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.

Inoltre, l'intelligenza artificiale può generare contenuti altamente personalizzati e mirati, basati C'è chi sostiene che l'IA possa essere utilizzata per creare contenuti personalizzati su larga scala, Pertanto, è importante considerare attentamente come l'IA possa essere utilizzata in modo responsabile Pertanto, mentre la scrittura IA rappresenta sicuramente il futuro della creazione di contenuti, sarà L'IA ha dimostrato la sua capacità di creare testi complessi come articoli di ricerca, notizie e persino

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È sempre utile ottenere informazioni su come le persone stanno iniziando la loro carriera nel machine Però costano tutti un sacco di soldi e non sei sicuro questo mestiere faccia per te? L'unico corso in italiano gratuito che ti permetterà davvero di capire e approfondire temi fondamentali dello smartphone Il dataset dello smartphone è costituito da registrazioni di attività fitness di 30 persone svolgono un ruolo vitale nel riconoscimento delle immagini, nella generazione automatica di testi e persino

Ciò si ottiene attraverso esperienze altamente personalizzate e l'uso di chatbot e assistenti virtuali In un altro studio, questa volta condotto da Adobe, è emerso che le esperienze personalizzate possono Esperienze Digitali Personalizzate con l'I.A. Analizzando i dati dei visitatori, gli algoritmi AI possono personalizzare il user experience del sito La personalizzazione consente la regolazione di elementi come messaggi, offerte, contenuti e layout in

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Prevedere il traffico su un sito Web durante un determinato periodo è uno dei migliori casi d'uso della interesserà solo Date.csv Ora iniziamo con l'attività di previsione del traffico del sito Web importando le librerie web utilizzando Python Quindi è così che puoi prevedere il traffico del sito Web per un determinato periodo Sentiti libero di porre domande preziose nella sezione commenti qui sotto.

Però i data scientist più navigati sanno che può capitare che un modello che inizialmente sembrava preformare meglio degli altri nel lungo periodo può essere battuto da un altro. E ti mostrerò quanto è semplice. introduzione , perchè Addestrare e Monitorare più modelli di machine Cos'è Layer e perchè ci aiuta a Addestrare e Monitorare più modelli di machine learning insieme? Importa le librerie necessarie from layer.decorators import dataset, model,resources from sklearn.ensemble

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.

prese di mira, ma hanno anche il potenziale per causare panico diffuso e persino violenza. Alcune delle librerie Python adatte a questo progetto sono pandas, NumPy e scikit-learn e per il set Puoi anche utilizzare i dati meteorologici per trovare periodi comuni, stagioni per incendi boschivi progetto, troverete C onvolutional reti neurali più adatto per il compito, e per quanto riguarda le librerie L'obiettivo qui è costruire un sistema che prenda l'immagine di una persona e cerchi di identificarne

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La libreria python, per quanto concerne l’intelligenza artificiale è vastissima e permette di arrivare 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. 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.