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CHE COS'È L'OVERFITTING? L'overfitting è un problema comune che i data scientist devono affrontare durante la creazione di modelli con elevata complessità. Si verifica quando un modello si adatta molto bene ai dati di addestramento e successivamente si comporta male quando viene testato su nuovi dati. Questo problema si verifica più spesso quando si costruiscono modelli di rete neurale profonda, che è un modello statistico che rappresenta in modo approssimativo la connettività nel cervello. Questi modelli tendono ad essere complessi poiché possono contenere da centinaia a migliaia di parametri. A causa dell'elevata complessità, questi modelli possono rilevare il rumore casuale come vere tendenze, causando scarse prestazioni quando si effettuano inferenze su nuovi dati. L'overfitting è una grande preoccupazione per qualsiasi azienda che utilizza modelli di deep learning per fare previsioni. Ad esempio, se un'azienda desidera prevedere la fidelizzazione dei clienti, un modello di overfit può rappresentare rumore casuale e valori anomali nei dati come tendenze statistiche significative. Di conseguenza, il modello avrà prestazioni scadenti se utilizzato per prevedere se un cliente effettuerà un acquisto ripetuto in futuro, con conseguente significativa perdita di entrate per l'azienda. Diversi metodi sono comunemente usati per prevenire l'overfitting nei modelli di deep learning. La regressione lazo, chiamata anche regolarizzazione L1, è un metodo popolare per prevenire l'overfitting in modelli complessi come le reti neurali. La regolarizzazione L1 funziona aggiungendo un termine di penalità al modello. Questa penalità fa sì che alcuni dei coefficienti nel modello vadano a zero, che puoi interpretare come l'eliminazione dei pesi del modello assegnati a rumore casuale, valori anomali o qualsiasi altra relazione statisticamente insignificante trovata nei dati. In generale, la regolarizzazione L1 è utile per la fase di selezione delle caratteristiche del processo di creazione del modello. In particolare, puoi usarlo per rimuovere caratteristiche che non sono predittori forti. Ad esempio, quando si prevede la fidelizzazione dei clienti, potremmo avere accesso a funzioni che non sono molto utili per fare previsioni accurate come il nome e l'e-mail del cliente. Un altro metodo di regolarizzazione è la regressione della cresta, chiamata anche regolarizzazione L2. La regressione della cresta funziona riducendo uniformemente i pesi assegnati alle feature nel modello. Questo metodo è utile quando nel modello sono presenti feature altamente correlate. Negli esempi di fidelizzazione dei clienti, le funzionalità altamente correlate possono essere i dollari spesi per l'ultimo acquisto o il numero di articoli acquistati. Queste due caratteristiche sono altamente correlate perché più articoli un cliente acquista, più soldi spendono. Anche la presenza di feature collineari può influire negativamente sulle prestazioni del modello. La libreria Python Keras semplifica la creazione di modelli di deep learning. La libreria di deep learning può essere utilizzata per creare modelli per attività di classificazione, regressione e clustering non supervisionate. Inoltre, Keras semplifica anche l'applicazione dei metodi di regolarizzazione L1 e L2 a questi modelli statistici. Sia la regolarizzazione L1 che L2 possono essere applicate ai modelli di deep learning specificando un valore di parametro in una singola riga di codice. Qui, utilizzeremo i dati di abbandono delle telecomunicazioni per costruire un modello di rete neurale profonda che predice la fidelizzazione dei clienti. I dati contengono informazioni su una società di telecomunicazioni fittizia. Preparazione dei dati Per iniziare, importiamo la libreria Pandas e leggiamo i dati di abbandono di Teclo in un frame di dati Pandas: import pandas as pd df = pd.read_csv('telco_churn.csv') Successivamente, mostriamo le prime cinque righe di dati: print(df.head()) l'output sarà questo : Per costruire il nostro modello di abbandono, dobbiamo convertire la colonna di abbandono nei nostri dati in valori leggibili dalla macchina. Dove l'abbandono ha un valore di "no", assegneremo un'etichetta "zero" e dove l'abbandono ha un valore di "sì", assegneremo l'etichetta "uno". Importiamo il pacchetto Numpy e usiamo il metodo where() per etichettare i nostri dati: import numpy as np df['Churn'] = np.where(df['Churn'] == 'Yes', 1, 0) Molti dei campi nei dati sono categoriali. Dobbiamo convertire questi campi in codici categoriali leggibili dalla macchina in modo da poter addestrare il nostro modello. Scriviamo una funzione che prenda un elenco di nomi di colonne categoriali e modifichi il nostro frame di dati per includere i codici categoriali per ogni colonna: def convert_categories(cat_list):for col in cat_list: df[col] = df[col].astype('category') df[f'{col}_cat'] = df[f'{col}_cat'].cat.codes Definiamo il nostro elenco di colonne categoriali: category_list = [gender, 'Partner', 'Dependents', 'PhoneService', 'MultipleLines', 'InternetService', 'OnlineSecurity', 'OnlineBackup', 'DeviceProtection', 'TechSupport', 'StreamingTV', 'StreamingMovies', 'Contract', 'PaperlessBilling', 'PaymentMethod'] Successivamente, chiamiamo la nostra funzione con questo elenco e visualizziamo le prime cinque righe di dati: convert_categories(category_list) print(df.head()) l'output sarà questo: Possiamo vedere che il nostro frame di dati ora contiene codici categoriali per ogni colonna categoriale. Quindi, definiamo il nostro input e output: X = df[['gender_cat', 'Partner_cat', 'Dependents_cat', 'PhoneService_cat', 'MultipleLines_cat', 'InternetService_cat', 'OnlineSecurity_cat', 'OnlineBackup_cat', 'DeviceProtection_cat', 'TechSupport_cat', 'StreamingTV_cat', 'StreamingMovies_cat', 'Contract_cat', 'PaperlessBilling_cat', 'PaymentMethod_cat','MonthlyCharges''TotalCharges', 'SeniorCitizen', 'tenure']] y= df['Churn'] Successivamente, importiamo il metodo split train/test per il modulo di selezione del modello in Scikit-learn. Dividiamo i nostri dati per allenamento e test from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test_hold_out, y_train, y_test_hold_out = train_test_split(X, y, test_size=0.33) Reti neurali per la regressione Per iniziare a costruire il nostro modello di rete neurale di regressione, importiamo la classe del layer denso dal modulo layer in Keras. Importiamo anche la classe sequenziale dal modulo models in Keras e il metodo di accuratezza dal modulo metric in Scikit-learn: from tensorflow.keras.layers import Dense from tensorflow.keras.models import Sequential from sklearn.metrics import accuracy_score Ora definiamo e adattiamo il nostro modello e adattiamo il modello ai nostri dati di addestramento. Costruiremo una rete neurale con due strati nascosti e 32 neuroni. Utilizzeremo anche 20 epoche, che corrispondono al numero di passaggi attraverso i dati di addestramento. Definiamo il nostro oggetto modello. model = Sequential() Quindi, aggiungiamo uno strato denso usando il metodo add. Dobbiamo passare il numero di caratteristiche, che è la lunghezza dell'elenco delle colonne, e l'input, che è una tupla con la lunghezza dell'elenco delle colonne. Verranno inoltre inizializzati i valori di peso secondo una distribuzione normale e utilizzando una funzione di attivazione dell'unità lineare rettificata (ReLu). La funzione di attivazione è ciò che simula l'attivazione dei neuroni: model.add(Dense(len(cols),input_shape=(len(cols),), kernel_initializer='normal', activation='relu')) Successivamente, aggiungeremo due livelli nascosti usando il metodo add. Questi strati avranno 32 neuroni e utilizzeranno anche una funzione di attivazione ReLu: model.add(Dense(32, activation='relu')) model.add(Dense(32, activation='relu')) Dobbiamo quindi aggiungere il livello di output, che avrà un neurone e una funzione di attivazione softmax. Ciò consentirà al nostro modello di produrre probabilità di classe per prevedere se un cliente abbandonerà: model.add(Dense(1, activation='softmax')) model.compile(optimizer = 'adam',loss='binary_crossentropy', metrics =['accuracy']) model.fit(X_train, y_train,epochs =20) l'output sarà questo: Possiamo vedere che, ad ogni epoca, la perdita generalmente diminuisce e la precisione aumenta. Ora generiamo previsioni. L'output della previsione è un elenco di probabilità di abbandono corrispondente a ciascun input nei dati del test. Possiamo convertire le previsioni in punteggi binari, dove i valori di probabilità maggiori del 50 percento (0,5) saranno classificati come abbandono, con un'etichetta di uno. In caso contrario, sarà classificato con un'etichetta pari a zero, che corrisponde al cliente che soggiorna presso l'azienda: y_pred = model.predict(X_test) y_pred = np.where(y_pred > 0.5, 1, 0) Calcoliamo anche la precisione del nostro modello: print("Accuracy: ", accuracy_score(y_pred, y_test)) Vediamo che la precisione del nostro modello è del 77,9 percento, il che è abbastanza buono. Vediamo se possiamo migliorare le prestazioni con la regressione lazo. Regressione lazo (regolarizzazione L1) Keras semplifica l'implementazione della regressione lazo con i modelli di rete neurale. Il pacchetto regolarizzatori in Keras ha un metodo che possiamo chiamare, chiamato l1, negli strati della nostra rete neurale. Ciò applicherà termini di penalità ai pesi negli strati che aiuteranno a prevenire il sovradattamento. In genere, la regressione lazo invia i pesi delle caratteristiche insignificanti a zero, consentendo al modello di includere le caratteristiche più importanti per fare previsioni accurate. Importiamo il pacchetto regolarizzatore da Keras: from tensorflow.keras import regularizers Successivamente, definiamo un nuovo oggetto modello, che chiameremo model_lasso. model_lasso = Sequential() Nel livello di input, passeremo un valore per kernel_regularizer usando il metodo l1 dal pacchetto regolarizzatori: model_lasso.add(Dense(len(cols),input_shape=(len(cols),), kernel_initializer='normal', activation='relu', kernel_regularizer = regularizers.l1(1e-6))) Le prossime righe di codice sono identiche al nostro modello di rete neurale iniziale. L'unica differenza è che stiamo lavorando con l'oggetto modello model_lasso, invece del modello: model_lasso.add(Dense(32, activation='relu')) model_lasso.add(Dense(32, activation='relu')) model_lasso.add(Dense(1, activation='sigmoid')) model_lasso.compile(optimizer = 'adam',loss='binary_crossentropy', metrics =['accuracy']) model_lasso.fit(X_train, y_train,epochs =20) y_pred = model_lasso.predict(X_test) y_pred = np.where(y_pred > 0.5, 1, 0) print("Accuracy With Lasso: ", accuracy_score(y_pred, y_test)) La regressione con lazo è un'ottima opzione se nel modello sono presenti molte funzionalità che non contribuiscono positivamente alle prestazioni. Per questo motivo, è utile come strumento di selezione delle funzionalità. Regressione Ridge (L2) Anche applicare la regressione della cresta ai modelli di rete neurale è facile in Keras. Simile al metodo lazo, dobbiamo semplicemente chiamare un nome di metodo l2 negli strati della nostra rete neurale. La differenza tra lazo e ridge è che il primo tende a scartare del tutto valori insignificanti, mentre ridge riduce semplicemente l'entità dei pesi nella nostra rete neurale su tutte le caratteristiche. Definiamo un nuovo oggetto modello chiamato model_ridge: model_ridge = Sequential() E nel livello di input, useremo il metodo l2: model_ridge.add(Dense(len(cols),input_shape=(len(cols),), kernel_initializer='normal', activation='relu', kernel_regularizer = regularizers.l2(1e-6))) Il resto è simile a quello che abbiamo fatto sopra: model_ridge.add(Dense(32, activation='relu')) model_ridge.add(Dense(32, activation='relu')) model_ridge.add(Dense(1, activation='sigmoid')) model_ridge.compile(optimizer = 'adam',loss='binary_crossentropy', metrics =['accuracy']) model_ridge.fit(X_train, y_train,epochs =20) y_pred = model_lasso.predict(X_test) y_pred = np.where(y_pred > 0.5, 1, 0) print("Accuracy With Ridge: ", accuracy_score(y_pred, y_test)) Con ridge, la precisione è leggermente migliore rispetto alla prima rete neurale che abbiamo costruito e alla rete neurale con lazo. La scelta del miglior metodo di regolarizzazione da utilizzare dipende dal caso d'uso. Se l'utilizzo di tutte le funzionalità di input nel modello è importante, la regressione della cresta potrebbe essere una scelta migliore per la regolarizzazione. Questo può essere il caso in cui alcune funzionalità devono essere mantenute per addestrare il nostro modello. Ad esempio, una caratteristica debole può essere ancora utile come leva per un'azienda. Potrebbero voler vedere come cambiano le previsioni del modello quando cambia il valore della caratteristica debole anche se non contribuisce fortemente alle prestazioni. Il codice di questo post è disponibile nella Sezione Progetti Conclusioni Prevenire l'overfitting dei modelli è importante per i team di data science che utilizzano modelli complessi come le reti neurali. L'overfitting può avere un impatto significativo sui ricavi di un'azienda se non preso in considerazione. I modelli con molti parametri, come le reti neurali, sono particolarmente inclini all'overfitting e possono dare ai ricercatori un falso senso di buone prestazioni del modello. In genere, i modelli overfit mostrano prestazioni elevate quando vengono testati sui dati attuali e possono funzionare molto male una volta che il modello viene presentato con nuovi dati. Ad esempio, in caso di abbandono, un modello di overfit può essere in grado di prevedere con elevata precisione se un cliente non effettuerà un acquisto ripetuto. Quando vengono presentati nuovi dati sui clienti, tuttavia, il modello di overfit avrà prestazioni scadenti e non sarà più in grado di prevedere l'abbandono dei clienti. Questa imprecisione può far sì che le aziende sprechino una notevole quantità di denaro e risorse mirando ai clienti sbagliati con annunci e promozioni, ignorando i clienti che potrebbero effettivamente abbandonare. Per questo motivo, avere una buona conoscenza di come utilizzare la regressione lazo e ridge per prevenire l'overfitting di modelli complessi è un'abilità importante per ogni data scientist.

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L’intelligenza artificiale (AI) sta rivoluzionando le industrie di tutto il mondo e le aziende sono ansiose di sfruttare la sua potenza per ottenere un vantaggio competitivo. Tuttavia, implementare con successo l’intelligenza artificiale in un’azienda può essere un compito arduo. Dalla definizione di una strategia chiara alla selezione delle giuste tecnologie di intelligenza artificiale, affrontare il processo di implementazione richiede un'attenta pianificazione ed esecuzione. In questa guida passo passo completa, ti guideremo attraverso il processo di implementazione dell'intelligenza artificiale nella tua azienda. Dalla valutazione della preparazione della tua organizzazione all'adozione dell'intelligenza artificiale allo sviluppo di una tabella di marcia e alla garanzia di un'implementazione di successo, ti forniremo gli strumenti e le conoscenze necessarie per abbracciare con successo l'intelligenza artificiale e sbloccare il suo pieno potenziale per la tua azienda. Che tu sia una piccola startup o una grande impresa, questa guida ti fornirà le informazioni e le strategie necessarie per navigare con sicurezza nel mondo dell'implementazione dell'intelligenza artificiale. 1. Preparazione della tua organizzazione per l'implementazione dell'intelligenza artificiale Prima di tuffarsi nell'entusiasmante mondo dell'implementazione dell'intelligenza artificiale, è fondamentale fare un passo indietro e valutare la preparazione della propria organizzazione per questa tecnologia trasformativa. L'implementazione dell'intelligenza artificiale richiede un'attenta pianificazione e considerazione per garantirne il successo all'interno della tua azienda. Il primo passo è valutare l'attuale infrastruttura e le capacità tecnologiche della vostra organizzazione. Considera i sistemi, il software e l’hardware esistenti e determina se sono compatibili con le tecnologie di intelligenza artificiale. Valuta se disponi della potenza di calcolo, della capacità di storage e delle funzionalità di rete necessarie per supportare l'implementazione dell'intelligenza artificiale. Successivamente, analizza i tuoi dati. L’intelligenza artificiale fa molto affidamento su dati solidi e di qualità per funzionare in modo efficace. Valuta la qualità, la quantità e l’accessibilità dei tuoi dati. Identificare eventuali lacune o limitazioni nei processi di raccolta dati e nelle pratiche di gestione dei dati. Potrebbe essere necessario investire in soluzioni di pulizia, organizzazione e archiviazione dei dati per ottimizzare i dati per le applicazioni AI. Un altro aspetto critico da considerare è l’insieme di competenze e competenze del tuo team. Valutare le competenze e le conoscenze tecniche necessarie per l’implementazione dell’intelligenza artificiale. Determina se la tua attuale forza lavoro possiede le competenze necessarie o se è necessaria ulteriore formazione o assunzione. L’implementazione dell’intelligenza artificiale spesso richiede data scientist, esperti di machine learning e ingegneri del software. Identificare eventuali lacune nelle competenze e sviluppare un piano per affrontarle. Considera anche il potenziale impatto dell'intelligenza artificiale sulla cultura e sui flussi di lavoro della tua organizzazione. Non tutti i dipendenti potrebbero prenderla bene, quindi assicurati che la tua organizzazione sappia e accolga bene l'IA. Determinare come l'intelligenza artificiale si integrerà con i processi e i flussi di lavoro esistenti. Valuta la volontà e la preparazione dei tuoi dipendenti ad abbracciare le tecnologie AI. Stabilire un piano di gestione del cambiamento per garantire una transizione graduale e affrontare eventuali dubbi o resistenze che potrebbero sorgere.Valuta infine l’aspetto finanziario dell’implementazione dell’IA. Valuta il tuo budget e determina le risorse necessarie per un'implementazione di successo. Considera i costi associati all'hardware, al software, alla gestione dei dati, alla formazione, alla manutenzione e al supporto continui. Sviluppa un piano finanziario completo in linea con gli scopi e gli obiettivi della tua organizzazione. Valutando attentamente la preparazione della tua organizzazione all'implementazione dell'intelligenza artificiale, puoi identificare potenziali sfide e lacune e sviluppare una strategia efficace per implementare l'intelligenza artificiale con successo. Questa valutazione critica getterà le basi per un'integrazione perfetta e di grande impatto delle tecnologie AI all'interno della tua azienda. Quindi ricapitolando i punti fondamentali da valutare : Valutare l'attuale infrastruttura e le capacità tecnologiche della vostra organizzazione Valutare la qualità, la quantità e l’accessibilità dei tuoi dati Valutare le competenze e le conoscenze tecniche necessarie per l’implementazione dell’intelligenza artificiale. Valutare la volontà e la preparazione dei tuoi dipendenti ad abbracciare le tecnologie AI Valuta il tuo budget e determina le risorse necessarie per un'implementazione di successo. 2. Definizione di una strategia e di obiettivi IA chiari L’implementazione dell’intelligenza artificiale in un’azienda può cambiare le regole del gioco, ma richiede un’attenta pianificazione e una strategia chiara. Prima di immergersi nel mondo dell'intelligenza artificiale, è fondamentale stabilire solide basi definendo la strategia e gli obiettivi dell'IA. Il primo passo in questo processo è valutare le esigenze della tua azienda e identificare le aree in cui l'intelligenza artificiale può avere un impatto significativo. Considera i punti critici e le sfide che la tua organizzazione deve affrontare e determina in che modo l'intelligenza artificiale può aiutarti ad affrontarli. Che si tratti di migliorare l'efficienza, migliorare l'esperienza del cliente o semplificare i processi, avere una chiara comprensione dei propri obiettivi è essenziale. Una volta identificate le aree in cui l'intelligenza artificiale può aggiungere valore, è il momento di fissare obiettivi specifici. Questi obiettivi dovrebbero essere misurabili e allineati con i tuoi obiettivi aziendali generali. Ad esempio, se il tuo obiettivo è migliorare l'esperienza del cliente, il tuo obiettivo potrebbe essere ridurre i tempi di risposta di una certa percentuale o aumentare i punteggi di soddisfazione del cliente.Successivamente, è necessario sviluppare un piano concreto per raggiungere i tuoi obiettivi. Questo piano dovrebbe delineare i passaggi da intraprendere per implementare le tecnologie di intelligenza artificiale, comprese le risorse necessarie, la tempistica per l’implementazione e le tappe fondamentali per monitorare i progressi. È importante coinvolgere le parti interessate rilevanti, come IT, data scientist e leader aziendali, in questo processo di pianificazione per garantire un approccio olistico.Non scordarti di considerare eventuali rischi o sfide potenziali che potrebbero sorgere durante l'implementazione ed elaborare strategie per mitigarli. Ad esempio, la privacy e la sicurezza dei dati dovrebbero essere una priorità assoluta, quindi assicurati di disporre di misure solide per proteggere le informazioni sensibili. Implementare l'IA non è come fare una landing page... Ma è qualcosa di più strutturato che coinvolge quasi tutti i reparti aziendali e che avrà un grande impatto su tutta la tua clientela. Una volta che hai raccolto tutte queste informazioni comunica la tua strategia e i tuoi obiettivi riguardanti l'integrazione di intelligenza artificiale all'intera organizzazione. Ciò favorirà una cultura di comprensione e sostegno, garantendo che tutti siano coinvolti nel processo di implementazione. Fornire formazione e risorse ai dipendenti per sviluppare le competenze necessarie per lavorare in modo efficace con le tecnologie IA. Come detto le mansioni a basso livello di cretività potrebbero non accogliere a braccia aperte queste innovazioni ma percepirle come minacce. Quindi prima di partire a razzo nello sviluppo di un sistema di IA , investi in formazione delle tue risorse, fagli capire che l'IA è uno strumento alleato dell'uomo che aiuta ad essere più produttivi. Quindi ricapitolando stabilire una strategia e obiettivi IA chiari è la base per un’implementazione di successo. Stabilisce la direzione del percorso verso l'intelligenza artificiale della tua organizzazione, garantendoti di prendere decisioni informate e di ottenere risultati tangibili. Con una strategia ben definita in atto, puoi sfruttare la potenza dell'intelligenza artificiale per promuovere l'innovazione e rimanere all'avanguardia nel panorama aziendale competitivo di oggi. 3. Selezione delle tecnologie AI giuste per la tua azienda Ok già se sei arrivato quì e hai studiato la tua situazione sei davvero a buon punto. Adesso però diventa un po più complesso. Fare errori nella scelte delle tecnologie nel campo dell'IA può portarti a bruciare anche tutto il budget e a non avere nemmeno il tuo prodotto finale ma solo un prototipo. Ad esempio se si ha poco budget scegliere di utilizzare modelli opensource come llama2 o altri potrebbe sembrare una scelta migliore ma invece sarebbe come tirarsi la zappa sui piedi. Perchè dico questo ? Hai pensato a quanto ti costerebbe avere dei server interni per far girare modelli opensorce ? Hai visto quanto performano con la lingua italiana ? Sai creare un infrastruttura cloud che permette a tutta la tua organizzazione di fare inferenze velocemente su questi modelli opesource con un response time sotto il munuto ? Sai fare il fine tuning del modello sui tuoi dati ? E se fatto tutto questo ti rendi contro che il modello alla base scelto non va bene ed era meglio scegliere Falcon180b anziche llama2-70b ? Utilizzando servizi già pronti come OpenAI o similari abbatti tutti questi costi e paghi solo le ricieste ad utilizzo. Quindi fatti aiutare da esperti in questa fase perchè quando si tratta di implementare l’intelligenza artificiale nella tua azienda, selezionare le giuste tecnologie AI è un passaggio cruciale. Con così tante opzioni disponibili, può essere difficile determinare quali siano le più adatte alle tue esigenze aziendali. Ecco alcuni passaggi chiave per aiutarti a selezionare le tecnologie AI giuste per la tua azienda. Se hai bisogno di aiuto in questa fase possiamo offrirti una consulenza gratis con i nostri esperti che ascolteranno i tui bisogni e sapranno indirizzarti. CLICCA QUI E RISERVA IL TUO POSTO ;) Ti ricordiamo che mediamente le consulenze in ambito AI hanno un costo che va dai 300 ai 1000€ l'ora, quindi consideralo un super regalo... La nostra missione rimarrà sempre quella di aiutare l'italia a non rimanere indietro in un campo così importante come l'IA. Però se proprio vuoi provare a fare tutto da solo, comunque ci teniamo ad aiutarti, segui questi punti e segna delle risposte su una checklist. 1. Valuta i tuoi obiettivi e le tue esigenze aziendali: inizia identificando le aree specifiche della tua azienda in cui l'intelligenza artificiale può apportare il massimo valore. Determina quali problemi vuoi risolvere o quali processi vuoi ottimizzare. Ciò ti aiuterà a restringere il tipo di tecnologie IA da prendere in considerazione. 2. Ricerca le tecnologie IA disponibili: esplora i diversi tipi di tecnologie IA rilevanti per i tuoi obiettivi aziendali. Ciò può includere l’apprendimento automatico, l’elaborazione del linguaggio naturale, la visione artificiale o l’automazione dei processi robotici. Comprendere le capacità e i limiti di ciascuna tecnologia per prendere una decisione informata. 3. Valuta le opzioni dei fornitori: una volta identificate le tecnologie di intelligenza artificiale in linea con i tuoi obiettivi aziendali, ricerca e valuta diversi fornitori che offrono tali tecnologie. Esamina la loro esperienza, reputazione, recensioni dei clienti e case study per assicurarti che abbiano una comprovata esperienza nella fornitura di soluzioni IA di successo. 4. Considera scalabilità e integrazione: è importante selezionare tecnologie di intelligenza artificiale in grado di adattarsi alla tua azienda e integrarsi perfettamente con i sistemi esistenti. Valuta se le tecnologie sono in grado di gestire maggiori volumi di dati, accogliere la crescita futura e integrarsi con la tua attuale infrastruttura software. 5. Valutare i requisiti e la disponibilità dei dati: l’intelligenza artificiale fa molto affidamento sui dati, quindi valuta la disponibilità e la qualità dei tuoi dati. Determina se disponi di dati sufficienti per l'addestramento e la convalida degli algoritmi di intelligenza artificiale. Inoltre, considera eventuali normative sulla privacy o sulla conformità che potrebbero influire sull'utilizzo dei dati. 6. Validazione e test: prima di implementare completamente le tecnologie di intelligenza artificiale, prendere in considerazione la possibilità di sperimentarle e testarle in un ambiente controllato. Ciò ti consentirà di valutarne l'efficacia, identificare eventuali sfide o limitazioni e apportare le modifiche necessarie prima di espanderle. 7. Piano di formazione e supporto: l’implementazione delle tecnologie di intelligenza artificiale spesso richiede la formazione dei dipendenti e la fornitura di supporto continuo. Assicurati che le tecnologie selezionate siano accompagnate da risorse di formazione e supporto adeguati da parte dei fornitori. Seguendo questi passaggi, sarai in grado di selezionare le tecnologie IA più adatte alla tua azienda, preparandoti per un'implementazione di successo e sfruttando il potere di trasformazione dell'IA per promuovere la crescita e l'innovazione. 4. Sviluppo di una tabella di marcia per l'implementazione L’implementazione dell’intelligenza artificiale in un’azienda può essere un processo complesso, ma con una roadmap ben sviluppata può essere eseguito con successo. Il primo passo nello sviluppo di una tabella di marcia per l’implementazione dell’intelligenza artificiale è definire chiaramente gli scopi e gli obiettivi dell’azienda. Ciò include l'identificazione delle aree specifiche in cui l'intelligenza artificiale può essere applicata per migliorare processi, efficienza e produttività. Una volta stabiliti gli obiettivi, il passo successivo è valutare l’infrastruttura esistente e le risorse disponibili all’interno dell’azienda. Ciò include la valutazione dell'attuale stack tecnologico, dei sistemi di gestione dei dati e delle capacità e competenze dei membri del team. Identificare eventuali lacune o aree che necessitano di miglioramento aiuterà a determinare i passaggi e le risorse necessari per un'implementazione di successo. Fare una stima delle risorse non è un gioco da ragazzi, questa fase può portare i tempi di sviluppo da 60 giorni a un anno.... Il prossimo passo cruciale è identificare i casi d'uso dell'intelligenza artificiale che siano in linea con gli obiettivi dell'azienda e possano apportare miglioramenti significativi. Ciò comporta la conduzione di ricerche e analisi per identificare potenziali applicazioni di intelligenza artificiale in grado di risolvere problemi aziendali specifici o migliorare i processi esistenti. È importante dare priorità ai casi d'uso in base al loro potenziale impatto e alla fattibilità dell'implementazione. Naturalmente per identificare i casi d'uso avrai bisgono di avere un documento con il piano di fattibilità, il documento con i riquisiti e il documento con i vincoli tecnici e non tecnici. Una volta identificati i casi d’uso, è il momento di sviluppare un piano di implementazione dettagliato. Questo piano dovrebbe delineare le attività specifiche, le tempistiche e le risorse necessarie per ciascun caso d'uso. Dovrebbe includere anche considerazioni sull'approvvigionamento dei dati, sulla preparazione dei dati, sullo sviluppo del modello, sui test e sull'implementazione. Inoltre, è essenziale stabilire un quadro di governance per garantire un’implementazione responsabile ed etica dell’IA. Durante tutto il processo di attuazione, il monitoraggio e la valutazione continui sono essenziali. Valutare regolarmente le prestazioni e l’impatto delle soluzioni di intelligenza artificiale implementate aiuterà a identificare eventuali problemi o aree di miglioramento. È importante raccogliere feedback dagli utenti e dalle parti interessate per apportare le modifiche e le ottimizzazioni necessarie. Lo sviluppo di un documento con una tabella di marcia completa per l’implementazione dell’intelligenza artificiale è fondamentale per un’integrazione di successo all’interno di un’azienda. Definendo chiaramente gli obiettivi, valutando le risorse, identificando i casi d’uso e sviluppando un piano di implementazione, le aziende possono sfruttare la potenza dell’intelligenza artificiale per guidare l’innovazione, migliorare il processo decisionale e raggiungere una crescita sostenibile. 5. Sviluppare la soluzione IA e integrarla nell'organizzazione Dopo aver definito i tuoi obiettivi di intelligenza artificiale e raccolto i dati necessari, è il momento di passare al passaggio cruciale successivo: sviluppare la soluzione di intelligenza artificiale e integrarla nella tua organizzazione. Questo passaggio richiede un'attenta pianificazione, coordinamento e collaborazione tra il team di sviluppo dell'intelligenza artificiale, il reparto IT e le parti interessate pertinenti. Non sottovalutare questa cosa, è fondamentale coinvolgere le parti interessate rilevanti durante tutto il processo di integrazione. Ciò include professionisti IT, capi dipartimento e utenti finali che saranno direttamente interessati dall’implementazione dell’intelligenza artificiale. Il loro contributo e feedback contribuiranno a garantire una transizione graduale e ad aumentare le possibilità di un'adozione di successo. E' importante ricordare che bisogna essere realistici, quindi se non hai le risorse o il personale dovrai delegare lo sviluppo del tuo sistema con IA . Ciò vuol dire che se hai una webAgency con sviluppatori web, non puoi chiedergli di sviluppare sistemi di Intelligenza Artificiale, ma dovrai affidarti a realtà che si occupano ed hanno esperti di IA. Detto ciò andiamo avanti... Il primo compito è selezionare il modello o l'algoritmo di intelligenza artificiale giusto che meglio si adatta alle esigenze della tua azienda. Questa decisione dovrebbe basarsi sui dati che hai raccolto e sui problemi specifici che intendi risolvere. Che si tratti di un algoritmo di machine learning, di elaborazione del linguaggio naturale o di visione artificiale, la scelta della soluzione di intelligenza artificiale appropriata è essenziale per il successo.Una volta identificato il giusto modello di intelligenza artificiale, inizia il processo di sviluppo. Questa fase prevede l'addestramento e la messa a punto del modello utilizzando i dati raccolti. Potrebbe richiedere molto tempo e risorse computazionali, ma gli sforzi investiti determineranno l'accuratezza e l'efficacia della tua soluzione IA. Durante tutto il processo di sviluppo, test e validazioni rigorosi sono essenziali per garantire l'affidabilità e le prestazioni della tua soluzione IA. Ciò include testarlo con vari set di dati, scenari e casi limite per identificare e affrontare eventuali limitazioni o pregiudizi.Una volta che la soluzione AI è ritenuta pronta per l'implementazione, è il momento di integrarla nell'infrastruttura e nei flussi di lavoro esistenti della tua organizzazione. Questo passaggio richiede uno stretto coordinamento con il reparto IT per garantire un'integrazione perfetta e ridurre al minimo le interruzioni. Prendi in considerazione fattori quali l'integrazione dei dati, i protocolli di sicurezza e la progettazione dell'interfaccia utente per offrire un'esperienza user-friendly ai tuoi dipendenti. Aspetta, non finisce quì, è fondamentale fornire formazione e supporto completi ai dipendenti per familiarizzarli con la soluzione AI e massimizzarne il potenziale. Questa formazione dovrebbe coprire non solo come utilizzare gli strumenti di intelligenza artificiale, ma anche educare la forza lavoro sui vantaggi e sui limiti dell'intelligenza artificiale, promuovendo una cultura di fiducia e collaborazione. Seguendo questi passaggi e coinvolgendo le principali parti interessate durante tutto il processo, puoi sviluppare e integrare con successo l'intelligenza artificiale nella tua organizzazione, sbloccandone il potenziale di trasformazione e ottenendo un vantaggio competitivo sul mercato. Prima di passare alla prossima parte non scordarti che per misurare il ROI di questo investimento hai bisogno di disporre di un piano per monitorare e valutare le prestazioni della soluzione AI. Stabilire indicatori chiave di prestazione (KPI) e monitorare e analizzare regolarmente le prestazioni del sistema rispetto a questi parametri. Ciò ti aiuterà a identificare eventuali problemi o aree di miglioramento e ad apportare le modifiche necessarie per ottimizzare le prestazioni della soluzione AI. 6.  Monitorare, mantenere e aggiornare il sistema IA nell'organizzazione 4. Una volta implementato con successo un sistema di intelligenza artificiale nella tua organizzazione, il tuo lavoro non si ferma qui. In realtà, è solo l'inizio. Per garantire il successo e l'efficacia a lungo termine del tuo sistema di intelligenza artificiale, è fondamentale monitorarlo, mantenerlo e aggiornarlo regolarmente.Il monitoraggio del sistema di IA prevede il monitoraggio accurato delle sue prestazioni e l’identificazione di eventuali problemi o anomalie che potrebbero verificarsi. Ciò può essere fatto attraverso l’analisi regolare dei dati, le metriche delle prestazioni e il feedback degli utenti e delle parti interessate. Monitorando il sistema, puoi identificare le aree di miglioramento e apportare le modifiche necessarie per ottimizzarne la funzionalità.La manutenzione del sistema di intelligenza artificiale è essenziale per mantenerlo funzionante in modo fluido ed efficiente. Ciò include aggiornamenti software regolari, correzioni di bug e manutenzione dell'hardware. È importante disporre di un team dedicato o di un individuo responsabile della manutenzione del sistema di intelligenza artificiale per garantirne prestazioni ottimali e ridurre al minimo eventuali tempi di inattività.Oltre a monitorare e mantenere il sistema di intelligenza artificiale, sono necessari aggiornamenti regolari per stare al passo con l’evoluzione della tecnologia e delle esigenze aziendali. Gli algoritmi e i modelli di intelligenza artificiale sono in continua evoluzione e si stanno facendo nuovi progressi nel campo. Rimanendo aggiornato con gli ultimi sviluppi, puoi migliorare le capacità del tuo sistema di intelligenza artificiale e garantirne la rilevanza nel panorama aziendale in continua evoluzione.L’aggiornamento del sistema di intelligenza artificiale implica anche l’integrazione di nuovi dati e feedback nel sistema per migliorarne l’accuratezza e l’efficienza. Man mano che vengono raccolti e analizzati più dati, il sistema di intelligenza artificiale può apprendere e adattarsi, fornendo previsioni e approfondimenti più accurati. Monitorando, mantenendo e aggiornando diligentemente il tuo sistema di intelligenza artificiale, puoi garantire che continui a fornire risultati preziosi e rimanga uno strumento potente per la tua organizzazione. Abbracciare la natura dinamica dell'intelligenza artificiale e investire nel suo miglioramento continuo consentirà alla tua azienda di stare al passo con la concorrenza e sbloccare nuove opportunità di crescita e successo. 7.  Garantire il successo dell'Integrazione con l'IA L’implementazione dell’intelligenza artificiale in un’azienda può essere un processo complesso che richiede un’attenta pianificazione ed esecuzione. Per garantire un’integrazione di successo dell’IA, è fondamentale cercare la guida di esperti che abbiano una vasta conoscenza ed esperienza in questo campo. Noi di IA Italia disponiamo di un team di professionisti in grado di fornire il supporto e la guida necessari durante tutto il processo di implementazione. Abbiamo una comprovata esperienza di integrazioni AI di successo e collabora con aziende rispettabili come Reply. Questa partnership garantisce che se il tuo progetto è particolarmente ampio e complesso, possiamo metterti in contatto con partner fidati in grado di offrire soluzioni affidabili a un prezzo ragionevole. Collaborando con noi, puoi stare tranquillo sapendo che stai lavorando con esperti che comprendono le complessità dell'implementazione dell'intelligenza artificiale. Ti prenderemo per mano e ti guideremo attraverso ogni passaggio, garantendo un'integrazione fluida ed efficiente dell'intelligenza artificiale nella tua organizzazione. Con il nostro supporto, puoi affrontare con sicurezza le sfide legate all'implementazione dell'intelligenza artificiale e raccogliere i vantaggi di questa tecnologia trasformativa. Non lasciare che le complessità ti scoraggino dall'abbracciare l'intelligenza artificiale; Sfrutta invece la nostra esperienza per rendere la tua integrazione con l’intelligenza artificiale un successo clamoroso. Se sei interessato blocca ora una consulenza Gratuita con un nostro esperto 👨‍💻 Conclusione su come Implementare con Successo l'IA in Azienda Ci auguriamo che tu abbia trovato utile la nostra guida passo passo su come implementare con successo l'intelligenza artificiale nella tua azienda. Poiché l’intelligenza artificiale continua a rivoluzionare le industrie di tutto il mondo, è fondamentale comprendere il processo e le sfide legate all’integrazione di questa tecnologia nella tua azienda. Seguendo i passaggi delineati nel nostro post sul blog, puoi affrontare il processo di implementazione con sicurezza, garantendo una transizione senza intoppi e massimizzando i vantaggi dell'intelligenza artificiale per la crescita e il successo della tua azienda. Se hai ulteriori domande o hai bisogno di ulteriore supporto, non esitare prenotare la tua consulenza Gratis . Grazie per aver letto e ti auguriamo tutto il meglio per il tuo percorso di implementazione dell'intelligenza artificiale!

In questo Articolo capiremo cosa sono e come funzionano gli AutoEncoder... Mentre il mondo si sviluppa rapidamente con i progressi nell'apprendimento automatico e nell'intelligenza artificiale , presto ci troveremo ad affrontare una situazione di aumento incontrollabile dei dati. Introduzione agli AutoEncoder GPU, TPU e altri meccanismi di archiviazione ed elaborazione più veloci hanno finora elaborato con successo grandi quantità di dati nel più breve tempo possibile, ma possono elaborare i dati in meno spazio. Devi anche considerare come comprimerli e archiviarli. E questo ci porta all'argomento della discussione odierna: gli autoencoder, una tecnica che ci consente di comprimere le informazioni disponibili. Cosa sono gli AutoEncoder ? Gli autoencoder sono tecniche di apprendimento non supervisionate basate su framework di reti neurali, addestrate a copiare input in output. Le reti neurali sono progettate per creare colli di bottiglia nella rete. Internamente, il livello nascosto h descrive il codice utilizzato per rappresentare l'input. Una rete di autoencoder è composta da tre parti. Innanzitutto, l'encoder comprime l'immagine e genera il codice utilizzando la funzione dell'encoder h = f(x). Quindi arriva un collo di bottiglia in cui abbiamo una rappresentazione della conoscenza compressa dell'input originale, seguita da un decodificatore che forma la ricostruzione r = g(h). Lo schema dell'autocodificatore è mostrato nella Figura 1. I dati vengono compressi e ristrutturati mentre si spostano attraverso l'architettura. Questo processo di compressione e ricostruzione è complicato quando le funzioni di input sono indipendenti. Tuttavia, se thSe esiste una correlazione tra i dati di input, le dipendenze esistenti possono essere apprese e utilizzate quando l'input viene forzato attraverso il collo di bottiglia della rete. Figura 1 – Diagramma che mostra lo schema di un tipico Autoencoder Nella seguente sottosezione, daremo uno sguardo dettagliato all'architettura di rete e ai corrispondenti iperparametri di un Autoencoder. L'architettura di un autoencoder Devi già avere un'idea sbiadita di come sarebbe un autoencoder. In questa sezione, aggiungeremo più profondità alla tua comprensione. Saremmo particolarmente interessati agli iperparametri di cui devi occuparti durante la progettazione di un autoencoder. Come accennato in precedenza, un codificatore automatico è costituito da tre parti: codificatore, codice e decodificatore. Sia l'encoder che il decoder sono semplici reti neurali feedforward. Il codice è un singolo strato di ANN con dimensioni selezionate. Per i livelli di input e di output, il numero di nodi è determinato dai dati di input X. Pertanto, i livelli di input e di output hanno lo stesso numero di nodi ed entrambi corrispondono a rappresentazioni ad alta dimensione. Lo strato nascosto centrale con il minor numero di nodi corrisponde alla rappresentazione a bassa dimensione. L'obiettivo del processo di formazione è ridurre al minimo l'errore di ricostruzione al quadrato tra gli input e gli output della rete. Per gli algoritmi di apprendimento, la strategia più comunemente utilizzata è la backpropagation. I pesi iniziali della rete sono importanti per l'encoder per trovare una buona soluzione. La backpropagation funziona in modo più efficace quando i pesi iniziali sono più vicini alla soluzione ottimale. Sono stati sviluppati molti algoritmi per trovare buoni pesi iniziali. Prima di addestrare l'autoencoder, dobbiamo impostare quattro iperparametri. Il numero di nodi nel livello intermedio, ovvero il livello di codice. Una dimensione più piccola del livello di codice comporterebbe una maggiore compressione. Poi viene il numero di livelli nelle architetture di codificatore e decodificatore. La profondità dell'architettura può essere regolata alla perfezione e l'architettura profonda presenta vantaggi rispetto alle reti esterne. Il numero di nodi per livello è il terzo iperparametro che dobbiamo regolare. Tipicamente il codificatore e il decodificatore sono simmetrici in termini di struttura del livello e il numero di nodi in ogni livello successivo del codificatore continua a diminuire fino a raggiungere il livello di codice e quindi continua ad aumentare in modo simile nell'architettura del decodificatore. La scelta della funzione di perdita è il quarto iperparametro. Le funzioni di perdita più utilizzate includono l'errore quadratico medio o l'entropia incrociata binaria. Il compromesso più importante negli autoencoder è il compromesso bias-varianza. Allo stesso tempo, l'architettura dell'autoencoder dovrebbe ricostruire bene l'input (riducendo l'errore di ricostruzione) mentre generalizza la rappresentazione bassa a qualcosa di significativo. Pertanto, per ottenere questa proprietà, diamo un'occhiata alle varie architetture sviluppate per affrontare questo compromesso. Tipi di AutoEncoder : 1. Codificatori automatici sparsi Queste reti offrono un metodo alternativo per introdurre colli di bottiglia senza richiedere la riduzione del numero di nodi. Gestisce il compromesso forzando la scarsità su attivazioni nascoste. Possono essere aggiunti sopra o al posto dei colli di bottiglia. Esistono due modi per applicare la regolarizzazione sparsa. Il primo è utilizzare la regolarizzazione L1 e il secondo è implementare la divergenza KL. Non entrerò nei dettagli matematici della tecnica di regolarizzazione, ma per questo blog è sufficiente una breve panoramica. Figura 2 – Rappresentazione schematica di un autoencoder sparso 2. Denoising degli autoencoder Gli autoencoder sono stati considerati reti neurali con ingressi e uscite identici. L'obiettivo principale è riprodurre l'input nel modo più accurato possibile evitando colli di bottiglia delle informazioni. Tuttavia, un altro modo per progettare un codificatore automatico consiste nel perturbare leggermente i dati di input ma mantenere i dati puri come output di destinazione. Con questo approccio, il modello non può semplicemente creare una mappatura dai dati di input ai dati di output perché non sono più simili. Quindi l'uso di questa opzione di regolarizzazione introduce del rumore nell'input mentre l'autoencoder dovrebbe ricostruire una versione pulita dell'input. Figura 3 – Rappresentazione schematica di un Denoising Autoencoder 3. Autocodificatori contrattuali Mentre nel caso precedente l'enfasi era sul rendere l'encoder più resiliente ad alcune perturbazioni dell'input, in questi tipi di architetture l'enfasi è sul rendere l'estrazione delle caratteristiche meno sensibile a piccole perturbazioni. È scritto. Ciò si ottiene facendo in modo che l'encoder ignori le modifiche nell'input che non sono significative per la ricostruzione da parte del decoder. L'idea principale alla base di questa tecnica di regolarizzazione è che le potenziali rappresentazioni non importanti per la ricostruzione vengono ridotte dal fattore di regolarizzazione. Al contrario, permangono variazioni importanti perché hanno un grande impatto sull'errore di ricostruzione. Figura 4 – Rappresentazione schematica di un autoencoder contrattuale Applicazioni degli Autoencoder Se hai letto fino a qui , dovresti avere le basi teoriche che devi conoscere sugli autoencoder. Ti starai chiedendo dove si trovi l'applicazione di queste strutture nell'apprendimento automatico. Questa sezione fa luce sulle applicazioni di queste strutture. La riduzione della dimensionalità è stata una delle prime applicazioni dell'apprendimento della rappresentazione. La riduzione delle dimensioni può aiutare a migliorare le prestazioni del modello in diversi casi. Un altro compito che avvantaggia ancor più della riduzione della dimensionalità è il recupero delle informazioni. Altre applicazioni degli autoencoder includono il rilevamento di anomalie, l'elaborazione di immagini, il denoising dei dati, la scoperta di farmaci, la previsione della popolarità e la traduzione automatica. Conclusione sugli autoencoder Ecco perché ho parlato di autoencoder nel blog di oggi. Gli autoencoder sono architetture originariamente progettate per aiutare con la riduzione della dimensionalità. Tuttavia, le sue applicazioni si sono moltiplicate molte volte nel tempo. In primo luogo, abbiamo brevemente introdotto la struttura di un autoencoder e come si ottiene la compressione dei dati a livello di codice. Abbiamo quindi discusso i diversi tipi di codificatori automatici e il modo in cui ognuno aiuta a gestire i compromessi di varianza bias. Infine, abbiamo finito di discutere gli scenari in cui gli autoencoder vengono applicati nel mondo di oggi. Quindi i punti chiave di questo articolo sono: L'approccio architettonico generale verso gli autoencoder Il compromesso bias-varianza affrontato dagli autoencoder In che modo l'applicazione di diverse tecniche di regolarizzazione può consentirci di gestire il compromesso. Ciò ti consentirebbe di pensare a più algoritmi di questo tipo e di sviluppare architetture più recenti. Le aree in cui questo tipo di architettura trova applicabilità. Credo di poterti lasciare con una profonda comprensione teorica dell'architettura e dei casi d'uso degli Autoencoder da questa discussione nel blog. Se questo articolo ti entusiasma, ti esorto ad andare avanti e sviluppare una tale architettura per te stesso. È un buon progetto da avere con te.

Una volta definito il problema e preparato i dati , è necessario applicare algoritmi di apprendimento automatico ai dati per risolvere il problema. Puoi dedicare molto tempo alla scelta, all'esecuzione e all'ottimizzazione degli algoritmi. Vuoi assicurarti di utilizzare il tuo tempo in modo efficace per avvicinarti al tuo obiettivo. In questo post analizzerai un processo per testare rapidamente gli algoritmi e scoprire se c'è o meno una struttura nel tuo problema per gli algoritmi da apprendere e quali algoritmi sono efficaci. Test harness o in italiano Collaudare l'imbragatura L'imbracatura di prova sono i dati su cui allenerai e testerai un algoritmo e la misura delle prestazioni che utilizzerai per valutarne le prestazioni. È importante definire bene l'imbracatura del test in modo da poterti concentrare sulla valutazione di diversi algoritmi e pensare in profondità al problema. L'obiettivo del test harness è di essere in grado di testare in modo rapido e coerente gli algoritmi rispetto a una rappresentazione equa del problema da risolvere. Il risultato del test di più algoritmi rispetto all'imbracatura sarà una stima delle prestazioni di una varietà di algoritmi sul problema rispetto a una misura delle prestazioni scelta. Saprai quali algoritmi potrebbero valere la pena mettere a punto il problema e quali non dovrebbero essere considerati ulteriormente. I risultati ti daranno anche un'indicazione di quanto sia apprendibile il problema. Se una varietà di algoritmi di apprendimento diversi si comportano universalmente in modo scarso sul problema, potrebbe essere un'indicazione di una mancanza di struttura a disposizione degli algoritmi da apprendere. Ciò può essere dovuto al fatto che manca effettivamente una struttura apprendibile nei dati selezionati o potrebbe essere un'opportunità per provare diverse trasformazioni per esporre la struttura agli algoritmi di apprendimento. Misurazioni di prestazione La misura delle prestazioni è il modo in cui si desidera valutare una soluzione al problema. È la misurazione che farai delle previsioni fatte da un modello addestrato sul set di dati del test. Le misure delle prestazioni sono in genere specializzate per la classe di problemi con cui si lavora, ad esempio classificazione, regressione e raggruppamento. Molte misure standard delle prestazioni ti daranno un punteggio significativo per il tuo dominio problematico. Ad esempio, l'accuratezza della classificazione per la classificazione (correzione corretta totale divisa per le previsioni totali moltiplicate per 100 per trasformarla in percentuale). Potresti anche voler un'analisi più dettagliata delle prestazioni, ad esempio, potresti voler conoscere i falsi positivi su un problema di classificazione dello spam perché una buona email verrà contrassegnata come spam e non può essere letta. Ci sono molte misure di prestazioni standard tra cui scegliere. Raramente è necessario escogitare da soli una nuova misura delle prestazioni poiché generalmente è possibile trovarne o adattarne una che catturi al meglio i requisiti del problema da risolvere. Osserva i problemi simili che hai scoperto e le misure di performance utilizzate per vedere se è possibile adottarne una. Testare e addestrare set di dati Dai dati trasformati, dovrai selezionare un set di test e un set di allenamento. Un algoritmo verrà addestrato sul set di dati di addestramento e verrà valutato rispetto al set di test. Questo può essere semplice come selezionare una suddivisione casuale dei dati (66% per l'addestramento, 34% per i test) o può comportare metodi di campionamento più complicati. Un modello addestrato non è esposto al set di dati di test durante l'addestramento e qualsiasi previsione effettuata su tale set di dati è progettata per essere indicativa delle prestazioni del modello in generale. Pertanto, vuoi assicurarti che la selezione dei tuoi set di dati sia rappresentativa del problema che stai risolvendo. Convalida incrociata Un approccio più sofisticato rispetto all'utilizzo di un set di dati di test e training consiste nell'utilizzare l'intero set di dati trasformato per addestrare e testare un determinato algoritmo. Un metodo che potresti utilizzare nel tuo cablaggio di test per farlo è chiamato convalida incrociata. In primo luogo, consiste nel separare il set di dati in un numero di gruppi di istanze di dimensioni uguali (chiamati fold). Il modello viene quindi addestrato su tutte le pieghe tranne una che è stata tralasciata e il modello preparato viene testato su quella piega lasciata. Il processo viene ripetuto in modo che ogni piega abbia l'opportunità di essere esclusa e fungere da set di dati di test. Infine, le misure delle prestazioni vengono mediate in tutte le pieghe per stimare la capacità dell'algoritmo sul problema. Ad esempio, una convalida incrociata 3 volte comporterebbe la formazione e il test di un modello 3 volte: #1: Train on folds 1+2, test on fold 3 #2: Train on folds 1+3, test on fold 2 #3: Train on folds 2+3, test on fold 1 Il numero di fold può variare in base alle dimensioni del set di dati, ma i numeri comuni sono 3, 5, 7 e 10 pieghe. L'obiettivo è avere un buon equilibrio tra le dimensioni e la rappresentazione dei dati nel treno e nei set di test. Quando hai appena iniziato, mantieni una semplice suddivisione dei dati del treno e dei test (come 66%/34%) e passa alla convalida incrociata una volta che avrai più fiducia. Algoritmi di prova Quando si inizia con un problema e si è definito un cablaggio di test di cui si è soddisfatti, è il momento di controllare a campione una varietà di algoritmi di apprendimento automatico. Il controllo a campione è utile perché consente di vedere molto rapidamente se ci sono strutture apprendibili nei dati e stimare quali algoritmi potrebbero essere efficaci sul problema. Il controllo a campione ti aiuta anche a risolvere eventuali problemi nell'imbracatura di prova e ad assicurarti che la misura delle prestazioni scelta sia appropriata. Il miglior primo algoritmo per il controllo a campione è un random. Collega un generatore di numeri casuali per generare previsioni nell'intervallo appropriato. Questo dovrebbe essere il peggior "risultato dell'algoritmo" che si ottiene e sarà la misura con cui tutti i miglioramenti possono essere valutati. Seleziona 5-10 algoritmi standard appropriati per il tuo problema ed eseguili attraverso il tuo cablaggio di prova. Per algoritmi standard, intendo metodi popolari senza configurazioni speciali. Appropriato per il tuo problema significa che gli algoritmi possono gestire la regressione se hai un problema di regressione. Scegli i metodi dai raggruppamenti di algoritmi che abbiamo già esaminato. Mi piace includere un mix diversificato e avere 10-20 algoritmi diversi tratti da una vasta gamma di tipi di algoritmi. A seconda della libreria che sto utilizzando, posso controllare fino a oltre 50 metodi popolari per scovare rapidamente metodi promettenti. Se desideri eseguire molti metodi, potrebbe essere necessario rivedere la preparazione dei dati e ridurre le dimensioni del set di dati selezionato. Ciò potrebbe ridurre la tua fiducia nei risultati, quindi testa con varie dimensioni di set di dati. Potrebbe essere utile utilizzare un set di dati di dimensioni inferiori per il controllo a campione dell'algoritmo e un set di dati più completo per la messa a punto dell'algoritmo. Riepilogo su Come valutare algoritmi di Machine Learning In questo post hai appreso l'importanza di impostare un'imbracatura di test affidabile che implichi la selezione di set di dati di test e addestramento e una misura delle prestazioni significativa per il tuo problema. Hai anche appreso la strategia di controllare a campione una vasta gamma di algoritmi di apprendimento automatico sul tuo problema utilizzando il tuo cablaggio di prova. Hai scoperto che questa strategia può evidenziare rapidamente se esiste una struttura apprendibile nel tuo set di dati (e in caso contrario puoi rivisitare la preparazione dei dati) e quali algoritmi funzionano generalmente bene sul problema (che potrebbero essere candidati per ulteriori indagini e ottimizzazione). Vuoi mettere in pratica quello che hai letto ? Scarica Progetti già pronti Lavora con il nostro editor online senza dover installare librerie Usa i nostri set di Dati Oppure segui i tutorial correlati : Tutorial di Regressione Logistica per l'apprendimento automatico Riconoscimento facciale con Python, in meno di 25 righe di codice Tutorial di Regressione Logistica per l'apprendimento automatico Scikit Learn e Python Tutorial Per Creare Modelli di Intelligenza Artificiale Tutorial Pratico Tensorflow , TensorBoard e Python Feature Engineering e Feature Selection per Principianti e non Spiegazione della più semplice rete neurale per principianti PyScript, come usare Python nel browser! Il tuo Primo Programma di Machine Learning con Python e Google Colab Il tuo primo Programma di Deep Learning in Python con Keras Step-By-Step Come costruire modelli predittivi sanitari utilizzando PyHealth? Esempio pratico Rilevamento Di Veicoli In Tempo Reale Come implementare l'algoritmo Perceptron da zero in Python Implementare le reti neurali ricorrenti (RNN) con Python e Keras Deep learnign e python : Object Recognition e Object Predict esempio Come salvare e caricare il tuo modello di deep learning

Che cos'è l'apprendimento automatico supervisionato e come si collega all'apprendimento automatico non supervisionato? In questo post scoprirai l'apprendimento supervisionato , l'apprendimento non supervisionato e l'apprendimento semi-supervisionato . Dopo aver letto questo post saprai: Informazioni sulla classificazione e regressione dei problemi di apprendimento supervisionato. Informazioni sui problemi di apprendimento non supervisionato di raggruppamento e associazione. Esempi di algoritmi utilizzati per problemi supervisionati e non supervisionati. Un problema che si trova tra l'apprendimento supervisionato e non supervisionato chiamato apprendimento semi-supervisionato. Prerequisiti : Guida Completa Algoritmi di Machine Learning Come funzionano gli algoritmi di machine learning? L'Intelligenza Artificiale Spiegata Semplice Falsi miti sul machine learning Cos'è la Statistica e che Correlazione c'è con il Machine Learning ? Qual è la differenza tra Intelligenza Artificiale, Machine Learning, Deep Lear... La scienza dei dati Principali Linguaggi di Programmazione per la Data Science Apprendimento automatico supervisionato La maggior parte dell'apprendimento automatico pratico utilizza l'apprendimento supervisionato. L'apprendimento supervisionato è dove si hanno variabili di input (x) e una variabile di output (Y) e si utilizza un algoritmo per apprendere la funzione di mappatura dall'input all'output. Y = f(X) L'obiettivo è approssimare la funzione di mappatura così bene che quando si hanno nuovi dati di input (x) è possibile prevedere le variabili di output (Y) per quei dati. Si chiama apprendimento supervisionato perché il processo di un algoritmo che apprende dal set di dati di addestramento può essere considerato come un insegnante che supervisiona il processo di apprendimento. Conosciamo le risposte corrette, l'algoritmo fa in modo iterativo previsioni sui dati di allenamento e viene corretto dall'insegnante. L'apprendimento si interrompe quando l'algoritmo raggiunge un livello di prestazioni accettabile. I problemi di apprendimento supervisionato possono essere ulteriormente raggruppati in problemi di regressione e classificazione. Classificazione : un problema di classificazione si ha quando la variabile di output è una categoria, come "rosso" o "blu" o "malattia" e "nessuna malattia". Regressione : un problema di regressione si verifica quando la variabile di output è un valore reale, ad esempio "dollari" o "peso". Alcuni tipi comuni di problemi basati sulla classificazione e sulla regressione includono rispettivamente la raccomandazione e la previsione delle serie temporali. Alcuni esempi popolari di algoritmi di apprendimento automatico supervisionati sono: Regressione lineare per problemi di regressione. Foresta casuale per problemi di classificazione e regressione. Supporta macchine vettoriali per problemi di classificazione. Apprendimento automatico senza supervisione L'apprendimento non supervisionato è dove hai solo dati di input (X) e nessuna variabile di output corrispondente. L'obiettivo dell'apprendimento non supervisionato è modellare la struttura o la distribuzione sottostante dei dati per saperne di più sui dati. Questi sono chiamati apprendimento non supervisionato perché, a differenza dell'apprendimento supervisionato sopra, non ci sono risposte corrette e non c'è un insegnante. Gli algoritmi sono lasciati a se stessi per scoprire e presentare la struttura interessante nei dati. I problemi di apprendimento senza supervisione possono essere ulteriormente raggruppati in problemi di raggruppamento e di associazione. Clustering : un problema di clustering è dove vuoi scoprire i raggruppamenti intrinseci nei dati, come raggruppare i clienti in base al comportamento di acquisto. Associazione : un problema di apprendimento delle regole di associazione è dove vuoi scoprire regole che descrivono grandi porzioni dei tuoi dati, come le persone che acquistano X tendono anche ad acquistare Y. Alcuni esempi popolari di algoritmi di apprendimento senza supervisione sono: k-means per problemi di clustering. Apprendimento di regole di associazione. Apprendimento automatico semi-supervisionato I problemi in cui si dispone di una grande quantità di dati di input (X) e solo alcuni dei dati sono etichettati (Y) sono chiamati problemi di apprendimento semi-supervisionato. Questi problemi si collocano tra l'apprendimento supervisionato e non supervisionato. Un buon esempio è un archivio fotografico in cui solo alcune delle immagini sono etichettate (ad esempio cane, gatto, persona) e la maggior parte sono senza etichetta. Molti problemi di apprendimento automatico del mondo reale rientrano in quest'area. Questo perché può essere costoso o richiedere molto tempo etichettare i dati in quanto potrebbe richiedere l'accesso a esperti di dominio. Mentre i dati senza etichetta sono economici e facili da raccogliere e archiviare. È possibile utilizzare tecniche di apprendimento non supervisionato per scoprire e apprendere la struttura nelle variabili di input. Puoi anche utilizzare tecniche di apprendimento supervisionato per fare previsioni migliori per i dati senza etichetta, reinserire tali dati nell'algoritmo di apprendimento supervisionato come dati di addestramento e utilizzare il modello per fare previsioni su nuovi dati invisibili. Conclusione sugli algoritmi supervisionati e non In questo post hai imparato la differenza tra apprendimento supervisionato, non supervisionato e semi-supervisionato. Ora sai che: Supervisionato : tutti i dati sono etichettati e gli algoritmi imparano a prevedere l'output dai dati di input. Senza supervisione : tutti i dati non sono etichettati e gli algoritmi apprendono la struttura intrinseca dai dati di input. Semi-supervisionato : alcuni dati sono etichettati, ma la maggior parte non è etichettata e può essere utilizzata una combinazione di tecniche supervisionate e non supervisionate. Hai domande sull'apprendimento supervisionato, non supervisionato o semi-supervisionato? Lascia un commento e fai la tua domanda e faremo del nostro meglio per rispondere. Vuoi mettere in pratica quello che hai letto ? Scarica Progetti già pronti Lavora con il nostro editor online senza dover installare librerie Usa i nostri set di Dati Oppure segui i tutorial correlati : Tutorial di Regressione Logistica per l'apprendimento automatico Riconoscimento facciale con Python, in meno di 25 righe di codice Tutorial di Regressione Logistica per l'apprendimento automatico Scikit Learn e Python Tutorial Per Creare Modelli di Intelligenza Artificiale Tutorial Pratico Tensorflow , TensorBoard e Python Feature Engineering e Feature Selection per Principianti e non Spiegazione della più semplice rete neurale per principianti PyScript, come usare Python nel browser! Il tuo Primo Programma di Machine Learning con Python e Google Colab Il tuo primo Programma di Deep Learning in Python con Keras Step-By-Step Come costruire modelli predittivi sanitari utilizzando PyHealth? 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Questo articolo presenta le cinque migliori innovazioni di machine learning e Deep Learning nel 2023 Le applicazioni dell'apprendimento automatico nel mondo reale hanno reso le nostre attività quotidiane più fattibili, più rapide, efficienti e precise. Prerequisiti : Se non sai cosa è il Machine Learning, clicca qui Se non conosci le principali applicazioni Machine Learning, clicca qui Se non sai come scaricare e gestire le librerie, clicca qui Se non sai cosa sia un Dataset, clicca qui Se le applicazioni di apprendimento automatico vengono addestrate in modo accurato, possono completare le attività molto più rapidamente degli esseri umani. E questo se ci pensate non è un affermazione da poco. Fino ad adesso con le IA ci giochiamo contro a scacchi o ci consigliano prodotti o video, perchè sono state addestrate in modo accurato. E se un domani queste innovazioni ci dessero l'opportunità di addestrare in modo accurato una nostra IA magari per prevedere i prezzi degli immobili a Roma o Milano o Prevedere malttie, come Cancro o Diabete .... Lasciamo a voi l'immaginazione ora vi parliamo di queste Innovazioni... • Tiny ML : quando si parla di Tiny ML, i microcontrollori sono i più importanti. Queste tecnologie possono ridurre le reti di deep learning per adattarsi a qualsiasi piccolo sistema hardware. I nuovi framework macchina incorporati consentono ai dispositivi AI-IoT ad alta potenza di funzionare in modo efficiente. Se vogliamo mettere complesse e grandi reti nuerali dentro piccoli Hardware, bene questa innovazione fa per voi. • Quantum ML : l'area interdisciplinare in cui l'informatica quantistica è mescolata con l'apprendimento automatico è chiamata Quantum ML. Questa nuova caratteristica della tecnologia quantistica facilita l'esplorazione dello spazio, la comprensione delle nanoparticelle e altre ricerche avanzate in modo efficiente. Se state facendo ricerca o siete appassionati di dati fisici, chimici o spaziali andate a dargli un occhiata. • Auto ML : Auto ML colma il divario fornendo una soluzione accessibile che non si affida agli esperti di ML. Fornisce semplificazione ai data scientist che lavorano su progetti di apprendimento automatico mediante l'uso di modelli. In parole un più semplici tu gli dati i dati, lui ci prova sopra un centinaio di modelli preconfigurati e ti dice quale è stato più accurato sui dati che gli hai fornito. • MLOps : MLOps si concentra sull'affidabilità e l'efficienza. È una procedura per sviluppare soluzioni ML in modo che possano essere utilizzate nelle aziende per una maggiore efficienza. Automatizza più facilmente la gestione dei dati su scala più ampia, garantendo errori umani minimi. • Full stack deep learning :Ti aiuta a colmare il divario tra l'addestramento di modelli di machine learning e l'implementazione di sistemi di intelligenza artificiale nel mondo reale. Bene, speriamo davvero che tu possa beneficiare di questa nostra lista delle innovazioni che crediamo avranno veramente successo nel 2022. Grazie per la lettura, se ti va lascia qui sotto nei commenti un innovazione che non abbiamo citato.

Tutti ossessionati dai social! Dai un'occhiata a queste statistiche sull'utilizzo dei social media e ti lasceranno a bocca aperta. Siamo consapevoli che solitamente gli articoli di questo Blog sono stati sempre inerenti all'intelligenza artificiale, e potresti pensare che questo argomento sia fuori tema. Ma se è vero che le intelligenze artificiali sono alimentate dai dati, dobbiamo anche essere in grado di capire quali sono le Aziende che possiedono più dati al mondo. Perchè saranno anche le prime a sviluppare nuovi sistemi sempre più complessi e precisi, proprio per questo noi del team di I.A. Italia , ci siamo presi dei giorni per analizzare tutti dati possibili riguardanti "l'utilizzo dei Social media e i dati che generiamo al loro interno" per racchiuderli dentro questo articolo. Ora ci sono 4,55 miliardi di utenti di social media attivi a livello globale, ma quel numero è del 9,9% in più rispetto allo scorso anno. Ciò significa che 400 milioni di nuove persone si sono registrate per almeno un account di social media nell'ultimo anno. In tutto il mondo, i principali social network sono Facebook, YouTube, WhatsApp e Instagram. Quante persone usano i social media ogni mese? Nel 2021, l' 84% della popolazione statunitense utilizza almeno un social network. In tutto il mondo, il numero attivo di utenti dei social media è il 57,6% della popolazione totale. Ciò significa che oltre la metà del mondo utilizza regolarmente almeno una rete di social media una volta al mese. I primi sette social network hanno oltre 1 miliardo di utenti attivi mensili. Facebook guida l'elenco dei social network più utilizzati, seguito da YouTube e poi dal resto delle sotto compagnie di meta : WhatsApp, Instagram e Facebook Messenger. Diamo un'occhiata più da vicino ai numeri. Quantità media di utenti mensili nel 2021 Di seguito sono riportate le statistiche per gli utenti mensili delle 15 migliori app di social media a livello globale nel 2021: Facebook – 2,89 miliardi YouTube – 2,29 miliardi WhatsApp – 2,00 miliardi Instagram – 1,39 miliardi Facebook Messenger – 1,30 miliardi WeChat (Weixin) – 1,25 miliardi TikTok (Douyin) – 1 miliardo LinkedIn – 800 milioni* QQ – 591 milioni Sina Weibo – 566 milioni Telegram – 550 milioni Snapchat – 538 milioni Kuaishou – 506 milioni Twitter – 463 milioni Pinterest – 454 milioni * Membri totali: numero di utenti attivi mensili elencati. Negli Stati Uniti, le principali piattaforme di social media utilizzate da una percentuale di adulti sono le seguenti: YouTube – 81% Facebook – 69% Instagram – 40% Pinterest – 31% LinkedIn – 28% Snapchat – 25% Twitter – 23% WhatsApp – 23% TikTok – 21% Reddit – 18% Statistiche specifiche per ogni piattaforma Dai un'occhiata a questo elenco dei leader del settore dei social media del 2021 e ad alcune delle loro migliori statistiche sulle prestazioni. 1. Facebook Facebook è in cima a questa lista per un motivo. Non solo hanno eliminato la concorrenza con oltre 2,89 miliardi di utenti ogni mese, ma il 69% degli adulti statunitensi ha utilizzato Facebook almeno una volta nell'ultimo anno. Le statistiche di Facebook per il 2021 raccontano una storia in cui molti capitoli si concentrano sulle giovani generazioni. Oltre il 53% degli utenti di Facebook in tutto il mondo è nella fascia di età 18-34, con i 25-34 anni in testa al 31,5% e i 18-24 anni al 22,7%. Anche le aziende traggono grandi vantaggi da Facebook. Oltre 200 milioni di aziende utilizzano Facebook per raggiungere i propri clienti. Non è una sorpresa vedere che l'utente medio di Facebook fa clic su circa 12 annunci al mese. Se stai cercando più coinvolgimento per il tuo marchio, prova sicuramente Facebook. 2. YouTube Google potrebbe essere il principale motore di ricerca, ma YouTube è il secondo motore di ricerca e sito Web più popolare a livello globale . Le persone non possono smettere di guardare YouTube. Negli Stati Uniti, il 62% degli utenti di YouTube visita YouTube ogni giorno. Su base mensile, oltre 2 miliardi di utenti che hanno effettuato l'accesso guardano l'incredibile cifra di 1 miliardo di ore di video al giorno. Ogni minuto, i creatori di YouTube caricano oltre 500 ore di contenuti. Non si tratta solo di molti contenuti, ma anche di molte pubblicità e promozioni commerciali. Quello che gli inserzionisti saranno felici di sapere è che gli annunci di YouTube funzionano , raggiungendo 2,29 miliardi di utenti YouTube. 3. Instagram Instagram ora connette oltre 1 miliardo di utenti che desiderano condividere e creare. Alle persone piace anche interagire con le aziende su Instagram. Ogni giorno oltre 200 milioni di aziende ricevono visite dagli utenti di Instagram. Puoi capire perché molte aziende ora si rivolgono a Instagram per promuovere il proprio marchio. Secondo Instagram, il 90% dei suoi utenti segue un marchio e l'87% agisce quando vede un prodotto. Ciò che è anche interessante sono le statistiche di Instagram su come si comportano le persone quando fanno acquisti. Ad esempio, il 70% degli acquirenti guarda a Instagram per il prossimo acquisto e oltre 130 milioni di utenti di Instagram toccano i post degli acquisti mensilmente. Inoltre, è probabile che l' 86% degli utenti di Instagram controlli un prodotto perché è degno di condivisione e il 50% degli acquirenti ha visitato un sito Web dopo aver visto un prodotto nelle storie di Instagram. 4. LinkedIn LinkedIn è mondiale. La rete professionale conta oltre 800 milioni di utenti provenienti da oltre 200 paesi. Conosciuto per essere un ottimo modo per commercializzarti professionalmente e creare connessioni commerciali, il sito ha una lunga portata. In un sondaggio sulla fiducia digitale, i consumatori statunitensi hanno valutato LinkedIn come la piattaforma con maggiori probabilità di proteggere la propria privacy e i propri dati Secondo Statista, il 59,2% degli utenti di LinkedIn rientra nella fascia di età 25-34 anni, con il 56,6% degli utenti maschi. LinkedIn è utile anche per le aziende B2B. Secondo un sondaggio condotto da LinkedIn, erano la piattaforma di lead generation numero 1 . 5. Pinterest Pinterest non è solo per pianificare il tuo matrimonio o salvare 10 milioni di ricette che non cucinerai mai. È per quasi tutto ciò a cui puoi pensare, che è parte del motivo per cui le persone usano il sito. Oltre 459 milioni di persone usano Pinterest come fonte di ispirazione e l' 80% degli utenti settimanali di Pinterest ha scoperto un nuovo marchio o prodotto mentre esaminava il feed della rete. E Pinterest sta andando abbastanza bene. Incredibilmente, i ricavi del terzo trimestre 2021 dell'azienda sono cresciuti del 43% di anno in anno. Gli utenti di Pinterest generalmente hanno uno scopo, tuttavia. Rispetto a tutti gli altri, Pinterest spazza via la concorrenza quando si tratta di intenzioni. Questo perché il 55% dei suoi utenti accede all'app specificamente per cercare prodotti. 6. TikTok Con 1 miliardo di utenti attivi mensili, di cui il 60% ha tra i 18 e i 34 anni, non si può negare che TikTok abbia un posto nel marketing mix per molte aziende. Le categorie principali , in base alle visualizzazioni degli hashtag, includono intrattenimento, danza, fitness/sport, ristrutturazione della casa/fai da te, bellezza e moda. I marchi in grado di creare contenuti che rientrano in una di queste categorie aumenteranno probabilmente la loro visibilità con il pubblico di TikTok. Quanto è importante TikTok per l'e-commerce? Secondo un sondaggio di Adweek & Morning Consult, il 15% degli adulti e il 36% degli utenti di Gen Z TikTok hanno effettuato un acquisto in base ai contenuti visti su TikTok. Inizia con i contenuti di TikTok con i consigli basati sui dati dalla loro piattaforma. I video che occupano lo schermo intero (rapporto 9:16) registrano un aumento del 60% delle impressioni. I video con sottotitoli o testo sullo schermo registrano un aumento del 55,7% delle impressioni. I video con informazioni di riepilogo/scheda finale registrano un aumento del 47,3% delle impressioni. 7. Snapchat Il potenziale pubblico pubblicitario di Snapchat e la base di utenti di 538 milioni lo rendono un'ottima piattaforma per i marchi, in particolare i marchi che fanno marketing per i giovani di età compresa tra 13 e 24 anni che costituiscono oltre il 58% della base di utenti di Snapchat. Secondo Snapchat, 306 milioni di persone utilizzano la piattaforma ogni giorno, trascorrendo in media 30 minuti sulla rete. Nel 2019 sono stati creati oltre 210 milioni di snap ogni giorno. La pubblicità su Snapchat sta crescendo. Nel terzo trimestre del 2021, le entrate di Snapchat hanno superato il miliardo di dollari . Conclusione Mentre ci avviciniamo al 2023, vedremo l'emergere di nuove tendenze , funzionalità e molto altro dai social media. Definiti dalla capacità di cambiare con i tempi, connettere le persone e impegnarsi, questi titani dei social media probabilmente continueranno a guidare il mercato. Le statistiche non mentono: i social media sono qui, e sono qui per restare. Vuoi mettere in pratica quello che hai letto ? Scarica Progetti già pronti Lavora con il nostro editor online senza dover installare librerie Usa i nostri set di Dati Oppure segui i tutorial correlati : Cos'è la Statistica e che Correlazione c'è con il Machine Learning ? Diventare Data Scientist (Scienziato del dato) in 10 Step partendo da Zero Data engineer vs data scientist: quale carriera devi scegliere ? Feature Engineering e Feature Selection per Principianti e non Spiegazione della più semplice rete neurale per principianti Prerequisiti per le carriere di Intelligenza Artificiale - Machine Learning PyScript, come usare Python nel browser! Principali Linguaggi di Programmazione per la Data Science Che cosa è il Machine Learning (ML) Migliori progetti Open Source Python di Intelligenza Artificiale Il tuo Primo Programma di Machine Learning con Python e Google Colab Il tuo primo Programma di Deep Learning in Python con Keras Step-By-Step Come costruire modelli predittivi sanitari utilizzando PyHealth? Esempio pratico Rilevamento Di Veicoli In Tempo Reale Come implementare l'algoritmo Perceptron da zero in Python Implementare le reti neurali ricorrenti (RNN) con Python e Keras Deep learnign e python : Object Recognition e Object Predict esempio Come salvare e caricare il tuo modello di deep learning

Alex Shoop, un ingegnere di DataRobot ed esperto di progettazione di sistemi di intelligenza artificiale, ha condiviso alcune riflessioni al riguardo. "Penso che un aspetto importante della parte 'ingegnere' di 'prompt engineer' includerà il seguire le migliori pratiche come test robusti, risultati riproducibili e l'utilizzo di tecnologie sicure ", ha affermato. " ma facciamo un piccolo passo indietro, cosa è la prompt engineering o ingegneria dei prompt.... Cos'è la prompt engineering o ingegneria dei prompt ? L'ingegneria dei prompt è un concetto di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) che implica la scoperta di input che producono risultati desiderabili o utili. Suggerire è l'equivalente di dire al Genio nella lampada magica cosa fare. In questo caso, la lampada magica è DALL-E, pronta a generare qualsiasi immagine desideriate. Lo sappiamo che è difficice immaginare l'esistenza di questo nuovo lavoro, ma al momento l'IA sta creando più opportunità che rischi Proprio come i desideri che esprimi possono rivoltarti contro, quando chiedi all'IA, il modo in cui esprimi ciò che deve fare può cambiare drasticamente l'output. E la parte più interessante? Il prompt non era una funzionalità sviluppata dagli esperti di intelligenza artificiale. Era una caratteristica emergente. In breve, sviluppando questi enormi modelli di apprendimento automatico, il prompt è diventato il modo in cui la macchina eseguiva gli input. Nessuno l'ha chiesto, è successo e basta! In un documento, nel 2021, i ricercatori di Stanford hanno evidenziato come i modelli basati su trasformatore siano diventati modelli fondamentali. A che serve la prompt engineering o ingegneria dei prompt ? La motivazione alla base dell'ingegneria dei prompt può essere difficile da capire alla lettera , quindi descriviamo l'idea con un esempio. Immagina di creare una piattaforma di consegna di cibo online e di possedere migliaia di immagini di verdure diverse da includere nel sito. L'unico problema è che nessuno dei metadati dell'immagine descrive quali verdure si trovano in quali foto. A questo punto, potresti manualmente ordinare noiosamente le immagini e posizionare le foto di patate nella cartella delle patate, le foto dei broccoli nella cartella dei broccoli e così via. Potresti anche far etichettare tutte le immagini attraverso un classificatore per ordinarle più facilmente ma, come scoprirai, addestrare il modello del classificatore richiede ancora dati etichettati. E di conseguenza il tuo lavoro manuale... Utilizzando l'ingegneria dei prompt, puoi scrivere un prompt basato su testo che ritieni produrrà i migliori risultati di classificazione delle immagini. Ad esempio, potresti dire al modello di mostrare " un'immagine contenente patate ". La struttura di questo prompt – o l'affermazione che definisce come il modello riconosce le immagini – è fondamentale per l'ingegneria del prompt. Scrivere il miglior prompt è spesso una questione di tentativi ed errori. In effetti, il prompt " un'immagine contenente patate" è abbastanza diverso da " una foto di patate" o " una raccolta di patate ". Una guida al Prompt Engineering Esistono molti fattori che potrebbero influenzare le prestazioni di un sistema basato su prompt, come la scelta del modello linguistico, il modo in cui viene formulato il prompt e se i parametri del modello linguistico sono ottimizzati o bloccati. Li discuterò in questa sezione. Si supponga di voler risolvere un'attività NLP utilizzando l'approccio di ingegneria dei prompt. Come puoi iniziare? Innanzitutto, classifichiamo le attività NLP in attività di classificazione e generazione di testo . Ti aiuterà in seguito nella selezione degli altri componenti. La classificazione del testo è, ad esempio, l'etichettatura degli argomenti, l'analisi del sentimento, il riconoscimento di entità con nome e l'inferenza del linguaggio naturale. La generazione di testo è, ad esempio, traduzione, riepilogo del testo e risposta a domande a dominio aperto. Scelta del modello linguistico per la Prompt Engineering Ci sono un certo numero di LM che sono stati proposti finora. Differiscono per struttura, obiettivo di formazione, dominio e lingua. Quale dovresti scegliere? Ecco i tre tipi popolari di LM, classificati in base al metodo di allenamento e alla direzionalità. Modelli linguistici: i LM da sinistra a destra vengono addestrati per prevedere il token successivo data una sequenza di token, da sinistra a destra, un token alla volta. I modelli linguistici formati in questo modo sono anche noti come modelli autoregressivi . I modelli linguistici LM da sinistra a destra sono stati dominanti fino a poco tempo fa con l'introduzione di modelli linguistici mascherati. Modelli: GPT-3 , GPT-2 , GPT-Neo Applicazione: classificazione e generazione di testi Modelli di linguaggio mascherato: a un modello di linguaggio mascherato (MLM) viene fornito un testo come input in cui sono mascherati diversi token. Viene quindi addestrato a prevedere correttamente queste posizioni mascherate. MLM è una variante dei modelli di codifica automatica , che si riferiscono a modelli che sono stati addestrati con sequenze di input danneggiate e tentano di ricostruire la sequenza originale. Uno dei modelli più popolari di questo tipo è BERT, che si basa su trasformatori bidirezionali. In generale, gli MLM sono più adatti per le attività di classificazione del testo rispetto agli LM da sinistra a destra. Il motivo è che le attività di classificazione del testo possono spesso essere formulate come testi cloze, in linea con l'obiettivo di formazione dei MLM. I modelli basati su BERT non sono adatti per attività di generazione di testo a causa del loro obiettivo di formazione, bidirezionalità e formato di output, che non sono ottimizzati per la generazione di testi. Tuttavia, diversi lavori hanno mostrato modi per utilizzare BERT per la generazione di testo, come i lavori di Chen et al. (2019) e Wang e Cho (2019) . Modelli: BERT , RoBERTa , ERNIE , e loro varianti. Applicazione: classificazione del testo Modelli di linguaggio codificatore-decodificatore: i modelli codificatore-decodificatore (noti anche come modelli da sequenza a sequenza) sono un'architettura comune per attività di generazione di testo condizionale come la traduzione automatica o il riepilogo del testo, in cui l'output non è una mappatura diretta dell'input ( Jurafsky e Martin, 2009) . I modelli di linguaggio codificatore-decodificatore possono essere naturalmente utilizzati per le attività di generazione del testo. Funzionano anche per compiti non di generazione che possono essere riformulati come problemi di generazione sotto forma di prompt. Ad esempio, estrazione di informazioni e risposta alle domande . Encoder-decodificatore LM: UniLM 1 , UniLM 2 , ERNIE-M , T5 , BART , MASS Applicazione: classificazione e generazione di testi Vediamolo in azione in un'altra applicazione di esempio: Codex Babylon . Codex Babylon è un'applicazione Typescript che utilizza BabylonJS per il rendering di una scena 3D. BabylonJS è un framework popolare per il rendering 3D. Codex Babylon fornisce un'interfaccia web per inserire comandi in linguaggio naturale per posizionare e manipolare oggetti in una scena 3D. I comandi vengono inviati a Codex per generare il codice che posiziona gli oggetti nella scena. Il codice viene quindi eseguito dall'app nel browser. Nell'animazione di seguito, vedi l'input del linguaggio naturale per creare e manipolare cubi, il codice BabylonJS generato da Codex e quindi l'output visualizzato direttamente nel browser. Esistono aziende che assumono prompt engineering? Ebbene si, come puoi vedere con i tuoi stessi occhi ci sono 4739 posizioni lavorative aperte! Conclusione sui Prompt engineering Non c'è dubbio che una l' ingegneria dei prompt ridefinirà il modo in cui guardiamo alla tecnologia, il modo in cui comunichiamo con i nostri dispositivi e abbasserà la barriera all'accesso alla tecnologia avanzata. Ciò consente all'IA di scrivere, creare e conversare. Ha un grande potenziale per creare una serie di opportunità commerciali e fare un passo da gigante verso una società ricca. Finirà per creare interruzioni e nuove opportunità di carriera come sottoprodotto di questi progressi. L'ingegneria tempestiva in un certo senso è il passo fondamentale verso la creazione delle carriere del futuro!

Curiosamente, un dato sorprendente emerge: un italiano su quattro ha già interagito con ChatGPT almeno Emerge una certa confusione: sebbene il 75% abbia sentito parlare di ChatGPT, solo il 57% è familiare con il termine "Intelligenza Artificiale Generativa", e solo il 25% ha interagito con ChatGPT. Se sei interessato a esplorare le opportunità che l'IA può offrire al tuo business, ti invitiamo a prenotare

scelta informata su quale tecnologia adottare per progetti di elaborazione del linguaggio naturale, chatbot Alcuni degli usi più comuni includono: Chatbot : I LLM possono conversare con gli utenti, rispondere LMSYS, che è una versione fine-tuned del modello LLaMA di Meta, raggiungendo il 90% della qualità di ChatGPT Una delle sue creazioni più notevoli è ChatGPT , un modello LLM pionieristico basato sull'architettura ChatGPT ha fatto la storia diventando l'app con la crescita più rapida al momento del suo rilascio, attirando

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Diciamoci la verità, capire cosa accade durante la fase di apprendimento automatico è complicato. Ci sono innumerevoli parametri, iperparametri, variabili, layer, etc.. disponibili e molto da monitorare. Fortunatamente, c'è TensorBoard, che semplifica il processo. Quando si sviluppano modelli di apprendimento automatico, ci sono molti fattori: quante epoche per l'addestramento, la metrica di perdita o persino la struttura del modello. Ora non vogliamo dirti che grazie a TensorBoard aumenterai la precisione dei tuoi modelli del 10% o 30%, ma ti assicuriamo che riuscirai a capire esattamente cosa porta all'errore il tuo modello per poi sistemare i tuoi dati. Questo articolo discuterà alcune funzionalità di TensorBoard e come puoi configurare TensorBoard per il tuo prossimo progetto di machine learning o deep learning. In particolare, l'attenzione sarà focalizzata sull'utilizzo di TensorBoard con modelli basati su TensorFlow e Keras. Per determine una configurazione ottimale del modello, è necessario eseguire esperimenti. E come tutti i data scientist sanno, è necessario monitorare e valutare questi esperimenti in modo efficace. Fortunatamente, TensorBoard ha molte funzionalità integrate che puoi utilizzare per capire rapidamente cosa sta succedendo all'interno del tuo modello. Come Configuare TensorBoard sul tuo Pc La configurazione di TensorBoard è un processo semplice. Con solo poche righe di codice, puoi tenere traccia delle metriche chiave del tuo modello di machine learning. Se vuoi seguirci passo passo, la prima cosa da fare è aprire un notebook e caricare l'estensione Tensorboard, con 1 semplicissima riga di codice : %load_ext tensorboard Caricata l'estensione TensorBoard successivamente, avrai bisogno di alcuni dati. Qui sto usando il set di dati MNIST integrato in TensorFlow. I dati vengono rimodellati per consentire l'uso di livelli convoluzionali 2D. Dopo che i dati sono stati preparati, è necessario creare il modello. Qui ho esagerato un po' e ho parametrizzato ogni variabile. Questa scelta viene fatta per cambiare rapidamente diversi aspetti del modello senza troppi problemi. Questa struttura evita anche di avere valori in cui non è chiaro cosa sta cambiando il valore. La struttura è semplice. Ma questa struttura di base mostra una varietà di livelli diversi, che puoi analizzare in TensorBoard. Il modello contiene uno strato convoluzionale 2D seguito da uno strato di pooling, uno strato dropout, un appiattimento dell'output e uno strato denso. C'è anche un adeguamento al tasso di apprendimento. A differenza dell'impostazione di un tasso di apprendimento fisso, lo scheduler rende il tasso di apprendimento flessibile e aiuta con la convergenza. Per aggiungere la funzionalità TensorBoard al modello TensorBoard esistente basato su Keras, è necessario aggiungere un callback durante la fase di addestramento del modello di adattamento. Il calcolo dell'istogramma dovrebbe essere abilitato per tenere traccia dei progressi in modo efficace, e questo viene fatto impostando il parametro historgram_freq su 1. La funzione di callback richiede una directory di log per memorizzare i risultati dell'addestramento del modello. Pertanto, è utile includere alcuni ordini strutturati nei registri per riferimento futuro. L'ora corrente viene utilizzata qui. Una volta che il modello è stato creato, compilato e adattato, i registri dovrebbero essere compressi. Pieno di tutti i dettagli del tuo modello durante l'allenamento. Pronto per essere analizzato. Per visualizzare i risultati del processo di formazione all'interno di TensorBoard, non resta che eseguire l'estensione. Componenti di TensorBoard TensorBoard è suddiviso in diversi componenti. Questi componenti consentono di tenere traccia di diverse metriche come accuratezza, errore quadratico medio o perdita di registro. Consentono inoltre la visualizzazione del modello come grafico e molto altro ancora. Sto mostrando le schede scalari, grafici, distribuzioni, istogrammi e serie temporali in questo post. Ma un elenco delle altre visualizzazioni disponibili si trova nel menu a discesa inattivo. TensorBoard ha anche alcune opzioni di stile. Ho usato la modalità oscura per alcune delle immagini qui. Valori Scalari Gli scalari sono la prima scheda che vedrai all'apertura di TensorBoard. L'attenzione qui è sulle prestazioni del modello in più epoche. Qui vengono mostrati sia la funzione di perdita dei modelli che tutte le metriche che hai monitorato. Una caratteristica essenziale di questa scheda è la funzione di levigatura. Quando si ha a che fare con molte epoche o con un modello precario, la tendenza generale può andare persa. Pertanto, vuoi assicurarti che il tuo modello stia migliorando durante l'allenamento e non ristagni. Aumentando il livellamento, è possibile visualizzare le tendenze complessive del modello durante il processo di addestramento. La scheda scalari è fondamentale per identificare quando un modello è overfitting. Ad esempio, quando la tua metrica di allenamento continua a migliorare ma non c'è un aumento nel grafico di convalida, potresti essere in overfitting sul set di convalida. Grafici La scheda dei grafici ti consente di visualizzare la struttura del modello che hai creato. In sostanza, mostra cosa sta succedendo dietro le quinte. Questi dettagli sono utili quando è necessario condividere la struttura dei grafici con altri. Inoltre, è disponibile la possibilità di caricare o scaricare grafici. Oltre alla struttura del modello di base, il grafico mostra anche come vengono utilizzate le diverse metriche e l'ottimizzatore. Qui ho selezionato il nodo sequenziale con il grafico. Una volta selezionato, viene mostrata la struttura dei modelli. I dettagli sono visibili all'interno del riquadro rosso nell'immagine sottostante. Distribuzioni e istogrammi Le schede distribuzioni e istogrammi sono piuttosto simili. Tuttavia, consentono di visualizzare le stesse informazioni attraverso visualizzazioni diverse. La scheda delle distribuzioni offre una buona panoramica delle modifiche dei pesi del modello nel tempo. Questa prospettiva serve come indicatore iniziale per vedere se qualcosa è andato storto. La visualizzazione degli istogrammi fornisce una suddivisione più dettagliata dei valori esatti appresi dal modello. Queste due visualizzazioni vengono utilizzate per determinare quando il modello si basa eccessivamente su un piccolo insieme di pesi. O se i pesi convergono su molte epoche. Serie temporali L'ultima scheda mostrata qui in TensorBoard è la scheda delle serie temporali. Questa vista è abbastanza simile alla vista scalare. Tuttavia, una distinzione sono le osservazioni della metrica di destinazione per ogni iterazione dell'addestramento anziché per ogni epoca. L'osservazione del training del modello in questo modo è molto più granulare. Questo tipo di analisi è migliore quando il modello non converge e l'andamento delle epoche non rivela alcuna risposta. Conclusioni TensorBoard è uno strumento potente. Attraverso diversi componenti e visualizzazioni, puoi analizzare rapidamente i tuoi modelli di machine learning e deep learning. Lo strumento è facile da configurare e fornisce preziose informazioni su come addestrare meglio il tuo modello. Qui ti ho mostrato solo un esempio di ciò che è possibile con TensorBoard. Sentiti libero di copiare il codice ed esplorare lo strumento da solo.

temporali è usata per determinare un buon modello che può essere usato per prevedere le metriche del business