L'apprendimento strutturato include tre diversi tipi di tecniche tra cui tecniche di machine learning (ML), un sistema di rete neurale e Modern Deep Learning. Un altro tipo di apprendimento utilizzato è il Modern Deep Learning, che è considerato andare oltre la superficie del Machine Learning. Il Deep Learning utilizza gli stessi input del Machine Learning, ma lo immette in una rete neurale computerizzata

Indice Perchè è importante saper creare un programma di Machine Learning ? Addestrare un Modello di Machine Learning su Google Colab Passaggio 5. L'apprendimento automatico (ML) è di tendenza e ogni azienda vuole sfruttare il machine learning per Tuttavia, il machine learning può sembrare scoraggiante per molti, specialmente per coloro che hanno Ci Pensiamo noi...Ti faremo creare il tuo primo script di machine learning con python, utilizzando solo

Questo articolo è destinato esclusivamente al pubblico che non sa che cavolo è il Machine Learning (ML Cos'è il Machine Learning ? A partire da una definizione ampia, il Machine Learning è... Esempio Pratico di Machine Learning ? Per fare un esempio, lascia che ti faccia un quiz... Quali sono i tipi di tecniche di Machine Learning? Anche loro usano Machine Learning.

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Gli algoritmi di machine learning hanno incredibili capacità di apprendimento. Prerequsiti : Che cosa è il Machine Learning (ML) Cos'è il Machine Learning in 3 minuti! gli algoritmi di machine learning? di machine learning e sistemi integrati blockchain. [Progetto Python] Prevedere il prezzo dell'oro con la regressione lineare [Progetto Python] Deep Learning

La differenza tra Intelligenza Artificiale Forte e Debole Falsi miti sul machine learning Per queste Il tuo Primo Programma di Machine Learning con Python e Google Colab Il tuo primo Programma di Deep Learning 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

Nel cuore dell'Italia, l'Intelligenza Artificiale sta sollevando il velo su un'era di innovazione straordinaria. Il nostro paese sta vivendo un'incredibile crescita nel settore, con il mercato dell'IA che registra un aumento record del 52% negli ultimi anni. Questo boom non solo sta ridefinendo il panorama tecnologico, ma sta anche plasmando il nostro modo di lavorare e vivere. A guardare oltre, i prossimi dieci anni promettono una rivoluzione senza precedenti nell'automazione, con la sostituzione di oltre 3,8 milioni di posti di lavoro equivalenti. Questo fenomeno, alimentato dalla rapida avanzata dell'Intelligenza Artificiale, getta le basi per un futuro dove la collaborazione tra uomo e macchina diventa sempre più integrata. Il valore del mercato dell'IA, raggiungendo la cifra significativa di 760 milioni di euro, testimonia l'entusiasmo e l'adozione diffusa di questa tecnologia. In particolare, la Generative AI, all'avanguardia nel campo della creatività al 5%, apre porte a possibilità ancora inesplorate. Guardando alle imprese italiane, i numeri parlano chiaro: sei su dieci hanno già avviato progetti di Intelligenza Artificiale. Tuttavia, solo il 18% delle PMI ha intrapreso questo straordinario viaggio verso l'innovazione. Questo divario sottolinea l'importanza di una diffusa adozione dell'IA in tutti i settori, grandi e piccoli. Curiosamente, un dato sorprendente emerge: un italiano su quattro ha già interagito con ChatGPT almeno una volta. Questo sottolinea la crescente presenza dell'IA nelle nostre vite quotidiane. L'entusiasmo è accompagnato da una percentuale significativa di timori, con quasi l'80% degli italiani che esprime preoccupazioni riguardo all'Impatto dell'Intelligenza Artificiale sulla società. In questo articolo, esploreremo in dettaglio il panorama dell'Intelligenza Artificiale in Italia, analizzando il suo impatto, le sfide e le opportunità. Preparatevi per un viaggio entusiasmante nel cuore della rivoluzione tecnologica italiana, dove l'Intelligenza Artificiale si trasforma da sogno a realtà, plasmando il nostro domani in modi inimmaginabili. Benvenuti nel mondo dell'Intelligenza Artificiale Italia. Boom dell'Intelligenza Artificiale in Italia Crescita Record del 52% Il mercato dell'Intelligenza Artificiale in Italia sta vivendo un'espansione straordinaria, con una crescita del 52% nel 2023, raggiungendo un valore di 760 milioni di euro. Questo segna un aumento significativo rispetto al già impressionante +32% registrato nel 2022. I principali investimenti si concentrano su soluzioni avanzate di analisi testuale e agenti conversazionali, con la Generative AI ancora in fase embrionale, rappresentando solo il 5% degli investimenti. Questo notevole incremento evidenzia la rapida adozione e l'interesse crescente verso le tecnologie di Intelligenza Artificiale in Italia. Le imprese italiane stanno sperimentando attivamente progetti IA, specialmente in ambito testuale e conversazionale. L'apertura verso la Generative AI indica un'evoluzione verso soluzioni più avanzate e creative. Questo impulso positivo suggerisce che l'IA è destinata a svolgere un ruolo sempre più rilevante nel panorama economico italiano. Intelligenza Artificiale in Italia: Tra Entusiasmo e Confusione Nel 2023, quasi tutti gli italiani (98%) hanno familiarità con l'Intelligenza Artificiale, ma il 29% possiede una conoscenza medio-alta. 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. L'ampia consapevolezza dell'IA in Italia è promettente, ma la mancanza di chiarezza sui termini e le applicazioni specifiche indica che c'è ancora spazio per educare e informare il pubblico. Questo scenario offre un'opportunità per la divulgazione accurata e il coinvolgimento del pubblico, promuovendo una comprensione più approfondita e consentendo agli italiani di adottare l'IA in modo più consapevole. Quello che facciamo noi di IA ITALIA :) Sentimenti Contrastanti verso l'IA in Italia: Timori e Accettazione Nel 2023, il 77% degli italiani esprime timori sull'Intelligenza Artificiale, soprattutto riguardo agli impatti sul lavoro, ma solo il 17% è fermamente contrario all'introduzione dell'IA nelle attività professionali. Questo dualismo nei sentimenti riflette una realtà complessa. Mentre la maggioranza mostra preoccupazioni, è evidente che c'è anche un'apertura all'accettazione dell'IA nel contesto lavorativo. Educare sulle potenzialità e mitigare i timori potrebbe facilitare una transizione più armoniosa. L'adozione responsabile dell'IA potrebbe essere la chiave per rassicurare la popolazione e massimizzare i benefici di questa crescita tecnologica. Intelligenza Artificiale, Lavoro e Italia L'evoluzione dell'Intelligenza Artificiale in Italia presenta un dilemma cruciale per il mondo del lavoro. Attualmente, l'IA ha il potenziale di automatizzare il 50% dei "posti di lavoro equivalenti". E' cruciale considerare che questa automazione è in gran parte di natura di supporto, mirando a migliorare le capacità umane piuttosto che a sostituirle integralmente. Ma, ciò che merita profonda riflessione è il prospetto a dieci anni: un panorama in cui le nuove capacità delle macchine potrebbero sostituire il lavoro di 3,8 milioni di persone in Italia. Il pensiero critico si pone la domanda fondamentale: come equilibreremo il progresso tecnologico con la preservazione degli occupati umani? Quali saranno le competenze richieste per adattarsi a questa rivoluzione digitale e mantenere la rilevanza nel mercato del lavoro? Dovremmo forgiare nuove prospettive sull'educazione e la formazione per preparare la forza lavoro alle sfide future? Mentre l'IA promette efficienza e innovazione, dobbiamo anche esaminare attentamente le sue implicazioni etiche e sociali. In un contesto in cui il cambiamento è inevitabile, è imperativo affrontare queste domande introspettive per guidare il nostro approccio all'Intelligenza Artificiale in modo equo, etico e sostenibile. Solo attraverso un pensiero critico e proattivo possiamo plasmare un futuro in cui l'IA sia un alleato, piuttosto che un sostituto, nell'ambito lavorativo. I Progressi dell'Intelligenza Artificiale in Italia: Una Visione Strategica Il team di Intelligenza Artificiale Italia sottolinea i significativi progressi dell'IA nel paese. Con il mercato in forte crescita (+52% nel 2023), la direzione evidenzia l'accelerazione rispetto al +32% registrato l'anno precedente. Gli investimenti principali si concentrano su soluzioni di analisi testuale e agenti conversazionali tradizionali, mentre la Generative AI rappresenta solo il 5%, nonostante l'interesse crescente. Il Direttore dell'Osservatorio Artificial Intelligence, mette in luce la rapida avanzata dell'Intelligenza Artificiale in Italia nel 2023. Un incremento del 52% nel mercato sottolinea la crescente adozione di soluzioni avanzate. Mentre il focus principale rimane sulle applicazioni di analisi testuale e agenti conversazionali tradizionali, la Generative AI emerge con interesse. Tuttavia, l'adozione della Generative AI non sembra essere una panacea per chi è in ritardo nell'adozione dell'IA, con il 77% di questi che non trae vantaggio dalle opportunità offerte. L'Intelligenza Artificiale in Italia: Un Necessario Bilanciamento tra Tecnologia e Lavoro Il team di IA Italia proietta uno sguardo critico sul futuro dell'Intelligenza Artificiale e il suo impatto sul lavoro in Italia. Mentre il Direttore dell'Osservatorio Artificial Intelligence, Giovanni Miragliotta, riconosce la crescita del mercato e il diffuso interesse, sottolinea la necessità di considerare le previsioni demografiche. L'invecchiamento della popolazione prospetta un gap di 5,6 milioni di posti di lavoro equivalenti entro il 2033, rendendo l'automazione di 3,8 milioni di posti di lavoro quasi una necessità più che un rischio. Giovanni Miragliotta, sottolinea il contesto demografico critico. Mentre l'IA segna progressi inarrestabili, la prospettiva di un gap occupazionale di 5,6 milioni di posti di lavoro equivalenti entro il 2033 solleva questioni cruciali. L'automazione di 3,8 milioni di posti di lavoro potrebbe diventare una soluzione necessaria per affrontare questo sfida demografica. Tuttavia, Miragliotta sottolinea l'importanza di un'attenzione particolare alle nuove esigenze dei lavoratori, alla formazione e alla redistribuzione equa dei benefici per valorizzare appieno lo sviluppo dell'IA. Oltre la Crescita: Affrontare le Criticità Etiche dell'Intelligenza Artificiale in Italia Nicola Gatti, Direttore dell'Osservatorio Artificial Intelligence, solleva la necessità di guidare il percorso di adozione dell'IA e dell'AI Generativa, enfatizzando il ruolo della comunità scientifica. Tre criticità emergono: garantire la correttezza dei risultati (robustezza), rendere spiegabili le decisioni (explainability) e conformarsi alle regolamentazioni europee. Il Politecnico di Milano, attraverso il Partenariato Esteso FAIR, si impegna nella ricerca Adaptive AI per affrontare queste sfide. La riflessione sulla correttezza, spiegabilità e conformità alle normative dell'IA è cruciale per evitare una fase di disillusione nell'adozione della tecnologia. Il coinvolgimento attivo della comunità scientifica, come quello del Politecnico di Milano, è fondamentale per garantire una transizione etica e sostenibile verso l'era dell'Intelligenza Artificiale. La Mappa del Mercato: Analisi Settoriale dell'Intelligenza Artificiale in Italia Il 90% del mercato dell'Intelligenza Artificiale in Italia è dominato dalle grandi imprese, mentre PMI e Pubblica Amministrazione contribuiscono in modo equilibrato al restante 10%. La fetta più ampia (29%) è dedicata a soluzioni di analisi e estrazione di informazioni dai dati, seguita da progetti di interpretazione del linguaggio (27%) e algoritmi di suggerimento basati sulle preferenze (22%). L'analisi del mercato rivela una centralità delle grandi imprese nell'adozione dell'IA. La distribuzione settoriale evidenzia la spesa significativa nelle telecomunicazioni e nei media, assieme a assicurazioni, energy, utility e settore finanziario. Questi dati sottolineano l'importanza crescente dell'IA in settori chiave, con implicazioni notevoli per la competitività aziendale e l'innovazione. Intelligenza Artificiale nelle Imprese Italiane: Divario tra Grandi e PMI Il panorama dell'adozione dell'Intelligenza Artificiale nelle imprese italiane rivela un divario significativo tra le grandi organizzazioni e le PMI. Il 61% delle grandi imprese ha sperimentato progetti di Intelligenza Artificiale, in crescita rispetto al 2022, ma solo il 18% delle piccole e medie imprese ha intrapreso una sperimentazione (+3 punti percentuali). La stabilità nell'adozione è evidente, con le aziende iniziatrici che accelerano e quelle in ritardo che mostrano resistenza all'adozione della Generative AI. Il divario tra le grandi e le PMI nella sperimentazione dell'IA è un segnale di una sfida più ampia di adattamento nelle imprese più piccole. L'incremento di iniziative formativo-workshop indica un crescente interesse, ma è evidente la necessità di strategie mirate per incoraggiare l'adozione dell'IA anche tra le PMI, promuovendo la consapevolezza e fornendo supporto pratico. Maturità nell'Adozione dell'Intelligenza Artificiale: Cinque Profili delle Grandi Organizzazioni L'Osservatorio ha esaminato la maturità delle grandi organizzazioni nell'adozione dell'IA, identificando cinque profili distinti. L'11% è avanguardista, raggiungendo la piena maturità a livello tecnologico, organizzativo e gestionale. Il 23% è apprendista, con diversi progetti avviati ma limitata adozione di metodologie strutturate. Nel restante 66%, si riscontrano situazioni eterogenee, con organizzazioni in cammino (29%) e aziende che non percepiscono ancora la rilevanza del tema e mancano di un'infrastruttura IT adeguata. L'analisi della maturità evidenzia la presenza di un gruppo selezionato di avanguardisti, ma anche una percentuale considerevole di organizzazioni ancora in fase di adozione o in una situazione eterogenea. Questa varietà richiede strategie personalizzate per guidare l'adozione dell'IA in modo efficace, fornendo alle aziende gli strumenti necessari per affrontare la trasformazione digitale in modo integrato. Il Futuro dell'Intelligenza Artificiale in Italia In conclusione, l'Intelligenza Artificiale in Italia sta vivendo un periodo di crescita straordinaria, con numeri impressionanti nel mercato, nell'adozione aziendale e nella maturità tecnologica. Le sfide etiche, il divario tra grandi imprese e PMI, e la varietà di livelli di maturità richiedono un approccio attento e personalizzato. Ricapitolando, il mercato ha registrato una crescita del 52%, raggiungendo i 760 milioni di euro nel 2023, mentre l'adozione nell'azienda mostra un divario significativo, con il 61% delle grandi imprese e il 18% delle PMI coinvolte in progetti di Intelligenza Artificiale. La maturità aziendale si articola in cinque profili, con l'11% considerato avanguardista e il 66% con una situazione eterogenea. Affrontare queste sfide richiede un approccio equilibrato che unisca innovazione, formazione e responsabilità, plasmando un futuro in cui l'Intelligenza Artificiale sia un motore di progresso e prosperità in Italia. Il Team di IntelligenzaArtificialeItalia.net : Guidando le PMI nel Futuro dell'IA Presso IntelligenzaArtificialeItalia.net, siamo impegnati nel supportare centinaia di PMI italiane nell'integrazione dell'Intelligenza Artificiale nei loro processi, servizi e prodotti. Offriamo consulenze gratuite di screening della situazione, mirate a comprendere le esigenze specifiche di ogni azienda e identificare le opportunità di implementazione dell'IA. La nostra missione è rendere l'IA accessibile a tutte le dimensioni di aziende, contribuendo a democratizzare questa tecnologia innovativa. Crediamo che l'IA possa essere un motore di crescita e competitività per tutte le imprese, indipendentemente dalle dimensioni. Per questo motivo, offriamo prezzi altamente competitivi su tutto il territorio europeo, garantendo un accesso conveniente e agevole alle soluzioni avanzate di Intelligenza Artificiale. Siamo convinti che, attraverso una collaborazione aperta e trasparente, possiamo aiutare le PMI a navigare nel panorama complesso dell'IA e ad abbracciare il potenziale trasformativo di questa tecnologia. Se sei interessato a esplorare le opportunità che l'IA può offrire al tuo business, ti invitiamo a prenotare una consulenza gratuita con il nostro team di esperti. Siamo pronti a guidarti nel futuro dell'IA, adattando le soluzioni alle tue esigenze specifiche. Prenota la tua consulenza gratuita qui e inizia il tuo viaggio nell'Intelligenza Artificiale con noi.

Un sistema di deep learning chiamato RankBrain ha cambiato il modo in cui funziona il motore di ricerca

L'uso di metodi analitici ha acquisito molta importanza negli ultimi anni. La pratica di ottenere informazioni utili dai dati ha aiutato diverse aziende a migliorare le proprie prestazioni aziendali. Le analisi consentono alle aziende di ottenere un quadro chiaro degli eventi passati e del futuro delle loro prestazioni. Uno sguardo al futuro aiuta le aziende a prepararsi alla sfortuna (se presente) che sta per arrivare. Utilizzando l'analisi, le aziende possono trovare risposte a tre domande principali: "Cosa è successo" "Cosa sta accadendo" "Cosa accadrà" L'analisi non si limita solo a trarre informazioni dal passato, ma consente anche di prevedere i risultati futuri e ottimizzare le risorse aziendali. Di conseguenza, le forme più avanzate di analisi, ovvero predittiva e prescrittiva, hanno assunto maggiore importanza nel supportare le esigenze decisionali delle organizzazioni. In questo articolo, spieghremo le 3 principali forme di analisi che classificano tutte le forme di modelli analitici applicati in tutti i paesi. Secondo uno studio americano, le organizzazioni che si concentrano sull'automazione di base per espandere le proprie capacità di reporting possono migliorare il proprio ROI del 188%. Quindi, in linea di principio, quali sono i diversi tipi di analisi? 1. Analisi descrittiva Iniziamo con il tipo più elementare di analisi, ovvero l' analisi descrittiva . L'obiettivo dei modelli descrittivi è analizzare le tendenze storiche e individuare i modelli rilevanti per ottenere informazioni sul comportamento della popolazione. L'analisi descrittiva implica la ricerca di risposte a "cosa è successo?". È la forma di analisi più comunemente utilizzata dalle organizzazioni per il loro funzionamento quotidiano ed è generalmente la meno complessa. I modelli descrittivi utilizzano tecniche statistiche e matematiche di base per derivare indicatori chiave di prestazione che mettono in evidenza le tendenze storiche. Lo scopo principale del modello non è stimare un valore, ma ottenere informazioni sul comportamento sottostante. Gli strumenti comuni utilizzati per eseguire l'analisi descrittiva includono MS Excel, PowerBi e Tableu. Un tipico esempio nel settore bancario sarebbe la segmentazione della clientela. I dati storici vengono estratti per analizzare i modelli di spesa dei clienti e la quota di portafoglio per consentire un approccio mirato al marketing e alle vendite. Tali modelli sono strumenti potenti per profilare i clienti, ma sono limitati nella loro capacità predittiva rispetto al comportamento dei singoli membri della stessa popolazione. 2. Analisi predittiva L'analisi predittiva utilizza la modellazione statistica per determinare la probabilità che si verifichi un risultato futuro o una situazione. Implica la ricerca di risposte a "Cosa potrebbe accadere?". I modelli predittivi si basano su modelli descrittivi mentre vanno oltre l'utilizzo dei dati storici come base principale per il processo decisionale, spesso utilizzando dati strutturati e non strutturati provenienti da varie fonti. Consentono ai manager e data scientist di prendere decisioni informate fornendo un resoconto compressivo della probabilità che un evento si verifichi in futuro. Comprendono vari modelli statistici avanzati e concetti matematici sofisticati come foreste casuali, GBM, SVM, GLM, teoria dei giochi, ecc. Un modello predittivo si basa su un modello descrittivo per prevedere il comportamento futuro. Tuttavia, a differenza di un modello descrittivo che profila solo la popolazione, un modello predittivo si concentra sulla previsione del comportamento di un singolo cliente. Gli strumenti utilizzati per eseguire modelli predittivi variano in base alla natura della complessità del modello, tuttavia alcuni degli strumenti comunemente utilizzati sono RapidMiner, R, Python, SAS, Matlab, Dataiku DSS, e molti altri. Le risorse online sull'utilizzo di questi strumenti possono essere trovate su Coursera. Un tipico esempio nel settore bancario sarebbe l'analisi avanzata delle campagne. Può aiutare a prevedere la probabilità che un cliente risponda a una determinata offerta di marketing per migliorare il cross-selling e l'up-selling dei prodotti. Un altro esempio potrebbe essere la previsione della probabilità di frode sulle carte di credito. 3. Analisi prescrittiva L' analisi prescrittiva è il tipo più sofisticato di analisi che utilizza l'ottimizzazione e la simulazione stocastica per esplorare una serie di opzioni possibili e consigliare la migliore azione possibile per una determinata situazione. Implica la ricerca di risposte a "Cosa si dovrebbe fare?". I modelli prescrittivi vanno oltre i modelli descrittivi che affrontano solo ciò che sta accadendo e oltre i modelli predittivi che possono solo dire cosa accadrà, poiché continuano a consigliare cosa effettivamente dovrebbe essere fatto nel futuro previsto. Quantificano l'effetto delle azioni future sulle metriche aziendali chiave e suggeriscono l'azione più ottimale. I modelli prescrittivi sintetizzano i big data e le regole aziendali utilizzando algoritmi complessi per confrontare i probabili risultati di una serie di azioni e scegliere l'azione più ottimale per raggiungere gli obiettivi aziendali. I modelli prescrittivi più avanzati seguono un processo di simulazione in cui il modello apprende continuamente e automaticamente dai dati correnti per migliorare la propria intelligenza. Questi modelli sono in genere i più complessi in natura e quindi vengono utilizzati da alcune aziende progressiste e di grandi dimensioni, poiché sono difficili da gestire. Tuttavia, se implementati correttamente, possono avere un forte impatto sull'efficacia del processo decisionale di un'azienda e, di conseguenza, sui suoi profitti. Detto questo, i progressi tecnici come i super computer, il cloud computing, Hadoop HDFS, Spark, l'elaborazione in-database, l'architettura MPP, ecc. hanno reso molto più semplice l'implementazione di modelli prescrittivi complessi che utilizzano dati strutturati e non strutturati. Gli strumenti utilizzati per eseguire i modelli prescrittivi sono per lo più gli stessi dei modelli predittivi, tuttavia richiedono capacità avanzate di infrastruttura dei dati. Un esempio comune di modelli prescrittivi nel settore bancario al dettaglio è l'allocazione ottimale del personale di vendita tra le varie filiali della banca per massimizzare l'acquisizione di nuovi clienti. Unendo le informazioni di geolocalizzazione con le prestazioni e il potenziale di ogni filiale, il modello può prescrivere l'allocazione ottimale del personale di vendita in tutte le filiali. Un approccio di modellazione prescrittiva più sofisticato viene utilizzato nei sistemi di tariffazione dei biglietti aerei per ottimizzare il prezzo dei biglietti aerei in base a fattori di viaggio, livelli di domanda, tempi di acquisto, ecc. per massimizzare i margini di profitto, ma allo stesso tempo non scoraggiare le vendite. Secondo una ricerca, circa il 10% delle organizzazioni utilizza attualmente una qualche forma di analisi prescrittiva, questa cifra è aumentata dal 3% nel 2014 e dovrebbe salire al 35% entro il 2025. Fattori come massicci investimenti nell'analisi predittiva, espansione delle capacità IoT che l'analisi prescrittiva complementare sta guidando questa crescita e ampliando la portata dei modelli prescrittivi. Conclusione Differenze tra Analisi descrittiva, predittiva e prescrittiva In questo articolo, abbiamo discusso 3 diverse versioni di analisi utilizzate oggi in tutti i settori. Questi sono gli elementi costitutivi del settore dell'analisi in tutto il mondo. È corretto affermare che tutti i modelli, gli sviluppi e le scoperte realizzati utilizzando i dati possono essere classificati in una di queste tre categorie. Questo articolo ha lo scopo di aiutare le persone che non conoscono l'analisi o intendono usare l'analisi per ottenere una visione più chiara e supportata da numeri. Condividi l'articolo :)

Prerequisiti : Come funziona il Deep Learning o Apprendimento Profondo ? milioni di immagini o audio e ti chiedi come sia possibile, è tutto merito delle reti neurali e del deep McKinsey stima che il deep learning e le reti neurali abbiano il potenziale per far girare un mercato Il tuo Primo Programma di Machine Learning con Python e Google Colab Il tuo primo Programma di Deep Learning di deep learning

Se sei un programmatore Python o stai cercando una libreria robusta che puoi usare per portare l'apprendimento automatico in un sistema di produzione, allora una libreria che vorrai considerare seriamente è scikit-learn. In questo post avrai una panoramica della libreria scikit-learn e utili riferimenti su dove puoi saperne di più. Dove nasce Scikit-Learn ? Scikit-learn è stato inizialmente sviluppato da David Cournapeau come progetto di Google Summer of Code nel 2007. Successivamente Matthieu Brucher si è unito al progetto e ha iniziato a usarlo come parte del suo lavoro di tesi. Nel 2010 è stata coinvolta INRIA e la prima versione pubblica (v0.1 beta) è stata pubblicata a fine gennaio 2010. Il progetto ha ora più di 30 contributori attivi e ha ricevuto sponsorizzazioni da INRIA , Google, Tinyclues e Python Software Foundation . Cos'è scikit-learn? Scikit-learn è una libreria che fornisce una gamma di algoritmi di apprendimento supervisionati e non supervisionati tramite un'interfaccia python. È concesso in licenza con una licenza BSD semplificata permissiva ed è distribuito sotto molte distribuzioni Linux, incoraggiando l'uso accademico e commerciale. La libreria è basata su SciPy (Scientific Python) che deve essere installata prima di poter usare scikit-learn. Questa librerie si appoggia anche su: NumPy : pacchetto di matrice n-dimensionale di base SciPy : Libreria fondamentale per il calcolo scientifico Matplotlib : grafica 2D/3D completa IPython : Console interattiva migliorata Sympy : matematica simbolica Pandas : Strutture e analisi dei dati Estensioni o moduli per SciPy sono convenzionalmente denominati SciKits . In quanto tale, il modulo fornisce algoritmi di apprendimento ed è denominato scikit-learn. La visione per la libreria è un livello di robustezza e supporto richiesto per l'uso nei sistemi di produzione. Ciò significa una profonda attenzione a questioni quali facilità d'uso, qualità del codice, collaborazione, documentazione e prestazioni. Sebbene l'interfaccia sia Python, le librerie C fanno leva per prestazioni come numpy per operazioni di array e matrici, LAPACK , LibSVM e l'uso attento di cython. Quali sono le caratteristiche di scikit-learn? La libreria è focalizzata sulla modellazione dei dati. Non si concentra sul caricamento, la manipolazione e il riepilogo dei dati. Per queste funzionalità, fare riferimento a NumPy e Pandas. Alcuni gruppi popolari di modelli forniti da scikit-learn includono: Clustering : per raggruppare dati senza etichetta come KMeans. Cross Validation : per stimare la performance di modelli supervisionati su dati invisibili. Set di dati : per testare set di dati e per generare set di dati con proprietà specifiche per l'analisi del comportamento del modello. Riduzione dimensionale : per ridurre il numero di attributi nei dati per il riepilogo, la visualizzazione e la selezione di funzionalità come l'analisi dei componenti principali. Metodi di insieme : per combinare le previsioni di più modelli supervisionati. Estrazione delle caratteristiche : per definire gli attributi in immagini e dati di testo. Selezione delle funzioni : per identificare attributi significativi da cui creare modelli supervisionati. Regolazione dei parametri : per ottenere il massimo dai modelli supervisionati. Apprendimento multidimensionale: per riassumere e rappresentare dati multidimensionali complessi. Modelli supervisionati : una vasta gamma non limitata a modelli lineari generalizzati, analisi discriminate, baye ingenue, metodi pigri, reti neurali, macchine vettoriali di supporto e alberi decisionali. Esempio: Classificazione e alberi di regressione Vogliamo farti un esempio per mostrarti quanto sia facile usare la libreria. In questo esempio, utilizziamo l'algoritmo dell'albero decisionale Classification and Regression Trees (CART) per modellare il set di dati dei fiori Iris. Questo set di dati viene fornito come set di dati di esempio con la libreria e viene caricato. Il classificatore si adatta ai dati e quindi vengono effettuate previsioni sui dati di addestramento. Infine, viene stampata l'accuratezza della classificazione e una matrice di confusione . # Semplice esempio di Decision Tree Classifier from sklearn import datasets from sklearn import metrics from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier # Carichiamo il dataset iris dataset = datasets.load_iris() # creiamo e alleniamo il modello model = DecisionTreeClassifier() model.fit(dataset.data, dataset.target) print(model) # Facciamo le nostre previsioni expected = dataset.target predicted = model.predict(dataset.data) # Riassumiamo le performance del modello print(metrics.classification_report(expected, predicted)) print(metrics.confusion_matrix(expected, predicted)) #Ti consigliamo di provarlo è molto divertente L'esecuzione di questo esempio produce l'output seguente, che mostra i dettagli del modello addestrato, l'abilità del modello in base ad alcune metriche comuni e una matrice di confusione. DecisionTreeClassifier(class_weight=None, criterion='gini', max_depth=None, max_features=None, max_leaf_nodes=None, min_samples_leaf=1, min_samples_split=2, min_weight_fraction_leaf=0.0, presort=False, random_state=None, splitter='best') precision recall f1-score support 0 1.00 1.00 1.00 50 1 1.00 1.00 1.00 50 2 1.00 1.00 1.00 50 avg / total 1.00 1.00 1.00 150 [[50 0 0] [ 0 50 0] [ 0 0 50]] Chi usa scikit-learn? La pagina delle testimonianze di scikit-learn elenca Inria, Mendeley, wise.io, Evernote, Telecom ParisTech e AWeber come utenti della libreria. Se questa è una piccola indicazione delle aziende che hanno presentato informazioni sul loro utilizzo, è molto probabile che ci siano decine o centinaia di organizzazioni più grandi che utilizzano la libreria. Ha una buona copertura di test e versioni gestite ed è adatto sia per prototipi che per progetti di produzione. Risorse utili per scikit-learn Se sei interessato a saperne di più, controlla la homepage di Scikit-Learn che include documentazione e risorse correlate. Puoi ottenere il codice dal repository github e le versioni sono storicamente disponibili sul progetto Sourceforge . Documentazione Ti consiglio di iniziare con il tutorial di avvio rapido e di sfogliare la guida per l'utente e la galleria di esempi per gli algoritmi che ti interessano. In definitiva, scikit-learn è una libreria e il riferimento API sarà la migliore documentazione per portare a termine le cose. Tutorial di installazione-> http://scikit-learn.org/stable/tutorial/basic/tutorial.html Guida per l'utente-> http://scikit-learn.org/stable/user_guide.html Riferimento API-> http://scikit-learn.org/stable/modules/classes.html Galleria di esempi-> http://scikit-learn.org/stable/auto_examples/index.html Condividi o Commenta l'Articolo per sostenerci

di analisi dei dati approfondite e soluzioni software basate sull’Intelligenza Artificiale, Machine Learning Le tecnologie digitali hanno un ruolo centrale, in particolare l’Artificial Intelligence, il Machine Learning

Nei precedenti articoli abbiamo parlato molto di deep learning, reti neurali e tipi di esse, ma oggi in questo articolo spiegheremo nel dettaglio RNN un tipo di rete neurale della famiglia del deep learning Prerequisiti : Se non sai cosa è il Machine Learning, clicca qui Se non sai cosa è il Deep Learning, clicca qui Se non conosci le principali applicazioni Deep Learning, clicca qui Se non sai come scaricare

Deep Learning: Ramo di ML concentrato sui dati non strutturati, come testo e immagini, basato su reti Ed è qui che entra in gioco il Deep Learning. Profondità dell'Apprendimento. Livello: Avanzato. Ora faremo un altro grande passo introducendo il Deep Learning. Le reti neurali sono spesso composte da molti strati (da qui il nome Deep Learning), il che significa I LLM rappresentano una delle applicazioni più sorprendenti e ricche di potenzialità del deep learning

Migliorare le prestazioni dei modelli di machine learning. selezione delle funzionalità è molto importante. “ Alla fine della giornata, alcuni progetti di machine learning convertiti in numeri interi o float per essere utilizzati nella maggior parte delle librerie di machine learning.I La presenza di funzionalità irrilevanti nei dati può ridurre l'accuratezza dei modelli di machine learning