento con Supervisione, un metodo che si basa sull'utilizzo di dati già etichettati per creare modelli predittivi. Attraverso un processo di addestramento su un insieme di dati di input e output, l'algoritmo impara a fare previsioni su nuovi dati. Questo approccio, essenziale per molte applicazioni pratiche, richiede l'intervento di esperti per la corretta strutturazione dei dati e la scelta degli algoritmi più adatti. L'obiettivo dell'Apprendimento con Supervisione consiste nel creare un modello partendo da Dati di Addestramento già etichettati, grazie al quale saremo in grado di fare previsioni su dati nuovi o futuri. Ora vediamo nello specifico come questo sia possibile. Ti propongo il seguente schema: Per farti capire meglio suddividiamo il processo di Apprendimento con Supervisione in 3 step. step 1 : Per far in modo che il nostro programma possa predire o classificare un target abbiamo bisogno di un set di dati ( Dataset ) all' interno del quale avremo delle "variabili indipendenti" ( nello schema X1 e X2 ) e una "variabile dipendente" ( nello schema Y ) la quale sarà il nostro target. step 2 : Una volta raccolti i dati e preparato accuratamente il nostro set di dati, lo daremo in pasto ad un algoritmo di apprendimento. L'obiettivo del programma sarà quello di trovare una funzione o un iperpiano (in base alle dimensioni di input) in grado di descrivere o dividere/classificare il target. step 3 : Quando il nostro algoritmo avrà terminato ci darà in output il modello, grazie al quale saremo in grado di poter effettuare le nostre previsioni. Il termine "Supervisione" ci fa intendere che questo tipo di apprendimento non viene effettuato autonomamente dalla macchina, c'é infatti il bisogno di un contributo da parte di un esperto. Nello step 1 sarà proprio l'esperto a dover creare una struttura dati che la macchina può leggere ( ad esempio un foglio excel, un file Json o un file di testo ). Nello step 2 sarà sempre un esperto a valutare quale algoritmo applicare per ottenere i risultati migliori. Ecco quindi perché si parla di "Supervisione". Apprendimento Rinforzato: Il Cammino verso l'Autonomia L'Apprendimento Rinforzato introduce una prospettiva differente, in cui un agente interagisce con un ambiente, ricevendo ricompense o punizioni in base alle azioni intraprese. Questo paradigma, ispirato al concetto di apprendimento tramite esperienza, è fondamentale per lo sviluppo di sistemi autonomi capaci di prendere decisioni in contesti complessi. Attraverso iterazioni continue, l'agente perfeziona le proprie strategie, apprendendo dall'esperienza e migliorando le proprie prestazioni nel tempo. Questo tipo di Apprendimento è molto diverso dal tipo di apprendimento visto precedentemente, anche se da esperti del settore viene considerato un sottogruppo dell'Apprendimento con Supervisione. Come prima, ti propongo un semplice schema per provare a spiegarti come funzioni. Al principio di questo Apprendimento abbiamo un Agente, ossia un algoritmo che riceve in input lo stato dell'ambiente dove si trova. Questo Agente in base agli input ricevuti effettua un'azione, la quale viene valutata da una Funzione Ricompensa che genera un feedback per il nostro Agente il quale ricalcolerà la prossima azione in base alla ricompensa ricevuta. Vediamo ora un esempio: Immaginiamo che il nostro Agente sia un topolino e immaginiamo si trovi all'interno di un labirinto ( Ambiente ) con l'obiettivo di arrivare ad una carota ( Target ). Il nostro Agente è in grado di muoversi all'interno dell'ambiente quindi é in grado di compiere delle azioni. Come puoi vedere dall'immagine, abbiamo supposto che la prima matrice sia il labirinto e gli zeri dentro le celle siano le ricompense di partenza. Dopo aver allenato il nostro Agente, questo avrà trovato le giuste ricompense per arrivare alla soluzione del labirinto, mangiando finalmente la sua carota! Apprendimento senza Supervisione: Alla Ricerca della Struttura Nascosta Prima della spiegazione ci tengo a farti notare quanto sia spaventoso il termine Apprendimento Senza Supervisione 😂. L'Apprendimento senza Supervisione si distingue per la sua capacità di estrarre informazioni da dati non etichettati, rivelando strutture nascoste o pattern significativi. Questo approccio, particolarmente utile in contesti in cui mancano etichette o target definiti, consente di identificare relazioni e cluster all'interno di grandi volumi di dati. Attraverso algoritmi di clustering e altre tecniche, l'Apprendimento senza Supervisione offre nuove prospettive nell'analisi e nell'interpretazione dei dati, alimentando la scoperta e l'innovazione. Come hai potuto notare i primi due tipi di Apprendimento per arrivare ad un modello o ad un obiettivo hanno bisogno di un insieme di dati strutturati (ad esempio un file excel o una matrice). Questo tipo di apprendimento invece riceve in input una grande mole di dati non etichettati, quindi dove non selezioniamo un target come la Y o la carota vista prima. Trova invece delle possibili strutture che traggono informazioni inizialmente non leggibili o nascoste da questi dati. Supponiamo di possedere una marea di dati riguardanti gli interessi dei nostri clienti e di non riuscire a trovare delle profilature adatte: cosa fare? Decidiamo di dare in pasto i nostri dati ad un algoritmo di Apprendimento Senza Supervisione e questo algoritmo ( chiamato clustering ) senza avere un target sará in grado di ricercare e trovare dei sottogruppi dei clienti in base ai loro interessi. Ecco nell'immagine sottostante un esempio di quanto appena detto: Come Implementare l'Apprendimento con Supervisione: Passaggi Chiave Per implementare con successo l'Apprendimento con Supervisione, è fondamentale seguire una serie di passaggi chiave che garantiscono la corretta strutturazione dei dati e la scelta degli algoritmi più adatti. Durante la fase di preparazione dei dati, è essenziale identificare e selezionare le variabili indipendenti e dipendenti, creando un dataset ben strutturato e bilanciato. Attraverso tecniche di pre-elaborazione e normalizzazione, è possibile ottimizzare la qualità dei dati e ridurre il rischio di overfitting. Una volta preparato il dataset, è necessario selezionare l'algoritmo più adatto alle specifiche caratteristiche del problema. Dalle classiche regresioni lineari alle complesse reti neurali, esistono numerose opzioni disponibili, ciascuna con vantaggi e limitazioni. L'ultimo passo consiste nell'addestrare il modello utilizzando il dataset di addestramento e valutarne le prestazioni utilizzando un dataset di test separato. Attraverso iterazioni continue di addestramento e valutazione, è possibile affinare il modello e migliorarne le capacità predittive. In questo contesto, è importante sottolineare l'importanza dei dati di alta qualità e della scelta accurata degli algoritmi, fattori determinanti per il successo dell'Apprendimento con Supervisione. Scopri di più sull'Apprendimento con Supervisione qui. L'Apprendimento Rinforzato nell'Intelligenza Artificiale: Principi e Applicazioni L'Apprendimento Rinforzato rappresenta un approccio fondamentale nell'ambito dell'Intelligenza Artificiale, consentendo agli agenti di apprendere attraverso l'interazione con l'ambiente circostante. Uno dei principali vantaggi di questo approccio è la sua capacità di gestire ambienti complessi e dinamici, dove le regole e le relazioni possono cambiare nel tempo. Attraverso l'uso di funzioni di ricompensa e punizione, gli agenti sono in grado di apprendere strategie efficaci per massimizzare il loro successo nel contesto specifico. Tra le applicazioni più significative dell'Apprendimento Rinforzato, si annoverano i sistemi di gioco, dove gli agenti possono imparare a giocare a giochi complessi come scacchi e Go, e le applicazioni robotiche, dove gli agenti possono apprendere a navigare in ambienti sconosciuti e compiere compiti complessi. Attraverso l'analisi di casi di studio e la sperimentazione pratica, gli esperti del settore stanno continuamente migliorando le capacità degli agenti rinforzati, aprendo la strada a nuove frontiere nell'Intelligenza Artificiale. L'Apprendimento senza Supervisione: Alla Scoperta dei Pattern Nascosti L'Apprendimento senza Supervisione si distingue per la sua capacità di estrarre informazioni significative da dati non etichettati, rivelando pattern nascosti e relazioni complesse. Una delle tecniche più comuni utilizzate nell'Apprendimento senza Supervisione è il clustering, che consente di raggruppare dati simili in cluster distinti. Attraverso l'analisi dei cluster e la visualizzazione dei risultati, è possibile identificare strutture nascoste nei dati e ottenere insight preziosi sulle relazioni tra le variabili. Altre tecniche utilizzate nell'Apprendimento senza Supervisione includono l'analisi delle componenti principali (PCA), la riduzione della dimensionalità e l'analisi delle anomalie, che consentono di identificare pattern inusuali o comportamenti anomali nei dati. Grazie alle sue capacità di esplorazione e scoperta, l'Apprendimento senza Supervisione è fondamentale per una vasta gamma di applicazioni, dall'analisi dei social media alla segmentazione del mercato e altro ancora. Grazie mille per la lettura, condividi per sostenerci

interesserà solo Date.csv Ora iniziamo con l'attività di previsione del traffico del sito Web importando le librerie Sentiti libero di porre domande preziose nella sezione commenti qui sotto.

Importa le librerie necessarie from layer.decorators import dataset, model,resources from sklearn.ensemble

Alcune delle librerie Python adatte a questo progetto sono pandas, NumPy e scikit-learn e per il set progetto, troverete C onvolutional reti neurali più adatto per il compito, e per quanto riguarda le librerie

Se sei un programmatore Python o stai cercando una libreria robusta che puoi usare per portare l'apprendimento In questo post avrai una panoramica della libreria scikit-learn e utili riferimenti su dove puoi saperne Questa librerie si appoggia anche su: NumPy : pacchetto di matrice n-dimensionale di base SciPy : Libreria La libreria è focalizzata sulla modellazione dei dati. Questo set di dati viene fornito come set di dati di esempio con la libreria e viene caricato.

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Per concludere, vorrei solo accennare ad alcune di queste librerie di riferimento: Pytorch PyTorch è una libreria di tensori ottimizzata per il deep learning tramite GPU e CPU, che si basa su NumPy. NumPy è una libreria open source per il linguaggio di programmazione Python, che aggiunge supporto a Keras E' una libreria scritta in Python (rilasciata sotto licenza MIT). Keras quindi è una libreria di alto livello, mentre Tensorflow è una libreria di basso livello denominata

Un'altra libreria utile è pandas, una libreria open source che fornisce agli utenti strutture dati di Esistono anche librerie Python per l'apprendimento automatico come PyBrain, MDP, scikit, PyML. Si concentra sulla fornitura di una libreria facile da usare, ben documentata e testata. È open source e la libreria di machine learning generica più popolare. Con le sue numerose librerie, possono essere utilizzati anche per l'analisi dei dati.

Libreria ChatterBot per svilupare chatbot ChatterBot è una libreria Python progettata per fornire risposte Installare le Librerie Il primo passo per creare un chatbot in Python con la libreria ChatterBot è installare la libreria nel tuo sistema. Importiamo le Librerie L'importazione delle librerie è il secondo passaggio nel processo di creazione Puoi anche usare NLTK, un'altra ricca libreria Python per creare un chatbot Python.