https://www.intelligenzaartificialeitalia.net/post/intelligenza-artificiale-spiegabile-come-spiegare-un-modello-al-tuo-capo Per quanto riguarda l'implementazione di un modello BERT ti consiglio vivamente di usare quelli disponibili su HuggingFace, troverai oltre 8mila modelli già allenati, sicuramente ci sarà quello che cerchi. ( search=bert ) Per implementare un qualsiasi modello ti serviranno solo 3 righe di codice from transformers I'm a [MASK] model.")

x_train_data=np.reshape(x_train_data,(x_train_data.shape[0],x_train_data.shape[1],1)) #Costruisco il Modello inputs_data=inputs_data.reshape(-1,1) inputs_data=scaler.transform(inputs_data) #compilo e alleno il modello lstm_model.predict(X_test) predicted_closing_price=scaler.inverse_transform(predicted_closing_price) #Salvo il modello allenato da poter riutilizzare o vendere lstm_model.save("modello_previsioni_azioni_da_1_milione_di_dollari.h5

]) model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy']) return model y_val = train_test_split(X_res, y_res, test_size=0.2, random_state=42) if mode == 'train': model Il modello è stato salvato in 'trained_model.h5'.") print(f"TensorBoard logs salvati in: {log_dir}") elif mode == 'predict': model = tf.keras.models.load_model I risultati sono stati salvati in 'risultati_previsione.csv'.") # Usage example: ML('train') or ML('predict