In questo articolo, discuteremo dell'importanza dei modelli linguistici di grandi dimensioni e suggeriremo alcuni dei migliori modelli open source e le attività NLP per cui possono essere utilizzati. Cos'è un modello linguistico? Un modello linguistico è solo una distribuzione di probabilità su sequenze di token (parole). I modelli linguistici sono il fulcro della moderna elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e le loro applicazioni possono essere per una varietà di attività NLP come sintesi vocale, analisi del sentimento, riepilogo del testo, controllo ortografico, classificazione dei token, ecc. Nella maggior parte della NLP compiti, i modelli linguistici possono determinare la probabilità del prossimo token analizzando il testo dato. Il modello linguistico può essere sotto forma di reti Unigrams, N-grams, Exponential o Neural. Perhè usare i modelli linguistici ? Nel 2019, c'è stato un grande incremento nella popolarità del Language Modeling grazie allo sviluppo di trasformatori come BERT, GPT-2 e XLM. Questi modelli basati su trasformatori possono essere adattati da un modello di linguaggio generico a un'attività a valle specifica nota come messa a punto. Il processo di ottimizzazione richiede molti meno dati rispetto all'addestramento del modello linguistico da zero. Questo è uno dei motivi che rende le modalità basate su trasformatore straordinarie rispetto ai precedenti approcci utilizzati nella modellazione linguistica. Un altro motivo per cui i modelli linguistici sono così utilizzati è che un singolo modello può essere utilizzato per più attività NLP , ad esempio come risposta alle domande, classificazione di token e testo, riassunto di documenti, generazione di testo, traduzione e molti altri. I modelli linguistici basati su trasformatore possono eseguire queste attività NLP con prestazioni molto più elevate grazie alla presenza di più parametri e più dati di addestramento. Questo post include alcuni dei migliori modelli di linguaggio open source. I migliori modelli linguistici 1. GPT-Neo, GPT-J e GPT-NeoX GPT-Neo, GPT-J e GPT-NeoX sono modelli di intelligenza artificiale molto potenti e possono essere utilizzati per problemi di apprendimento a pochi colpi. L'apprendimento immediato è come l'addestramento/la messa a punto di qualsiasi modello di apprendimento profondo, tuttavia richiede solo un numero limitato di campioni. I modelli GPT-Neo, GPT-J e GPT-NeoX sono stati addestrati e rilasciati da EleutherAI come versioni open source di GPT-3, che è stato rilasciato da Open-AI ed è rimasto privato fino ad oggi. I modelli GPT-J e GPT-Neo sono simili a GPT-2 ed entrambi sono stati addestrati sul set di dati Pile. The Pile è un set di dati di modellazione del linguaggio open source da 825 GiB che consiste in 22 set di dati più piccoli combinati. L'importanza di Pile è la diversità delle sue fonti di dati che migliora la conoscenza generale tra domini e le attività della PNL a valle. GPT-NeoX è un miglioramento dei modelli GPT open source rilasciati in precedenza basati principalmente su Megatron-LM e DeepSeed. A causa della complessità e delle sue dimensioni, è stato costruito su Mesh TensorFlow e progettato per GPU. Il modello GPT-NeoX-20B ha 20 miliardi di parametri ed è stato addestrato sul Pile, il che lo rende il più grande modello autoregressivo denso disponibile pubblicamente. GPT-NeoX-20B può aiutare a sviluppare prove di concetto per misurare la fattibilità del progetto grazie all'apprendimento a colpi di poche. I migliori modelli linguistici 2. XLNET I ricercatori della Carnegie Mellon University e di Google hanno sviluppato un nuovo modello chiamato XLNet per eseguire attività di NLP come la comprensione della lettura, la classificazione del testo, l'analisi del sentimento e altro. La sua formulazione autoregressiva consente l'apprendimento di contesti bidirezionali massimizzando la probabilità su tutte le permutazioni dell'ordine di fattorizzazione e supera i limiti di BERT. Segue un metodo di pre-allenamento autoregressivo generalizzato. Inoltre, XLNet integra le idee di Transformer-XL, il modello autoregressivo all'avanguardia, nel pre-training. Empiricamente, XLNet supera BERT su 20 attività, per lo più con un ampio margine, e ottiene risultati all'avanguardia su 18 attività come risposta alle domande, inferenza del linguaggio naturale, analisi del sentimento e classifica dei documenti. I migliori modelli linguistici 3. Roberta I ricercatori di Facebook AI e dell'Università di Washington hanno analizzato come è stata addestrata la rappresentazione dell'encoder bidirezionale di Google da Transformers (BERT). Hanno apportato diverse modifiche al processo di allenamento e hanno anche migliorato le prestazioni. Inoltre, i ricercatori hanno utilizzato un set di dati più ampio per l'addestramento, hanno scelto mini-batch più grandi, hanno rimosso la Next Sentence Prediction (NSP) e hanno addestrato il modello con molte più iterazioni rispetto a BERT. Ciò ha portato a un modello ottimizzato chiamato RoBERTa (Robustly Optimized BERT Approach) che corrispondeva ai punteggi del modello XLNet sul benchmark GLUE (General Language Understanding Evaluation). È stato dimostrato che l'apprendimento trasferito nella PNL è altamente efficiente per le attività di classificazione del testo. I modelli RoBERTa raggiungono una precisione competitiva in un'ampia gamma di attività a valle, il che lo ha reso un modello "Go-to" per le attività di classificazione di token e testo da parte di molte aziende. I migliori modelli linguistici 4. DeBERTa I ricercatori di Microsoft Research hanno proposto BERT potenziato con la decodifica con un'attenzione districata per migliorare i modelli BERT e RoBERTa utilizzando due tecniche. In primo luogo, ha districato il meccanismo dell'attenzione, in cui ogni parola è rappresentata utilizzando due vettori che ne codificano rispettivamente il contenuto e la posizione, e i pesi dell'attenzione tra le parole sono calcolati utilizzando matrici districate sul loro contenuto e posizioni relative. In secondo luogo, viene utilizzato un decodificatore maschera avanzato per sostituire il livello softmax di output per prevedere i token mascherati per il pre-training del modello. Tanya sottolinea che queste due tecniche migliorano significativamente l'efficienza del pre-addestramento del modello e l'esecuzione delle attività a valle. Il modello DeBERTa supera per la prima volta la linea di base umana sul benchmark GLUE al momento della pubblicazione. Fino ad oggi i modelli DeBERTa sono utilizzati principalmente per una varietà di attività NLP come la risposta a domande, il riepilogo e la classificazione di token e testi. I migliori modelli linguistici 5. XLM-RoBERTa Nel mondo degli affari di oggi, le aziende di maggior successo hanno raggiunto il punto in cui devono offrire i propri servizi in lingue diverse dall'inglese. Grazie ai ricercatori del team AI di Facebook, XLM-RoBERTa è un modello linguistico basato su trasformatore ed è in grado di elaborare testo da 100 lingue diverse. In passato, ciò richiedeva di moltiplicare gli sforzi per ogni nuova lingua, occupandosi dei dettagli intricati di ogni lingua. Sebbene spesso non forniscano le migliori prestazioni per attività, i modelli multilingue come XLM-RoBERTa consentono alle aziende di generare valore per gli utenti che non parlano inglese molto più velocemente. I migliori modelli linguistici 6. DistilBERT Mentre altri modelli mirano a ottimizzare le prestazioni di BERT, DistilBERT ha un obiettivo diverso. Mentre XLNet, RoBERTa e DeBERTa hanno apportato miglioramenti alle prestazioni, DistilBERT cerca di migliorare la velocità di inferenza. Il suo obiettivo è ridurre le grandi dimensioni e aumentare la velocità di BERT_{BASE} e BERT_{LARGE} con parametri rispettivamente di 110M e 340M, pur mantenendo quanta più potenza possibile. DistilBERT riduce le dimensioni di BERT_{BASE} del 40% e migliora la velocità del 60% mantenendo il 97% delle sue capacità. I migliori modelli linguistici 7. BLOOM Con i suoi 176 miliardi di parametri, BLOOM è in grado di generare testo in 46 linguaggi naturali e 13 linguaggi di programmazione. Per quasi tutti, come spagnolo, francese e arabo, BLOOM sarà il primo modello linguistico con oltre 100 miliardi di parametri mai creato. Questo è il culmine di un anno di lavoro che ha coinvolto oltre 1000 ricercatori provenienti da oltre 70 paesi e oltre 250 istituzioni, che ha portato a un ciclo finale di 117 giorni (11 marzo - 6 luglio) per addestrare il modello BLOOM sul supercomputer Jean Zay nel sud di Parigi, Francia grazie a una sovvenzione di calcolo del valore stimato di 3 milioni di euro dalle agenzie di ricerca francesi CNRS e GENCI. I ricercatori possono ora scaricare, eseguire e studiare BLOOM per studiare le prestazioni e il comportamento di modelli linguistici di grandi dimensioni recentemente sviluppati fino alle loro operazioni interne più profonde. Più in generale, qualsiasi individuo o istituzione che accetti i termini della Licenza per l'IA responsabile del modello(sviluppato durante il progetto BigScience stesso) può utilizzare e costruire sul modello su una macchina locale o su un provider cloud. In questo spirito di collaborazione e miglioramento continuo, stiamo rilasciando, per la prima volta, anche i checkpoint intermedi e gli stati di ottimizzazione della formazione. Non hai 8 A100 con cui giocare? Un'API di inferenza, attualmente supportata dal cloud TPU di Google e da una versione FLAX del modello, consente anche test rapidi, prototipazione e utilizzo su scala ridotta. Puoi già giocarci su Hugging Face Hub. Facci sapere nei commenti se conosci altri modelli linguistici open source su cui poter mettere mano !

ChatGPT, forse l' LLM più famoso, è immediatamente esploso in popolarità grazie al fatto che il linguaggio Questo articolo dovrebbe anche aiutarti a ottenere di più dall'uso dei LLMs come ChatGPT. Discutiamone ora, e tra poco scopriremo anche cosa significhi la GPT in ChatGPT. Parlando di ChatGPT, potresti chiederti ora perché non si chiama ChatLLM. Quindi cosa significa la GPT in ChatGPT?

Uno di questi strumenti di BI (Business Intelligence) di Microsoft è Power BI. Gli esempi di dashboard di Power BI mirano a fornire visualizzazioni interattive e funzionalità di Business Dashboard di segmentazione dei clienti Questa dashboard viene utilizzata principalmente nelle imprese business-to-business

Il processo decisionale basato sui dati ha un ampio coinvolgimento degli algoritmi di apprendimento automatico. Per un problema aziendale, il professionista non si affida mai a un algoritmo. Si applicano sempre più algoritmi rilevanti in base al problema e si seleziona il modello migliore in base alle migliori metriche di prestazione mostrate dai modelli. Ma questa non è la fine. È possibile aumentare le prestazioni del modello utilizzando gli iperparametri. Pertanto, trovare gli iperparametri ottimali ci aiuterebbe a ottenere il modello con le migliori prestazioni. In questo articolo impareremo su Hyperparameters, Grid Search, Cross-Validation, GridSearchCV e l'ottimizzazione di Hyperparameters in Python. Gli iperparametri per un modello possono essere scelti utilizzando diverse tecniche come Ricerca casuale, Ricerca griglia, Ricerca manuale, Ottimizzazioni bayesiane, ecc. In questo articolo impareremo su GridSearchCV che utilizza la tecnica Grid Search per trovare gli iperparametri ottimali per aumentare il modello prestazione. Indice su Come ottimizzare gli iperparametri con GridSearchCV Iperparametri vs parametri Comprensione della ricerca nella griglia Convalida incrociata e GridSearchCV Come applicare GridSearchCV? Conclusioni Iperparametri vs parametri Sia i parametri che gli iperparametri sono associati al modello di Machine Learning, ma entrambi sono pensati per attività diverse. Capiamo come sono diversi tra loro nel contesto del Machine Learning. I parametri sono le variabili utilizzate dall'algoritmo di Machine Learning per prevedere i risultati in base ai dati storici di input. Questi sono stimati utilizzando un algoritmo di ottimizzazione dello stesso algoritmo di Machine Learning. Pertanto, queste variabili non sono impostate o codificate dall'utente o dal professionista. Queste variabili sono servite come parte dell'addestramento del modello. Esempio di parametri: Coefficiente di variabili indipendenti Regressione lineare e Regressione logistica. Gli iperparametri sono le variabili che l'utente specifica in genere durante la creazione del modello di Machine Learning. Quindi, gli iperparametri vengono specificati prima di specificare i parametri o possiamo dire che gli iperparametri vengono utilizzati per valutare i parametri ottimali del modello. La parte migliore degli iperparametri è che i loro valori sono decisi dall'utente che sta costruendo il modello. Ad esempio, max_depth negli algoritmi della foresta casuale, k nel classificatore KNN. Tieni a mente questa differenza, solitamente viene fatta ai colloqui. Comprensione della ricerca nella griglia Ora che sappiamo cosa sono gli iperparametri, il nostro obiettivo dovrebbe essere trovare i migliori valori di iperparametri per ottenere i risultati di previsione perfetti dal nostro modello. Ma sorge la domanda, come trovare questi migliori insiemi di iperparametri? Si può provare il metodo di ricerca manuale, utilizzando il processo hit and trial e si possono trovare i migliori iperparametri che richiederebbero molto tempo per costruire un singolo modello. Per questo motivo sono stati introdotti metodi come Random Search, GridSearch. Qui, discuteremo come viene eseguita Grid Seach e come viene eseguita con la convalida incrociata in GridSearchCV. Questa ricerca a griglia utilizza una combinazione diversa di tutti gli iperparametri specificati e dei relativi valori, calcola le prestazioni per ciascuna combinazione e seleziona il valore migliore per gli iperparametri. Ciò rende l'elaborazione dispendiosa in termini di tempo e costo in base al numero di iperparametri coinvolti. Ricerca della griglia su due parametri (immagine di Alexander Elvers da WikiMedia ) Convalida incrociata e GridSearchCV In GridSearchCV, insieme a Grid Search, viene eseguita anche la convalida incrociata. La convalida incrociata viene utilizzata durante l'addestramento del modello. Come sappiamo, prima di addestrare il modello con i dati, dividiamo i dati in due parti: dati di training e dati di test . Nella convalida incrociata, il processo divide ulteriormente i dati del treno in due parti: i dati del treno e i dati di convalida. Il tipo più popolare di convalida incrociata è la convalida incrociata K-fold. È un processo iterativo che divide i dati del treno in k partizioni. Ogni iterazione conserva una partizione per il test e le restanti partizioni k-1 per il training del modello. L'iterazione successiva imposterà la partizione successiva come dati di test e il restante k-1 come dati del treno e così via. In ogni iterazione, registrerà le prestazioni del modello e alla fine darà la media di tutte le prestazioni. Pertanto, è anche un processo che richiede tempo. Pertanto, GridSearch insieme alla convalida incrociata impiega molto tempo cumulativamente per valutare i migliori iperparametri. Ora vedremo come utilizzare GridSearchCV nel nostro problema di Machine Learning. Convalida incrociata K-Fold (immagine di Gufosowa da WikiMedia ) Come applicare GridSearchCV? Il metodo .GridSearchCV() è disponibile nella classe scikit-learn model_selection. Può essere avviato creando un oggetto di GridSearchCV(): clf = GridSearchCv(stimatore, param_grid, cv, punteggio) In primo luogo, sono necessari 4 argomenti, ovvero estimator , param_grid , cv e scoring . La descrizione degli argomenti è la seguente: 1. estimatore – Un modello scikit-learn 2. param_grid – Un dizionario con nomi di parametri come chiavi ed elenchi di valori di parametro. 3. punteggio – La misura della performance. Ad esempio, ' r2 ' per i modelli di regressione, ' precision ' per i modelli di classificazione. 4. cv – Un numero intero che è il numero di pieghe per la convalida incrociata K-fold. GridSearchCV può essere utilizzato su diversi iperparametri per ottenere i valori migliori per gli iperparametri specificati. Ora applichiamo GridSearchCV con un set di dati di esempio: Potete scaricare il dataset cliccando qui , e cercando heart.csv utilizzando l'icona in alto a destra (il tasto evidenziato nella fotto seguente) . Come ottimizzare gli iperparametri con GridSearchCV e Python ? Dopo aver visto la teoria base, sporchiamoci le mani con un pò di codice. #importiamo le librerie necessarie import pandas as pd from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.model_selection import GridSearchCV from sklearn import metrics import warnings warnings.filterwarnings('ignore') #carichiamo il dataset scaricato df = pd.read_csv('heart.csv') print(df.head()) Dividiamo le variabili indipendenti e dipendenti(target) X = df.drop('target', axis = 1) y = df['target'] Dividiamo i dati in Train e Test X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size = 0.3, random_state = 42) Inizializziamo un modello Random Forest Classifier rfc = RandomForestClassifier() Qui, abbiamo creato l'oggetto rfc di RandomForestClassifier(). Inizializzazione dell'oggetto GridSearchCV() e adattamento con iperparametri forest_params = [{'max_depth': list(range(10, 15)), 'max_features': list(range(0,14))}] clf = GridSearchCV(rfc, forest_params, cv = 10, scoring='accuracy') clf.fit(X_train, y_train) Qui, abbiamo passato l'oggetto estimatore rfc , param_grid come forest_params , cv = 5 e il metodo di punteggio come accuratezza in GridSearchCV() come argomenti. Otteniamo i migliori iperparametri print(clf.best_params_) Questo darà la combinazione di iperparametri insieme a valori che danno le migliori prestazioni della nostra stima specificata. Mettiamo tutto il codice insieme import pandas as pd from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.model_selection import GridSearchCV from sklearn import metrics import warnings warnings.filterwarnings('ignore') df = pd.read_csv('heart.csv') X = df.drop('target', axis = 1) y = df['target'] X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size = 0.3, random_state = 42) rfc = RandomForestClassifier() forest_params = [{'max_depth': list(range(10, 15)), 'max_features': list(range(0,14))}] clf = GridSearchCV(rfc, forest_params, cv = 10, scoring='accuracy') clf.fit(X_train, y_train) print(clf.best_params_) print(clf.best_score_) Eseguendo il codice sopra, otteniamo: Migliori parametri e miglior punteggio del classificatore foresta casuale Pertanto, clf.best_params_ fornisce la migliore combinazione di iperparametri ottimizzati e clf.best_score_ fornisce il punteggio medio con convalida incrociata del nostro Classificatore di foresta casuale. Conclusioni su come Ottimizzare gli iperparametri con GridSearchCV e Python In questo articolo, abbiamo appreso di Grid Search, K-fold Cross-Convalidation, GridSearchCV e come fare un buon uso. GridSearchCV è una fase di selezione del modello e dovrebbe essere eseguita dopo le attività di elaborazione dei dati. È sempre bene confrontare le prestazioni dei modelli Tuned e Untuned. Questo ci costerà tempo e denaro ma sicuramente ci darà i migliori risultati. L'API scikit-learn è un'ottima risorsa in caso di aiuto. È sempre bello imparare facendo. Condividi l'articolo per aiutarci a diffondere la cultura del dato e dell'intelligenza artificiale :)

Chatbot versatili: I chatbot personalizzabili di HubSpot gestiscono le richieste, pianificano incontri Chatbot: I chatbot personalizzabili gestiscono richieste, pianificano incontri e qualificano lead. è stata una progressione naturale, data l'importanza crescente delle decisioni basate sui dati nel business utente), sequenze di vendita (25 per utente), approfondimenti sugli affari potenziati dall'AI, WhatsApp Business Caratteristiche Chiave: Generative AI: Zia, potenziata da ChatGPT, può generare autonomamente email aziendali

Pertanto, DW fungerà da motore di back-end per gli strumenti di Business Intelligence che mostrano report Caratteristiche del data warehouse Esempi e Applicazioni di Data Warehouse Nel data warehousing, la Business sistema di data warehouse è operativo, un'azienda ottiene i seguenti vantaggi: Miglioramento della business Molteplici fonti di business intelligence Accesso ai dati in tempo reale Intelligenza del passato Eccezionale learning e Deep Learning Strumenti e Tool Di Visualizzazione Dati usati nella Data Science Cosa è la business

Chatbot: questi strumenti di conversazione vengono utilizzati per rispondere alle domande dei clienti Ad esempio, Bank of America utilizza chatbot per rispondere alle domande sui prodotti e servizi bancari Grazie ai chatbot, le banche possono fornire assistenza ai clienti in modo più rapido e conveniente. Ad esempio, una banca potrebbe utilizzare l'IA per rispondere alle domande dei clienti tramite chatbot

Se stai cercando le librerie python ad oggi disponibili e ben collaudate per il tuo prossimo progetto di visione artificiale, sei nel posto giusto. Introduzione veloce : computer vision o visione artificiale Noi esseri umani possiamo identificare rapidamente gli oggetti grazie ai nostri sensori biologici: gli occhi. Tuttavia, i computer non "vedono" le cose nel modo in cui le vediamo noi. Ci vogliono molti dati e hardware (fotocamere, sensori) affinché un computer riconosca un singolo oggetto. Proprio come gli occhi umani ci aiutano a vedere e reagire al mondo che ci circonda, la visione artificiale consente a una macchina di identificare, classificare e rispondere agli oggetti che vede. Molto semplice ... Oggi, non è un segreto che la visione artificiale abbia molteplici applicazioni in molti settori come la sicurezza, l'agricoltura, la medicina e altro ancora. Quindi la domanda di strumenti e librerie di visione artificiale di qualità aumenta di conseguenza. Esistono varie librerie di computer vision, librerie di riconoscimento di immagini, librerie di riconoscimento facciale, ecco perché abbiamo deciso di stilare questo elenco di librerie di visione artificiale per filtrare e trovare facilmente quelle che si adattano meglio alle tue esigenze. Che cos'è una libreria di computer vision? Una libreria di visione artificiale è fondamentalmente un insieme di codice e dati pre-scritti per costruire o ottimizzare un programma per computer. Le librerie sono numerose su misura per esigenze specifiche o linguaggi di programmazione. Le migliori librerie di computer vision : In questo articolo abbiamo raccolto un elenco delle librerie di visione artificiale più popolari per aiutarti a iniziare. Quindi, vediamole : OpenCV SimpleCV TensorFlow Keras MATLAB PCL DeepFace NVIDIA CUDA-X NVIDIA Performance Primitives BoofCV OpenVINO PyTorch Albumentations Caffe Detectron2 Naturalmente non ci fermeremo al semplice elenco che più di orientare, disorienta (vista la moltitudine di librerie disponibili) ma vedremo per ogni libreria una descrizione dettagliata e gli utilizzi consigliati. Migliori librerie di computer vision 1 Open CV OpenCV è di gran lunga la libreria di visione artificiale open source più popolare, che mira alla visione in tempo reale. È una libreria multipiattaforma che supporta Windows, Linux, Android e macOS e può essere utilizzata in diversi linguaggi, come Python, Java, C++, ecc. Originariamente sviluppato da Intel, ora è gratuito per l'uso con BSD open source licenza. Alcuni casi d'uso di OpenCV includono: Toolkit di funzionalità 2D e 3D Applicazione di riconoscimento facciale Riconoscimento del gesto Comprensione del movimento Interazione umano-computer Rilevamento di oggetti Segmentazione e riconoscimento Migliori librerie di computer vision 2 SimpleCV Sviluppato da Sight Machine, SimpleCV è un framework open source, una raccolta di librerie e software per creare applicazioni di visione artificiale. Rilasciato con licenza BSD e scritto in Python, consente di lavorare con le immagini o i flussi video di webcam, Kinect, FireWire e telecamere IP o telefoni cellulari. Questa libreria è altamente raccomandata per la prototipazione. Ha metodi semplici per programmare la manipolazione di immagini di base, nonché interessanti rilevamento futuro, apprendimento automatico, segmentazione e tracciamento. Ecco alcuni esempi in cui SimpleCV può essere utile: Rilevamento di un'auto Segmentazione dell'immagine e della morfologia Aritmetica delle immagini Migliori librerie di computer vision 3 TensorFlow Creato dal team di GoogleBrain, TensorFlow è stato rilasciato a novembre 2015 e mirava a facilitare il processo di creazione di modelli di intelligenza artificiale. Dispone di soluzioni personalizzate come TensorFlow.js, una libreria JavaScript per l'addestramento e la distribuzione di modelli nel browser e su Node.js, o TensorFlow Lite, una libreria leggera per la distribuzione di modelli su dispositivi mobili e incorporati. TensorFlow ha ora messo a punto un framework migliore, TensorFlow Hub . È una piattaforma facile da usare in cui puoi fare quanto segue: Riutilizza modelli addestrati come BERT e Faster R-CNN. Trova modelli pronti per la distribuzione per il tuo progetto di intelligenza artificiale. Ospita i tuoi modelli affinché altri possano utilizzarli. Migliori librerie di computer vision 4 Keras Keras è una libreria software open source basata su Python particolarmente utile per i principianti perché consente di creare rapidamente modelli di rete neurale e fornisce supporto back-end. Con oltre 400.000 utenti individuali, Keras ha un forte supporto della comunità. Alcuni casi d'uso di Keras includono: Segmentazione e classificazione delle immagini Riconoscimento della grafia Classificazione delle immagini 3D Raggruppamento di immagini semantiche Migliori librerie di computer vision 5 MATLAB MATLAB è una piattaforma di programmazione a pagamento che si adatta a varie applicazioni come machine learning, deep learning, elaborazione di immagini, video ed elaborazione del segnale. Viene fornito con una cassetta degli attrezzi per la visione artificiale che ha molteplici funzioni, app e algoritmi per aiutare con le attività relative alla visione artificiale, come ad esempio: Rilevamento e rilevamento di oggetti nei fotogrammi video Riconoscere gli oggetti Calibrazione delle telecamere Esecuzione della visione stereofonica Elaborazione di carichi puntuali 3D Migliori librerie di computer vision 6 PCL La Point Cloud Library (PCL) è una libreria open source di algoritmi per (come avrai intuito) attività di elaborazione della nuvola di punti e elaborazione della geometria 3D, come nella visione artificiale tridimensionale. La libreria è scritta in C++ e rilasciata sotto licenza BSD. È anche un software multipiattaforma che funziona su diversi sistemi operativi come Linux, Windows, macOS e Android. PCL contiene librerie per eseguire le seguenti operazioni: Filtraggio Stima delle caratteristiche Ricostruzione superficiale registrazione 3D Vestibilità modello Riconoscimento e segmentazione degli oggetti Migliori librerie di computer vision 7 Deep Face DeepFace si posiziona come la libreria open source di riconoscimento facciale più popolare per Python, quindi chi dobbiamo discutere? Include modelli di intelligenza artificiale per: Verifica facciale Riconoscimento facciale Analisi degli attributi facciali Analisi del volto in tempo reale Migliori librerie di computer vision 8 NVIDIA CUDA-X Quando è stato introdotto per la prima volta, CUDA era l'acronimo di Compute Unified Device Architecture, ma in seguito NVIDIA ha abbandonato l'uso comune dell'acronimo. NVIDIA CUDA-X è la versione aggiornata di CUDA. È una raccolta di librerie e strumenti con accelerazione GPU per iniziare con una nuova applicazione o accelerazione GPA. NVIDIA CUDA-X contiene: Librerie di matematica Algoritmi paralleli Librerie di immagini e video Librerie della comunicazione Apprendimento approfondito Migliori librerie di computer vision 9 NVIDIA Performance Primitives La libreria NVIDIA Performance Primitives (NPP) fornisce funzioni di elaborazione di immagini, video e segnale con accelerazione GPU che funzionano molto più velocemente rispetto alle implementazioni solo CPU. Questa libreria è progettata per ingegneri, scienziati e ricercatori che lavorano in una vasta gamma di campi come la visione artificiale, l'ispezione industriale, la robotica , l'imaging medico, le telecomunicazioni, l'apprendimento profondo e altro ancora. La libreria NPP include oltre 5000 primitive per l'elaborazione di immagini e segnali per eseguire le seguenti attività: Conversione del colore Compressione dell'immagine Filtraggio, soglia Manipolazione dell'immagine Migliori librerie di computer vision 10 BoofCV BoofCV è un software di visione artificiale open source progettato per soluzioni di visione artificiale in tempo reale. È rilasciato con una licenza Apache 2.0 che lo rende gratuito per scopi accademici e commerciali. Sebbene basato su Java, BoofCV supporta più linguaggi ed è adatto per operazioni di alto livello. BoofCV è organizzato in diversi pacchetti: Elaborazione delle immagini Visione geometrica Calibrazione Riconoscimento Visualizzazione Migliori librerie di computer vision 11 OpenVINO OpenVINO è l' acronimo di Open Visual Inference e Neural Network Optimization. Lo so anche tu da bravo italiano hai pensato ci fosse di mezzo il vino :) Ma OpenVino è un insieme di strumenti completi di visione artificiale per ottimizzare le applicazioni che emulano la visione umana. Per utilizzare OpenVINO, avrai bisogno di un modello pre-addestrato, dato che si tratta di un toolkit di ottimizzazione e distribuzione del modello. Sviluppato da Intel, è un framework multipiattaforma gratuito con modelli per diverse attività: Rilevamento di oggetti Riconoscimento facciale Colorazione Riconoscimento del movimento Migliori librerie di computer vision 12 PyTorch PyTorch è una libreria di machine learning open source per Python sviluppata principalmente dal gruppo di ricerca AI di Facebook. Utilizza il calcolo dinamico, che consente una maggiore flessibilità nella costruzione di architetture complesse. Pytorch utilizza concetti di base di Python come classi, strutture e cicli condizionali ed è anche compatibile con C++. PyTorch supporta sia i calcoli della CPU che della GPU ed è utile per: Modelli di stima delle immagini Segmentazione dell'immagine Classificazione delle immagini Migliori librerie di computer vision 13 Albumentations Albumentations è una libreria Python open source per l'aumento delle immagini. È gratuito con licenza MIT ed è ospitato su github . La libreria fa parte dell'ecosistema PyTorch ed è facilmente integrabile con framework di deep learning come PyTorch e Keras. Albumentations supporta un'ampia varietà di operazioni di trasformazione delle immagini per attività quali: Classificazione Segmentazione semantica Segmentazione dell'istanza Rilevamento di oggetti Stima della posa Migliori librerie di computer vision 12 CAFFE Mi dispiace ma anche quì noi italiani non siamo chiamati in causa, niente a che vedere il con caffè che conosciamo noi, CAFFE sta per Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding. È un framework di visione artificiale e deep learning open source facile da usare sviluppato presso l'Università della California, a Berkeley. È scritto in C++, supporta più linguaggi e diverse architetture di deep learning relative alla classificazione e segmentazione delle immagini. Il caffè viene utilizzato in progetti di ricerca accademica, prototipi di avvio e persino applicazioni industriali su larga scala in ambito visivo, vocale e multimediale. CAFFE supporta: Segmentazione dell'immagine Classificazione delle immagini CNN RCNN LSTM Migliori librerie di computer vision 15 Detectron2 Detecrton2 è una libreria di rilevamento di oggetti modulare basata su PyTorch di Facebook AI Research (FAIR). È stato creato per soddisfare la domanda di intelligenza artificiale di Facebook e coprire i casi d'uso del rilevamento di oggetti su Facebook. Detectron2 è una versione raffinata di Detection; include tutti i modelli del Detectron originale, come Faster R-CNN, Mask R-CNN, RetinaNet e DensePose. Presenta anche diversi nuovi modelli, tra cui Cascade R-CNN, Panoptic FPN e TensorMask. Detecrton2 è perfetto per: Previsione di posa Segmentazione panottica Segmentazione sinaptica Rilevamento di oggetti Conclusioni A seconda delle tue competenze, del tuo progetto e del tuo budget, potresti aver bisogno di diversi programmi di visione artificiale, toolkit e librerie. Alcune delle librerie suggerite avranno bisogno di poche conoscenze preliminari di deep learning, ma potrebbero non essere gratuite. D'altra parte, ci sono un sacco di strumenti e risorse open source che sono disponibili per l'uso in qualsiasi momento.

Gli alberi decisionali sono un algoritmo ampiamente utilizzato per attività di classificazione, in cui l'obiettivo è prevedere una variabile target in base a un insieme di funzionalità di input. Gli alberi decisionali utilizzano una struttura ad albero per fare previsioni, in cui ogni nodo dell'albero rappresenta una decisione o una divisione basata sul valore di una caratteristica di input e ogni foglia dell'albero rappresenta una classe o un valore previsto. In questo articolo, spiegheremo in dettaglio l'algoritmo dell'albero decisionale e mostreremo come implementare e addestrare un albero decisionale con Python. Tratteremo due diversi approcci alla costruzione e all'addestramento di alberi decisionali con Python: l'utilizzo della libreria scikit-learn e l'implementazione dell'algoritmo da zero. Discuteremo anche dei vantaggi e dei limiti degli alberi decisionali e forniremo alcuni esempi di come utilizzare gli alberi decisionali nelle applicazioni del mondo reale. Indice Articolo sull'Algoritmo di machine learning decision tree Definizione e principi dell'algoritmo dell'albero decisionale In che modo gli alberi decisionali effettuano previsioni e suddividono i dati Creare e allenare un albero decisionale con Python e scikit-learn Creare e allenare un albero decisionale con Python senza libreire Misure di accuratezza e performance per alberi decisionali Vantaggi e limiti degli alberi decisionali Esempi di applicazioni dell'albero decisionale in scenari reali Conclusione e direzioni future per la ricerca e lo sviluppo dell'albero decisionale. Cos'è un Decision tree o Albero Decisionale? Un albero decisionale è un tipo di algoritmo di apprendimento automatico utilizzato per attività di classificazione e regressione, in cui l'obiettivo è prevedere una variabile di destinazione in base a un set di funzionalità di input. Gli alberi decisionali sono chiamati "alberi" o "tree" perché hanno una struttura ad albero, in cui ogni nodo rappresenta una decisione o una divisione basata sul valore di una caratteristica di input e ogni foglia rappresenta una classe o un valore previsto. L'algoritmo dell'albero decisionale è un algoritmo di apprendimento supervisionato, il che significa che richiede un set di dati di addestramento etichettato, in cui la variabile target è nota per ogni punto dati. L'obiettivo dell'algoritmo dell'albero decisionale è apprendere un modello dai dati di addestramento che può essere utilizzato per fare previsioni per punti dati nuovi e invisibili. La matematica dietro al Decision tree Gli alberi decisionali si basano sul principio del partizionamento ricorsivo, in cui i dati vengono ripetutamente suddivisi in sottoinsiemi sempre più piccoli in base ai valori delle funzionalità di input. Questo processo continua fino a quando i dati non vengono partizionati in sottoinsiemi omogenei, in cui tutti i punti dati all'interno di ogni sottoinsieme hanno la stessa classe o valore previsto. Il processo di suddivisione dei dati in sottoinsiemi omogenei si basa su una misura di omogeneità o impurità, come l'entropia o l'impurità di Gini. L'algoritmo dell'albero decisionale cerca di trovare la migliore suddivisione in ciascun nodo che massimizza l'omogeneità dei sottoinsiemi risultanti. Questo viene fatto iterando su tutte le possibili suddivisioni per ciascuna caratteristica di input e selezionando la suddivisione che risulta nella minore impurità. Una volta trovata la suddivisione migliore, i dati vengono partizionati in due sottoinsiemi e il processo viene ripetuto per ogni sottoinsieme fino a quando i dati non sono completamente partizionati in sottoinsiemi omogenei. La struttura ad albero risultante può essere utilizzata per fare previsioni per nuovi punti dati attraversando l'albero dalla radice a una foglia e selezionando la classe o il valore previsto alla foglia. Gli alberi decisionali hanno diversi vantaggi, come la loro semplicità, interpretabilità e capacità di gestire dati sia numerici che categorici. Tuttavia, gli alberi decisionali hanno anche alcune limitazioni, come la loro sensibilità al rumore e ai valori anomali e la loro tendenza a sovradimensionare i dati. Nonostante queste limitazioni, gli alberi decisionali sono ancora un algoritmo ampiamente utilizzato ed efficace per molte applicazioni pratiche. Come gli alberi decisionali effettuano previsioni? Gli alberi decisionali effettuano previsioni attraversando la struttura ad albero dalla radice a una foglia e selezionando la classe o il valore previsto nella foglia. Il processo di attraversare l'albero e fare una previsione è chiamato "inferenza". Per fare una previsione per un nuovo punto dati, l'algoritmo dell'albero decisionale controlla prima il valore della caratteristica di input nel nodo radice. Se il valore della funzione è minore o uguale alla soglia di suddivisione, l'algoritmo segue il ramo sinistro e si sposta sul nodo figlio sinistro. Se il valore della funzione è maggiore della soglia di suddivisione, l'algoritmo segue il ramo destro e si sposta sul nodo figlio destro. (in linea teorica poi è possibile trovare tantissime varianti) Questo processo viene ripetuto in ogni nodo, fino a quando l'algoritmo raggiunge un nodo foglia, dove è memorizzata la classe o il valore previsto. Ad esempio, se l'albero decisionale viene utilizzato per la classificazione, il nodo foglia può contenere una distribuzione di probabilità sulle classi o un'etichetta di classe maggioritaria. Se l'albero decisionale viene utilizzato per la regressione, il nodo foglia può contenere il valore medio o mediano della variabile di destinazione per i punti dati nella foglia. Il processo di creazione di una previsione con un albero decisionale è simile al processo di costruzione dell'albero, tranne per il fatto che l'albero è già stato creato e le divisioni e le soglie sono fisse. L'algoritmo dell'albero decisionale utilizza la stessa strategia di partizionamento ricorsivo per fare previsioni, seguendo le divisioni e le decisioni prese durante la fase di addestramento. In sintesi, gli alberi decisionali effettuano previsioni suddividendo in modo iterativo i dati in base ai valori delle caratteristiche di input e selezionando la classe o il valore previsto nei nodi foglia dell'albero. Ciò consente agli alberi delle decisioni di catturare la struttura e i modelli sottostanti dei dati e di fare previsioni accurate e interpretabili. Creare e allenare un albero decisionale con Python e scikit-learn Per costruire e addestrare un albero decisionale con Python, possiamo usare la libreria scikit-learn, che è una libreria di apprendimento automatico ampiamente utilizzata per Python. Scikit-learn fornisce una classe DecisionTreeClassifier per le attività di classificazione e una classe DecisionTreeRegressor per le attività di regressione. Nell'esempio seguente, utilizzeremo la classe DecisionTreeClassifier per creare e addestrare un albero decisionale per una semplice attività di classificazione. Useremo il set di dati Iris, che è un noto set di dati che contiene le misurazioni di 150 fiori di iris, insieme alle specie di ciascun fiore. L'obiettivo è prevedere la specie di un fiore in base alle sue misurazioni. Innanzitutto, dobbiamo importare i moduli e le classi necessari da scikit-learn: from sklearn import datasets from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier Successivamente, dobbiamo caricare il set di dati Iris e suddividerlo in set di addestramento e test: iris = datasets.load_iris() X = iris.data y = iris.target X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2) Ora possiamo creare un'istanza della classe DecisionTreeClassifier e addestrarla sui dati di addestramento: clf = DecisionTreeClassifier() clf.fit(X_train, y_train) Una volta addestrato il modello, possiamo valutare le sue prestazioni sul set di test chiamando il metodo score, che restituisce l'accuratezza del modello sul set di test: accuracy = clf.score(X_test, y_test) print("Accuracy:", accuracy) Ecco fatto hai appena creato il tuo primo Albero decisionale Per fare previsioni con un modello di albero decisionale addestrato, possiamo usare il metodo predict della classe DecisionTreeClassifier. Questo metodo accetta come input i dati del test e restituisce le classi previste per ogni punto dati. Ecco un esempio di come utilizzare il metodo predict per effettuare previsioni con un modello di albero decisionale: # Previsioni suli dati di test predictions = clf.predict(X_test) # Stampiamo le previsioni print("Predictions:", predictions) In alternativa, possiamo usare il metodo predict_proba per ottenere le probabilità previste per ogni classe per ogni punto dati nel set di test. Questo metodo restituisce una matrice di forma (n_samples, n_classes), dove n_samples è il numero di punti dati nel set di test e n_classes è il numero di classi nel set di dati. Ecco un esempio di come utilizzare il metodo predict_proba per ottenere le probabilità previste per ogni classe: #Previsione probabilità suli dati di test probabilities = clf.predict_proba(X_test) # Stampiamo le previsioni print("Probabilities:", probabilities) In sintesi, per fare previsioni con un modello di albero decisionale addestrato, possiamo utilizzare il metodo predict o predict_proba, a seconda che desideriamo le classi o le probabilità previste per ogni punto dati nel set di test. Questi metodi ci consentono di applicare il modello dell'albero decisionale a dati nuovi e sconosciuti e di fare previsioni accurate e interpretabili. Creare e allenare un albero decisionale con Python senza librerie Per creare e addestrare un albero decisionale con Python senza utilizzare alcuna libreria, possiamo implementare l'algoritmo dell'albero decisionale da zero utilizzando solo i moduli Python integrati. Questo approccio può essere utile per comprendere il funzionamento interno dell'algoritmo o per implementare varianti personalizzate dell'algoritmo che non sono supportate dalle librerie esistenti. Ecco una semplice implementazione dell'algoritmo dell'albero decisionale in Python, utilizzando un semplice set di dati e i moduli NumPy e pandas: Innanzitutto, dobbiamo importare i moduli e le classi necessari: import numpy as np import pandas as pd Successivamente, dobbiamo caricare il set di dati e suddividerlo in set di addestramento e test. Per semplicità, possiamo utilizzare un piccolo set di dati che contiene solo quattro punti dati e due funzionalità: X = np.array([ [0, 1], [1, 0], [1, 1], [0, 0] ]) y = np.array([0, 1, 1, 0]) X_train = X y_train = y X_test = X y_test = y Ora possiamo definire una funzione chiamata fit_decision_tree che addestra un modello di albero decisionale sui dati di addestramento. Questa funzione accetta come input i dati di addestramento e la variabile di destinazione e restituisce un modello di albero decisionale addestrato: def fit_decision_tree(X, y): pass Per addestrare il modello dell'albero decisionale, dobbiamo implementare la funzione fit_decision_tree. Questa funzione prende come input i dati di addestramento e la variabile di destinazione e addestra il modello dell'albero delle decisioni trovando la suddivisione migliore in ogni nodo. Ecco una possibile implementazione della funzione fit_decision_tree, usando l'entropia come misura dell'impurità: def fit_decision_tree(X, y): # Calcola l'entropia della variabile target classes, counts = np.unique(y, return_counts=True) total_count = counts.sum() entropy = 0 for c in classes: p = counts[c] / total_count entropy += -p * np.log2(p) # Itera su ogni feature e trova la migliore divisione best_split = None best_gain = 0 for i in range(X.shape[1]): values = X[:, i] unique_values = np.unique(values) for value in unique_values: mask = values == value left_X = X[mask] left_y = y[mask] right_X = X[~mask] right_y = y[~mask] left_classes, left_counts = np.unique(left_y, return_counts=True) left_total_count = left_counts.sum() left_entropy = 0 for c in left_classes: p = left_counts[c] / left_total_count left_entropy += -p * np.log2(p) right_classes, right_counts = np.unique(right_y, return_counts=True) right_total_count = right_counts.sum() right_entropy = 0 for c in right_classes: p = right_counts[c] / right_total_count right_entropy += -p * np.log2(p) gain = entropy - (left_entropy * (len(left_X) / len(X)) + right_entropy * (len(right_X) / len(X))) if gain > best_gain: best_gain = gain best_split = { 'feature': i, 'value': value, 'left_X': left_X, 'left_y': left_y, 'right_X': right_X, 'right_y': right_y } return best_split Per testare questa funzione, possiamo usare il seguente codice: X = np.array([ [0, 1], [1, 0], [1, 1], [0, 0] ]) y = np.array([0, 1, 1, 0]) best_split = fit_decision_tree(X, y) print(best_split) Questo dovrebbe produrre la migliore suddivisione trovata dalla funzione fit_decision_tree, che dovrebbe assomigliare a questa: { 'feature': 0, 'value': 1, 'left_X': array([[1, 0], [1, 1]]), 'left_y': array([1, 1]), 'right_X': array([[0, 1], [0, 0]]), 'right_y': array([0, 0]) } Ciò indica che la migliore suddivisione trovata dalla funzione consiste nel suddividere i dati sulla prima caratteristica (con indice 0) . Misure di accuratezza e performance per alberi decisionali Quando si valutano le prestazioni di un modello di albero decisionale, è possibile utilizzare diverse misurazioni dell'accuratezza e delle prestazioni. Queste misurazioni possono aiutarci a capire quanto bene il modello è in grado di fare previsioni su dati sconosciuti e possono guidarci nella scelta del modello migliore per un dato problema. Una misura comune dell'accuratezza per gli alberi decisionali è l'accuratezza della classificazione. Questa è la percentuale di previsioni corrette effettuate dal modello sul set di test e viene calcolata dividendo il numero di previsioni corrette per il numero totale di previsioni. Ad esempio, se il modello esegue 100 previsioni sul set di test e 75 di esse sono corrette, l'accuratezza della classificazione è del 75%. Un'altra importante misura dell'accuratezza per gli alberi decisionali è la matrice di confusione. Questa è una tabella che mostra il numero di previsioni vere positive, vere negative, false positive e false negative fatte dal modello sul set di test. Ad esempio, se il modello prevede la probabilità che una persona abbia una determinata malattia sulla base di una serie di sintomi, la matrice di confusione mostrerà il numero di veri positivi (persone con la malattia identificate correttamente dal modello), veri negativi (persone senza la malattia che sono state correttamente identificate dal modello), false positive (persone senza la malattia che sono state erroneamente identificate come affette dalla malattia) e false negative (persone con la malattia che sono state erroneamente identificate come non affette dalla malattia) previsioni realizzato dal modello. Un'altra misura importante delle prestazioni per gli alberi decisionali è il tempo di addestramento e il tempo di previsione. Il tempo di addestramento è il tempo impiegato dal modello per apprendere dai dati di addestramento e costruire l'albero decisionale. Il tempo di previsione è il tempo serve al modello per fare previsioni su nuovi dati Queste misurazioni sono importanti perché possono indicare quanto sia efficiente e scalabile il modello dell'albero decisionale. Ad esempio, se il tempo di addestramento e il tempo di previsione sono entrambi molto bassi, il modello può essere addestrato su set di dati di grandi dimensioni e utilizzato per previsioni in tempo reale senza influire sulle prestazioni del sistema. Oltre a queste misurazioni dell'accuratezza e delle prestazioni, esistono anche diverse metriche che possono essere utilizzate per valutare la qualità di un modello di albero decisionale. Alcune delle metriche più comuni per gli alberi decisionali includono l'indice di Gini, il guadagno di informazioni e il punteggio F1. L'indice di Gini è una misura di impurità che indica la probabilità che un elemento scelto a caso dall'insieme venga classificato in modo errato. Il guadagno di informazioni è una misura della diminuzione dell'entropia dopo che i dati sono stati suddivisi su una determinata caratteristica. Il punteggio F1 è la media armonica di precisione e richiamo e viene utilizzato per bilanciare il compromesso tra falsi positivi e falsi negativi. Per scegliere il miglior modello di albero decisionale per un dato problema, possiamo confrontare l'accuratezza e le misurazioni delle prestazioni di diversi modelli utilizzando queste metriche. Ad esempio, se stiamo cercando di prevedere la probabilità che una persona abbia una determinata malattia sulla base di una serie di sintomi, potremmo addestrare più modelli di alberi decisionali utilizzando metriche diverse e confrontare la loro accuratezza di classificazione, matrice di confusione, tempo di addestramento e tempo di previsione . Sulla base di queste misurazioni, possiamo scegliere il modello che offre le prestazioni migliori sul set di test e ha il tempo di addestramento e previsione più basso. Vantaggi e limiti degli alberi decisionali Uno dei principali vantaggi degli alberi decisionali è la loro interpretabilità. A differenza di molti altri algoritmi di apprendimento automatico, gli alberi decisionali sono facili da capire e spiegare. La struttura ad albero del modello fornisce una rappresentazione chiara e intuitiva delle relazioni tra le caratteristiche e la variabile target, e le regole decisionali in ogni nodo possono essere facilmente comprese dagli esseri umani. Ciò rende gli alberi decisionali una buona scelta per le applicazioni in cui il modello deve essere spiegato alle parti interessate o utilizzato da utenti non tecnici. Un altro vantaggio degli alberi decisionali è la loro capacità di gestire dati sia numerici che categorici. A differenza di altri algoritmi che richiedono che i dati siano pre-elaborati o trasformati, gli alberi decisionali possono gestire i dati nella loro forma grezza. Ciò li rende una buona scelta per le applicazioni in cui i dati sono rumorosi o presentano valori mancanti. Inoltre, gli alberi decisionali sono abbastanza facili da addestrare e fare previsioni. Il tempo di addestramento per gli alberi decisionali è in genere molto basso e anche il tempo di previsione è rapido perché il modello può essere applicato a nuovi dati utilizzando un algoritmo semplice ed efficiente. Ciò rende gli alberi decisionali una buona scelta per le applicazioni in cui il modello deve essere addestrato e utilizzato in tempo reale. Tuttavia, gli alberi decisionali hanno anche alcune limitazioni che dovrebbero essere considerate quando li si utilizza. Una limitazione è che sono inclini all'overfitting, in particolare quando i dati sono rumorosi o hanno un gran numero di funzioni. L'overfitting può verificarsi quando il modello apprende il rumore nei dati di addestramento e non è in grado di generalizzare a dati invisibili, il che può portare a prestazioni scadenti sul set di test. Esempi di applicazioni del Decision tree : Alcuni esempi di applicazioni degli alberi decisionali includono: Rilevamento delle frodi: gli alberi decisionali possono essere utilizzati per identificare le transazioni fraudolente imparando i modelli e le caratteristiche delle transazioni fraudolente e non fraudolente. Il modello dell'albero decisionale può essere addestrato su un set di dati di transazioni etichettate e utilizzato per fare previsioni su nuove transazioni. Diagnosi medica: gli alberi decisionali possono essere utilizzati per diagnosticare condizioni mediche in base a sintomi, risultati di test medici e altri fattori. Il modello dell'albero decisionale può essere addestrato su un set di dati di cartelle cliniche etichettate e utilizzato per fare previsioni su nuovi pazienti. Segmentazione dei clienti: gli alberi decisionali possono essere utilizzati per segmentare i clienti in diversi gruppi in base alle loro caratteristiche, preferenze e comportamento. Il modello dell'albero decisionale può essere addestrato su un set di dati di dati dei clienti e utilizzato per fare previsioni sui nuovi clienti. Punteggio di credito: gli alberi decisionali possono essere utilizzati per prevedere la probabilità che un cliente sia inadempiente rispetto a un prestito in base alla storia creditizia, al reddito e ad altri fattori. Il modello dell'albero decisionale può essere addestrato su un set di dati di domande di prestito etichettate e utilizzato per fare previsioni sui nuovi richiedenti. Previsione dell'abbandono: gli alberi decisionali possono essere utilizzati per prevedere la probabilità che un cliente abbandoni (ovvero, annulli il proprio servizio o passi a un concorrente) in base al suo comportamento, ai modelli di utilizzo e ad altri fattori. Il modello dell'albero delle decisioni può essere addestrato su un set di dati di dati dei clienti etichettati e utilizzato per fare previsioni sui nuovi clienti. Nel complesso, gli alberi decisionali sono un algoritmo di apprendimento automatico potente e ampiamente utilizzato che può essere applicato a molti scenari del mondo reale in cui è richiesta la classificazione o la regressione. Conclusione e direzioni future per la ricerca e lo sviluppo dell'albero decisionale Nonostante i loro numerosi punti di forza, gli alberi decisionali presentano anche alcuni limiti, come la tendenza a sovradimensionarsi su dati rumorosi o complessi. Per affrontare queste limitazioni e migliorare le prestazioni degli alberi decisionali, ci sono diverse direzioni per la ricerca e lo sviluppo futuri. Un'area di ricerca è lo sviluppo di algoritmi e tecniche per prevenire l'overfitting negli alberi decisionali. Ciò può includere metodi per regolarizzare la struttura ad albero, potare l'albero per rimuovere nodi ridondanti o irrilevanti e combinare più alberi decisionali in un insieme per migliorare la generalizzabilità del modello. Un'altra area di ricerca è lo sviluppo di nuove metriche e tecniche per valutare le prestazioni degli alberi decisionali. Ciò può includere l'uso di metriche più sofisticate per misurare l'accuratezza, come il punteggio F1, e l'uso di tecniche per confrontare le prestazioni di diversi alberi decisionali, come la convalida incrociata e il bootstrap. Infine, ci sono anche opportunità per migliorare l'interpretabilità degli alberi decisionali. Ciò può includere lo sviluppo di nuove tecniche di visualizzazione per visualizzare la struttura ad albero e le regole decisionali, nonché l'uso di algoritmi di generazione del linguaggio naturale per generare spiegazioni del modello in forma leggibile dall'uomo. Nel complesso, gli alberi decisionali sono un algoritmo di apprendimento automatico prezioso e ampiamente utilizzato che ha molte applicazioni in scenari reali. Con la continua ricerca e sviluppo, gli alberi decisionali hanno il potenziale per diventare ancora più potenti e ampiamente utilizzati in futuro.

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 :)

Introduzione al Machine Learning per il Trading Negli ultimi anni analisi tecnica e analisi fondamentale hanno visto crescere a loro fianco una terza metodologia di trading basata su algoritmi d'intelligenza artificiale. La capacità di elaborare previsioni sulla base di metodologie quantitative applicate ai Big Data, risorsa abbondante nei mercati finanziari, e’ stata anche favorita dall’aumento della potenza di calcolo dei nostri computer e la diffusione di linguaggi di programmazione come Python e R. Machine Learning per il Trading e le resistenze del forno di trattamento Cio’ che mi avvicino’ qualche anno fà all’intelligenza artificiale fu’ la mia irrefrenabile curiosità al modo delle previsioni, quella tentazione innata di provare a conoscere il futuro. L’oracolo Delphi, l’interpretazione dei sogni che ha guidato molteplici generali e antichi eserciti, storie di presage raccontate da scrittori di ogni epoca, gli studi di Doc del film Ritorno al Futuro, sono solo lontani tra loro esempi di come importante e accattivante era, é stato, é e sarà il problema. Agli inizi della mia carriera all’interno di realtà industriali avevo il progetto d'implementare un sistema di manutenzione preventiva su un forno lungo 30 metri all’interno del quale scorrevano su un rullo a maglie metalliche, componenti meccanici che dovevano subire un trattamento termico. All’interno del forno a lungo tutta la sua lunghezza erano posizionate 54 resistenze elettriche della lunghezza di 2 metri che lo attraversavano trasversalmente. Il prezzo di ognuna di queste resistenze elettriche era di circa 1000€ e la frequenza dei guasti su queste resistenze creava continue interruzioni della linea di produzione, nonché notevoli costi di sostituzione. Il mio compito era studiare la frequenza dei guasti ed implementare un sistema di previsione delle operazioni di sostituzione di quelle resistenze per cui si prevedeva un imminente guasto. Allo stesso tempo bisognava garantire un minimo stock per garantire la funzionalità continua della Lina di produzione. Era il 2003 e i nostri metodi di previsione erano basati sull’osservazione e sulla semplice registrazione dei dati di guasto, interpretazioni soggettive e decisioni prese in riunione fatte a pie’ di macchina. Ecco, quello era un esempio di un nostro tentativo di predire il futuro senza il supporto di una metodologia scientifica che ci avrebbe permesso d'individuare oggettivamente le resistenze prossime ai guasti con un basso errore di previsione. Chi avrebbe mai immaginato che solo qualche anno sarebbero esplosi in rete le varie apps di traduttori simultanei, riconoscimenti vocali e facciali. Chi avrebbe mai immaginato una cosi grande salto avanti nei sistemi a guida autonoma o nei sistemi a supporto dei processi decisionali. Ebbene questi ultimi sopra citati sono tutti sistemi basati su algoritmi previsionali. Non aspettatevi nulla di magico, qui si parla di statistica, di logica e di programmazione. Machine Learning per il Trading : La Regressione Facciamo un passo indietro, e cerchiamo di capire cosa significa analiticamente fare una previsione. Ogni equazione fa una previsione. Ogni formula di fisica classica fà una previsione. Usando la prima legge della dinamica F=MxA sappiamo che se applichiamo una forza F a una massa M prevediamo che questa subirà una certa accelerazione. La previsione in questo caso avrà un errore nullo per cui la previsione e’ anche certezza. In molto altri campi, dove formule fisiche non sono ancora state trovate dovremmo accontentarci sempre di una previsione e di un errore a esso associato. Prendiamo un grafico a due variabili che riporti la relazione tre esse in diversi casi (F1). Avremo uno scatter plot che mostrerà un certa tendenza, data per esempio dall’unione dei punti o dall’approssimazione della tendenza dei punti con semplici rappresentazioni geometriche. Tale approssimazione può essere perfetta, nel caso la relazione delle due variabili segue una legge ben definita (una retta (F2) o un polinomio (F3)), l’approssimazione ha un errore nullo e la previsione della relazione tra altre due variabili del campione per quel fenomeno specifico e’ esatta. Ove l’approssimazione non e’ perfetta, dobbiamo accontentarci di una previsione con errore (F4). Trovai in rete un indovinello per cui bisognava risolvere un problema logico del tipo : 9 = 90 8 = 72 7 = 56 6 = 42 3 = ? Senza fare grandi calcoli avevo ipotizzato per il 3 due risposte : a)12 b)18 Intuitivamente le due risposte avevano una loro assunzione di base, inconfutabile, per cui entrambe le risposte erano corrette con un errore del 50%. Provai allora a trovare la soluzione matematicamente che era semplicemente una previsione assumendo che la migliore legge di rappresentazione di quei numeri fosse una retta di regressione. Avevo in quel periodo cominciato a studiare la programmazione in Python e mi ritrovai a risolvere il gioco facendo girare quelle relazioni su un sistema di reti neurali. Ovviamente era come sparare alla mosca col cannone, ma mi aiuto’ a interiorizzare il concetto di previsione con Intelligenza Artificiale che era tanto in voga in quel periodo. Per chi fosse curioso riporto il codice che avevo lanciato: Come dicevo concetti fondamentali di previsione sono la Regressione e Classificazione. Entrambe sono operazioni che servono a determinare (a prevedere) specifici output (valori numerici in regressione e valori discreti o binary in classificazione) vincolati ad una certa serie di inputs. Guardiamo un esempio di Classificazione. Quando parliamo di previsioni sulla base di un set di dati abbiamo uno schema del tipo: I dati che vanno sotto gli Attributi sono variabili indipendenti. I dati che vanno sotto l’Etichetta sono chiamati variabili dipendenti. A partire da una serie di casi n con attributi n di n ed etichetta nota, la previsione consiste nel trovare l’etichetta di un nuovo caso x con una certa serie di attributi di x, sulla base dei principi della serie di dati (1, 2, 3, n) in cui l’etichetta era nota. Prendiamo per esempio un sistema che voglia classificare o prevedere l’appartenenza ad una classe di frutti a partire da determinate caratteristiche: In questa limitata quantità di dati possiamo facilmente prevedere che sulla base dei dati esistenti il frutto che dobbiamo classificare e’ sicuramente un Limone. Ora facciamo la previsione per un altro caso, cambiando una delle variabili indipendenti: In questa limitata quantità di dati possiamo facilmente prevedere che sulla base dei dati esistenti il frutto che dobbiamo classificare e’ sicuramente un Ribes o una Ciliegia o Uva . Il Sistema farà una previsione con un errore del 33.33%. Scalando il problema a migliaia di casi e migliaia di attributi e’ chiaro che la computazione umana qui mostrerebbe I suoi limiti. La macchina funziona in questo caso molto meglio. Per la Regressione, come nell’esempio dell’indovinello in rete o della prima legge della dinamica, l’etichetta (o se vogliamo la previsione) e’ un numero. Python e Machine Learning per il Trading Python e’ un linguaggio di programmazione molto diffuso che ha delle vaste librerie e una grande community di supporto. Per un approccio ludico,si puo’ pensare di cominciare a programmare in Python trovando gli innumerevoli esempi disponibili in rete, adattarli alle proprie necessità e accumulare esperienza. Non e’ necessario avere grandi conoscenze informatiche per cominciare ma ovviamente lo sviluppo a livello professionale in questo campo richiede uno studio importante. Anche per chi comunque non è uno sviluppatore di codici, la ricerca di linee di codice e l’adattamento al nostro problema e’ in ogni caso interessante e puo’ regalare buone soddisfazioni. Python e’ open source, scaricabile gratuitamente e lo troverete spesso in combinazione con l’ambiente di programmazione Jupiter Notebook. Machine Learning applicato al Trading Con Python e’ possibile ad esempio recuperare direttamente dal web le quotazioni di strumenti finanziari e ricavare con semplici istruzioni grafici andamento prezzi, medie mobili, incroci ed individuare molto semplicemente informazioni per un trading basato sull’analisi tecnica. Non siamo ancora in ambito machine learning perche’ in questo caso il codice viene usato per una semplice elaborazione dati, senza previsioni, solo rappresentazioni. Quando parliamo di Machine Learning, parliamo invece di una forma di intelligenza artificiale, che si basa su algoritmi che prevedono una fase di apprendimento del fenomeno descritto da dati esistenti (I casi e gli attributi nel problema di classificazione dei frutti) e elaborare una previsione per nuovi casi con specifici attributi. Considero parte integrante del Machine Learning alcune altre discipline che hanno a loro volta una loro ben precisa trattazione : il Natural Language Processing e il Deep Learning (F5). La programmazione di un sistema previsionale La generica struttura concettuale di un sistema di Machine learning si compone dei seguenti passi fondamentali : Importazione dati Elaborazione e organizzazione dati Definizione del modello da utilizzare Addestramento del modello Valutazione dell’affidabilità del modello Previsioni Nei prossimi giorni e settimane usciranno nuovi articoli dove vedremo come costruire con Python un Sistema Previsionale basato sul Machine Learning per il trading. NON PERDERTI I PROSSIMI ARTICOLI Nicola Matarese classe 1973, ha conseguito una laurea magistrale in ingegneria meccanica ed ha ricoperto ruoli manageriali all’interno di realtà industriali in ambito aerospazio e difesa. E’ appassionato di trading e opera sui mercati dal 2001. Da qualche anno lavora a sistemi di trading supportati da teorie sui Big Data e Intelligenza Artificiale. Collegati o manda un messaggio a Nicola Matarese su LINKEDIN

Questa è una domanda frequente nei colloqui per le posizioni di Data Scientist, Quindi leggi con attenzione questo articolo! La causa delle scarse prestazioni nell'apprendimento automatico è l'overfitting o l'underfitting dei dati. In questo post scoprirai il concetto di generalizzazione nell'apprendimento automatico e i problemi di overfitting e underfitting che lo accompagnano. Rendiamo semplice il machine Learning per un minuto L'apprendimento automatico supervisionato è meglio inteso come approssimazione di una funzione target (f) che mappa le variabili di input (X) su una variabile di output (Y). Y = f(X) Questa caratterizzazione descrive la gamma di problemi di classificazione e previsione e gli algoritmi della macchina che possono essere utilizzati per affrontarli. Una considerazione importante nell'apprendimento della funzione target dai dati di addestramento è la capacità di generalizzazione del modello ai nuovi dati. La generalizzazione è importante perché i dati che raccogliamo sono solo un campione, sono incompleti e rumorosi. Cos'è una Generalizzazione nel Machine Learning? In machine learning descriviamo l'apprendimento della funzione target dai dati di training come apprendimento induttivo. L'induzione si riferisce all'apprendimento di concetti generali da esempi specifici che è esattamente il problema che i problemi di apprendimento automatico supervisionati mirano a risolvere. Questo è diverso dalla deduzione che è il contrario e cerca di apprendere concetti specifici dalle regole generali. La generalizzazione si riferisce al modo in cui i concetti appresi da un modello di apprendimento automatico si applicano a esempi specifici non visti dal modello durante l'apprendimento. L'obiettivo di un buon modello di apprendimento automatico è generalizzare bene dai dati di addestramento a tutti i dati del dominio del problema. Questo ci permette di fare previsioni in futuro su dati che il modello non ha mai visto. Esiste una terminologia utilizzata nell'apprendimento automatico quando si parla di quanto bene un modello di apprendimento automatico apprenda e si generalizzi a nuovi dati, vale a dire overfitting e underfitting. Overfitting e underfitting sono le due principali cause di scarse prestazioni degli algoritmi di apprendimento automatico. Adattamento statistico nel Machine Learning Nelle statistiche, un adattamento si riferisce a quanto bene si approssima una funzione target. Questa è una buona terminologia da utilizzare nell'apprendimento automatico, perché gli algoritmi di apprendimento automatico supervisionati cercano di approssimare la funzione di mappatura sottostante sconosciuta per le variabili di output date le variabili di input. Le statistiche spesso descrivono la bontà dell'adattamento che si riferisce alle misure utilizzate per stimare quanto bene l'approssimazione della funzione corrisponde alla funzione target. Alcuni di questi metodi sono utili nell'apprendimento automatico (ad esempio il calcolo degli errori residui), ma alcune di queste tecniche presuppongono che conosciamo la forma della funzione target che stiamo approssimando, il che non è il caso dell'apprendimento automatico. Se conoscessimo la forma della funzione target, la useremmo direttamente per fare previsioni, invece di cercare di apprendere un'approssimazione da campioni di dati di addestramento rumorosi. Cos'è l'Overfitting nell'apprendimento automatico? L'overfitting si riferisce a un modello che modella troppo bene i dati di allenamento. L'overfitting si verifica quando un modello apprende i dettagli e il rumore nei dati di addestramento nella misura in cui influisce negativamente sulle prestazioni del modello sui nuovi dati. Ciò significa che il rumore o le fluttuazioni casuali nei dati di addestramento vengono rilevati e appresi come concetti dal modello. Il problema è che questi concetti non si applicano ai nuovi dati e influiscono negativamente sulla capacità dei modelli di generalizzare. L'overfitting è più probabile con modelli non parametrici e non lineari che hanno maggiore flessibilità durante l'apprendimento di una funzione target. Pertanto, molti algoritmi di apprendimento automatico non parametrici includono anche parametri o tecniche per limitare e vincolare la quantità di dettagli che il modello apprende. Ad esempio, gli alberi decisionali sono un algoritmo di apprendimento automatico non parametrico che è molto flessibile ed è soggetto a dati di training overfitting. Questo problema può essere affrontato potando un albero dopo che ha appreso per rimuovere alcuni dei dettagli che ha raccolto. Cos'è l'Underfitting nell'apprendimento automatico? Underfitting si riferisce a un modello che non può né modellare i dati di addestramento né generalizzare a nuovi dati. Un modello di apprendimento automatico non idoneo non è un modello adatto e sarà ovvio in quanto avrà scarse prestazioni sui dati di addestramento. L'underfitting spesso non viene discusso in quanto è facile da rilevare data una buona metrica delle prestazioni. Il rimedio è andare avanti e provare algoritmi alternativi di apprendimento automatico. Tuttavia, fornisce un buon contrasto con il problema dell'overfitting. Un buon adattamento all'apprendimento automatico Idealmente, si desidera selezionare un modello che sia una via di mezzo tra underfitting e overfitting. Questo è l'obiettivo, ma è molto difficile da realizzare in pratica. Per comprendere questo obiettivo, possiamo esaminare le prestazioni di un algoritmo di apprendimento automatico nel tempo mentre apprende i dati di addestramento. Possiamo tracciare sia l'abilità sui dati di addestramento che l'abilità su un set di dati di test che abbiamo trattenuto dal processo di addestramento. Nel tempo, man mano che l'algoritmo apprende, l'errore per il modello sui dati di addestramento diminuisce, così come l'errore nel set di dati di test. Se ci alleniamo troppo a lungo, le prestazioni sul set di dati di addestramento potrebbero continuare a diminuire perché il modello si adatta eccessivamente e apprende i dettagli irrilevanti e il rumore nel set di dati di addestramento. Allo stesso tempo, l'errore per il set di test inizia a salire di nuovo al diminuire della capacità del modello di generalizzare. Il punto debole è il punto appena prima che l'errore sul set di dati di test inizi ad aumentare in cui il modello ha buone capacità sia sul set di dati di addestramento che sul set di dati di test invisibile. Puoi eseguire questo esperimento con i tuoi algoritmi di apprendimento automatico preferiti. Questa tecnica spesso non è utile nella pratica, perché scegliendo il punto di arresto per l'allenamento utilizzando l'abilità sul set di dati del test significa che il set di test non è più "non visibile" o una misura oggettiva autonoma. Alcune conoscenze (molte conoscenze utili) su quei dati sono trapelate nella procedura di addestramento. Esistono due tecniche aggiuntive che puoi utilizzare per trovare il punto debole nella pratica: metodi di ricampionamento e un set di dati di convalida. Come limitare l'overfitting Sia l'overfitting che l'underfitting possono portare a scarse prestazioni del modello. Ma il problema di gran lunga più comune nell'apprendimento automatico applicato è l'overfitting. L'overfitting è un tale problema perché la valutazione degli algoritmi di apprendimento automatico sui dati di addestramento è diversa dalla valutazione a cui teniamo di più, ovvero quanto bene l'algoritmo si comporta su dati invisibili. Esistono due tecniche importanti che puoi utilizzare durante la valutazione degli algoritmi di apprendimento automatico per limitare l'overfitting: Utilizzare una tecnica di ricampionamento per stimare l'accuratezza del modello. Trattieni un set di dati di convalida. La tecnica di ricampionamento più popolare è la convalida incrociata k-fold. Ti consente di addestrare e testare il tuo modello k-volte su diversi sottoinsiemi di dati di addestramento e di creare una stima delle prestazioni di un modello di apprendimento automatico su dati invisibili. Un set di dati di convalida è semplicemente un sottoinsieme dei dati di addestramento che trattieni dagli algoritmi di apprendimento automatico fino alla fine del tuo progetto. Dopo aver selezionato e ottimizzato gli algoritmi di machine learning sul set di dati di addestramento, puoi valutare i modelli appresi sul set di dati di convalida per avere un'idea oggettiva finale di come i modelli potrebbero funzionare su dati invisibili. L'uso della convalida incrociata è un gold standard nell'apprendimento automatico applicato per la stima dell'accuratezza del modello su dati invisibili. Se si dispone dei dati, anche l'utilizzo di un set di dati di convalida è un'ottima pratica. Conclusione In questo post, hai scoperto che l'apprendimento automatico risolve i problemi con il metodo dell'induzione. Hai imparato che la generalizzazione è una descrizione di come i concetti appresi da un modello si applicano ai nuovi dati. Infine, hai appreso la terminologia della generalizzazione nell'apprendimento automatico di overfitting e underfitting: Overfitting : Buone prestazioni sui dati di allenamento, scarsa generalizzazione su altri dati. Underfitting : Scarse prestazioni sui dati di allenamento e scarsa generalizzazione ad altri dati Hai domande su overfitting, underfitting o questo post? Lascia un commento e fai la tua domanda e faremo del nostro meglio per rispondere.

Strumenti come ChatGPT , Claude di Anthropic  e molti altri hanno reso possibile tutto questo, ma... Oggi, chiunque può utilizzare strumenti come ChatGPT  per generare testi, scrivere codice o ottenere NLP, scrittura creativa, conoscenza di LLM GPT, ChatGPT, LangChain Come diventare Prompt Engineer Diventare

Ecco l'elenco dei 10 algoritmi di deep learning più popolari: Reti neurali convoluzionali (CNN) Reti di memoria a lungo termine (LSTM) Reti neurali ricorrenti (RNN) Reti generative avversarie (GAN) Reti con funzioni a base radiale (RBFN) Perceptron multistrato (MLP) Mappe autoorganizzanti (SOM) Reti di credenze profonde (DBN) Macchine Boltzmann con restrizioni (RBM) Autoencoder Gli algoritmi di deep learning funzionano con quasi tutti i tipi di dati e richiedono grandi quantità di potenza di calcolo e informazioni per risolvere problemi complicati. Ora, approfondiamo i 10 migliori algoritmi di deep learning. 1. Reti neurali convoluzionali (CNN) Le CNN , note anche come ConvNet, sono costituite da più livelli e sono utilizzate principalmente per l'elaborazione delle immagini e il rilevamento di oggetti. Yann LeCun ha sviluppato la prima CNN nel 1988 quando si chiamava LeNet. È stato utilizzato per riconoscere caratteri come codici postali e cifre. Le CNN sono ampiamente utilizzate per identificare immagini satellitari, elaborare immagini mediche, prevedere serie temporali e rilevare anomalie. Come funzionano le CNN? Le CNN hanno più livelli che elaborano ed estraggono caratteristiche dai dati: Livello di convoluzione La CNN ha un livello di convoluzione che dispone di diversi filtri per eseguire l'operazione di convoluzione. Unità lineare rettificata (ReLU) Le CNN hanno un livello ReLU per eseguire operazioni sugli elementi. L'output è una mappa delle caratteristiche rettificata. Strato di raggruppamento La mappa delle caratteristiche rettificata viene quindi alimentata in un livello di pooling. Il pooling è un'operazione di downsampling che riduce le dimensioni della mappa delle caratteristiche. Il livello di pool quindi converte gli array bidimensionali risultanti dalla mappa delle caratteristiche del pool in un singolo vettore lungo, continuo e lineare appiattendolo. Livello completamente connesso Un livello completamente connesso si forma quando la matrice appiattita dal livello di pool viene alimentata come input, che classifica e identifica le immagini. Di seguito è riportato un esempio di un'immagine elaborata tramite CNN. 2. Reti di memoria a lungo termine (LSTM) Gli LSTM sono un tipo di rete neurale ricorrente (RNN) in grado di apprendere e memorizzare le dipendenze a lungo termine. Richiamare le informazioni passate per lunghi periodi è il comportamento predefinito. Gli LSTM conservano le informazioni nel tempo. Sono utili nella previsione di serie temporali perché ricordano gli input precedenti. Gli LSTM hanno una struttura a catena in cui quattro strati interagenti comunicano in un modo unico. Oltre alle previsioni di serie temporali, gli LSTM vengono generalmente utilizzati per il riconoscimento vocale, la composizione musicale e lo sviluppo farmaceutico. Come funzionano gli LSTM? In primo luogo, dimenticano parti irrilevanti dello stato precedente Successivamente, aggiornano selettivamente i valori dello stato della cella Infine, l'output di alcune parti dello stato della cella Di seguito è riportato un diagramma di come funzionano gli LSTM: 3. Reti neurali ricorrenti (RNN) Gli RNN hanno connessioni che formano cicli diretti, che consentono alle uscite dell'LSTM di essere alimentate come ingressi alla fase corrente. L'uscita dell'LSTM diventa un ingresso alla fase corrente e può memorizzare ingressi precedenti grazie alla sua memoria interna. Gli RNN sono comunemente usati per sottotitoli di immagini, analisi di serie temporali, elaborazione del linguaggio naturale, riconoscimento della scrittura a mano e traduzione automatica. Un RNN spiegato assomiglia a questo: Come funzionano gli RNN? L'uscita all'istante t-1 alimenta l'ingresso all'istante t. Allo stesso modo, l'uscita al tempo t alimenta l'ingresso al tempo t+1. Gli RNN possono elaborare input di qualsiasi lunghezza. Il calcolo tiene conto delle informazioni storiche e la dimensione del modello non aumenta con la dimensione dell'input. Ecco un esempio di come funziona la funzione di completamento automatico di Google: 4. Reti generative avversarie (GAN) I GAN sono algoritmi di deep learning generativo che creano nuove istanze di dati che assomigliano ai dati di training. GAN ha due componenti: un generatore, che impara a generare dati falsi, e un discriminatore, che apprende da tali informazioni false. L'utilizzo di GAN è aumentato nel corso del tempo. Possono essere utilizzati per migliorare le immagini astronomiche e simulare lenti gravitazionali per la ricerca sulla materia oscura. Gli sviluppatori di videogiochi utilizzano i GAN per migliorare le trame 2D a bassa risoluzione nei vecchi videogiochi ricreandole in 4K o risoluzioni superiori tramite l'addestramento delle immagini. I GAN aiutano a generare immagini realistiche e personaggi dei cartoni animati, creare fotografie di volti umani e renderizzare oggetti 3D. Come funzionano i GAN? Il discriminatore impara a distinguere tra i dati falsi del generatore e i dati di esempio reali. Durante l'addestramento iniziale, il generatore produce dati falsi e il discriminatore impara rapidamente a dire che sono falsi. Il GAN ​​invia i risultati al generatore e al discriminatore per aggiornare il modello. Di seguito è riportato un diagramma di come funzionano i GAN: 5. Reti di funzioni a base radiale (RBFN) Gli RBFN sono tipi speciali di reti neurali feedforward che utilizzano funzioni a base radiale come funzioni di attivazione. Hanno un livello di input, un livello nascosto e un livello di output e sono principalmente utilizzati per la classificazione, la regressione e la previsione delle serie temporali. Come funzionano gli RBFN? Gli RBFN eseguono la classificazione misurando la somiglianza dell'input con gli esempi del training set. Gli RBFN hanno un vettore di input che alimenta il livello di input. Hanno uno strato di neuroni RBF. La funzione trova la somma ponderata degli input e il livello di output ha un nodo per categoria o classe di dati. I neuroni nello strato nascosto contengono le funzioni di trasferimento gaussiane, che hanno uscite inversamente proporzionali alla distanza dal centro del neurone. L'output della rete è una combinazione lineare delle funzioni a base radiale dell'input e dei parametri del neurone. Guarda questo esempio di RBFN: 6. Perceptron multistrato (MLP) Gli MLP sono un luogo eccellente per iniziare a conoscere la tecnologia di deep learning. Gli MLP appartengono alla classe delle reti neurali feedforward con più strati di percettroni che hanno funzioni di attivazione. Gli MLP sono costituiti da un livello di input e un livello di output completamente connessi. Hanno lo stesso numero di livelli di input e output ma possono avere più livelli nascosti e possono essere utilizzati per creare software di riconoscimento vocale, riconoscimento di immagini e traduzione automatica. Come funzionano gli MLP? Gli MLP inviano i dati al livello di input della rete. Gli strati di neuroni si collegano in un grafico in modo che il segnale passi in una direzione. Gli MLP calcolano l'input con i pesi che esistono tra il livello di input e i livelli nascosti. Gli MLP utilizzano funzioni di attivazione per determinare quali nodi attivare. Le funzioni di attivazione includono ReLU, funzioni sigmoid e tanh. Gli MLP addestrano il modello a comprendere la correlazione e apprendono le dipendenze tra le variabili indipendenti e target da un set di dati di addestramento. Di seguito è riportato un esempio di MLP. Il diagramma calcola pesi e bias e applica funzioni di attivazione adatte per classificare le immagini di cani e gatti. 7. Mappe autoorganizzanti (SOM) Il professor Teuvo Kohonen ha inventato i SOM, che consentono alla visualizzazione dei dati di ridurre le dimensioni dei dati attraverso reti neurali artificiali auto-organizzanti. La visualizzazione dei dati tenta di risolvere il problema che gli esseri umani non possono visualizzare facilmente i dati ad alta dimensione. I SOM sono creati per aiutare gli utenti a comprendere queste informazioni ad alta dimensionalità. Come funzionano i SOM? I SOM inizializzano i pesi per ogni nodo e scelgono un vettore a caso dai dati di addestramento. I SOM esaminano ogni nodo per trovare quali pesi sono il vettore di input più probabile. Il nodo vincente è chiamato Best Matching Unit (BMU). I SOM scoprono il quartiere della BMU e la quantità di vicini diminuisce nel tempo. I SOM assegnano un peso vincente al vettore campione. Più un nodo è vicino a una BMU, più il suo peso cambia.. Più il vicino è lontano dal BMU, meno impara. I SOM ripetono il passaggio due per N iterazioni. Di seguito, vedere un diagramma di un vettore di input di diversi colori. Questi dati vengono inviati a un SOM, che quindi converte i dati in valori RGB 2D. Infine, separa e classifica i diversi colori. 8. Deep Belief Networks (DBN) I DBN sono modelli generativi costituiti da più livelli di variabili stocastiche e latenti. Le variabili latenti hanno valori binari e sono spesso chiamate unità nascoste. I DBN sono una pila di macchine Boltzmann con connessioni tra gli strati e ogni strato RBM comunica con entrambi i livelli precedenti e successivi. Le Deep Belief Networks (DBN) vengono utilizzate per il riconoscimento di immagini, il riconoscimento video e i dati di acquisizione del movimento. Come funzionano i DBN? Gli algoritmi di apprendimento avidi addestrano i DBN. L'algoritmo di apprendimento greedy utilizza un approccio strato per strato per l'apprendimento dei pesi generativi dall'alto verso il basso. I DBN eseguono le fasi del campionamento di Gibbs sui primi due livelli nascosti. Questa fase estrae un campione dall'RBM definito dai due strati nascosti superiori. I DBN prelevano un campione dalle unità visibili utilizzando un singolo passaggio di campionamento ancestrale attraverso il resto del modello. I DBN apprendono che i valori delle variabili latenti in ogni livello possono essere dedotti da un singolo passaggio dal basso verso l'alto. 9. Macchine Boltzmann con restrizioni (RBM) Sviluppati da Geoffrey Hinton, gli RBM sono reti neurali stocastiche che possono apprendere da una distribuzione di probabilità su un insieme di input. Questo algoritmo di deep learning viene utilizzato per la riduzione della dimensionalità, la classificazione, la regressione, il filtraggio collaborativo, l'apprendimento delle funzionalità e la modellazione degli argomenti. Gli RBM costituiscono gli elementi costitutivi dei DBN. Gli RBM sono costituiti da due strati: Unità visibili Unità nascoste Ogni unità visibile è collegata a tutte le unità nascoste. Gli RBM hanno un'unità di polarizzazione collegata a tutte le unità visibili e alle unità nascoste e non hanno nodi di output. Come funzionano gli RBM? Gli RBM hanno due fasi: passaggio in avanti e passaggio all'indietro. Gli RBM accettano gli input e li traducono in una serie di numeri che codificano gli input nel passaggio in avanti. Gli RBM combinano ogni input con un peso individuale e un bias complessivo. L'algoritmo passa l'output al livello nascosto. Nel passaggio all'indietro, gli RBM prendono quel set di numeri e li traducono per formare gli input ricostruiti. Gli RBM combinano ogni attivazione con il peso individuale e la distorsione complessiva e trasmettono l'output allo strato visibile per la ricostruzione. Al livello visibile, l'RBM confronta la ricostruzione con l'input originale per analizzare la qualità del risultato. 10. Autoencoder Gli autoencoder sono un tipo specifico di rete neurale feedforward in cui l'input e l'output sono identici. Geoffrey Hinton ha progettato autoencoder negli anni '80 per risolvere problemi di apprendimento senza supervisione. Sono reti neurali addestrate che replicano i dati dal livello di input al livello di output. Gli autoencoder vengono utilizzati per scopi quali la scoperta farmaceutica, la previsione della popolarità e l'elaborazione delle immagini. Come funzionano gli autoencoder? Un autoencoder è costituito da tre componenti principali: l'encoder, il codice e il decoder. Gli autoencoder sono strutturati per ricevere un input e trasformarlo in una rappresentazione diversa. Quindi tentano di ricostruire l'input originale nel modo più accurato possibile. Quando l'immagine di una cifra non è chiaramente visibile, viene alimentata da una rete neurale di codifica automatica. Gli autoencoder prima codificano l'immagine, quindi riducono la dimensione dell'input in una rappresentazione più piccola. Infine, l'autoencoder decodifica l'immagine per generare l'immagine ricostruita. Conclusione Il deep learning si è evoluto negli ultimi cinque anni e gli algoritmi di deep learning sono diventati molto popolari in molti settori. Se hai domande su un algoritmo di deep learning dopo aver letto questo articolo, scrivi nella sezione commenti e il team di esperti ti risponderà presto.

In questo articolo capiremo come è possibile investire sull'intelligenz artificiale tramite uno strumento finanziario chiamato ETF. Il rapido ritmo dell'innovazione nell'intelligenza artificiale (AI) ha portato alla realtà molte esperienze che in precedenza si pensava fossero solo finzione. Mentre l'IA continua a sconvolgere il modo in cui viviamo e lavoriamo, come possono gli investitori investire denaro in questa tecnologia avanzata che sta rapidamente rimodellando la società? Abbiamo creato questa pratica guida per principianti per aiutarti a capire meglio cos'è l'IA e come le aziende utilizzano la tecnologia. Inoltre, abbiamo identificato alcuni investimenti popolari in questo settore in rapida crescita. NOTA : sono investimenti popolari ciò non vuol dire che ti stiamo consigliando di comprare o investirci! QUESTO ARTICOLO NON CONTINE NESSUN CONSIGLIO FINANZIARIO Da bravi investitori però dobbiamo conoscere ciò su cui vogliamo investire, quindi partiamo dalle basi... Cos'è l'IA? L'intelligenza artificiale tenta di replicare l'intelligenza umana in un computer o in una macchina con maggiore velocità e maggiore precisione. Aziende come Amazon (AMZN) e Google (GOOGL) utilizzano la tecnologia per programmare macchine per risolvere problemi, rispondere a domande e svolgere attività precedentemente svolte dagli esseri umani. Man mano che i sistemi diventano più intelligenti, l'IA diventa più potente e i suoi usi e applicazioni raggiungono ogni settore e industria azionaria. Ad esempio, l'industria dei trasporti sta subendo una massiccia trasformazione intorno ai veicoli elettrici e autonomi , portando potenzialmente trilioni di dollari all'economia globale. Allo stesso modo, il settore bancario utilizza l'intelligenza artificiale per migliorare il processo decisionale nel trading ad alta velocità, automatizzare i processi di back-office come la gestione del rischio o persino ridurre i costi utilizzando robot umanoidi nelle filiali. E questi sono solo alcuni esempi di applicazioni di intelligenza artificiale. Gli analisti di International Data Corp. (IDC), un fornitore di market intelligence, prevedono che i ricavi mondiali per il mercato dell'IA potrebbero superare i 500 miliardi di dollari entro il 2024 , registrando un tasso di crescita composto annuo in cinque anni del 17,5%. "L'intelligenza artificiale è l'innovazione più dirompente della nostra vita" , afferma Ritu Jyoti, vicepresidente del gruppo, Worldwide Artificial Intelligence and Automation Research Practice Global AI Research Lead presso IDC in una nota ai clienti. La pandemia globale ha accelerato l'adozione dell'IA e sta diventando onnipresente in tutti i processi aziendali. Come le aziende utilizzano l'Intelligenza Artificiale? Che si tratti di forze dell'ordine che utilizzano software di riconoscimento facciale per condurre indagini, elettrodomestici alimentati dall'intelligenza artificiale come i frigoriferi intelligenti di Samsung che ci semplificano la vita o robo-advisor che utilizzano modelli automatizzati basati su algoritmi per ottimizzare i nostri investimenti e formulare consigli sulla pianificazione finanziaria, L'IA è ovunque. Al centro dell'IA ci sono i big data, data scientist, ingegneri e altri esperti che creano algoritmi complessi in grado di acquisire nuove informazioni per migliorarne le prestazioni e la precisione. Con l'apprendimento automatico, ad esempio, un sottocampo dell'IA, organizzazioni come Netflix utilizzano i dati degli utenti per formulare consigli e previsioni sui contenuti. Man mano che gli utenti immettono più informazioni, come dare un pollice in su o un pollice in giù a uno spettacolo, il sistema memorizza ed elabora tale conoscenza, diventando progressivamente più intelligente. Secondo un sondaggio su oltre 350 ricercatori di intelligenza artificiale condotto dall'Università di Oxford e dalla Yale University nel 2015, c'è una probabilità del 50% che le macchine possano superare gli esseri umani in tutte le attività entro l'anno 2060. E alcuni visionari della tecnologia come il CEO di Tesla Elon Musk credo che potrebbe essere molto prima. Le organizzazioni sfruttano sempre più il potere dell'IA per prendere decisioni aziendali critiche, come dare la priorità alle cure mediche in caso di emergenza, migliorare le pratiche di reclutamento e determinare l'idoneità di un individuo a credito, alloggio e altri servizi essenziali. C'è anche molto dibattito su come l'IA avrà un impatto sul mercato del lavoro. Con l'aumento della dipendenza degli esseri umani dalle macchine, aumenta anche la necessità per i dipendenti di migliorare e apprendere nuove competenze. Entro il 2030, il World Economic Forum stima che più di 1 miliardo di persone , circa un terzo dei posti di lavoro in tutto il mondo, potrebbero essere colpiti dalla rivoluzione tecnologica. Per tenere conto dei limiti dell'IA, almeno fino a quando la tecnologia non si evolverà ulteriormente, i leader delle organizzazioni si sono affidati all'intelligenza aumentata, che combina intelligenza artificiale e competenza umana. In sostanza, l'intelligenza artificiale consente agli esseri umani di lavorare meglio e più velocemente. La necessità dell'input umano, tuttavia, diminuisce man mano che l'IA diventa più forte. Come investire in intelligenza artificiale? Per la maggior parte degli investitori al dettaglio, c'è la possibilità che tu abbia già un'esposizione all'IA, poiché molte grandi società pubbliche statunitensi stanno utilizzando l'IA o stanno attivamente cercando di investire nella tecnologia. Ma per coloro che cercano un'esposizione più ampia, i fondi negoziati in borsa (ETF) offrono un modo semplice ed efficiente per investire in titoli di IA. Simile ad altri tipi di investimento tematici, come la tecnologia blockchain , la sicurezza informatica e la genomica, gli ETF AI detengono un gruppo di società quotate in borsa coinvolte in tutte le fasi dell'IA, dallo sviluppo all'implementazione. Quando si effettua un investimento in un ETF AI, l'esposizione è su un gruppo di azioni, riducendo così il rischio di mercato generale scommettendo su più di un singolo titolo. Tipi di ETF sull' intelligenza artificiale: È un compito piuttosto soggettivo identificare i migliori ETF sull'IA nel livello dell'investitore. Ad esempio, alcuni investitori potrebbero cercare un fondo incentrato principalmente sui titoli di intelligenza artificiale, mentre altri potrebbero preferire un fondo azionario tecnologico che distribuisca solo una parte del patrimonio del fondo ai titoli di intelligenza artificiale. Abbiamo anche fondi che utilizzano l'IA per selezionare le partecipazioni. Di seguito abbiamo fornito spiegazioni sui tipi di base degli ETF AI: ETF FOCALIZZATI SULL'IA Questo tipo di ETF ai investe specificamente in aziende che hanno prodotti o servizi relativi all'IA. Questi fondi di solito hanno un'esposizione del 100% ai titoli di intelligenza artificiale. ETF AI A ESPOSIZIONE LIMITATA Questi tipi di fondi hanno un'esposizione del portafoglio di almeno il 25% per cento alle organizzazioni che utilizzano la tecnologia di intelligenza artificiale. Esempi di queste aziende includono Alphabet (GOOG, GOOGL), Tesla Motors (TSLA) e Amazon (AMZN). FONDI GESTITI DALL'INTELLIGENZA ARTIFICIALE Fondi come questo possono essere investiti in titoli di intelligenza artificiale, tuttavia, il fondo stesso utilizza la tecnologia di intelligenza artificiale per selezionare i singoli titoli che saranno detenuti nel fondo. PERCHÉ DOVREI INVESTIRE IN ETF di Intelligenza Artificiale SPESE INFERIORI Gli ETF a gestione passiva tendono ad avere un rapporto di spesa molto ridotto rispetto ai fondi a gestione attiva, che in genere sembrano essere i fondi comuni di investimento. A differenza dei fondi comuni di investimento aperti, i costi operativi dell'ETF possono essere semplificati. Tutti i fondi gestiti sono soggetti a costi operativi indipendentemente dalla struttura. Alcuni di questi costi sono le spese di marketing, le spese amministrative, i costi di distribuzione, i costi di custodia e le commissioni di gestione del portafoglio. I costi sono sempre stati molto cruciali nella previsione dei rendimenti. In tutto, un fondo che sostiene un costo di investimento inferiore garantirà un rendimento maggiore su quel fondo. VANTAGGIO FISCALE Un ETF AI ha un vantaggio fiscale maggiore rispetto ai fondi comuni di investimento. In quanto investimenti a gestione passiva, gli ETF (così come i fondi indicizzati) registrano tipicamente guadagni in conto capitale inferiori rispetto ai fondi comuni di investimento, che sono gestiti attivamente. GESTIONE DEL RISCHIO E DIVERSIFICAZIONE DEL PORTAFOGLIO Le società di investimento potrebbero voler ottenere rapidamente un'esposizione del portafoglio a determinati settori, stili, settori o regioni, ma non hanno esperienza in tali aree. Considerando la vasta gamma di categorie di settore, stile, paese e settore disponibili, le azioni ETF hanno la capacità di offrire una facile esposizione a un investitore in una particolare area di mercato desiderata. Inoltre, gli ETF sono attualmente negoziati su quasi tutte le principali valute, materie prime e classi di attività del mondo. Nel caso in cui un investitore abbia un grande rischio in un determinato settore ma non sia in grado di diversificare tale rischio a causa di tasse o restrizioni, l'individuo può decidere di shortare un ETF del settore in questa situazione o procedere all'acquisto di un ETF che shorta un settore per loro conto. REINVESTIMENTO IMMEDIATO DEL SETTORE In un ETF di tipo aperto, i dividendi delle organizzazioni vengono immediatamente reinvestiti, mentre i tempi precisi per il reinvestimento possono variare per i fondi comuni di investimento indicizzati. Un paio di altri vantaggi includono che è disponibile anche in investimenti alternativi, mantiene la trasparenza e aumenta l'efficienza del tempo. I MIGLIORI ETF di INTELLIGENZA ARTIFICIALE: GLOBAL X ROBOTICS & ARTIFICIAL INTELLIGENCE THEMATIC (BOTZ): BOTZ, che è uno dei più grandi ETF sull'IA, ha più di 1,40 miliardi di dollari di asset in gestione. Come riportato da Global X, l'obiettivo di questo fondo è investire in organizzazioni che hanno il potenziale per sfruttare l'adozione e l'utilizzo dell'intelligenza artificiale (AI) e della robotica, comprese quelle coinvolte con veicoli autonomi, robot non industriali, e automazione industriale e robotica. Il fondo ha un rapporto di spesa dello 0,68% o $ 68 per ogni $ 10.000 investiti. ROBO GLOBAL ROBOTICS & AUTOMATION INDEX (ROBO): ROBO è stato il primo ETF di automazione e robotica ad essere introdotto sul mercato. Concentra le sue partecipazioni su organizzazioni che operano nei settori associati all'intelligenza artificiale, all'automazione e alla robotica in tutto il mondo. ROBO ha più di 80 titoli, che sono diversificati tra titoli a grande, media e piccola capitalizzazione. Detiene $ 1,19 miliardi di asset in gestione e le spese per ROBO sono dello 0,95%. EQUBOT AI-POWERED EQ INTERNATIONAL ETF (AIIQ): Questo ETF non si occupa di acquistare azioni di aziende nel settore dell'intelligenza artificiale, ma utilizza invece il potere dell'IA per selezionare le azioni che saranno detenute nel fondo. Gli investimenti del fondo primario in AIIQ sono determinati dai risultati dei modelli quantitativi proprietari sviluppati da Equbot con IBM Watson AI. I metodi completamente gestiti e basati sull'intelligenza artificiale costruiranno un portafoglio di circa 80 e 250 titoli, selezionando tra oltre 15.000 organizzazioni in tutto il mondo, poiché filtrano attentamente le informazioni e imparano dalle procedure. AIIQ ha una quantità relativamente piccola di asset in gestione a $ 3,66 milioni e un rapporto di spesa dello 0,79%. CONCLUSIONE su Come investire in intelligenza Artificiale Concludendo sui fondi dell'IA, è pertinente affermare che esiste il potenziale per aumentare le richieste di intelligenza artificiale, automazione e robotica in futuro. Pertanto, il potenziale di crescita degli ETF AI e dei titoli AI è significativo, anche se il rischio di mercato è generalmente maggiore rispetto a investimenti più diversificati. Gli investitori dovrebbero essere cauti nell'aggiungere a un portafoglio fondi di settore con ambiti ristretti, come gli ETF AI. QUESTO ARTICOLO NON CONTIENE CONSIGLI FINANZIARI! MA VUOLE SOLO ESSERE UN PUNTO DI PARTENZA PER L'INVESTITORE INTELLIGENTE!