La sicurezza informatica è una parte fondamentale di qualsiasi azienda. Non solo le aziende, ma anche i governi hanno bisogno di una sicurezza informatica di prima classe per assicurarsi che i loro dati rimangano privati ​​e non vengano violati o divulgati a tutto il mondo! Introduzione Apprendimento Automatico nella Sicurezza Informatica Con la crescente popolarità dell'intelligenza artificiale e dell'apprendimento automatico, queste tecnologie stanno persino diventando attori chiave nel campo della sicurezza informatica. Il Machine Learning ha molte applicazioni nella sicurezza informatica, tra cui l' identificazione delle minacce informatiche , il miglioramento dei software antivirus disponibili , la lotta alla criminalità informatica che utilizza anche le capacità dell'IA e così via. L'ultimo punto è estremamente rilevante poiché molti criminali informatici utilizzano anche l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico per migliorare e potenziare i loro attacchi informatici. Secondo uno studio condotto dal Capgemini Research Institute, l'IA è necessaria per la sicurezza informatica perché gli hacker la stanno già utilizzando per gli attacchi informatici. Il 75% dei dirigenti intervistati ritiene inoltre che l'IA consenta una risposta più rapida alle violazioni della sicurezza. Pertanto, il software di sicurezza informatica basato su Machine Learning sta rapidamente diventando una necessità e non solo un lusso. Esempi e applicazioni di Machine Learning nella sicurezza informatica Vediamo quindi le 5 migliori applicazioni di Machine Learning nella sicurezza informatica che le aziende possono utilizzare in modo che siano sicure e protette. Le aziende possono farlo facilmente implementando prima l'IA nei loro protocolli CyberSecurity esistenti e quindi passando a fornitori specializzati di AI e ML Cybersecurity. Questo può essere fatto utilizzando l'analisi predittiva per rilevare minacce e attività dannose, utilizzando l'elaborazione del linguaggio naturale per la sicurezza, migliorando le tecniche di accesso basate sulla biometria, ecc. 1. Identificazione delle minacce informatiche La sicurezza informatica è una componente molto importante di tutte le aziende. Dopotutto, se un hacker riesce a entrare nei loro sistemi, è un brindisi! La componente più difficile della sicurezza informatica è scoprire se le richieste di connessione al sistema sono legittime e qualsiasi attività dall'aspetto sospetto, come la ricezione e l'invio di grandi quantità di dati, è opera di professionisti dell'azienda o di alcune minacce informatiche. Questo è molto difficile da identificare per i professionisti della sicurezza informatica, specialmente nelle grandi aziende in cui le richieste variano continuamente a migliaia e gli esseri umani non sono sempre accurati. È qui che l'apprendimento automatico può fornire molto aiuto ai professionisti. Un sistema di identificazione delle minacce informatiche basato su AI e ML può essere utilizzato per monitorare tutte le chiamate in uscita e in entrata, nonché tutte le richieste al sistema per monitorare le attività sospette. Versive è un fornitore di intelligenza artificiale che fornisce software di sicurezza informatica in combinazione con l'IA. 2. Software antivirus basato sull'intelligenza artificiale Si consiglia comunemente di installare l'antivirus prima di utilizzare qualsiasi sistema. Questo perché l'antivirus protegge il tuo sistema scansionando tutti i nuovi file sulla rete per identificare se potrebbero corrispondere a una firma nota di virus o malware. Tuttavia, questo antivirus tradizionale richiede aggiornamenti costanti per stare al passo con tutti gli aggiornamenti dei nuovi virus e malware creati. Ecco dove l'apprendimento automatico può essere estremamente utile. Il software antivirus integrato con l'apprendimento automatico tenta di identificare qualsiasi virus o malware in base al suo comportamento anomalo anziché alla sua firma. In questo modo, può gestire le minacce comuni e incontrate in precedenza e anche le nuove minacce da virus o malware che sono stati creati di recente. Ad esempio, Cilance una società di software ha creato un antivirus intelligente che impara a rilevare virus o malware da zero e quindi non dipende dall'identificazione delle loro firme per rilevarli. 3. Modellazione del comportamento dell'utente Alcune minacce informatiche possono attaccare una particolare azienda rubando le credenziali di accesso di uno qualsiasi dei suoi utenti e quindi accedendo illegalmente alla rete. Questo è molto difficile da rilevare da un normale antivirus poiché le credenziali dell'utente sono autentiche e l'attacco informatico potrebbe anche verificarsi senza che nessuno lo sappia. In questo caso, gli algoritmi di apprendimento automatico possono fornire aiuto utilizzando la modellazione del comportamento degli utenti. L'algoritmo di apprendimento automatico può essere addestrato per identificare il comportamento di ciascun utente, come i modelli di login e logout. Quindi ogni volta che un utente si comporta al di fuori del suo normale metodo comportamentale, l'algoritmo di apprendimento automatico può identificarlo e avvisare il team di sicurezza informatica che qualcosa è fuori dall'ordinario. Naturalmente, alcuni cambiamenti nei modelli di comportamento degli utenti sono del tutto naturali, ma ciò aiuterà comunque a catturare più minacce informatiche rispetto ai metodi convenzionali. Darktrace che utilizza l'apprendimento automatico per identificare i normali schemi comportamentali di tutti gli utenti in un sistema analizzando le informazioni sul traffico di rete. 4. Combattere le minacce dell'IA Molti hacker stanno ora sfruttando la tecnologia e utilizzano l'apprendimento automatico per trovare le falle nella sicurezza e nei sistemi di hacking. Pertanto, è molto importante che le aziende combattano il fuoco con il fuoco e utilizzino l'apprendimento automatico anche per la sicurezza informatica. Questo potrebbe persino diventare il protocollo standard per difendersi dagli attacchi informatici man mano che diventano sempre più esperti di tecnologia. Prendi in considerazione il devastante attacco NotPetya che ha utilizzato EternalBlue, un buco software nel sistema operativo Windows di Microsoft. Questi tipi di attacchi possono diventare ancora più devastanti in futuro con l'aiuto dell'intelligenza artificiale e dell'apprendimento automatico, a meno che anche il software di sicurezza informatica non utilizzi la stessa tecnologia. Un esempio di questo è Crowdstrike, una società di tecnologia di sicurezza informatica che utilizza Falcon Platform, un software di sicurezza imbevuto di intelligenza artificiale per gestire vari attacchi informatici. 5. Monitoraggio e-mail È molto importante monitorare gli account e-mail ufficiali dei dipendenti di un'azienda per prevenire attacchi alla sicurezza informatica come il phishing. Gli attacchi di phishing possono essere effettuati inviando e-mail fraudolente ai dipendenti e chiedendo loro informazioni private come informazioni riservate relative al loro lavoro, dettagli bancari e della carta di credito, password aziendali, ecc. Per evitarli è possibile utilizzare software di sicurezza informatica insieme all'apprendimento automatico trappole di phishing monitorando le e-mail professionali dei dipendenti per verificare se alcune funzionalità indicano una minaccia alla sicurezza informatica. L'elaborazione del linguaggio naturale può essere utilizzata anche per scansionare le e-mail e vedere se c'è qualcosa di sospetto, come alcuni schemi e frasi che potrebbero indicare che l'e-mail è un tentativo di phishing. Ad esempio, Tessianoè una famosa azienda di software che fornisce software di monitoraggio della posta elettronica che può essere utilizzato per verificare se un'e-mail è un tentativo di phishing o una violazione dei dati. Questo viene fatto utilizzando l'elaborazione del linguaggio naturale e le tecnologie di rilevamento delle anomalie per identificare le minacce. Futuro dell'apprendimento automatico e della sicurezza informatica L'apprendimento automatico è ancora un'aggiunta relativamente nuova al campo della sicurezza informatica. Tuttavia, le 5 applicazioni sopra indicate di Machine Learning in Cybersecurity sono un buon inizio in questo campo. L'unica cosa da tenere a mente è che gli algoritmi di apprendimento automatico dovrebbero ridurre al minimo i loro falsi positivi, ovvero le azioni che identificano come dannose o parte di un attacco informatico, ma non lo sono. Le aziende devono assicurarsi di consultare i propri specialisti di sicurezza informatica che possono fornire le migliori soluzioni per identificare e gestire nuovi e diversi tipi di attacchi informatici con ancora più precisione utilizzando l'apprendimento automatico. Vuoi mettere in pratica quello che hai letto ? Scarica Progetti già pronti Lavora con il nostro editor online senza dover installare librerie Usa i nostri set di Dati Oppure segui i tutorial correlati : Tutorial di Regressione Logistica per l'apprendimento automatico Riconoscimento facciale con Python, in meno di 25 righe di codice Tutorial di Regressione Logistica per l'apprendimento automatico Scikit Learn e Python Tutorial Per Creare Modelli di Intelligenza Artificiale Tutorial Pratico Tensorflow , TensorBoard e Python Feature Engineering e Feature Selection per Principianti e non Spiegazione della più semplice rete neurale per principianti PyScript, come usare Python nel browser! Il tuo Primo Programma di Machine Learning con Python e Google Colab Il tuo primo Programma di Deep Learning in Python con Keras Step-By-Step Come costruire modelli predittivi sanitari utilizzando PyHealth? Esempio pratico Rilevamento Di Veicoli In Tempo Reale Come implementare l'algoritmo Perceptron da zero in Python Implementare le reti neurali ricorrenti (RNN) con Python e Keras Deep learnign e python : Object Recognition e Object Predict esempio Come salvare e caricare il tuo modello di deep learning

Perchè è importante Utilizzare DashBoard ? La visualizzazione dei dati svolge un ruolo fondamentale nell'analisi dei dati poiché aiuta tutti i tipi di utenti a creare report e dashboard per analizzare i dati da più origini. Uno di questi strumenti di BI (Business Intelligence) di Microsoft è Power BI. Gli esempi di dashboard di Power BI sono alcuni degli strumenti più semplici e interattivi per la visualizzazione dei dati. Gli esempi di dashboard di Power BI mirano a fornire visualizzazioni interattive e funzionalità di Business Intelligence con un'interfaccia utente sufficientemente semplice da consentire agli utenti finali di creare i propri report e dashboard. Poiché fanno parte di Microsoft Power Platform, possono integrarsi facilmente con altre tecnologie Microsoft e aiutarti a ottenere informazioni utili e fruibili dai tuoi clienti. Ma facciamo un piccolo passo indietro... Cosa è la visualizzazione dati Cosa è una DashBoard Cosa alimenta una DashBoard Perchè usare PowerBI Cosa è la visualizzazione dati? La visualizzazione dei dati è la rappresentazione grafica di informazioni e dati. Utilizzando elementi visivi come grafici, grafici e mappe , gli strumenti di visualizzazione dei dati forniscono un modo accessibile per vedere e comprendere tendenze, valori anomali e modelli nei dati. Nel mondo dei Big Data, gli strumenti e le tecnologie di visualizzazione dei dati sono essenziali per analizzare enormi quantità di informazioni e prendere decisioni basate sui dati. I nostri occhi sono attratti da colori e modelli . Possiamo identificare rapidamente il rosso dal blu, il quadrato dal cerchio. La nostra cultura è visiva, e comprende tutto, dall'arte e la pubblicità alla TV e ai film. La visualizzazione dei dati è un'altra forma di arte visiva che cattura il nostro interesse e tiene gli occhi fissi sul messaggio. Quando vediamo un grafico, vediamo rapidamente tendenze e valori anomali . Se riusciamo a vedere qualcosa, lo interiorizziamo rapidamente. È una narrazione con uno scopo. Se hai mai osservato un enorme foglio di calcolo di dati e non sei riuscito a vedere una tendenza, sai quanto può essere più efficace una visualizzazione. Cosa è una DashBoard? Una dashboard è uno strumento di gestione delle informazioni utilizzato per tracciare, analizzare e visualizzare indicatori chiave di prestazioni , metriche e punti dati. Puoi utilizzare un dashboard per monitorare lo stato generale della tua azienda, reparto o un processo specifico. Anche le dashboard sono personalizzabili. Puoi creare una dashboard che supporti le esigenze specifiche dei tuoi utenti. Se sei un fondatore o un dirigente, la tua dashboard potrebbe visualizzare le metriche SaaS . Se sei un marketer digitale, la tua dashboard potrebbe visualizzare le metriche di marketing . Cosa alimenta una dashboard? Dietro le quinte, una dashboard si collega ai tuoi file (come un foglio di calcolo Excel o un foglio Google), allegati, servizi (come QuickBooks o HubSpot ) e API. Una dashboard trasforma i dati grezzi in qualcosa di leggibile dall'uomo. Invece di passare al setaccio colonne o righe in un foglio di calcolo, puoi analizzare i tuoi dati in una tabella, un grafico a linee, un grafico a bolle o un grafico a barre, solo per nominare alcune opzioni. Dashboard e report: qual è la differenza? Qual è la differenza tra una dashboard e un report e perché è importante? Perché non creare solo report o investire esclusivamente in dashboard? La differenza riguarda il cambiamento di prospettiva dalla rendicontazione periodica (come trimestrale o annuale) al monitoraggio continuo (come giornaliero o settimanale). Ciò che rende i dashboard e i report così preziosi è il modo in cui tu e il tuo team li utilizzate a vostro vantaggio. Somiglianze tra dashboard e report Accesso ai dati storici Analisi delle tendenze per vedere cosa ha funzionato (o cosa non ha funzionato) in passato per cambiare il tuo approccio al futuro Riuniscono più metriche Visualizzano i tuoi dati Differenze tra dashboard e report Le dashboard sono interattive: puoi segmentare, filtrare e visualizzare i tuoi dati Le dashboard mostrano dati in tempo reale aggiornati dinamicamente (come la tua origine dati si aggiorna, anche la tua dashboard) I report condividono informazioni su aree di interesse o obiettivi noti I dashboard monitorano le aree di interesse o gli obiettivi noti C'è sicuramente un tempo e un luogo per una dashboard o un report, ma le dashboard sono il livello successivo per i team e le aziende che amano avere tutto sempre sotto controllo e prendere decisioni supportate da dati. Vantaggi di una dashboard per la tua azienda Le dashboard hanno scopi diversi per ruoli diversi. Non esiste una dashboard valida per tutti. Dashboard ben progettate rispondono a domande aziendali e forniscono informazioni dettagliate prima ancora che il tuo team debba richiederle. Vantaggi dell'utilizzo di una dashboard per la tua azienda: Monitora più metriche e KPI contemporaneamente Facile da leggere Risparmia tempo riducendo o eliminando le attività di reporting manuale Comunicazione interfunzionale coerente e tempestiva Perchè usare PowerBI Che si tratti di utilizzare dashboard interattive per consolidare le metriche chiave o report avanzati per connettere set di dati, Power BI è uno strumento chiave per interagire con i dati aziendali, estrarli da un'ampia gamma di origini disparate e consentire decisioni più intelligenti basate sui dati. Power BI offre preparazione e individuazione dei dati, dashboard interattive e visualizzazioni avanzate in un'unica soluzione e le sue funzionalità self-service lo rendono uno strumento intuitivo per interagire con i dati e trasformarli in informazioni dettagliate più facilmente. Ecco i nostri principali motivi per cui dovresti usare Power BI per l'analisi dei dati e l'analisi aziendale self-service. 1. È facile connettere i tuoi dati insieme Power BI rende incredibilmente facile riunire i tuoi dati in un unico posto, per una maggiore accessibilità, organizzazione e visibilità nelle tue attività di reporting. Lo strumento attualmente supporta fino a oltre 70 connettori pronti all'uso, consentendo alle aziende di caricare i dati da un'ampia gamma di fonti basate su cloud altamente utilizzate come Azure (Azure Data Warehouse), DropBox, Google Analytics, OneDrive e SalesForce, oltre a fogli di calcolo Excel, file CSV e dati che si trovano in locale, come il database SQL. 2. È potente e performante Il motore di modellazione dei dati Power Pivot di Power BI (condiviso con Excel) è un database a colonne ad alte prestazioni, che utilizza moderne tecnologie di database tabulari per comprimere i database e garantire che vengano caricati completamente in memoria per le migliori prestazioni possibili. Non è raro che la cartella di lavoro di Power BI (file .PBIX) sia significativamente più piccola dei set di dati originali, infatti, i database da 1 GB sono generalmente compressi fino a una dimensione di circa 50-200 MB. Mentre in confronto Excel inizia a rallentare quando si tratta di modelli di grandi dimensioni, Power BI è ottimizzato per gestire tabelle che superano i 100 milioni di record senza fatica. 3. Riunisce la governance e la sicurezza dei dati Power BI ti consente di gestire la sicurezza e l'accesso e la sicurezza degli utenti all'interno della stessa interfaccia, eliminando la necessità di utilizzare altri strumenti per garantire il rispetto di rigorosi standard normativi e di conformità. Il servizio include anche Azure Active Directory (AAD) integrato per l'autenticazione utente, che consente di sfruttare Single Sign-On (SSO), insieme alle normali credenziali di accesso di Power BI per accedere ai dati. 4. Analisi più avanzate con le familiari funzionalità di Excel Gli utenti avanzati di Excel che conoscono il linguaggio delle formule Data Analysis Expressions (DAX) possono approfondire i propri dati e trovare modelli più facilmente con Power BI con le sue familiari funzionalità di Power Pivot come il clustering, la previsione, il raggruppamento e le misure rapide. Lo strumento self-service integrato di Power Query risulterà familiare anche agli utenti di Excel, semplificando l'acquisizione, la trasformazione, l'integrazione e l'arricchimento dei dati aziendali in Power BI fin dall'inizio. 5. Puoi porre domande e ottenere risposte sui tuoi dati Power BI incorpora interfacce di ricerca in linguaggio naturale per consentire agli utenti di creare visualizzazioni e scoprire informazioni dettagliate utilizzando i termini di ricerca in un inglese semplice, senza la necessità di codice o sintassi. Utilizzando la funzione Domande e risposte, puoi esplorare approfondimenti più specifici facendo doppio clic su una parte vuota dell'area di lavoro del rapporto e utilizzando la casella "Fai una domanda" per porre domande specifiche sui dati come "quali sono state le vendite per [regione] per trimestre". Durante la digitazione, Power BI elenca automaticamente le query significative correlate e un'anteprima di una visualizzazione di grafico o tabella che rappresenta al meglio i dati che stai cercando. Le applicazioni mobile Power BI ora supportano anche domande e risposte per il riconoscimento vocale, consentendo di richiedere informazioni in movimento. Dopo aver visto cosa è una dashboard, perchè è importante usarle, adesso in questo articolo verrà fornita una panoramica completa dei 10 migliori esempi di dashboard Power BI insieme alle relative funzionalità. I 10 migliori esempi di dashboard Power BI Le organizzazioni usano gli esempi di dashboard di Power BI per analizzare i dati in vari domini. Ad esempio, un responsabile vendite può utilizzare i dashboard di Power BI per comprendere le prestazioni del suo team di vendita. Un dirigente di alto livello può utilizzarlo per visualizzare la redditività dell'organizzazione. Un marketer digitale può utilizzarlo per comprendere l'efficacia delle sue campagne sui social media. Verrà ora esaminato un set curato di esempi di dashboard di Power BI utilizzati nei domini Vendite, Marketing e Finanza. Tutti i dashboard menzionati di seguito sono disponibili nelle raccolte di dati nel portale della community di Power BI. I 10 principali esempi di dashboard Power BI sono: Dashboard di segmentazione dei clienti Dashboard delle schede di valutazione delle vendite Dashboard di analisi delle vendite Dashboard di vendita dei prodotti Dashboard di analisi del coinvolgimento e-mail Dashboard degli approfondimenti della campagna di marketing Dashboard della campagna pubblicitaria display Dashboard delle finanze Dashboard di analisi finanziaria Dashboard della performance finanziaria trimestrale Esempio di dashboard Power BI 1) Dashboard di segmentazione dei clienti Questa dashboard viene utilizzata principalmente nelle imprese business-to-business. Aiuta i senior manager a visualizzare le entrate provenienti dai singoli clienti e la redditività mentre servono quei clienti. Visualizza i migliori e i peggiori. Fornisce inoltre informazioni sul tipo di prodotto che attrae i diversi clienti e qual è la quota di vendita di ciascun segmento di prodotto. Se ti piacerebbe imparare come creare una DASHBOARD, come questa quì sopra, per la tua azienda o progetto clicca il bottone qui sotto, perchè oggi è il tuo giorno fortunato. Esempio di dashboard Power BI 2) Dashboard sulla valutazione delle vendite Questa dashboard aiuta il Senior Management a capire come l'azienda si sta comportando nelle vendite rispetto all'anno precedente. Fornisce inoltre informazioni sulle prestazioni di diversi segmenti di prodotti e su quali canali riescono a generare entrate. La dashboard consente di visualizzare i KPI (Key Performance Indicators) sia per i ricavi che per i profitti. Se ti piacerebbe imparare come creare una DASHBOARD, come questa quì sopra, per la tua azienda o progetto clicca il bottone qui sotto, perchè oggi è il tuo giorno fortunato. Esempio di dashboard Power BI 3) Dashboard sull'analisi delle vendite Questa dashboard differisce dalla dashboard Sales Scorecard nel senso che cerca di fornire maggiori informazioni sui prodotti e sulle regioni. Mostra le entrate provenienti da diversi segmenti di clienti. Elenca le unità vendute in ciascuna delle regioni attive, la redditività in ciascuna regione e il valore degli sconti offerti. Se ti piacerebbe imparare come creare una DASHBOARD, come questa quì sopra, per la tua azienda o progetto clicca il bottone qui sotto, perchè oggi è il tuo giorno fortunato. Esempio di dashboard Power BI 4) Dashboard di vendita dei prodotti Questa dashboard è una variante della dashboard Analisi vendite che si concentra maggiormente sui canali di vendita. Questi tipi di esempi di dashboard di Power BI sono particolarmente utili per le organizzazioni con una presenza di e-commerce. La presenza nell'e-commerce in molti casi significa che i tuoi prodotti sono venduti su un gran numero di siti Web e aree geografiche. Se ti piacerebbe imparare come creare una DASHBOARD, come questa quì sopra, per la tua azienda o progetto clicca il bottone qui sotto, perchè oggi è il tuo giorno fortunato. Esempio di dashboard Power BI 5) Dashboard di analisi del coinvolgimento e-mail Questi esempi di dashboard di Power BI sono destinati alle organizzazioni che commercializzano i propri prodotti tramite e-mail di massa. Questi dashboard mostrano la proporzione di email che sono state consegnate, cliccate e aperte. I dati per queste dashboard provengono generalmente da strumenti di gestione delle campagne come Hubspot. Forniscono inoltre il modo in cui questi indicatori stavano cambiando nel periodo in questione. Se ti piacerebbe imparare come creare una DASHBOARD, come questa quì sopra, per la tua azienda o progetto clicca il bottone qui sotto, perchè oggi è il tuo giorno fortunato. Esempio di dashboard Power BI 6) Dashboard sulle informazioni sulla campagna di marketing Questa dashboard mostra l'efficacia delle varie campagne di marketing e le prestazioni dei segmenti di prodotto e dei canali. Questo è un ottimo strumento per un Marketing Manager per misurare il successo delle varie attività che si svolgono sotto di lui. Se ti piacerebbe imparare come creare una DASHBOARD, come questa quì sopra, per la tua azienda o progetto clicca il bottone qui sotto, perchè oggi è il tuo giorno fortunato. Esempio di dashboard Power BI 7) Dashboard della campagna degli annunci display Questa dashboard è pensata per i marketer digitali che pubblicizzano prodotti tramite annunci sul sito web. Mostra il successo delle campagne pubblicitarie attraverso indicatori chiave come clic, percentuale di percentuale di clic, ecc. Se ti piacerebbe imparare come creare una DASHBOARD, come questa quì sopra, per la tua azienda o progetto clicca il bottone qui sotto, perchè oggi è il tuo giorno fortunato. Esempio di dashboard Power BI 8) Dashboard finanziaria Questi tipi di esempi di dashboard di Power BI descrivono gli indicatori finanziari fondamentali dell'organizzazione. I dashboard finanziari mostrano indicatori come entrate, profitti, utili al lordo delle imposte, scorte, titoli, debiti, ecc. Se ti piacerebbe imparare come creare una DASHBOARD, come questa quì sopra, per la tua azienda o progetto clicca il bottone qui sotto, perchè oggi è il tuo giorno fortunato. Esempio di dashboard Power BI 9) Dashboard di analisi finanziaria Questa dashboard consente di visualizzare le entrate e la redditività di diverse aree geografiche, segmenti di clienti e segmenti di prodotto. Consente agli analisti di approfondire ciascuna di queste categorie e analizzare gli indicatori di performance finanziaria. Se ti piacerebbe imparare come creare una DASHBOARD, come questa quì sopra, per la tua azienda o progetto clicca il bottone qui sotto, perchè oggi è il tuo giorno fortunato. Esempio di dashboard Power BI 10) Dashboard della performance finanziaria trimestrale Questa dashboard è un ottimo strumento per i dirigenti per confrontare le metriche dei profitti tra i trimestri. Consente agli utenti di selezionare diversi trimestri e quindi approfondire i numeri in base a prodotti e clienti. Se ti piacerebbe imparare come creare una DASHBOARD, come questa quì sopra, per la tua azienda o progetto clicca il bottone qui sotto, perchè oggi è il tuo giorno fortunato. Gli esempi di dashboard di Power BI sopra riportati danno un'idea della versatilità che Power BI offre ai responsabili delle decisioni. Conclusione Questo articolo fornisce un elenco completo dei 10 migliori esempi di dashboard di Power BI e fornisce anche un'introduzione a Power BI e alla sua importanza per qualsiasi organizzazione. Nel complesso, gli esempi di dashboard di Power BI aiutano le aziende a visualizzare meglio i propri dati per ottenere informazioni utili dai propri clienti. Per utilizzare al meglio questi dashboard, le organizzazioni hanno bisogno di dati rilevanti e c'è una grande sfida. Anche se Power BI supporta la maggior parte dei database comuni, non gestisce bene le origini dati basate su cloud al di fuori dell'ecosistema Microsoft.

Python è una delle piattaforme in più rapida crescita per l'apprendimento automatico applicato. In questo mini-corso scoprirai come iniziare, creare modelli accurati e completare con sicurezza progetti di machine learning di modellazione predittiva utilizzando Python. Questo è un post molto importante e ricco di concetti fondamentali che difficilmente cambieranno nel tempo, ti consigliamo di aggiungerlo ai segnalibri. A chi è rivolto questo corso gratis su Python e Machine learning? Prima di iniziare, assicuriamoci che tu sia nel posto giusto. L'elenco seguente fornisce alcune linee guida generali su chi è stato progettato questo corso gratuito su python e il Machine learning. Non farti prendere dal panico se non rientri esattamente a questi punti, potresti semplicemente aver bisogno di rispolverare un'area per seguire senza problemi i tutorial. Sviluppatori che sanno scrivere un po' di codice . Ciò significa che non è un grosso problema per te prendere un nuovo linguaggio di programmazione come Python una volta che conosci la sintassi di base. Non significa che sei un programmatore mago, solo che puoi seguire un linguaggio di base simile al C con poco sforzo. Sviluppatori che conoscono un po' di machine learning . Ciò significa che conosci le basi dell'apprendimento automatico come la convalida incrociata, alcuni algoritmi e il compromesso tra bias e varianza . Non significa devi avere 2 lauree, 3 master e 7 dottorati, ma solo che conosci i punti di riferimento o sai dove cosa cercare se non ti è chiarissimo. Questo mini-corso non è né un libro di testo su Python né un libro di testo sull'apprendimento automatico, ma è un insieme di tutorial di difficoltà crescente, che se seguiti con costanza e dedizione ti poteranno a saperti muovere e sviluppare modelli di M.L. con Python. Ti porterà da uno sviluppatore che conosce un po' di machine learning a uno sviluppatore che può ottenere risultati utilizzando l'ecosistema Python, la piattaforma emergente per l'apprendimento automatico professionale. Semplicemente seguendo questo corso gratis su Python e Machine Learning Panoramica del corso gratis su Python e Machine Learning Questo mini-corso è suddiviso in 14 lezioni. Puoi completare una lezione al giorno (consigliato) o completare tutte le lezioni in un giorno (Vivamente sconsigliato!). Dipende molto dal tempo che hai a disposizione e dal tuo livello di entusiasmo. Di seguito sono elencate 14 lezioni che ti permetteranno di iniziare e diventare produttivo con l'apprendimento automatico e Python: Lezione 1 : Scarica e installa l'ecosistema Python e SciPy. Lezione 2 : Muoversi in Python, NumPy, Matplotlib e Pandas. Lezione 3 : Caricare dati da CSV. Lezione 4 : Comprendere i dati con le statistiche descrittive. Lezione 5 : Comprendere i dati con la visualizzazione. Lezione 6 : Prepararsi alla modellazione mediante la preelaborazione dei dati. Lezione 7 : Valutazione dell'algoritmo con metodi di ricampionamento. Lezione 8 : Metriche di valutazione dell'algoritmo. Lezione 9 : Algoritmi Spot-Check. Lezione 10 : Confronto e selezione del modello. Lezione 11 : Migliorare la precisione con l'ottimizzazione degli algoritmi. Lezione 12 : Migliorare la precisione con le previsioni dell'ensemble. Lezione 13 : Finalizza e salva il tuo modello. Lezione 14 : Hello World End-to-End Project. Ogni lezione potrebbe richiedere 60 secondi o fino a 30 minuti. Scarica il corso Python e Machine learning come ebook PDF Abbiamo inviato questo articolo in anteprima ai nostri utenti più attivi, e loro hanno consigliato di prendersi un oretta per lezione sopratutto per quelle dopo la 3/4 lezione Prenditi il ​​tuo tempo e completa le lezioni al tuo ritmo. Poni domande e pubblica persino risultati nei commenti qui sotto. Le lezioni si aspettano che tu esca e scopra come fare le cose. Ti daremo dei suggerimenti, ma parte del punto di ogni lezione è costringerti a imparare dove andare per cercare aiuto su e sulla piattaforma Python. SUGGERIMENTO, tutte le risposte sono disponibili direttamente su questo blog, usa la barra ricerca Sei pronto ? Iniziamo ? Diamo il via al Mini Corso Python e M.L. Tieni duro, non mollare! Lezione 1 corso gratis Python e Machine Learning: Scarica e installa Python e SciPy Non puoi iniziare con l'apprendimento automatico in Python finché non hai accesso alla piattaforma. La lezione di oggi è facile, devi scaricare e installare la piattaforma Python 3.6 sul tuo computer. Visita la homepage di Python e scarica Python per il tuo sistema operativo (Linux, OS X o Windows). Installa Python sul tuo computer. Potrebbe essere necessario utilizzare un gestore di pacchetti specifico della piattaforma come macports su OS X o yum su RedHat Linux. È inoltre necessario installare la piattaforma SciPy e la libreria scikit-learn. Ti consiglio di usare lo stesso approccio che hai usato per installare Python. Puoi installare tutto in una volta (molto più semplice) con Anaconda . Consigliato per i principianti. Avvia Python per la prima volta digitando "python" nella riga di comando. Controlla le versioni di tutto ciò di cui avrai bisogno usando il codice qui sotto: # Python version import sys print('Python: {}'.format(sys.version)) # scipy import scipy print('scipy: {}'.format(scipy.__version__)) # numpy import numpy print('numpy: {}'.format(numpy.__version__)) # matplotlib import matplotlib print('matplotlib: {}'.format(matplotlib.__version__)) # pandas import pandas print('pandas: {}'.format(pandas.__version__)) # scikit-learn import sklearn print('sklearn: {}'.format(sklearn.__version__)) Se ci sono errori, fermati. Ora è il momento di risolverli. Se sei proprio alle prime armi e stai trovando troppa difficoltà nell'installare Python e le relative librerie ti mettiamo a disposizione un NOSTRO AMBIENTE VIRTUALE, con Python e le librerie già installate che ti permetteranno di Programmare Python direttamente dal BROWSER. Una volta aperto, potrai tranquillamente copiare e incollare il codice, e premere sul bottoncino verde, oppure premendo SHIFT-INVIO contemporaneamente. Il risultato vi apparirà così : Letture consigliate per approfondire la LEZIONE 1 Come installare Python Come scaricare, gestire e disinstallare le librerie di Python Principali librerie per il Machine Learning di Python 10 Migliori Librerie Python Lezione 2 corso gratis Python e Machine Learning: Primi passi con Python, NumPy, Matplotlib e Pandas. Devi essere in grado di leggere e scrivere script Python di base. Come sviluppatore, puoi imparare nuovi linguaggi di programmazione abbastanza rapidamente. Python fa distinzione tra maiuscole e minuscole, usa l'hash (#) per i commenti e usa gli spazi bianchi per indicare i blocchi di codice (gli spazi bianchi sono importanti). Il compito di oggi è esercitarsi con la sintassi di base del linguaggio di programmazione Python e importanti strutture dati SciPy nell'ambiente interattivo Python. Esercitati con l'assegnazione, il lavoro con le liste e il controllo del flusso in Python. Esercitati a lavorare con gli array NumPy. Esercitati a creare semplici trame in Matplotlib. Esercitati a lavorare con Pandas Series e DataFrames. Ad esempio, di seguito è riportato un semplice esempio di creazione di un Pandas DataFrame . # dataframe import numpy import pandas myarray = numpy.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) rownames = ['a', 'b'] colnames = ['one', 'two', 'three'] mydataframe = pandas.DataFrame(myarray, index=rownames, columns=colnames) print(mydataframe) Se sei proprio alle prime armi e stai trovando troppa difficoltà nell'installare Python e le relative librerie ti mettiamo a disposizione un NOSTRO AMBIENTE VIRTUALE, con Python e le librerie già installate che ti permetteranno di Programmare Python direttamente dal BROWSER. Mi Raccomando, anche se ti sembrerà banale scrivere questi semplici script, esercitati provando a cambiare qualcosa nel codice. Solo così alla fin delle lezioni avrai realmente imparato a muoverti con Python e le principali librerie. Letture consigliate per approfondire la LEZIONE 2 Trucchi Python per la data science Manipolazione Dati con Python e Pandas Intelligenza Artificiale (IA) e Python Come si Relazionano? Migliori portatili per il Machine Learning e Deep Learning 2022 Lezione 3 corso gratis Python e Machine Learning: Carica dati o dataset da file CSV Gli algoritmi di apprendimento automatico necessitano di dati. Puoi caricare i tuoi dati da file CSV, ma quando inizi con l'apprendimento automatico in Python dovresti esercitarti su set di dati di apprendimento automatico standard. Il tuo compito per la lezione di oggi è imparare a caricare i dati in Python e trovare e caricare set di dati di machine learning standard. Ci sono molti eccellenti set di dati standard di apprendimento automatico in formato CSV che puoi scaricare ed esercitarti nel nostro repository di DATASET Esercitati a caricare file CSV in Python usando CSV.reader() nella libreria standard. Esercitati a caricare file CSV usando NumPy e la funzione numpy.loadtxt() . Esercitati a caricare file CSV utilizzando Pandas e la funzione pandas.read_csv() . Per iniziare, di seguito è riportato uno snippet che caricherà il set di dati sull'inizio del diabete utilizzando Panda direttamente dall'UCI Machine Learning Repository. import pandas url = "diabetes.data.csv" names = ['preg', 'plas', 'pres', 'skin', 'test', 'mass', 'pedi', 'age', 'class'] data = pandas.read_csv(url, names=names) print(data.shape) Se sei proprio alle prime armi e stai trovando troppa difficoltà nell'installare Python e le relative librerie ti mettiamo a disposizione un NOSTRO AMBIENTE VIRTUALE, con Python e le librerie già installate che ti permetteranno di Programmare Python direttamente dal BROWSER. Se usi il nostro edito ONLINE, troverai le istruzioni per leggere file CSV dal tuo computer. Complimenti per essere arrivato fin qui! Tieni duro. Se hai fatto tutte e tre le prime lezioni di fila torna domani non mettere troppa carne al fuoco. Qualche domanda finora? Chiedi nei commenti. Letture consigliate per approfondire la LEZIONE 3 Cosa è un Dataset e a cosa serve Importare file excel, csv e html con Python e Pandas Come Analizzare Un Dataset in Solo 5 Passaggi Dove trovare i migliori Dataset per esercitarsi con il Machine learning Come Creare Un Dataset per il tuo Progetto Di Machine Learning Dataset per Esercitarsi nella Data Science e Data Visualizzation 60 migliori set di dati gratuiti per l'apprendimento automatico e profondo Visualizzare i dati con il LinePlot o grafico a linee con Python e MatplotLib Lezione 4 corso gratis Python e Machine Learning: Comprendere i dati con le statistiche descrittive Dopo aver caricato i tuoi dati in Python, devi essere in grado di capirli. Meglio puoi comprendere i tuoi dati, migliori e più accurati saranno i modelli che puoi costruire. Il primo passo per comprendere i tuoi dati è utilizzare le statistiche descrittive. Oggi la tua lezione è imparare a utilizzare le statistiche descrittive per comprendere i tuoi dati. Consiglio di utilizzare le funzioni di supporto fornite su Pandas DataFrame. Comprendi i tuoi dati usando la funzione head() per guardare le prime righe. Rivedi le dimensioni dei tuoi dati con la proprietà shape . Guarda i tipi di dati per ogni attributo con la proprietà dtypes . Rivedi la distribuzione dei tuoi dati con la funzione describe() . Calcola la correlazione a coppie tra le tue variabili usando la funzione corr() . L'esempio seguente carica il set di dati sull'inizio del diabete e riassume la distribuzione di ciascun attributo. import pandas url = "diabetes.data.csv" names = ['preg', 'plas', 'pres', 'skin', 'test', 'mass', 'pedi', 'age', 'class'] data = pandas.read_csv(url, names=names) description = data.describe() print(description) Se sei proprio alle prime armi e stai trovando troppa difficoltà nell'installare Python e le relative librerie ti mettiamo a disposizione un NOSTRO AMBIENTE VIRTUALE, con Python e le librerie già installate che ti permetteranno di Programmare Python direttamente dal BROWSER. Provalo! Se non funziona scrivi nei commenti l'errore Letture consigliate per approfondire la LEZIONE 4: Cos'è la Statistica e che Correlazione c'è con il Machine Learning ? Differenze tra Analisi descrittiva, predittiva e prescrittiva Statistiche sull'utilizzo dei social media nel 2022 Lezione 5 corso gratis Python e Machine Learning: Comprendere i dati con la visualizzazione Continuando dalla lezione di ieri, devi dedicare del tempo a comprendere meglio i tuoi dati. Un secondo modo per migliorare la comprensione dei dati consiste nell'utilizzare tecniche di visualizzazione dei dati (ad es. il tracciamento). Oggi, la tua lezione consiste nell'imparare come utilizzare la stampa in Python per comprendere gli attributi da soli e le loro interazioni. Ancora una volta, consiglio di utilizzare le funzioni di supporto fornite su Pandas DataFrame. Utilizzare la funzione hist() per creare un istogramma di ogni attributo. Usa la funzione plot(kind='box') per creare grafici box-and-whisker di ogni attributo. Utilizzare la funzione pandas.scatter_matrix() per creare grafici a dispersione a coppie di tutti gli attributi. Ad esempio, il frammento di codice seguente caricherà il set di dati del diabete e creerà una matrice del grafico a dispersione del set di dati. import matplotlib.pyplot as plt import pandas from pandas.plotting import scatter_matrix url = "diabetes.data.csv" names = ['preg', 'plas', 'pres', 'skin', 'test', 'mass', 'pedi', 'age', 'class'] data = pandas.read_csv(url, names=names) scatter_matrix(data) plt.show() il risultato di questo script sarà questo : Naturalmente senza delle basi Statistico/matematiche per te sarà difficile capire questi grafici o individuare degli Insights. Letture consigliate per approfondire la LEZIONE 5: Visualizzare i dati con lo ScatterPlot o grafico a dispersione con Python Visualizzare i dati con il LinePlot o grafico a linee con Python Creare Grafici Interattivi e Dinamici con Python Hey, NON ANDARE AVANTI CON LE LEZIONI SE PRIMA NON HAI PROVATO A CREARE ALMENO 5 o 6 GRAFICI. Lezione 6 corso gratis Python e Machine Learning: Prepararsi alla modellazione mediante la preelaborazione dei dati I tuoi dati grezzi potrebbero non essere configurati per essere nella forma migliore per la modellazione. A volte è necessario preelaborare i dati per presentare al meglio la struttura intrinseca del problema nei dati agli algoritmi di modellazione. Nella lezione di oggi utilizzerai le capacità di pre-elaborazione fornite da scikit-learn. La libreria scikit-learn fornisce due idiomi standard per la trasformazione dei dati. Ciascuna trasformazione è utile in circostanze diverse: Adatta e Trasformazione multipla e Adatta e trasforma combinata. Esistono molte tecniche che è possibile utilizzare per preparare i dati per la modellazione. Ad esempio, prova alcuni dei seguenti Standardizzare i dati numerici (ad es. media di 0 e deviazione standard di 1) utilizzando le opzioni della scala e del centro. Normalizzare i dati numerici (ad es. in un intervallo di 0-1) utilizzando l'opzione intervallo. Esplora l'ingegneria delle funzionalità più avanzate come la binarizzazione. Ad esempio, lo snippet seguente carica il set di dati sull'inizio del diabete , calcola i parametri necessari per standardizzare i dati, quindi crea una copia standardizzata dei dati di input. from sklearn.preprocessing import StandardScaler import pandas import numpy url = "diabetes.data.csv" names = ['preg', 'plas', 'pres', 'skin', 'test', 'mass', 'pedi', 'age', 'class'] dataframe = pandas.read_csv(url, names=names) array = dataframe.values # separiamo il target X = array[:,0:8] Y = array[:,8] scaler = StandardScaler().fit(X) rescaledX = scaler.transform(X) # trasformiamo i dati numpy.set_printoptions(precision=3) print(rescaledX[0:5,:]) L'output di questo codice sarà : Se sei proprio alle prime armi e stai trovando troppa difficoltà nell'installare Python e le relative librerie ti mettiamo a disposizione un NOSTRO AMBIENTE VIRTUALE, con Python e le librerie già installate che ti permetteranno di Programmare Python direttamente dal BROWSER. Letture consigliate per approfondire la LEZIONE 6: Come preparare i dati per il Machine Learning Feature Engineering e Feature Selection per Principianti e non Una Guida Semplice e Completa per passare da Excel a Python Lezione 7 corso gratis Python e Machine Learning: Valutazione dell'algoritmo con metodi di ricampionamento Il set di dati utilizzato per addestrare un algoritmo di apprendimento automatico è chiamato set di dati di addestramento. Il set di dati utilizzato per addestrare un algoritmo non può essere utilizzato per fornire stime affidabili dell'accuratezza del modello sui nuovi dati. Questo è un grosso problema perché l'idea di creare il modello è fare previsioni su nuovi dati. È possibile utilizzare metodi statistici chiamati metodi di ricampionamento per suddividere il set di dati di addestramento in sottoinsiemi, alcuni vengono utilizzati per addestrare il modello e altri vengono trattenuti e utilizzati per stimare l'accuratezza del modello su dati invisibili. Il tuo obiettivo con la lezione di oggi è esercitarti utilizzando i diversi metodi di ricampionamento disponibili in scikit-learn, ad esempio: Suddividi un set di dati in set di training e test. Stimare l'accuratezza di un algoritmo utilizzando la convalida incrociata k-fold. Stimare l'accuratezza di un algoritmo utilizzando la convalida incrociata omettere uno. Lo snippet di seguito utilizza scikit-learn per stimare l'accuratezza dell'algoritmo di regressione logistica sull'inizio del set di dati del diabete utilizzando una convalida incrociata di 10 volte. from pandas import read_csv from sklearn.model_selection import KFold from sklearn.model_selection import cross_val_score from sklearn.linear_model import LogisticRegression url = "diabetes.data.csv" names = ['preg', 'plas', 'pres', 'skin', 'test', 'mass', 'pedi', 'age', 'class'] dataframe = read_csv(url, names=names) array = dataframe.values X = array[:,0:8] Y = array[:,8] kfold = KFold(n_splits=10, random_state=7, shuffle=True) model = LogisticRegression(solver='liblinear') results = cross_val_score(model, X, Y, cv=kfold) print("Accuracy: %.3f%% (%.3f%%)" % (results.mean()*100.0, results.std()*100.0)) Noi abbiamo ottenuto questa precisione : Facci sapere nei commenti quanto ti è uscito :) Prima di andare avanti con lezioni, divertiti a giocare un po con parametri dell'ultimo script e facci sapere se riesci ad ottenere una precisione più alta dell'85% Lezione 8 corso gratis Python e Machine Learning: Metriche di valutazione dell'algoritmo Esistono molte metriche diverse che puoi utilizzare per valutare l'abilità di un algoritmo di apprendimento automatico su un set di dati. Puoi specificare la metrica utilizzata per il tuo cablaggio di test in scikit-learn tramite la funzione cross_validation.cross_val_score() e le impostazioni predefinite possono essere utilizzate per problemi di regressione e classificazione. Il tuo obiettivo con la lezione di oggi è esercitarti utilizzando le diverse metriche delle prestazioni dell'algoritmo disponibili nel pacchetto scikit-learn. Esercitati a utilizzare le metriche Precisione e LogLoss su un problema di classificazione. Esercitati a generare una matrice di confusione e un rapporto di classificazione. Esercitati a utilizzare le metriche RMSE e RSquared su un problema di regressione. Lo snippet seguente mostra il calcolo della metrica LogLoss sull'inizio del set di dati del diabete. from pandas import read_csv from sklearn.model_selection import KFold from sklearn.model_selection import cross_val_score from sklearn.linear_model import LogisticRegression url = "diabetes.data.csv" names = ['preg', 'plas', 'pres', 'skin', 'test', 'mass', 'pedi', 'age', 'class'] dataframe = read_csv(url, names=names) array = dataframe.values X = array[:,0:8] Y = array[:,8] kfold = KFold(n_splits=10) model = LogisticRegression(solver='liblinear') scoring = 'neg_log_loss' results = cross_val_score(model, X, Y, cv=kfold, scoring=scoring) print(f"Logloss: {results.mean()}%" ) Output Che perdita hai avuto? Facci sapere nei commenti. Letture consigliate per approfondire la LEZIONE 8: Guida Completa Algoritmi di Machine Learning Come funzionano gli algoritmi di machine learning? Algoritmi Supervisionati e Non Supervisionati la vera differenza Lezione 9 corso gratis Python e Machine Learning: Algoritmi Spot-Check Non puoi assolutamente sapere quale algoritmo funzionerà meglio sui tuoi dati in anticipo. Devi scoprirlo usando un processo di tentativi ed errori. Lo chiamo algoritmi di controllo a campione. La libreria scikit-learn fornisce un'interfaccia a molti algoritmi e strumenti di apprendimento automatico per confrontare l'accuratezza stimata di tali algoritmi. In questa lezione, devi esercitarti nel controllo a campione di diversi algoritmi di apprendimento automatico. Algoritmi lineari di controllo spot su un set di dati (ad es. regressione lineare, regressione logistica e analisi discriminante lineare). Spot check di alcuni algoritmi non lineari su un dataset (es. KNN, SVM e CART). Verifica a campione alcuni sofisticati algoritmi di ensemble su un set di dati (ad es. foresta casuale e aumento del gradiente stocastico). Ad esempio, lo snippet sotto controlla a campione l'algoritmo K-Nearest Neighbors sul set di dati Boston House Price. from pandas import read_csv from sklearn.model_selection import KFold from sklearn.model_selection import cross_val_score from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor url = "housing.data" names = ['CRIM', 'ZN', 'INDUS', 'CHAS', 'NOX', 'RM', 'AGE', 'DIS', 'RAD', 'TAX', 'PTRATIO', 'B', 'LSTAT', 'MEDV'] dataframe = read_csv(url, delim_whitespace=True, names=names) array = dataframe.values X = array[:,0:13] Y = array[:,13] kfold = KFold(n_splits=10, random_state=7) model = KNeighborsRegressor() scoring = 'neg_mean_squared_error' results = cross_val_score(model, X, Y, cv=kfold, scoring=scoring) print(results.mean()) a Noi è uscito questo Output Naturalmente questo ti servirà per scegliere il modello con il MINOR ERRORE Sei arrivato già ad un buon punto del corso su Python e Machine Learning ed hai imparato molto, hai visto tantissimi concetti. Prenditi uno o due giorni per riguardare ciò che hai fatto fin ora con occhi diversi. E inizia a cercare un set di dati che ti interessa per iniziare ad applicare in modo autonomo quanto visto fin ora Letture consigliate per approfondire la LEZIONE 9: Algoritmo Support Vector Machine (SVM) Spiegazione Algoritmo gradient boosting dalla spiegazione all'implementazione Come implementare l'algoritmo Perceptron da zero in Python Scikit Learn e Python Tutorial Per Creare Modelli di Intelligenza Artificiale Come creare una semplice intelligenza artificiale Classificatore vs Regressione quale usare? Machine learning esempi pratici Le Differenze tra Machine Learning (ML) e Deep Learning (DL) Lezione 10 corso gratis Python e Machine Learning: Confronto e selezione del modello Ora che sai come individuare gli algoritmi di machine learning sul tuo set di dati, devi sapere come confrontare le prestazioni stimate di diversi algoritmi e selezionare il modello migliore. Nella lezione di oggi, ti eserciterai a confrontare l'accuratezza degli algoritmi di apprendimento automatico in Python con scikit-learn. Confronta gli algoritmi lineari tra loro su un set di dati. Confronta gli algoritmi non lineari tra loro su un set di dati. Confronta tra loro diverse configurazioni dello stesso algoritmo. Creare grafici dei risultati confrontando algoritmi. L'esempio seguente confronta la regressione logistica e l'analisi discriminante lineare tra loro sull'inizio del set di dati del diabete . from pandas import read_csv from sklearn.model_selection import KFold from sklearn.model_selection import cross_val_score from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.discriminant_analysis import LinearDiscriminantAnalysis # carichiamo dataset url = "diabetes.data.csv" names = ['preg', 'plas', 'pres', 'skin', 'test', 'mass', 'pedi', 'age', 'class'] dataframe = read_csv(url, names=names) array = dataframe.values X = array[:,0:8] Y = array[:,8] # prepare models models = [] models.append(('LR', LogisticRegression(solver='liblinear'))) models.append(('LDA', LinearDiscriminantAnalysis())) # valutiamo i modelli results = [] names = [] scoring = 'accuracy' for name, model in models: kfold = KFold(n_splits=10) cv_results = cross_val_score(model, X, Y, cv=kfold, scoring=scoring) results.append(cv_results) names.append(name) msg = cv_results.mean() print(msg) Questo è uno script potentissimo perchè ti permette di sapere velocemente quale tra gli algoritmi da te scelti è più performante. Qui sotto c'è il nostro Output : Se sei proprio alle prime armi e stai trovando troppa difficoltà nell'installare Python e le relative librerie ti mettiamo a disposizione un NOSTRO AMBIENTE VIRTUALE, con Python e le librerie già installate che ti permetteranno di Programmare Python direttamente dal BROWSER. A te che risultati sono Usciti ? Facci sapere nei commenti. Complimenti, sei quasi giunto al termine di questo corso su Python e il Machine Learning. A questo punto per far si che ti rimanga qualcosa di concreto ti consigliamo di scegliere un dataset che ti piaccia da qui e di applicare questi script. Commenta il post se ti appaiono errori. Fantastiche Idee per Progetti di Data Science per Principianti ed Esperti Lezione 11 corso gratis Python e Machine Learning: Migliorare la precisione con l'ottimizzazione degli algoritmi Dopo aver trovato uno o due algoritmi che funzionano bene sul tuo set di dati, potresti voler migliorare le prestazioni di quei modelli. Un modo per aumentare le prestazioni di un algoritmo consiste nell'accordare i suoi parametri al tuo set di dati specifico. La libreria scikit-learn offre due modi per cercare combinazioni di parametri per un algoritmo di apprendimento automatico. Il tuo obiettivo nella lezione di oggi è esercitarti su ciascuno. Ottimizza i parametri di un algoritmo utilizzando una ricerca nella griglia da te specificata. Ottimizza i parametri di un algoritmo utilizzando una ricerca casuale. Lo snippet di seguito utilizzato è un esempio dell'utilizzo di una griglia di ricerca per l'algoritmo di regressione di Ridge sul set di dati sull'insorgenza del diabete from pandas import read_csv import numpy from sklearn.linear_model import Ridge from sklearn.model_selection import GridSearchCV url = "diabetes.data.csv" names = ['preg', 'plas', 'pres', 'skin', 'test', 'mass', 'pedi', 'age', 'class'] dataframe = read_csv(url, names=names) array = dataframe.values X = array[:,0:8] Y = array[:,8] alphas = numpy.array([1,0.1,0.01,0.001,0.0001,0]) param_grid = dict(alpha=alphas) model = Ridge() grid = GridSearchCV(estimator=model, param_grid=param_grid, cv=3) grid.fit(X, Y) print(grid.best_score_) print(grid.best_estimator_.alpha) Questo sarà l'output: Letture consigliate per approfondire la LEZIONE 11: Come risolvere l'Overfitting con Python e Capire cosa è l' Overfitting Cosa sono l'Overfitting e l'Underfitting? E come puoi limitarli Tutorial Pratico Tensorflow , TensorBoard e Python Lezione 12 corso gratis Python e Machine Learning: Migliorare la precisione con le previsioni dell'ensemble Un altro modo per migliorare le prestazioni dei tuoi modelli consiste nel combinare le previsioni di più modelli. Alcuni modelli forniscono questa capacità integrata, come la foresta casuale per il bagging e l'aumento del gradiente stocastico per il boost. Un altro tipo di insieme chiamato votazione può essere utilizzato per combinare le previsioni di più modelli diversi insieme. Nella lezione di oggi ti eserciterai con i metodi dell'insieme. Esercitati a insaccare gli insiemi con gli algoritmi di foresta casuale e alberi. Esercitati a potenziare gli insiemi con la macchina per aumentare il gradiente e gli algoritmi AdaBoost. Esercitati con gli insiemi di voto combinando le previsioni di più modelli insieme. Lo snippet seguente mostra come utilizzare l'algoritmo Random Forest (un insieme insaccato di alberi decisionali) sul set di dati sull'insorgenza del diabete from pandas import read_csv from sklearn.model_selection import KFold from sklearn.model_selection import cross_val_score from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier url = "diabetes.data.csv" names = ['preg', 'plas', 'pres', 'skin', 'test', 'mass', 'pedi', 'age', 'class'] dataframe = read_csv(url, names=names) array = dataframe.values X = array[:,0:8] Y = array[:,8] num_trees = 100 max_features = 3 kfold = KFold(n_splits=10) model = RandomForestClassifier(n_estimators=num_trees, max_features=max_features) results = cross_val_score(model, X, Y, cv=kfold) print(results.mean()) Output: Mancano le ultime due Lezioni, speriamo davvero che tu stia seguendo i nostri consigli e che hai iniziato il tuo progetto :) Lezione 13 corso gratis Python e Machine Learning: Finalizza e salva il tuo modello Una volta trovato un modello ben funzionante sul tuo problema di machine learning, devi finalizzarlo. Nella lezione di oggi eserciterai le attività relative alla finalizzazione del tuo modello. Esercitati a fare previsioni con il tuo modello su nuovi dati (dati non visti durante l'addestramento e i test). Esercitati a salvare i modelli addestrati su file e a caricarli di nuovo. Ad esempio, lo snippet seguente mostra come creare un modello di regressione logistica, salvarlo su file, quindi caricarlo in un secondo momento ed effettuare previsioni su dati nuovi. from pandas import read_csv from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LogisticRegression import pickle url = "diabetes.data.csv" names = ['preg', 'plas', 'pres', 'skin', 'test', 'mass', 'pedi', 'age', 'class'] dataframe = read_csv(url, names=names) array = dataframe.values X = array[:,0:8] Y = array[:,8] test_size = 0.33 seed = 7 X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(X, Y, test_size=test_size, random_state=seed) # alleniamo il modello 75% model = LogisticRegression(solver='liblinear') model.fit(X_train, Y_train) # salviamo il modello filename = 'finalized_model.sav' pickle.dump(model, open(filename, 'wb')) # quando ti riservirà il moello... # Carichiamo il modello loaded_model = pickle.load(open(filename, 'rb')) result = loaded_model.score(X_test, Y_test) print(result) Ecco il nostro output: Letture consigliate per approfondire la LEZIONE 13: Come salvare e caricare modelli di Machine Learning con Python Come salvare e caricare il tuo modello di deep learning Lezione 14 corso gratis Python e Machine Learning: Progetto end-to-end Python e M.L. Ora sai come completare ogni attività di un problema di machine learning di modellazione predittiva. Nella lezione di oggi, devi esercitarti a mettere insieme i pezzi e lavorare con un set di dati di machine learning standard end-to-end. Abbiamo deciso di metterti qui una cartella con i due dataset molto semplici usati nelle lezioni e tutti gli script che abbiamo visto in questo corso. Ora però dovrai essere in grado di affrontare un progetto da zero. Scegli un dataset qui' , scaricalo e esegui questi passaggi: Comprendere i tuoi dati utilizzando statistiche e visualizzazioni descrittive. Preelaborazione dei dati per esporre al meglio la struttura del problema. Controllo a campione di una serie di algoritmi utilizzando il proprio cablaggio di prova. Miglioramento dei risultati utilizzando l'ottimizzazione dei parametri dell'algoritmo. Miglioramento dei risultati utilizzando metodi di ensemble. Finalizzare il modello pronto per un uso futuro. Prendilo senza fretta e registra i risultati lungo il percorso. NESSUNO TI DARA' UN VOTO, RICORDA IMPARIAMO PER NOI STESSI Che modello hai usato? Che risultati hai ottenuto? Fateci sapere nei commenti. FINE CORSO GRATIS MACHINE LEARNING E PYTHON! ( Guarda quanto sei arrivato lontano ) Ce l'hai fatta. Ben fatto! Prenditi un momento e guarda indietro a quanto sei arrivato. Hai iniziato con un interesse per l'apprendimento automatico e un forte desiderio di essere in grado di esercitarti e applicare l'apprendimento automatico utilizzando Python. Hai scaricato, installato e avviato Python, forse per la prima volta e hai iniziato a familiarizzare con la sintassi del linguaggio. Lentamente e costantemente nel corso di una serie di lezioni hai imparato come le attività standard di un progetto di machine learning di modellazione predittiva vengono mappate sulla piattaforma Python. Basandosi sulle ricette per le comuni attività di machine learning, hai elaborato i tuoi primi problemi di machine learning end-to-end utilizzando Python. Utilizzando un modello standard, le ricette e l'esperienza che hai raccolto ora sei in grado di lavorare da solo attraverso nuovi e diversi problemi di apprendimento automatico di modellazione predittiva. Non prendertela alla leggera, hai fatto molta strada in poco tempo. Questo è solo l'inizio del tuo viaggio di apprendimento automatico con Python. Continua a esercitarti e a sviluppare le tue abilità. Scarica il corso Python e Machine learning come ebook PDF Riepilogo corso gratis Python e Machine Learning Come sei andato con il mini-corso? Ti è piaciuto questo mini-corso? Avete domande? Ci sono stati dei punti critici? Fateci sapere. Lascia un commento qui sotto.

L'intelligenza artificiale è un argomento caldo nel mondo della tecnologia, soprattutto considerando tutto il clamore che lo circonda. Diventa quindi fondamentale rispondere a domande del tipo : " come creare un'IA ? " " come costruire un sistema di intelligenza artificiale ? " Discuteremmo e spiegheremmo entrambe queste domande in un linguaggio molto semplice e di facile comprensione per aiutare a comprendere le basi. Poi per ogni passaggio della guida per creare semplicemente un I.A. ci saranno i link che rimanderanno ad approfondimenti più tecnici. I passaggi per costruire semplicemente un'IA Prima di entrare nel vivo del caso in questione, è altrettanto importante capire che costruire un sistema di intelligenza artificiale è molto diverso da quello che è la programmazione tradizionale perché l'intelligenza artificiale tende a apportare miglioramenti al software automaticamente. Inoltre, è imperativo comprendere che realizzare o costruire un sistema di intelligenza artificiale non solo è diminuito in termini di costi, ma anche di complessità. Un esempio è Amazon Machine Learning di un'intelligenza artificiale facile da usare, che classifica automaticamente i prodotti nel catalogo utilizzando la descrizione del prodotto come set di dati. Di seguito sono elencati i passaggi su come costruire un sistema di intelligenza artificiale: 1. Identificazione del problema Il primo passo nella creazione di un sistema di intelligenza artificiale sano è identificare il problema in questione. Poni domande come "quale risultato si desidera?" e "qual è il problema che si sta tentando di risolvere qui?" Un'altra cosa da tenere a mente è che l'IA non è una panacea. È semplicemente uno strumento che potrebbe essere utilizzato per risolvere i problemi. Molte tecniche diverse potrebbero essere utilizzate per risolvere un particolare problema con l'IA. 2. Preparazione dei dati Si potrebbe pensare che le lunghe righe di codice corrispondenti all'algoritmo utilizzato siano la spina dorsale di qualsiasi sistema di IA del suono. In realtà, non lo è. I dati sono una parte cruciale di qualsiasi toolkit di intelligenza artificiale. È normale che il data scientist passi oltre l'80% del tempo a pulire , controllare, organizzare e adattare i dati all'uso prima di scrivere anche una singola riga di codice. Pertanto, prima di eseguire qualsiasi modello, è necessario verificare la presenza di incongruenze nei dati, aggiungere etichette, definire un ordine cronologico e così via. È generalmente noto che più messaggi si inviano ai dati, più è probabile che risolveranno il problema in questione. Esistono principalmente due tipi di dati, ovvero strutturati e non strutturati. Dati strutturati : i dati che hanno un formato fisso per garantire che rimanga coerente sono chiamati dati strutturati. Dati non strutturati: qualsiasi forma di dati che non ha un formato fisso, come immagini, file audio, ecc. è classificata come dati non strutturati. LETTURE CONSIGLIATE : Come preparare i dati per il Machine Learning Manipolazione Dati con Python e Pandas Analisi esplorativa dati con Python. Analisi esplorativa dei dati (EDA) 3. Scelta di un algoritmo Ora arriva il nucleo o la parte migliore della creazione di un sistema di intelligenza artificiale. Senza approfondire i dettagli tecnici, ci sono ancora alcune cose fondamentali che devono essere conosciute per costruire un sistema di intelligenza artificiale. In base al tipo di apprendimento, l'algoritmo può cambiare la forma che assume. Esistono principalmente due modalità di apprendimento, elencate di seguito: Apprendimento supervisionato : come suggerisce il nome, l'apprendimento supervisionato prevede che la macchina riceva un set di dati su cui si formerebbe per fornire i risultati richiesti sul set di dati del test. Ora sono disponibili diversi algoritmi di apprendimento supervisionato, vale a dire SVM (Support Vector Machine) , Regressione logistica, generazione di foreste casuali, classificazione ingenua di Bayes, ecc. Un modo eccellente per comprendere l'apprendimento supervisionato della classificazione sarebbe sapere se il nostro obiettivo finale fosse per ottenere informazioni dettagliate su un particolare prestito, soprattutto se la conoscenza che cerchiamo è la probabilità che il prestito vada in default. D'altra parte , se il nostro obiettivo fosse quello di ottenere un valore, verrebbe utilizzato il tipo di regressione dell'apprendimento supervisionato . Il valore, in questo caso, potrebbe essere l'importo che si potrebbe perdere se il prestito è inadempiente. Apprendimento non supervisionato: questo tipo di apprendimento differisce dall'apprendimento supervisionato a causa dei tipi di algoritmi. Queste categorie possono essere classificate come clustering, in cui l' algoritmo cerca di raggruppare le cose ; associazione, dove gli piace trovare i collegamenti tra gli oggetti; e la riduzione della dimensionalità, dove riduce il numero di variabili per diminuire il rumore. LETTURE CONSIGLIATE : Guida Completa Algoritmi di Machine Learning Come funzionano gli algoritmi di machine learning? Algoritmi di clustering che i data scientist devono conoscere Algoritmi Supervisionati e Non Supervisionati la vera differenza Gli Algoritmi di Deep Learning o Apprendimento profondo più diffusi Algoritmi di Machine Learning (ML) usati nella Data Science I 5 migliori algoritmi di machine learning ( ML ) Scikit Learn e Python Tutorial Per Creare Modelli di Intelligenza Artificiale 4. Addestrare gli algoritmi Un passaggio cruciale per garantire l'accuratezza del modello è il training dell'algoritmo scelto. Quindi, dopo aver selezionato un algoritmo, il training dell'algoritmo è il passaggio logico successivo nella creazione del sistema di intelligenza artificiale. Sebbene non esistano metriche standard o soglie internazionali di accuratezza del modello, è comunque essenziale mantenere un livello di accuratezza all'interno del quadro che è stato selezionato. L'addestramento e la riqualificazione sono la chiave per costruire un sistema di intelligenza artificiale funzionante perché è naturale che si debba riqualificare l'algoritmo nel caso in cui non si raggiunga la precisione desiderata. LETTURE CONSIGLIATE : Il tuo Primo Programma di Machine Learning Come Utilizzare il Machine learning per il Rilevamento delle Anomalie Algoritmo Support Vector Machine (SVM) Spiegazione Cosa sono l'Overfitting e l'Underfitting? E come puoi limitarli Introduzione a Scikit Learn con esempio pratico in Python PyTorch vs TensorFlow quale è meglio per creare modelli di deep learning Reti Neurali con python tutorial completo 5. Scegliere il miglior linguaggio per l'IA Abbiamo una varietà di opzioni tra cui scegliere quando si tratta di scegliere la lingua; decidiamo di scrivere il codice e costruire i nostri sistemi di intelligenza artificiale. Ci sono molti linguaggi là fuori, come il classico C++ e linguaggi più moderni come python e R. Python e R sono di gran lunga le scelte più popolari per scrivere il codice per costruire i sistemi di intelligenza artificiale. Il ragionamento alla base della scelta è semplice. Sia R che Python hanno ampie librerie di machine learning che è possibile utilizzare per costruire i propri modelli. Avere un buon set di librerie significa spendere meno tempo a scrivere gli algoritmi e più tempo a costruire effettivamente il modello di intelligenza artificiale. NTLK o la libreria del toolkit in linguaggio naturale in Python è un'utile libreria che offre agli utenti l'accesso al codice pre-scritto invece di far loro scrivere tutto da zero. LETTURE CONSIGLIATE : Principali Linguaggi di Programmazione per la Data Science Python vs R vs SAS i linguaggi di programmazione per Intelligenza Artificiale Intelligenza Artificiale (IA) e Python Come si Relazionano? Perchè Python per l'AI PyScript, come usare Python nel browser! LA FINE di JavaScript 6. Selezione della piattaforma di hosting Scegliere la piattaforma che ti fornisce tutti i servizi necessari per costruire i tuoi sistemi di intelligenza artificiale invece di farti acquistare tutto ciò di cui hai bisogno separatamente è molto cruciale. Le piattaforme già pronte come l'apprendimento automatico come servizio sono state una struttura molto importante e utile per aiutare a diffondere l'apprendimento automatico. Queste piattaforme sono progettate per facilitare il processo di apprendimento automatico e facilitare la creazione dei modelli. Le piattaforme popolari come Microsoft Azure Machine Learning, Google Cloud Prediction API, TensorFlow e così via aiutano l'utente con problemi come la preelaborazione dei dati , l'addestramento del modello e la previsione della valutazione. Da poco puoi anche usare python direttamente nelle pagine HTML con PyScript PyScript, come usare Python nel browser! LA FINE di JavaScript Conclusione Il campo dell'IA o dell'intelligenza artificiale mostra molte possibilità per molti sviluppatori là fuori. Tuttavia, questa tecnologia è ancora nelle sue fasi nascenti. Detto questo, il campo dell'IA si sta sviluppando a un ritmo molto rapido e, nel prossimo futuro, è un'enorme possibilità che l'IA possa continuare a svolgere compiti molto complessi. Quindi, ottenere una risposta a domande come come creare un'IA ? e, come costruire un sistema di intelligenza artificiale ? diventa più importante che mai.

Gli algoritmi di machine learning hanno incredibili capacità di apprendimento. Queste capacità possono essere applicate nella blockchain per rendere la catena più intelligente e sicura di quanto non lo sia già. Prerequsiti : Che cosa è il Machine Learning (ML) Cos'è il Machine Learning in 3 minuti! Spiegato in modo semplice Machine Learning Esempi di Utilizzo nella Vita di tutti i Giorni Come funzionano gli algoritmi di machine learning? L'Intelligenza Artificiale Spiegata Semplice Migliori IDE Python per il machine learning e data science Il tuo Primo Programma di Machine Learning con Python Introduzione all'Apprendimento Automatico nella BlockChain La tecnologia Blockchain ha fatto tendenza negli ultimi anni. Questa tecnologia consente alle persone di interagire direttamente tra loro attraverso un sistema altamente sicuro e decentralizzato, senza intermediari. Oltre alle proprie capacità, l'apprendimento automatico può aiutare a gestire molte limitazioni che hanno i sistemi basati su blockchain. La combinazione di queste due tecnologie (Machine Learning e Blockchain Technology) può fornire risultati utili e performanti. In questo articolo, comprenderemo la tecnologia blockchain ed esploreremo come le capacità di apprendimento automatico possono essere integrate con un sistema basato sulla tecnologia blockchain. Discuteremo anche alcune applicazioni popolari e casi d'uso di questo approccio integrato. I punti principali da trattare in questo articolo sono elencati nel sommario riportato di seguito. Cosa è la Tecnologia Blockchain ? L'idea di base alla base della tecnologia blockchain è quella di decentralizzare l'archiviazione dei dati in modo che non possano essere di proprietà o gestiti da un particolare individuo, pubblico o privato che sia. Può essere aggiornato da un foglio di transazione in cui una volta che una transazione è annotata nel foglio non può essere modificata. Successivamente, la transazione in arrivo deve essere verificata prima di entrare nel foglio da una parte di fiducia. L'unica differenza è che il nuovo set di record è controllato dall'architettura decentralizzata dei nodi. Non è necessaria alcuna parte centralizzata specifica per verificare i record. In altre parole il totale del tuo conto bancario e il tuo estratto conto è in un server di una banca, se invece hai un "conto nella blockchain" questi dati sono distribuiti tra tutte le persone che hanno un "conto nella blockchain". Quindi se il server della banca viene hackerato e cancellato il backup tu perdi tutto, giusto? Nella blockchain per riuscire in questo attacco dovrei hackerare contemporaneamente tutti i dispositivi connessi alla blockchain ( solitamente si parla di milioni di dispositivi ). Anche se il meccanismo della tecnologia blockchain è complesso e può essere considerato come l'insieme di vari blocchi che sono collegati tra loro dove viene mantenuto il flusso di dati. In questa catena, il blocco attuale mantiene l'hash del blocco precedente e così via. L'utilizzo di questo tipo di meccanismo blockchain di sistema si rende tracciabile in termini di dati e transazioni. Invece di questo, sono resistenti alle modifiche in cui la blockchain più vecchia non può essere modificata e tuttavia ci sono modifiche eseguite nel blocco, il che significa che le modifiche nel loro hash. Da cosa è composta la Tecnologia Blockchain ? Una blockchain è composta da tre componenti importanti che sono elencati di seguito: Blocchi: come suggerisce il nome, la blockchain è composta da molti blocchi in cui ogni blocco ha tre elementi di base: Dati Nonce che è un numero intero a 32 bit. Viene generato casualmente con la generazione di un blocco, che provoca la generazione dell'hash dell'intestazione del blocco Hash che è un numero a 256 bit molto piccolo e connesso al nonce Ogni volta che in una catena viene creato un blocco, nonce genera l'hash crittografico che viene firmato e legato ai dati nel blocco. L'estrazione dei dati dal blocco rende il nonce e l'hash slegati con i dati. Minatori: i minatori sono responsabili della creazione di nuovi blocchi sulla catena attraverso un processo chiamato mining. Come funziona la Tecnologia Blockchain ? Come spiegato sopra, ogni blocco è costituito dal suo nonce e hash univoci, e l'hash nel blocco attuale fa riferimento all'hash del blocco precedente collegato nella catena, il che rende difficile l'estrazione di un blocco, specialmente su catene di grandi dimensioni. I minatori richiedono tecniche speciali per risolvere la complessa matematica nella ricerca di un nonce responsabile della generazione di un hash accettato. Poiché il nonce è solo 32 bit e l'hash è 256, ci sono circa miliardi di possibili combinazioni di nonce e hash che devono essere estratte fino a quando non viene trovata la giusta combinazione. I minatori con la giusta combinazione sono spesso chiamati come aventi un "nonce d'oro" e questo crea un blocco da aggiungere nella catena. Dal momento che trovare i nonces richiede un'enorme quantità di tempo e potenza di calcolo. Diventa difficile apportare modifiche ai blocchi e questo rende la tecnologia blockchain resiliente ai cambiamenti . Nodi: Uno dei concetti più importanti alla base della creazione di blockchain è decentralizzare i dati in blocchi diversi. Quindi non uno in particolare può possedere tutte le informazioni. Ciò consente di rendere la catena di proprietà di diverse persone o organizzazioni. I nodi possono essere considerati come un dispositivo che contiene la copia della blockchain e fa funzionare la catena o la rete. Ogni nodo possiede una copia della blockchain e la rete è impostata per approvare qualsiasi blocco appena estratto per la catena come aggiornato, affidabile e verificato. La trasparenza delle blockchain rende difficile controllare o visualizzare ogni azione nel libro mastro. Ogni partecipante della catena ha un numero di identificazione univoco che mostra le sue transazioni nella catena. La figura seguente rappresenta la tracciabilità e la resistenza al cambiamento delle qualità di qualsiasi blockchain con la sua struttura . Capite quanto è più difficile hackerare una blockchain .... Applicazioni dell'Apprendimento Automatico basate su blockchain Ci possono essere diverse applicazioni della tecnologia blockchain, alcune di queste sono elencate di seguito: Commercio di dati sicuro Trasferimento di denaro con prevenzione frodi Sistema operativo IoT in tempo reale Monitoraggio della filiera e della logistica Scambio di criptovalute Sicurezza dell'identità personale Apprendimento Automatico e blockchain cosa devi sapere Queste capacità possono essere applicate nella blockchain per rendere la catena più intelligente di prima. Questa integrazione può essere utile per migliorare la sicurezza del registro distribuito della blockchain. Inoltre, la potenza di calcolo di ML può essere utilizzata per ridurre il tempo impiegato per trovare il nonce d'oro e anche la ML può essere utilizzata per migliorare i percorsi di condivisione dei dati. Inoltre, possiamo costruire molti modelli migliori di apprendimento automatico utilizzando la caratteristica dell'architettura dati decentralizzata della tecnologia blockchain. I modelli di machine learning possono utilizzare i dati archiviati nella rete blockchain per fare la previsione o per l'analisi dei dati. prendiamo un esempio di qualsiasi applicazione basata su blockchain intelligente in cui i dati vengono raccolti da diverse fonti come sensori, dispositivi intelligenti, dispositivi IoT e la blockchain in questa applicazione funziona come parte integrante dell'applicazione dove sui dati il ​​modello di apprendimento automatico può essere applicato per analisi o previsioni dei dati in tempo reale. La memorizzazione dei dati nella rete della blockchain aiuta a ridurre gli errori dei modelli ML perché i dati nella rete non avranno valori mancanti, duplicati o rumore, che è un requisito primario per il modello di apprendimento automatico per fornire la maggiore precisione. L'immagine seguente è una rappresentazione dell'architettura per l'adattamento dell'apprendimento automatico in un'applicazione basata su l'apprendimento automatico e blockchain. Vantaggi dell'apprendimento automatico nelle applicazioni basate su blockchain Ci possono essere molti vantaggi nell'utilizzo di modelli di apprendimento automatico nella tecnologia blockchain, alcuni di essi sono elencati di seguito: L'autenticazione dell'utente di qualsiasi utente autorizzato è facile quando tenta di apportare modifiche alla blockchain. Utilizzando ML possiamo fare in modo che blockchain fornisca un'ampia gamma di sicurezza e fiducia. L'integrazione dei modelli ML può aiutare a garantire la sostenibilità dei termini e delle condizioni concordati in precedenza. Possiamo realizzare un modello ML aggiornato in base all'ambiente di catena di blockchain. I modelli possono aiutare a estrarre dati validi dall'utente finale. Che può essere calcolato continuamente e sulla base di ciò possiamo dare ricompense all'utente Utilizzando la tracciabilità del blockchain possiamo anche valutare l'hardware di diverse macchine in modo che i modelli ML non possano discostarsi dal percorso di apprendimento per cui sono assegnati nell'ambiente. Siamo in grado di implementare un processo di pagamento affidabile in tempo reale nell'ambiente blockchain. Applicazioni di Machine Learning e Sistemi Integrati Blockchain Ci possono essere molte applicazioni di machine learning e sistemi integrati blockchain. Alcuni di loro sono elencati di seguito: Servizio clienti avanzato: poiché sappiamo tutti che la soddisfazione del cliente è un'esigenza primaria di qualsiasi organizzazione che serve i clienti utilizzando un modello di apprendimento automatico o una sorta di framework AutoML su un'applicazione basata su Blockchain, possiamo rendere il servizio più efficiente e automatizzato. Trading di dati: le aziende che utilizzano blockchain per il trading di dati in tutto il mondo possono rendere il servizio più veloce utilizzando i modelli ML nella blockchain. Dove il lavoro dei modelli ML è gestire le rotte commerciali dei dati. Invece di questo, possiamo anche usarli per la convalida dei dati e la crittografia dei dati. Produzione di prodotti: nello scenario attuale la maggior parte delle grandi unità o organizzazioni di produzione ha iniziato a lavorare con procedure basate su blockchain per migliorare la produzione, la sicurezza, la trasparenza e i controlli di conformità. L'integrazione di algoritmi ML può essere più utile per elaborare piani flessibili in periodi specifici per la manutenzione dei macchinari. Invece di questa integrazione di ML può aiutare a rendere automatizzato il test del prodotto e il controllo di qualità. Città intelligenti: al giorno d'oggi le città intelligenti stanno aiutando a migliorare il tenore di vita delle persone in cui l'apprendimento automatico e le tecnologie blockchain svolgono un ruolo cruciale nella creazione di città intelligenti, ad esempio le case intelligenti possono essere monitorate da algoritmi di apprendimento automatico e personalizzazione dei dispositivi basata sulla blockchain può migliorare la qualità del sostentamento. Sistema di sorveglianza: la sicurezza è una preoccupazione importante delle persone a causa dell'aumento del tasso di criminalità nello scenario attuale. ML e blockchain possono essere utilizzati per la sorveglianza in cui blockchain può essere utilizzato per la gestione dei dati continui e ML può essere utilizzato per l'analisi dei dati. Casi d'uso di Machine Learning con tecnologia Blockchain Nello scenario odierno, ci sono varie grandi e piccole aziende che hanno implementato entrambe le tecniche integrate tra loro o integrate in diversi lavori di un sistema che sta lavorando per fornire un unico output. Alcuni dei casi d'uso dell'apprendimento automatico e della tecnologia blockchain sono elencati di seguito: IBM in collaborazione con Twiga Foods ha lanciato una strategia di microfinanziamento basata su blockchain per i fornitori di cibo. Dove hanno implementato con successo alcune tecniche di ML. in cui i dati acquistati utilizzando blockchain da dispositivi mobili vengono elaborati utilizzando tecniche di ML per determinare i punteggi di credito e prevedere l'affidabilità creditizia di diversi utenti. In modo che gli istituti di credito possano facilitare il prestito e il rimborso utilizzando la tecnologia blockchain. Porsche, una famosa azienda produttrice di automobili, è uno dei primi ad adottare la tecnologia in cui ML e blockchain sono integrati per migliorare le capacità e la sicurezza delle automobili. L'azienda utilizza la tecnologia blockchain per scambiare i dati in modo più sicuro, offrendo tranquillità ai suoi utenti; facilitando loro il parcheggio, la ricarica e l'accesso temporaneo di terzi alla propria auto. Una società con sede a New York sta anche utilizzando un'innovazione basata su blockchain per consentire la generazione e il commercio di energia per le comunità locali. La tecnologia utilizza contatori intelligenti a microgrid che funzionano sulla base di modelli di apprendimento automatico e contratti intelligenti basati su blockchain per tracciare e gestire le transazioni energetiche. Alcune altre società legate alle industrie alimentari come Unilever e Nestlé stanno utilizzando blockchain e ML per affrontare disastri alimentari come lo spreco e la contaminazione del cibo per mantenere la loro catena di approvvigionamento in modo efficiente. Conclusioni sull'apprendimento automatico e blockchain Nell'articolo, abbiamo visto una panoramica della tecnologia blockchain con i suoi componenti e applicazioni. Successivamente, abbiamo esplorato l'opportunità di integrare la tecnologia blockchain con l'apprendimento automatico. Lascia un commento per esprimere i tuoi pensieri, domande o progetti. Letture correlate a "Apprendimento Automatico e Blockchain" : Come viene utilizzata l'intelligenza artificiale nel mercato delle crypto Come Utilizzare l' Intelligenza Artificiale nel Settore Finanziario Trading algoritmico e apprendimento automatico con Python Intelligenza Artificiale nelle imprese, come e perchè applicarla Previsione prezzo Bitcoin con il Machine Learning [Progetto Python] Prevedere il prezzo dell'oro con la regressione lineare [Progetto Python] Deep Learning, Previsione del prezzo delle azioni [Progetto Python]

Hai mai provato a decifrare la scienza dietro i risultati di ricerca istantanei di Google? O in che modo digitando poche parole ottieni tonnellate di informazioni correlate sul tuo argomento di ricerca in una frazione di secondi? Non proprio, giusto? Bene, non per vantarsi, ma tutto il merito va alla SEO basata sull'intelligenza artificiale di Google. Google è uno dei principali attori quando si tratta di sfruttare le ultime tecnologie per offrire un'esperienza cliente pronta all'uso. Negli ultimi anni, hanno sviluppato alcuni degli algoritmi di prim'ordine e portato le pratiche SEO a un livello superiore. In tal modo, hanno facilitato la vita di milioni di utenti. Per non parlare del fatto che ha dato voce a una moltitudine di aziende per trasmettere efficacemente la propria parola ai propri stakeholder. PROVA IL NOSTRO TOOL SEO GRATIS Come funzionava la SEO in passato senza Intelligenza Artificiale ? Negli ultimi cinque anni, Google ha elaborato due aggiornamenti dell'algoritmo che hanno dato la dovuta enfasi alla qualità dei contenuti e alla completezza del linguaggio. Il famoso aggiornamento SEO di Google, Hummingbird, ha fornito capacità di analisi semantica ai motori di ricerca. Ora, questi strumenti hanno lavorato sulla comprensione del significato di lingue e frasi per fornire agli utenti i risultati di ricerca desiderati. L'uso di parole chiave efficaci per mettere in relazione l'intento con i contenuti è diventato di notevole importanza per i marketer digitali. I due algoritmi hanno svolto un ruolo importante nell'ottimizzazione delle posizioni del marchio nei motori di ricerca e nella fornitura di risultati di ricerca mirati. L'avvento di Google nell'Intelligenza Artificiale L'introduzione di RankBrain da parte di Google si è rivelata un punto di svolta e il suo primo passo verso la SEO basata sull'intelligenza artificiale . Da allora, Google utilizza diverse tecniche basate sull'intelligenza artificiale per classificare i risultati di ricerca. Queste tecniche hanno spostato l'attenzione dalla ricerca per parole chiave all'autorità di attualità. Tradizionalmente, la SEO ha lavorato sulle parole chiave e sull'ottimizzazione dei contenuti sull'elaborazione del linguaggio naturale. Ma l' integrazione di Google AI ha cambiato il significato delle pratiche SEO. A differenza di prima, quando le pagine venivano classificate utilizzando le parole chiave, Rankbrain di Google comprende ben oltre le singole parole chiave. Funziona comprendendo la relazione tra gli argomenti e sviluppa un'interpretazione contestuale per fornire risultati di ricerca migliori. In breve, possiamo dire che sta imparando a leggere e capire proprio come fanno gli umani. PROVA IL NOSTRO TOOL SEO GRATIS Che cos'è RankBrain di Google e come funziona? Rankbrain di Google è un sistema SEO basato sull'intelligenza artificiale di apprendimento automatico introdotto come parte dell'algoritmo di ricerca di Google: Hummingbird. Tutte le tue query di ricerca su Google vengono eseguite tramite RankBrain. Oltre a mostrare il risultato più pertinente alla tua query di ricerca, apprende anche quali risultati ti piacciono e le pagine che visiti principalmente. Rankbrain di Google utilizza tale conoscenza per mostrare risultati di ricerca aggiuntivi oltre a ciò che hai cercato. Questi nuovi risultati potrebbero non contenere le parole esatte che hai cercato, ma potresti trovarle interessanti e correlate alla tua query di ricerca. Come posizionarsi più in alto utilizzando Rankbrain di Google? Comprendi l'intento dei tuoi contenuti È qui che entra in gioco l' importanza delle parole chiave . Uno dei punti in cui mancano molti marketer digitali è collegare l'intento al loro contenuto. La selezione delle parole chiave gioca un ruolo significativo nell'ottenere un ranking di ricerca più elevato su Google. Devi prima capire i tuoi utenti e cosa vorrebbero leggere o a cui sono interessati. Crea un elenco di parole chiave che desideri scegliere come target e inseriscile in Google. Visualizza i risultati di ricerca che vengono visualizzati entrando nell'elenco delle parole chiave principali. Dovresti aggiungere quei risultati di ricerca al tuo elenco di parole chiave per avere dati più completi di parole chiave efficaci. Supponiamo, ad esempio, di scegliere la parola "DM" per ottimizzare il posizionamento su un motore di ricerca. La parola potrebbe significare qualsiasi cosa, da un messaggio diretto a un vice magistrato o anche per il data mining. Il termine DM potrebbe essere utilizzato dagli utenti in innumerevoli contesti e non è così che la SEO può prosperare. Pertanto, è molto importante comprendere l'intento e la chiarezza dei tuoi contenuti. PROVA IL NOSTRO TOOL SEO GRATIS Concentrati maggiormente sui contenuti a coda lunga Dopo che il tuo elenco di parole chiave è pronto, devi sviluppare contenuti sotto forma di post di blog, case study, white paper o guide. Tutto questo contenuto deve essere formato attorno e includere tali parole chiave e ricerche. In un luogo come il World Wide Web, non c'è alcun vincolo sulla quantità di informazioni che arriverebbero al tuo utente durante una ricerca su Google. PROVA IL NOSTRO TOOL SEO GRATIS Quindi, come ti assicuri che vedano ciò che stai vendendo? È qui che entra in gioco il contenuto della coda lunga. I contenuti a coda lunga si concentrano intensamente sull'essere molto specifici su ciò che stai vendendo e sulle parole chiave selezionate. Tali contenuti sono utili quando i clienti utilizzano frasi di ricerca altamente specifiche e, quando lo fanno, sanno cosa stanno cercando. Il ranking dei tuoi contenuti può essere ottimizzato utilizzando tali parole chiave e contenuti a coda lunga. Supponiamo, ad esempio, che "panetteria" sia un termine molto comune avrà un numero molto inferiore di ricerche rispetto a "Panetteria vicino a me" o "panetteria all'angolo". Ciò è dovuto a un motivo molto semplice: un utente saprà che "panetteria" come query di ricerca può fornire un numero "n" di risultati come la definizione, l'origine, ecc. Ma la query di ricerca "panetteria vicino a me" li mostrerà informazioni pertinenti, ad es. le panetterie vicine alla loro ubicazione, che è più specifica. Come funziona l'integrazione dell'IA nella SEO di Google Con Google che diventa ogni giorno più intelligente, devi concentrarti sulla credibilità dei tuoi contenuti su Internet. L'integrazione di Google AI apprende da tutte le azioni dell'utente. Quindi, se i tuoi contenuti si posizionano in alto nella ricerca di Google, ma la maggior parte degli utenti preme immediatamente il pulsante Indietro e torna alla pagina di ricerca. In questo caso, Google ne prenderà nota e apporterà modifiche al suo algoritmo. Attraverso queste modifiche, classificherà le pagine che rispondono alla domanda dell'utente e sono per lo più visitate senza un ritorno istantaneo alla pagina di ricerca. PROVA IL NOSTRO TOOL SEO GRATIS Necessità di un audit del contenuto semantico Come citato sopra, la credibilità dei tuoi contenuti giocherà ora un ruolo significativo per ottenere un rango più alto nei risultati di ricerca di Google. Dovrai fare in modo di esaminare tutti i contenuti disponibili sul tuo sito Web, analizzare gli argomenti, la loro ampiezza ed empatizzare il modo in cui si collegherebbe con gli utenti. Dovresti anche eseguire un audit semantico del sito Web del tuo concorrente per ottenere un vantaggio su di loro. Utilizzando strumenti SEO basati sull'intelligenza artificiale , puoi collegare tali pagine semanticamente specifiche da associare alle query degli utenti e migliorare il tuo posizionamento nei risultati di ricerca su Google. L'esecuzione di un'analisi semantica e l'adozione di misure correttive ridurrà il tasso di ritorno degli utenti alla SERP dalle tue pagine Web e manterrà il tuo posizionamento nei risultati di ricerca su Google. Conclusione In conclusione, possiamo dire che Google AI Integration ha cambiato il volto delle moderne pratiche SEO. Ha anche capovolto il modo in cui funziona il ranking di ricerca di Google per soddisfare una migliore esperienza utente. Se sei un marketer digitale, utilizzerai strumenti basati sull'intelligenza artificiale per decodificare il modo in cui funzionano i motori di ricerca. Questa sarà la tua chiave per condividere un terreno comune con le ultime pratiche SEO e creare valore per la tua clientela.

Che cos'è l'apprendimento automatico supervisionato e come si collega all'apprendimento automatico non supervisionato? In questo post scoprirai l'apprendimento supervisionato , l'apprendimento non supervisionato e l'apprendimento semi-supervisionato . Dopo aver letto questo post saprai: Informazioni sulla classificazione e regressione dei problemi di apprendimento supervisionato. Informazioni sui problemi di apprendimento non supervisionato di raggruppamento e associazione. Esempi di algoritmi utilizzati per problemi supervisionati e non supervisionati. Un problema che si trova tra l'apprendimento supervisionato e non supervisionato chiamato apprendimento semi-supervisionato. Prerequisiti : Guida Completa Algoritmi di Machine Learning Come funzionano gli algoritmi di machine learning? L'Intelligenza Artificiale Spiegata Semplice Falsi miti sul machine learning Cos'è la Statistica e che Correlazione c'è con il Machine Learning ? Qual è la differenza tra Intelligenza Artificiale, Machine Learning, Deep Lear... La scienza dei dati Principali Linguaggi di Programmazione per la Data Science Apprendimento automatico supervisionato La maggior parte dell'apprendimento automatico pratico utilizza l'apprendimento supervisionato. L'apprendimento supervisionato è dove si hanno variabili di input (x) e una variabile di output (Y) e si utilizza un algoritmo per apprendere la funzione di mappatura dall'input all'output. Y = f(X) L'obiettivo è approssimare la funzione di mappatura così bene che quando si hanno nuovi dati di input (x) è possibile prevedere le variabili di output (Y) per quei dati. Si chiama apprendimento supervisionato perché il processo di un algoritmo che apprende dal set di dati di addestramento può essere considerato come un insegnante che supervisiona il processo di apprendimento. Conosciamo le risposte corrette, l'algoritmo fa in modo iterativo previsioni sui dati di allenamento e viene corretto dall'insegnante. L'apprendimento si interrompe quando l'algoritmo raggiunge un livello di prestazioni accettabile. I problemi di apprendimento supervisionato possono essere ulteriormente raggruppati in problemi di regressione e classificazione. Classificazione : un problema di classificazione si ha quando la variabile di output è una categoria, come "rosso" o "blu" o "malattia" e "nessuna malattia". Regressione : un problema di regressione si verifica quando la variabile di output è un valore reale, ad esempio "dollari" o "peso". Alcuni tipi comuni di problemi basati sulla classificazione e sulla regressione includono rispettivamente la raccomandazione e la previsione delle serie temporali. Alcuni esempi popolari di algoritmi di apprendimento automatico supervisionati sono: Regressione lineare per problemi di regressione. Foresta casuale per problemi di classificazione e regressione. Supporta macchine vettoriali per problemi di classificazione. Apprendimento automatico senza supervisione L'apprendimento non supervisionato è dove hai solo dati di input (X) e nessuna variabile di output corrispondente. L'obiettivo dell'apprendimento non supervisionato è modellare la struttura o la distribuzione sottostante dei dati per saperne di più sui dati. Questi sono chiamati apprendimento non supervisionato perché, a differenza dell'apprendimento supervisionato sopra, non ci sono risposte corrette e non c'è un insegnante. Gli algoritmi sono lasciati a se stessi per scoprire e presentare la struttura interessante nei dati. I problemi di apprendimento senza supervisione possono essere ulteriormente raggruppati in problemi di raggruppamento e di associazione. Clustering : un problema di clustering è dove vuoi scoprire i raggruppamenti intrinseci nei dati, come raggruppare i clienti in base al comportamento di acquisto. Associazione : un problema di apprendimento delle regole di associazione è dove vuoi scoprire regole che descrivono grandi porzioni dei tuoi dati, come le persone che acquistano X tendono anche ad acquistare Y. Alcuni esempi popolari di algoritmi di apprendimento senza supervisione sono: k-means per problemi di clustering. Apprendimento di regole di associazione. Apprendimento automatico semi-supervisionato I problemi in cui si dispone di una grande quantità di dati di input (X) e solo alcuni dei dati sono etichettati (Y) sono chiamati problemi di apprendimento semi-supervisionato. Questi problemi si collocano tra l'apprendimento supervisionato e non supervisionato. Un buon esempio è un archivio fotografico in cui solo alcune delle immagini sono etichettate (ad esempio cane, gatto, persona) e la maggior parte sono senza etichetta. Molti problemi di apprendimento automatico del mondo reale rientrano in quest'area. Questo perché può essere costoso o richiedere molto tempo etichettare i dati in quanto potrebbe richiedere l'accesso a esperti di dominio. Mentre i dati senza etichetta sono economici e facili da raccogliere e archiviare. È possibile utilizzare tecniche di apprendimento non supervisionato per scoprire e apprendere la struttura nelle variabili di input. Puoi anche utilizzare tecniche di apprendimento supervisionato per fare previsioni migliori per i dati senza etichetta, reinserire tali dati nell'algoritmo di apprendimento supervisionato come dati di addestramento e utilizzare il modello per fare previsioni su nuovi dati invisibili. Conclusione sugli algoritmi supervisionati e non In questo post hai imparato la differenza tra apprendimento supervisionato, non supervisionato e semi-supervisionato. Ora sai che: Supervisionato : tutti i dati sono etichettati e gli algoritmi imparano a prevedere l'output dai dati di input. Senza supervisione : tutti i dati non sono etichettati e gli algoritmi apprendono la struttura intrinseca dai dati di input. Semi-supervisionato : alcuni dati sono etichettati, ma la maggior parte non è etichettata e può essere utilizzata una combinazione di tecniche supervisionate e non supervisionate. Hai domande sull'apprendimento supervisionato, non supervisionato o semi-supervisionato? Lascia un commento e fai la tua domanda e faremo del nostro meglio per rispondere. Vuoi mettere in pratica quello che hai letto ? Scarica Progetti già pronti Lavora con il nostro editor online senza dover installare librerie Usa i nostri set di Dati Oppure segui i tutorial correlati : Tutorial di Regressione Logistica per l'apprendimento automatico Riconoscimento facciale con Python, in meno di 25 righe di codice Tutorial di Regressione Logistica per l'apprendimento automatico Scikit Learn e Python Tutorial Per Creare Modelli di Intelligenza Artificiale Tutorial Pratico Tensorflow , TensorBoard e Python Feature Engineering e Feature Selection per Principianti e non Spiegazione della più semplice rete neurale per principianti PyScript, come usare Python nel browser! Il tuo Primo Programma di Machine Learning con Python e Google Colab Il tuo primo Programma di Deep Learning in Python con Keras Step-By-Step Come costruire modelli predittivi sanitari utilizzando PyHealth? Esempio pratico Rilevamento Di Veicoli In Tempo Reale Come implementare l'algoritmo Perceptron da zero in Python Implementare le reti neurali ricorrenti (RNN) con Python e Keras Deep learnign e python : Object Recognition e Object Predict esempio Come salvare e caricare il tuo modello di deep learning

Introduzione a PyScript, ora puoi eseguire script Python in HTML Sei un data scientist o uno sviluppatore che utilizza principalmente Python? Sei geloso degli sviluppatori che scrivono codice Javascript e creano siti Web? Quanto sarebbe bello se potessimo scrivere siti Web in Python? Sorprendentemente, al PyCon US 2022, il CEO di Anaconda Peter Wang ha annunciato una nuova fantastica tecnologia chiamata PyScript che consente agli utenti di scrivere Python e molti linguaggi nel browser. Cos'è PyScript? Sviluppato dal team Anaconda che include Peter Wang, Fabio Pliger e Philipp Rudiger, PyScript è, come ha menzionato Peter nel suo discorso, "un sistema per intrecciare Python in HTML (come PHP)". Ciò significa che puoi scrivere ed eseguire codice Python in HTML, chiamare librerie Javascript in PyScript ed eseguire tutto il tuo sviluppo web in Python. Sembra fantastico! Cosa significa l'utilizzo di PyScript per gli scienziati dei dati? Ovviamente, con PyScript, ora possiamo scrivere Python (e possibilmente altri linguaggi) in HTML e creare applicazioni web. PyScript porta la potenza di Python a una gamma più ampia di sviluppatori e creatori front-end. Come ha detto Peter nella sua presentazione, "Il browser web è l'ambiente informatico portatile più diffuso al mondo." In effetti, quasi tutti hanno accesso a un browser web, sia su un computer che su un telefono cellulare. Ciò significa che chiunque può accedere e iniziare a programmare senza barriere infrastrutturali. Con PyScript, non dobbiamo più preoccuparci della distribuzione. PyScript fornisce il "cambiamento architettonico oltre il cloud". Tutto accadrà nel tuo browser web. In qualità di data scientist, possiamo condividere i nostri dashboard e i nostri modelli in un file html, che eseguirà codice ogni volta che altri aprono il file in un browser web. in poche parole questa immagine qui sotto ti farà capir meglio che potenza ha PYSCRIPT Come Funziona PyScript? PyScript è attualmente basato su Pyodide , che è una "port di CPython su WebAssembly/Emscripten". PyScript supporta la scrittura e l'esecuzione di codice Python in un browser e fornirà supporto per altri linguaggi in futuro. Che cos'è WebAssembly e perchè è usato in Pyscript? La tecnologia fondamentale che permette di scrivere siti web in Python è WebAssembly. Quando WebAssembly è stato originariamente sviluppato, i browser Web supportavano solo Javascript. Rilasciato per la prima volta nel 2017, WebAssembly è diventato rapidamente lo standard ufficiale del World Wide Web Consortium (W3C) entro il 2019. Include un linguaggio in formato testo .wat leggibile dall'uomo, che viene poi convertito in un formato binario .wasm che può essere eseguito dai browser. Questo ci consente di scrivere codice in qualsiasi linguaggio, compilarlo in WebAssembly e quindi eseguirlo in un browser web. Come cita il sito Ufficiale di PyScript PyScript è un framework che consente agli utenti di creare ricche applicazioni Python nel browser utilizzando l'interfaccia HTML e la potenza di Pyodide , WASM e le moderne tecnologie web. Il framework PyScript offre agli utenti di ogni livello di esperienza l'accesso a un linguaggio di programmazione espressivo e di facile apprendimento con innumerevoli applicazioni. Quali sono i vantaggi di PyScript? Python nel browser: abilita contenuto drop-in, hosting di file esterni e hosting di applicazioni senza fare affidamento sulla configurazione lato server Ecosistema Python: esegui molti pacchetti popolari di Python e lo stack scientifico (come numpy, panda, scikit-learn e altro) Python con JavaScript: comunicazione bidirezionale tra oggetti e spazi dei nomi Python e Javascript Gestione dell'ambiente: consente agli utenti di definire quali pacchetti e file includere per l'esecuzione del codice della pagina Sviluppo di applicazioni visive: usa componenti dell'interfaccia utente curati prontamente disponibili, come pulsanti, contenitori, caselle di testo e altro ancora Framework flessibile: un framework flessibile che può essere sfruttato per creare e condividere nuovi componenti collegabili ed estensibili direttamente in Python Come cita il sito Ufficiale di PyScript Tutto questo per dire... PyScript è solo HTML, solo un po' (va bene, forse molto) più potente, grazie al ricco e accessibile ecosistema di librerie Python. In breve, la nostra missione è portare la programmazione al 99%. Come utilizzare PyScript il Tutorial Per creare la tua prima pagina HTML in grado di eseguire codice Python ti basterà in primis importare gli script necessari. Una volta completato, PyScript è disponibile per il documento corrente. Attualmente PyScript è ancora un progetto agli albori e ci sono fondamentalmente tre componenti in fase di implementazione: può essere utilizzato per definire il codice da eseguire nel contesto della pagina web, l'output può essere inserito in un comune . può essere utilizzato per inserire blocchi REPL (READ - EVAL - PRINT - LOOP) che consentono all'utente di inviare input ed eseguire codice. Infine, può essere utilizzato per importare le famosissime librerie di Python. Sono supportati vari pacchetti Python, come NumPy, la libreria di analisi dei dati Pandas e Scikit-learn per l'apprendimento automatico. La tua prima pagina HTML con PyScript "Ciao Mondo" Apri un qualsiasi Editor di testo ( Anche notepad va bene ) Crea un Nuovo Documento con estensione .html Copia e incolla il codice qui sotto e salva il file Ciao Mondo! from datetime import datetime now = datetime.now() print("Ciao a tutti sono le : \n") now.strftime("%m/%d/%Y, %H:%M:%S") Ecco il risultato quando aprirete il file nel vostro Browser, o lo caricherete sul vostro server. Qui sotto c'è l' iframe con il codice sopra scritto. Un altro modo in cui puoi far eseguire codice Python in py-script proprio come fanno in un file Python è usare un file Python come questo come codice sorgente: Davvero una RIVOLUZIONE !!! Alcuni Svantaggi di PyScript Come sottolineato dai suoi sviluppatori, PyScript presenta ancora alcune limitazioni, la prima delle quali è legata al tempo e alla larghezza di banda necessari per scaricare e configurare componenti che consentano la manipolazione della pagina che lo contiene. Tuttavia, questo problema si verifica solo dopo il primo caricamento e quindi il componente viene archiviato nella cache, risparmiando tempo e risorse. In secondo luogo, PyScript non supporta ancora le build automatiche, quindi per il momento possono essere utilizzate solo librerie di terze parti scritte in puro Python. Il futuro di PyScript Proprio come cita il creatore di Pyscript : PyScript porta Python nel browser. Sono molto entusiasta di questa nuova innovazione e non vedo l'ora di vedere come si svilupperà nella community. Resta sintonizzato per molte nuove fantastiche funzionalità in arrivo! Il nostro parere su PyScript Il programma PyScript è statuto implementato da Anaconda e PyScript consentirà ai ricercatori di effettuare programmi Python (e molti altri) esplicitamente direttamente nelle pagine HTML. Ma bisogna considerare che Attualmente, PyScript è in una fase iniziale. Maggiori dettagli e alcuni esempi di programmazione può essere trovato nel repository GitHub. I file necessari per scrivere pagine HTML con codice incorporato possono essere scarica dalla pagina del progetto che fornisce anche le istruzioni per l’installazione.

Introduzione Intelligenza Artificiale nelle imprese L'IA aziendale sta guidando il business in una nuova era digitale di automazione, efficienza e decisioni aziendali basate sui dati. La trasformazione digitale rimane in cima alla lista delle priorità e continua a un ritmo rapido per le aziende di tutte le dimensioni e in tutti i settori. Anche le organizzazioni di settori notoriamente lente ai cambiamenti e fortemente dipendenti da processi manuali profondamente radicati stanno cambiando il loro modo di fare le cose, dando origine a una tendenza innegabile: una costante adozione dell'Enterprise AI per focalizzare ancora di più il cliente, i dati e su un processo decisionale efficiente. Le ricerche di mercato, insieme ai numeri del settore, indicano che le aziende comprendono l'importanza dell'IA aziendale. Ad esempio, uno studio di Gartner ha previsto che le entrate del software di intelligenza artificiale ammonteranno a 62,5 miliardi di dollari nel 2022, con un aumento del 21,3% rispetto al 2022. Chiaramente, le aziende credono nell'importanza dell'IA e ci stanno investendo. Ancora più importante, tuttavia, in che modo le organizzazioni dovrebbero essere sicure di sfruttare l'IA aziendale nel modo più efficace? Ciò solleva alcune altre domande chiave: Cos'è esattamente l'Intelligenza Artificiale aziendale? Quali sono alcuni dei suoi vantaggi? Quali sono alcune delle sue sfide intrinseche? Diamo un'occhiata più da vicino. Il Ruolo dell'Intelligenza Artificiale aziendale La nostra definizione di "Intelligenza Artificiale Aziendale" : L'intelligenza artificiale aziendale si riferisce all'applicazione dell'intelligenza artificiale e dell'apprendimento automatico nei processi aziendali quotidiani per automatizzare le attività, migliorare il processo decisionale basato sui dati e produrre approfondimenti migliori. L'intelligenza artificiale aziendale viene applicata su scala aziendale come strumento fondamentale e mira a fornire approfondimenti, dati strutturati e informazioni aziendali facili da assimilare e utilizzare per chiunque nell'azienda. Con l'Intelligenza Artificiale aziendale, i dirigenti, i manager e le parti interessate con capacità decisionali possono acquisire informazioni ed efficienze create dall'IA e aggiungere valore umano per migliorare i processi e, in definitiva, gestire meglio il proprio business. A titolo di esempio, i budget organizzativi che mostrano gli investimenti nell'IA riflettono il valore che l'IA aziendale può portare in tavola. Secondo Forbes , l'83% delle imprese ha aumentato i propri budget per IA e ML anno dopo anno dal 2019 al 2020, con un numero destinato a crescere ancora entro il 2022. TERZA INDAGINE ANNUALE DI ALGORITMIA Fonte: Forbes Come l'Intelligenza Artificiale può aiutare le aziende L'uso dell'IA aziendale può aiutare le aziende in vari modi. L'automazione fa risparmiare tempo, gli algoritmi ML forniscono informazioni dettagliate sul business ed entrambi promuovono un ambiente basato sui dati. Ecco alcuni esempi di Come l'Intelligenza Artificiale può aiutare le aziende: Intelligenza artificiale nelle IMPRESE : Automazione del processo Dalle pratiche burocratiche alla sicurezza informatica fino alla manutenzione, la coerenza e la scalabilità dell'IA consentono di automatizzare completamente molti processi di basso livello, risparmiando ore di lavoro manuale. L'automazione delle attività di base lascia quindi spazio agli esseri umani per dedicare tempo al lavoro più prezioso che richiede ancora un tocco umano. Intelligenza artificiale nelle IMPRESE : Ricerca guidata dall'intelligenza artificiale Le funzioni di ricerca guidate dall'IA offrono una nuova prospettiva alle aziende che desiderano offrire ai propri clienti un'esperienza migliore e più personalizzata. La ricerca basata sull'intelligenza artificiale aiuta le aziende a comprendere fattori come il contesto o il ragionamento alla base degli elementi ricercati, oltre alle tendenze guidate dai loro clienti. Ciò significa che invece di sapere semplicemente ciò che le persone cercano, ottengono informazioni dettagliate sul motivo per cui lo cercano, migliorando l'esperienza del cliente e comprendendo la domanda. Intelligenza artificiale nelle IMPRESE : Chatbot I chatbot sono un esempio di automazione dei processi di cui si è discusso sopra, ma fanno parte di una categoria a sé stante nel modo in cui l'IA può aiutare le aziende. L'utilizzo dei chatbot come punto di contatto di prima linea nell'esperienza del cliente e persino nei processi interni delle risorse umane fornisce un prezioso strumento di comunicazione per i clienti e le parti interessate interne, automatizzando una parte ampia e dispendiosa in termini di tempo dei processi aziendali. Intelligenza artificiale nelle IMPRESE : Processo decisionale basato sui dati Secondo lo studio di Gartner , entro il 2030 il supporto decisionale e l'aumento rappresenteranno il 44% del valore aziendale derivato dall'IA, su scala globale. Mentre le aziende lavorano per prendere decisioni basate sui dati, AI e ML possono fornire quelle informazioni per creare una strategia aziendale davvero impressionante. Intelligenza artificiale nelle IMPRESE : Privacy e governance dei dati Con l'aumento della quantità di dati disponibili per le aziende, aumentano anche le preoccupazioni relative alla privacy e alla governance dei dati. Le soluzioni di intelligenza artificiale aziendale migliorano la gestione da parte di un'organizzazione di grandi quantità di dati potenzialmente sensibili grazie alla capacità di ordinare e classificare i dati in modo efficiente. In risposta alle leggi sulla privacy recenti (e future) come il Regolamento generale sulla protezione dei dati (GDPR) dell'Unione Europea, l'IA può essere utilizzata per gestire le richieste di privacy dei dati da parte di individui, che richiedono una risposta rapida e creano un grande onere amministrativo. VALORE AZIENDALE MONDIALE PER TIPO DI AI Fonte: Gartner (agosto 2019) Ostacoli alla diffusione dell'Intelligenza Artificiale nelle aziendale Considerando i vantaggi dell'IA aziendale, è difficile capire perché la maggior parte delle aziende non l'abbia già abbracciata completamente e completamente. È uno strumento potente, quindi usiamolo, giusto? Si scopre che non è così semplice. Esistono diversi ostacoli principali all'adozione, che abbiamo delineato qui: Trovare il talento giusto Lo sviluppo e il lancio di una solida strategia di IA aziendale richiede il team giusto. Le aziende hanno bisogno di data scientist, ingegneri dell'apprendimento automatico e altri professionisti dell'IA con forti capacità di automazione e digitalizzazione per eseguire una nuova strategia. Di conseguenza, la domanda di questi professionisti è alta e la guerra per i talenti è aperta. Ad esempio, Burning Glass Technologies ha scoperto, in uno studio basato sul mercato del lavoro negli Stati Uniti, che la domanda di competenze di intelligenza artificiale e ML sta crescendo a un tasso di crescita annuale composto del 71% fino al 2025. Ottenere l'allineamento in tutta l'organizzazione I CIO, i CTO e i responsabili delle decisioni tecniche all'interno di qualsiasi organizzazione comprendono l'elevata importanza dell'adozione dell'IA. Tuttavia, ottenere l'allineamento in tutta l'organizzazione pone un problema più grande. Molti progetti di Enterprise AI terminano come sforzi individuali o supportati solo dai dipartimenti tecnici, poiché apportare modifiche all'intera organizzazione si rivela difficile e richiede tempo. Aspettative irrealistiche sulle capacità dell'IA Piuttosto che essere una soluzione rapida o una singola soluzione, gli sforzi di Enterprise AI devono far parte di una strategia più ampia che incorpori varie soluzioni di AI in più fasi. In molti casi, quando un'iniziativa di IA non produce risultati immediati, le aziende perdono interesse a perseguire ulteriormente l'IA aziendale. Non esiste una soluzione facile alle sfide di cui sopra e, in quanto tali, questi problemi incombono sull'adozione efficace dell'IA. Tuttavia, possono essere risolti ottenendo l'allineamento prima di un progetto, stabilendo obiettivi e aspettative realistici per tutti i soggetti coinvolti e garantendo un accordo completo nell'implementazione dell'IA aziendale. Infine, le organizzazioni devono utilizzare gli strumenti giusti, scegliere partner commerciali di intelligenza artificiale competenti e impegnarsi in un investimento a lungo termine per portare a termine la soluzione. Il valore dell'IA aziendale supera di gran lunga le sfide affrontate, il che significa che le organizzazioni in grado di superare queste barriere saranno molto più avanti delle altre quando si tratta di ottenere il massimo valore dalle iniziative di IA e ML. Casi d'uso dell'Intelligenza Artificiale nelle aziendale L'impatto dell'IA aziendale è più chiaramente visibile nel miglioramento dell'efficienza nelle operazioni aziendali e nel miglioramento dell'esperienza e della soddisfazione dei clienti. Di seguito sono riportati diversi esempi specifici di casi d'uso di Enterprise AI in vari settori. 1 Intelligenza Artificiale nelle aziendale ) Vedere al dettaglio Nel settore della vendita al dettaglio, l'IA aziendale viene spesso applicata sotto forma di algoritmi di apprendimento automatico che forniscono previsioni accurate per la domanda e aiutano nelle decisioni sui prezzi. Per le operazioni di vendita al dettaglio di e-commerce, le funzioni di ricerca basate sull'intelligenza artificiale migliorano i consigli sui prodotti e i posizionamenti dei prodotti, creando un'esperienza iper-personalizzata per ogni consumatore. Un'altra parte essenziale del successo nel settore della vendita al dettaglio è il servizio clienti e le soluzioni di intelligenza artificiale aziendale come chatbot e modelli ASR possono essere utilizzate per facilitare una comunicazione facile e costante tra il cliente e l'organizzazione. 2 Intelligenza Artificiale nelle aziendale ) Produzione e filiera Nella produzione, le soluzioni di intelligenza artificiale aziendale come gli algoritmi ML che consentono la manutenzione predittiva consentono di risparmiare tempo e costi di manutenzione. Le capacità di previsione della domanda sono estremamente preziose per la gestione della catena di approvvigionamento, consentendo alle organizzazioni di ottimizzare i processi di produzione ed eliminare i costosi ritardi della catena di approvvigionamento. 3 Intelligenza Artificiale nelle aziendale ) Assistenza sanitaria L'IA aziendale ha il maggiore impatto sul settore sanitario con le sue capacità di automazione. L'elaborazione dei dati da parte dell'IA riduce il carico amministrativo di scartoffie e archiviazione, consentendo alle organizzazioni di reindirizzare le risorse, risparmiare sui costi operativi e, in definitiva, fornire una migliore assistenza ai pazienti stessi. Adattarsi e crescere grazie all'applicazione dell'Intelligenza Artificiale nella tua Azienda. Spesso, quando si parla di Intelligenza Artificiale e Machine Learning negli affari, la mente delle persone salta in un luogo di lavoro in cui l'intelligenza umana è sostituita da macchine indifferenti. Tuttavia, la realtà è molto più sfumata e molto meno spaventosa: l'IA aziendale, implementata in modo pratico e ponderato, aiuta ad aumentare l'intelligenza umana, dandoci lo spazio per esibirci al meglio, costruendo un futuro con l'IA aziendale che sembra davvero molto brillante . La trasformazione digitale e l'adozione di AI e ML all'interno delle organizzazioni non sono più un'opzione: è una risposta obbligatoria al mutevole ambiente aziendale e le aziende devono adattarsi e adottare per rimanere competitive nei prossimi anni. Letture consigliate per " Intelligenza Artificiale nelle imprese, come e perchè applicarla " : Case study sull'apprendimento automatico per esplorare il potere dell' IA nelle aziende Aumentare vendite usando l'intelligenza artificiale e il machine learning Come Iniziare a Utilizzare l'Intelligenza Artificiale (I.A.) Nella Tua Azienda o Nel Tuo Progetto Chatbot una Guida Completa, che cosa sono, come funzionano e come creare il tuo Data engineer vs data scientist: quale carriera devi scegliere ? Gestione strategica per Data Scientist Come Utilizzare l' Intelligenza Artificiale nel Settore Finanziario La Tua STARTUP deve assumere un DATA SCIENTIST ? In che modo Data Scientist e Business Analyst possono migliorare la pianifi... Principali tendenze sull'Intelligenza Artificiale e Analisi Dati per il 2022 Chi lavora nell' Intelligenza Artificiale? Tutto sui professionisti dell' I.A. Etica nella scienza dei dati e corretto uso dei dati 8 Modi per Potenziare il tuo E-Commerce con l'Intelligenza Artificiale Cosa è la business intelligence (BI) , come applicarla alla tua impresa

Questi due termini sono spesso usati in modo intercambiabile. Tuttavia, ci sono distinzioni chiave tra le funzionalità e le caratteristiche fornite da ciascuna e il valore dell'IA e la scalabilità della tua organizzazione dipendono da esse. Sapevi che circa la metà dei modelli di intelligenza artificiale sviluppati non entra mai effettivamente in produzione? Se vuoi capire perché ed evitare che lo spreco di tempo dei data scientist e di altre risorse avvenga nella tua organizzazione, allora è importante capire la differenza tra MLOps e ModelOps. Non sono gli stessi, ma i termini sono spesso vengono usati in modo intercambiabile. Questa mancanza di comprensione dei ruoli e del valore specifici di MLOps e ModelOps mina il valore dei programmi di IA aziendale. È importante conoscere la differenza tra MLOps e ModelOps perché nessuno dei due è un sostituto dell'altro. Questo post risponde alle seguenti domande: Qual è la differenza tra MLOps e ModelOps A cosa serve ciascuno? Chi li usa? Di cosa ha bisogno la tua organizzazione? (È una domanda trabocchetto, probabilmente hai bisogno di entrambi.) Qual è il valore dell'utilizzo di MLOps e ModelOps? Comprendere e valutare la distinzione tra ModelOps e MLOps è importante perché, sebbene siano necessari entrambi, solo uno affronta in modo completo i problemi del processo operativo e di governance che stanno trattenendo quasi due terzi dei programmi di IA aziendale ( Report 2021 sullo stato di ModelOps ). La grande differenza tra MLOps e ModelOps MLOps aiuta i data scientist con una rapida sperimentazione e distribuzione di modelli ML durante il processo di data science. È una funzionalità di piattaforme di data science mature e mature come Amazon Sagemaker, Domino Data Lab e DataRobot . ModelOps è un insieme dioperazioni e governance aziendali per tutta l'IA e i modelli analitici in produzione che garantiscono la convalida e la responsabilità indipendenti di tutti i modelli in produzione che consentono decisioni che incidono sul business, indipendentemente dal modo in cui tali modelli vengono creati. Le piattaforme ModelOps come ModelOp Center automatizzano tutti gli aspetti delle operazioni del modello, indipendentemente dal tipo di modello, da come è stato sviluppato o da dove viene eseguito il modello. A cosa servono MLOps e ModelOps e chi li usa Gli strumenti e le funzionalità di MLOps vengono utilizzati per lo sviluppo di modelli di machine learning (ML). Include la codifica effettiva del modello ML, test, formazione, convalida e riqualificazione. I data scientist sono responsabili dello sviluppo del modello, lavorando a stretto contatto con i team DataOps e Data Analytics per identificare i dati e i set di dati corretti per il modello. I Data Scientist sono in genere allineati con una linea di business e rimangono concentrati sugli obiettivi di quella particolare business unit o di un progetto specifico. Le piattaforme e le funzionalità ModelOps vengono utilizzate per garantire risultati affidabili e ottimali per tutti i modelli in produzione. Include la gestione di tutti gli aspetti dei modelli in produzione, come l'inventario dei modelli in produzione, la garanzia che i modelli di produzione forniscano un processo decisionale affidabile e il rispetto di tutti i requisiti e controlli normativi, di conformità e di rischio. I CIO e le operazioni IT, che lavorano con le linee di business, sono responsabili della creazione e dell'implementazione di una piattaforma ModelOps che soddisfi le esigenze dell'azienda. Il valore di MLOps e ModelOps MLOps e ModelOps sono soluzioni complementari, non competitive. Le soluzioni ModelOps non possono creare modelli e MLOps non possono governare e gestire i modelli di produzione durante tutto il loro ciclo di vita all'interno dell'azienda. Alcune soluzioni MLOps offrono capacità di gestione limitate, ma i limiti tendono a diventare evidenti quando le aziende iniziano a ridimensionare gli sforzi dell'IA e ad applicare in modo uniforme i controlli sui rischi e sulla conformità. Inoltre, la pratica "provata e veritiera" di avere controlli ed equilibri tra le operazioni di sviluppo e produzione si applica a ogni modello sviluppato e messo in produzione. La storia ha dimostrato che non si può avere "gli studenti che valutano le proprie carte" o "la volpe che guarda il pollaio". Le piattaforme ModelOps automatizzano il rischio, gli aspetti normativi e operativi dei modelli e garantiscono che i modelli possano essere controllati e valutati per conformità tecnica, valore aziendale e rischio aziendale e operativo. Combinando queste capacità aziendali con l'efficienza degli strumenti MLOps, le aziende possono sfruttare l'investimento nei loro strumenti MLOps e costruire una piattaforma fondamentale per accelerare, scalare e governare l'IA in tutta l'azienda. Letture consigliate per "MLOps e ModelOps" : Migliori IDE Python per il machine learning e data science Strumenti e Tool Di Visualizzazione Dati usati nella Data Science Qual è la differenza tra Intelligenza Artificiale, Machine Learning, Deep Lea... Fantastiche Idee per Progetti di Data Science per Principianti ed Esperti Algoritmi di Machine Learning (ML) usati nella Data Science Python vs R vs SAS i linguaggi di programmazione per Intelligenza Artificiale Classificatore vs Regressione quale usare? Machine learning esempi pratici Perchè Python per l'A.I. Principali tendenze sull'Intelligenza Artificiale e Analisi Dati per il 2022 I diversi modelli di apprendimento automatico, Machine Learning

I dati sono la spina dorsale di tutti i sottocampi della scienza dei dati. Indipendentemente dalle dimensioni o dall'applicazione del progetto che stai costruendo, dovrai ottenere e analizzare i dati. Molto spesso, i dati di cui hai bisogno sono archiviati in un DBMS (sistema di gestione del database). Per interagire e comunicare con il DBMS, è necessario utilizzare la sua lingua o una lingua che comprende. Il linguaggio utilizzato per interagire con i DBMS è SQL (Structured Query Language). Negli ultimi anni è emerso un altro termine nel campo dei database: database NoSQL. Se hai appena iniziato con la scienza dei dati, potresti aver sentito parlare di database SQL e NoSQL. Ma qual è la differenza tra Sql e NosSql e come si sceglie quale utilizzare? Partiamo dall'inizio assoluto. Perché abbiamo due approcci per interagire con i database? Semplice: SQL e NoSQL interagiscono con diversi tipi di database. SQL è l'approccio utilizzato per interagire con i database relazionali, mentre NoSQL viene utilizzato per interagire con i database non relazionali. SQL VS. NOSQL: QUAL È LA DIFFERENZA? I database SQL sono più vecchi, quindi hanno la strutture più consolidate. I database NoSQL sono facilmente scalabili, flessibili e relativamente semplici da usare grazie al loro schema flessibile. SQL è l'approccio utilizzato per interagire con i database relazionali, mentre NoSQL viene utilizzato per interagire con i database non relazionali. Database relazionali Nei database relazionali, i dati vengono archiviati in tabelle diverse, ciascuna contenente più record (righe). Queste tabelle sono collegate tra loro tramite una o più relazioni. Le chiavi definiscono la relazione tra le tabelle. Una chiave è il campo della tabella (colonna) che contiene valori univoci per ogni record. Se un campo è definito come chiave primaria di una tabella, questo campo può essere incluso in più tabelle e può essere utilizzato per accedere a tabelle diverse contemporaneamente. Una volta che una chiave primaria connette una tabella a un'altra, diventerà nota nell'altra tabella come chiave esterna. Ad esempio, l'immagine seguente mostra parte del database di una compagnia aerea. Abbiamo due tavoli: tavolo piloti e tavolo voli. Queste due tabelle sono collegate e utilizzate come chiave primaria nella tabella dei piloti "PilotId". Posso usare l'ID del pilota per accedere alle informazioni sul pilota per la tabella dei piloti e sui voli che questo pilota sta gestendo dalla tabella dei voli. Quindi, nella tabella dei piloti, PilotId è la chiave primaria, mentre è una chiave esterna nella tabella dei voli. PilotId viene utilizzato qui per formare una relazione tra le due tabelle. Database non relazionali A differenza dei database relazionali, i database non relazionali, i database NoSQL, non memorizzano i dati in tabelle e record. Invece, in questi tipi di database, la struttura di archiviazione dei dati è progettata e ottimizzata per esigenze specifiche. Invece di SQL, che è ciò che usano i database relazionali, i database NoSQL usano la mappatura relazionale degli oggetti (ORM) per facilitare la comunicazione con i suoi dati. I quattro tipi più diffusi di database NoSQL sono: orientati alla colonna, orientati al documento, coppie chiave-valore e database a grafo. Puoi utilizzare questi tipi singolarmente o combinarli. La scelta dipenderà dalla tua applicazione e dal tipo di dati che devi archiviare. DATABASE ORIENTATI ALLE COLONNE Come suggerisce il nome, in un database orientato a colonne, i dati vengono archiviati e organizzati come colonne. Questo tipo di database è utile se è necessario archiviare dati sparsi. DATABASE ORIENTATO AI DOCUMENTI In un database orientato ai documenti, la struttura dei dati ordinati non è così rigida. Al contrario, i dati vengono archiviati come una raccolta di campi e valori di dati insieme nella struttura di un documento. Questi database orientati ai documenti sono spesso archiviati come stringhe JSON e possono essere codificati utilizzando YAML, XML o come testo normale per proteggere i dati. Un vantaggio dell'utilizzo di un database orientato ai documenti è che i documenti non devono avere tutti la stessa struttura. Ciò significa che lo sviluppatore ha la libertà di ordinare diversi tipi di dati all'interno dello stesso database. In Python, MongoDB è un esempio di database orientati ai documenti. DATABASE DI VALORI-CHIAVE Se hai familiarità con Python, puoi pensare a un database di valori-chiave come a un dizionario Python. Ogni oggetto dati nel database verrà archiviato come una coppia: una chiave e un valore. DATABASE A GRAFI Quando i tuoi dati sono altamente interconnessi, dovrai utilizzare un database che ti consenta di implementare l'interconnessione dei dati in modo efficiente. I database Graph sono considerati i database NoSQL più complessi. Tuttavia, i database di grafici sono versatili, il che li rende ideali per molte applicazioni. Come scegliere tra SQL e NoSQL Quindi, come possiamo scegliere tra database SQL e NoSQL? Ci sono quattro aspetti che devi considerare per rispondere a questa domanda: flessibilità, scalabilità, coerenza e tecnologia disponibile. 1. FLESSIBILITÀ SQL VS NoSQL A volte i tuoi dati hanno strutture diverse e tipi diversi. Per definizione, i database NoSQL ti danno più libertà di progettare il tuo schema e archiviare diverse strutture di dati all'interno dello stesso database. I database SQL, d'altra parte, hanno una struttura e uno schema più rigidi. 2. SCALABILITÀ SQL VS NoSQL Hai mai visto un ascensore giapponese per parcheggi auto? Ti permette di parcheggiare le auto una sopra l'altra. Ora chiediti questo: quale sarà più efficiente, aggiungendo livelli all'ascensore o costruendo nuovi ascensori? I database SQL sono scalabili verticalmente, il che significa che puoi aggiungere livelli (aumentare il carico) mentre i database NoSQL sono scalabili orizzontalmente, il che significa che puoi aumentarne il carico dividendo il lavoro su più server. 3. COERENZA SQL VS NoSQL I database SQL hanno un design altamente coerente. Tuttavia, un database NoSQL può essere coerente (o meno) basato su DBMS. Ad esempio, MongoDB è coerente, mentre un database come Cassandra non lo è. 4. TECNOLOGIA DISPONIBILE SQL VS NoSQL Un aspetto che potresti considerare è l'attuale fase di sviluppo della tecnologia dei database. Poiché i database SQL esistono da molto tempo, sono più sviluppati dei database NoSQL. Quindi, per i principianti, iniziare con SQL e poi passare a NoSQL potrebbe essere la scelta migliore. Come regola generale, SQL è una scelta migliore se hai a che fare con un RDBMS (sistema di gestione di database relazionali) e desideri analizzare il comportamento dei dati o desideri creare dashboard personalizzati. Inoltre, SQL spesso consente un'archiviazione e un ripristino dei dati più rapidi e funziona meglio con query complesse. D'altra parte, i database NoSQL sono la scelta migliore se si desidera espandere la struttura standard di RDBMS o se è necessario creare uno schema flessibile. I database NoSQL sono anche migliori quando i dati che stai archiviando e registrando provengono da origini distribuite o devi solo archiviarli temporaneamente. Conclusione SQL VS NoSQL Alla fine, non possiamo dire che SQL sia assolutamente migliore di NoSQL o viceversa. Ognuno ha i suoi vantaggi e svantaggi e dovresti fare la tua scelta in base ai tuoi dati, alla loro applicazione e a ciò che ti semplifica il processo di sviluppo. I database SQL sono più vecchi, quindi hanno una strutture fisse più consolidate. I database NoSQL sono facilmente scalabili, flessibili e relativamente semplici da usare grazie al loro schema flessibile. Quindi, quali sono i requisiti dei tuoi dati? I tuoi dati sono ben strutturati? Hai a che fare con una grande quantità di dati? Ascolta i tuoi dati e farai la scelta migliore. Letture consigliate per "SQL vs. NoSQL : le principali differenze tra i database SQL e NoSQL" : Cosa è un Dataset e a cosa serve Come Analizzare Un Dataset in Solo 5 Passaggi Dove trovare i migliori Dataset per esercitarsi con il Machine learning Come Creare Un Dataset per il tuo Progetto Di Machine Learning Dataset per Esercitarsi nella Data Science e Data Visualizzation Manipolazione Dati con Python e Pandas Come preparare i dati per il Machine Learning o apprendimento automatico Analisi esplorativa dati con Python. Analisi esplorativa dei dati (EDA) Una Guida Semplice e Completa per passare da Excel a Python Come Generare dataset con python e scikit-learn

In questo articolo parleremo dei linguaggi popolari per la scienza dei dati e li descriveremo brevemente. I linguaggi di programmazione sono uno strumento per la realizzazione di molte potenti applicazioni di data science. Ma ce ne sono così tanti ed è diventato confuso scegliere quello ottimale per il tuo progetto specifico. In questo articolo parleremo dei linguaggi popolari per la scienza dei dati e li descriveremo brevemente. Linguaggi di programmazione per la Data science Python e Data Science Python è un linguaggio di programmazione dinamico moderno, generico, di alto livello. Può essere utilizzato per l'integrazione con app Web o incorporare codice statistico in un database di produzione. Ci sono molte librerie, che possono essere utilizzate per l'analisi. I vantaggi di python nella Data science: Python è facile da imparare. Ha una breve curva di apprendimento e una sintassi di facile comprensione. Inoltre, riduce il numero di righe di codice rispetto ad altri linguaggi di programmazione. Python è un linguaggio multiuso. Consente l'integrazione con ogni parte del tuo flusso di lavoro. Python è un open source con una comunità attiva. Non solo è gratuito da usare, ma anche la comunità dei programmatori Python è numerosa e puoi sentirti libero di chiedere. Python è multipiattaforma. Dà la possibilità di funzionare su molti sistemi operativi. I Contro di Python nella Data Science: Le visualizzazioni Python sono solitamente contorte Python ha meno funzionalità di R R e Data Science R è un linguaggio di programmazione creato per l'analisi statistica. Ecco perché è all'avanguardia nella scienza dei dati. Possiamo estendere le funzionalità del linguaggio R di base tramite librerie software chiamate packages. Il repository di pacchetti più popolare è il Comprehensive R Archive Network (CRAN). Ora contiene oltre 10.000 pacchetti pubblicati. I vantaggi di R nella Data science: R è un software open source. Di conseguenza, chiunque può usarlo senza acquistare una licenza e cambiarlo. R è multipiattaforma. Dà la possibilità di funzionare su molti sistemi operativi. R fornisce una visualizzazione dei dati attraverso diversi tipi di grafici. R è sviluppato da statistici per statistici. Non è necessario avere esperienza in informatica per iniziare. I contro di R nella Data science: R ha una gestione della memoria pura, quindi R può consumare tutta la memoria disponibile. R è lento. Tuttavia, vengono sviluppati più pacchetti per migliorare le prestazioni di R. R non ha sicurezza incorporata. R non può essere utilizzato come server back-end per eseguire calcoli poiché manca di sicurezza sul Web. Scala e Data Science Scala è noto come linguaggio scalabile. Combina linguaggi orientati agli oggetti e funzionalità di linguaggi funzionali. Scala ha un incredibile supporto per la concorrenza, che è fondamentale per parallelizzare molti dei processi richiesti da grandi set di dati. I vantaggi di Scala nella Data science: Scala è gratuito, quindi non è necessaria una licenza. Scala è altamente funzionale nel paradigma. Scala svolge le sue funzioni di cittadino di prim'ordine. In altre parole, le funzioni possono essere come argomenti per altre funzioni, restituite come valori, assegnate a variabili e memorizzate in strutture di dati. Scala ha un'elevata velocità di esecuzione. Scala è 10 volte più veloce di Python grazie a JVM. Scala è multiparadigmatico. Scala è sia orientato agli oggetti che funzionale. I contro di Scala nella Data science: Scala ha una curva di apprendimento precipitosa. È difficile adattarsi alla sintassi e al sistema di tipi poiché è considerato difficile. Scala ha un pool di sviluppatori limitato. Non è un grosso problema trovare sviluppatori Java, ma non tutti possono programmare in modo efficiente in Scala. Scala non ha una vera ottimizzazione ricorsiva della coda a causa dell'esecuzione sulla JVM. Julia e Data Science Julia è un linguaggio di programmazione dinamico di alto livello e ad alte prestazioni per il calcolo numerico. Il sofisticato compilatore, l'accuratezza numerica, l'esecuzione parallela distribuita e un'ampia libreria di funzioni matematiche rendono Julia popolare per la scienza dei dati. La sua libreria Base è scritta principalmente nella stessa Julia. I vantaggi di Julia nella Data science: Julia è gratuita, quindi non è necessaria una licenza. Julia è compilata ma non interpretata. Di conseguenza, vince in velocità. Julia può essere utilizzata non solo per l'analisi numerica. Può essere utilizzato come programmazione generica. Il codice Julia può essere combinato con altre librerie di lingua scritte in Python, C e Fortran. Inoltre, possiamo interfacciarci con il codice Python tramite la libreria PyCall e condividere i dati tra Python e Julia. Julia può fornire metaprogrammazione. I suoi programmi possono produrre altri programmi Julia e inoltre modificare il proprio codice. I contro di Julia nella Data science: Julia non è adeguatamente sviluppata. A causa del suo recente ingresso, c'è bisogno di miglioramenti. Gli strumenti di Julia non sono fluidi e affidabili come avrebbero voluto. Julia ha un numero limitato di pacchetti perché è giovane e la loro comunità è piuttosto piccola. A differenza di R e Python, Julia non ha una tale varietà di pacchetti. Julia non riesce a identificare i problemi. Julia è molto indietro rispetto a Python e R in termini di identificazione dei problemi e strumenti di debug. Ma presto ci si aspettava che venissero sviluppati altri strumenti per gli utenti. Matlab e Data Sceince Matlab è noto come linguaggio di calcolo numerico che può essere utilizzato sia per scopi didattici che industriali. Matlab può risolvere problemi in molteplici discipline, come la progettazione dell'ottimizzazione del prodotto, l'analisi dello spettro e delle serie temporali dei dati, l'elaborazione del segnale, l'analisi dei dati statistici e la formulazione del modello e l'elaborazione delle immagini. I vantaggi di MatLab nella Data science: Matlab si adatta alle applicazioni quantitative con la matematica avanzata come l'elaborazione dei segnali, le trasformate di Fourier, l'algebra delle matrici e l'elaborazione delle immagini. Matlab ha un'eccellente visualizzazione integrata. Matlab diventa spesso parte di corsi universitari come Matematica Applicata, Ingegneria e Fisica. Ecco perché è comunemente usato in questi campi. Matlab ha interazione con software di terze parti. Ad esempio Simulink, CarSim, PreScan. I contro di MatLab nella Data science: Matlab richiede una licenza. Ma ci sono alternative gratuite disponibili come Octave. Matlab non può essere utilizzato per la programmazione generica. Matlab occupa molta memoria di un computer durante l'elaborazione dei dati. Quindi, se si dispone di un set di dati di grandi dimensioni, la velocità di calcolo rallenta. Octave e Data Science Octave è un linguaggio di programmazione di alto livello per calcoli numerici. Aiuta a risolvere numericamente problemi lineari e non lineari e ad eseguire altre attività utilizzando un linguaggio praticamente simile a MATLAB. Octave è una delle principali alternative gratuite a MATLAB. Octave utilizza un interprete per eseguire il linguaggio di scripting Octave. I vantaggi di Octave nella Data science: Octave è gratuito, quindi non è necessaria una licenza. Octave combina sia un'interfaccia utente grafica (GUI) che un'interfaccia a riga di comando (CLI). Semi di Octave per compiti di matematica applicata, statistica, ecc. I contro di Octave nella Data science: Octave non può essere utilizzato per la programmazione generica. Se vuoi eseguire il tuo codice da Matlab in Octave, alcune funzioni potrebbero differire. Octave richiede molta RAM e memoria di un computer durante l'elaborazione dei dati. Quindi, se si dispone di un set di dati di grandi dimensioni, la velocità di calcolo rallenta. Conclusione Tutto sommato, sta a te scegliere un linguaggio di programmazione ideale per il progetto. Il nostro consiglio è di pensare allo scopo della tua applicazione, se stai pianificando un'integrazione futura, ecc. Dopodiché, puoi scegliere l'opzione più adatta. 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Ci abbiamo riflettuto un po' e abbiamo trovato le 5 caratteristiche di quello che crediamo definisca un data scientist di successo. Quali sono alcune delle caratteristiche intrinseche del data scientist di successo? Quelle che accompagnano il data scientist alla professione vera e propria o quelle che possono essere sviluppate dopo aver raggiunto la professione? Ecco le cinque caratteristiche che ci sono venute in mente che aiutano a distinguere il data scientist dalle altre professioni e ti aiutano a definire una carriera di successo. Premettiamo questo facendo notare che tutti i ruoli di data scientist sono diversi, ma hanno tutti alcuni fili di collegamento comuni . Data Scientists di successo 1) Mentalità di analisi predittiva La mentalità dell'analisi predittiva è una delle principali caratteristiche distintive del data scientist, forse più di ogni altra. È l'unica caratteristica distintiva? Certo che no . Avrebbe dovuto essere utilizzato in un diagramma di flusso per separare il data scientist da tutte le altre occupazioni? A posteriori, no, probabilmente no . I data scientist eseguono analisi predittive? Assolutamente SI . Anche i non data scientist? Certo . Non è solo l'applicazione dell'analisi predittiva in situazioni particolari; è una mentalità. E non è solo una mentalità analitica (meno quella predittiva ), ma pensa sempre a come potremmo essere in grado di sfruttare ciò che già sappiamo per scoprire ciò che ancora non sappiamo. Ciò suggerisce che la predizione è parte integrante dell'equazione. I data scientist non hanno solo in mente la previsione, ma, a nostro avviso, lavorare all'interno di questa mentalità è una delle caratteristiche che definiscono il ruolo e che molte altre professioni, legate ai dati o meno, non condividono. Altri che condividono questa caratteristica probabilmente lo collocano più in basso nell'elenco di quelli valutati per la professione in questione. Data Scientists di successo 2) Curiosità Cercare di usare ciò che sappiamo per scoprire ciò che non sappiamo non è abbastanza, ovviamente. I data scientist devono avere una curiosità su di loro che altri ruoli non devono necessariamente avere (nota che non ho detto che altri non hanno assolutamente questa curiosità). La curiosità è quasi il rovescio della medaglia della mentalità dell'analisi predittiva: mentre la mentalità dell'analisi predittiva sta cercando di risolvere X con Y , la curiosità determinerà in primo luogo cosa sia Y. "Come possiamo aumentare le vendite?" "Perché il tasso di abbandono è più alto in alcuni mesi che in altri?" "Perché questo deve essere fatto così ? " "Cosa succede se facciamo da X a Y?" "Come interviene X in quello che succede qui?" "Ci abbiamo provato...?" E così via... Se mentre analizzi i tuoi dati non ti viene spontaneo farti certe domande, molto probabilmente quei dati o quel progetto non ti entusiasmano così tanto. È necessaria una curiosità naturale per essere un utile scienziato dei dati, fine della storia. Se sei il tipo di persona che si sveglia la mattina e passa l'intera giornata senza pensare troppo e senza domandarsi continuamente il perchè di certi eventi, a qualsiasi livello, la scienza dei dati non fa per te. Data Scientists di successo 3) Pensiero sistemico Ecco un pezzo di filosofia che colpisce duramente: il mondo è un luogo complesso. Tutto è connesso in qualche modo, ben oltre l'ovvio, il che porta a strati su strati di complessità del mondo reale. I sistemi complessi interagiscono con altri sistemi complessi per produrre sistemi complessi aggiuntivi propri, e così va fino alla fine dell'universo. Questo gioco di complessità va oltre il semplice riconoscimento del quadro generale: dove si inserisce questo quadro generale nel quadro più ampio, e così via? Ma questo non è solo filosofico. Questa rete infinita di complessità del mondo reale è riconosciuta dai data scientist. Sono interessati a sapere tutto sulle interazioni rilevanti, latenti o meno, mentre affrontano i loro problemi. Cercano elementi noti , incogniti e sconosciuti dipendenti dalla situazione , comprendendo che qualsiasi cambiamento potrebbe avere conseguenze indesiderate altrove. È compito dello scienziato dei dati sapere quanto più possibile sui loro sistemi rilevanti e sfruttare la loro curiosità e la loro mentalità analitica predittiva per tenere conto del maggior numero possibile di operazioni e interazioni di questi sistemi, al fine di mantenerli funzionanti senza intoppi anche quando sono ottimizzato. Se non sei in grado di capire perché nessuna persona è in grado di spiegare completamente come funziona l'economia, la scienza dei dati non fa per te. Data Scientists di successo 4) Creatività Ora siamo arrivati ​​alla nostra caratteristica caratteristica di "pensare fuori dagli schemi". Incoraggiamo tutti a farlo? Certo che lo facciamo. Ma non intendo allo stesso modo qui. Ricorda che i data scientist non lavorano da soli; lavoriamo con tutti i tipi di ruoli diversi e incontriamo tutti i tipi di esperti di domini diversi nei nostri viaggi. Questi esperti di domini hanno modi particolari di guardare ai loro domini particolari, anche quando pensano fuori dagli schemi. In qualità di data scientist, con un insieme unico di abilità e un particolare tipo di mentalità puoi affrontare i problemi dall'esterno vedendo cose che gli esperti di quel dominio non vedono. Puoi essere il nuovo paio di occhi che guarda un problema sotto una nuova luce, a condizione, ovviamente, che tu capisca il problema abbastanza bene. La tua creatività ti aiuterà a evocare nuove idee e prospettive per farlo. Questo non è per sminuire gli esperti di dominio; in effetti, è il contrario. Noi data scientist siamo il loro supporto e, portando un insieme di competenze addestrate a fare ciò che facciamo, siamo (si spera) in grado di portare una nuova prospettiva nel nostro ruolo di supporto per contribuire agli esperti di dominio in grado di eccellere in ciò che fanno . Questa nuova prospettiva sarà guidata dal pensiero creativo del data scientist, una creatività che, se abbinata alla curiosità, porterà a essere in grado di porre domande e cercare risposte. Certo, abbiamo bisogno delle competenze tecniche, statistiche e aggiuntive per poter dare seguito a queste domande, ma queste competenze sono inutili se non abbiamo la creatività per pensare a modi interessanti e non ovvi per poter indagare e infine fornire risposte. Questo è il motivo per cui i data scientist devono essere intrinsecamente creativi. Data Scientists di successo 5) Comunicazione Tutti devono essere in grado di comunicare efficacemente con gli altri, indipendentemente dalla loro posizione nella vita. I data scientist non sono diversi. Ma anche oltre a ciò, i data scientist spesso devono tenersi per mano quando spiegano il loro lavoro ad altre parti interessate che potrebbero non essere completamente immerse nell'Universo dell'Analisi Statistica e della programmazione di Modelli. Un data scientist deve essere in grado di narrare a qualcuno come è arrivato dai dati del punto A a delle risposte per il punto B, anche se quel qualcuno ha poca idea di cosa siano, esattamente, uno di questi punti . In parole povere, lo storytelling è essere in grado di raccontare una narrazione realistica da alcuni dati e dal tuo processo analitico: come siamo passati da questo a questo . Questo non si limita a dichiarare semplicemente i fatti; lo scienziato dei dati deve vedere dove si inserisce lo stakeholder nell'equazione e rendere rilevante il viaggio narrativo, magari con elementi visivi utili o altri oggetti di scena per aiutare a chiudere il proverbiale accordo. Questa narrazione non è come la narrazione di fantasia; è più come "spiegare fantasia" o fornire una spiegazione intuitiva su misura per l'ascoltatore. Non racconteresti una storia di Stephen King a un bambino di cinque anni prima di coricarsi, proprio come non approfondiresti una narrativa secca e prolissa sulle metriche della catena di approvvigionamento a qualcuno che lavora nella ricerca e sviluppo. Sii consapevole del tuo pubblico. Anche questa narrazione non è di natura persuasiva; è esplicativa. Non siamo politici dei dati, siamo scienziati dei dati . Non ne viene mai niente di buono dagli scienziati che travisano le statistiche per piegare gli altri alla loro volontà. Lascia che siano i funzionari eletti. Spero che questo abbia contribuito a dipingere un quadro ricco di quelle che riteniamo essere caratteristiche importanti di un data scientist di successo. Ti auguriamo di riuscire a sviluppare tutte queste skill mentre prosegui nella tua carriera.

Stai costruendo una startup e ti stai chiedendo se è il momento giusto per assumere un data scientist? Oppure sei uno scienziato di dati e ti stai chiedendo se dovresti candidarti per quel lavoro in una nuova entusiasmante startup? Riceviamo spesso queste domande, quindi ecco cosa abbiamo imparato lavorando come data scientist in una startup. È TEMPO CHE LA TUA STARTUP ASSUMA UN DATA SCIENTIST? Tutto dipende dalla fase in cui si trova la startup! Se la tua startup ha bisogno o meno di assumere un data scientist, e se tu come data scientist dovresti accettare un lavoro in una startup, tutto dipende dalla fase del ciclo di vita della startup. Comprendere le fasi del ciclo di vita di una startup I data scientist possono aiutare le aziende con la risoluzione dei problemi, l'innovazione e la scalabilità di un'azienda. Tuttavia, quando si tratta di startup, è importante considerare la fase dell'azienda nel ciclo di vita della startup. Ci sono molti articoli sulle fasi attraversate da una startup e la maggior parte introduce un percorso simile. LE FASI DEL CICLO DI VITA DI UNA STARTUP: Fit problema-soluzione MVP Adattamento al mercato del prodotto Scalabilità Crescita e innovazione Sebbene non tutte le startup si muovano da una fase all'altra allo stesso ritmo, vogliamo sottolineare i punti critici che dovresti considerare in ogni fase. vogliamo anche notare che la definizione di "scienza dei dati" non è un termine universalmente accettato. In questo articolo, usiamo "data scientist" per indicare coloro con una mentalità scientifica e la capacità di costruire modelli di machine learning. Ma come vedrai di seguito, i data scientist in una startup indosseranno anche altri cappelli, come analista di dati, ingegnere di dati e ingegnere di apprendimento automatico. Tutto dipende dalla fase in cui si trova la startup! Fase 1. Adattamento problema-soluzione PER LE IMPRESE A meno che la tua azienda non fornisca servizi di intelligenza artificiale, in questa fase non hai bisogno di data scientist. Hai trovato un problema e pensi di avere una soluzione. A questo punto non dovresti pensare all'infrastruttura dei dati e alla scalabilità. Devi solo fare molte interviste pratiche e ripetere fino ad arrivare alla fase successiva. Ma se tutte le tue soluzioni coinvolgono servizi di intelligenza artificiale, hai bisogno di un data scientist maturo che sia consapevole di cosa si può e non si può fare con le soluzioni di intelligenza artificiale in produzione . Deve essere qualcuno a cui non piacciono le soluzioni di tendenza e che non si butti nella creazione di servizi di intelligenza artificiale prima di poter vedere il quadro generale. PER DATA SCIENTIST Se sei un data scientist e ti unisci a una startup in questa fase, sei solo una delle poche persone nell'azienda (forse uno dei co-fondatori!). A questo punto, non dovresti aspettarti attività relative alla scienza dei dati o forse molto generali in questa fase (come l'analisi dei dati con un po' di machine learning), a meno che le soluzioni aziendali non forniscano esplicitamente soluzioni di intelligenza artificiale. In tal caso, devi avere un'ottima comprensione di cosa si può fare con l'IA senza cadere in tutto il clamore. Sarai uno dei principali responsabili delle decisioni nella startup, quindi assicurati di non buttarti nella costruzione di modelli complessi solo perché puoi. Inoltre, devi essere consapevole dei rischi; non tutte le startup avranno successo! Fase 2. MVP PER LE IMPRESE Questa è la fase per costruire il prodotto più valido con il minor tempo e al minor costo. In questa fase, è necessario un data scientist esperto che sia a suo agio nel lavorare su problemi definiti in modo approssimativo. Ti aiuteranno ad accelerare alcuni processi con il tuo MVP, ma non aspettarti che a questo punto costruiscano qualcosa che ti distingua dalla concorrenza. Questa è solo la fase MVP! Avrai bisogno di data scientist con una mentalità scientifica più di quelli che cadono nella trappola di MLOps . In questa fase, gli MLOp rallenteranno drasticamente le iterazioni MVP. PER DATA SCIENTIST In questa fase, i risultati non sono chiari, i problemi sono definiti in modo impreciso e l'infrastruttura dei dati è... inesistente. Aspettatevi di fare molte analisi e lavorare con piccoli modelli ML standard. Non aspettarti che l'azienda ti fornisca soluzioni cloud e molti dati in questa fase. Avrai a disposizione dati minimi per addestrare i tuoi modelli e strumenti minimi con cui lavorare. Non saltare nell'implementazione di soluzioni di intelligenza artificiale sfumate a questo punto. Modelli semplici e persino euristiche possono aiutare l'azienda ad apprendere e a ripetere rapidamente. Aspettati di svolgere alcune parti delle attività di ingegneria e sviluppo oltre al tuo lavoro di scienza dei dati, ma non cadere nella trappola di approfondire gli MLOps in questa fase. Una volta ho dovuto raccomandare manualmente gli elementi agli utenti per capire che tipo di motore di raccomandazione di cui avevamo bisogno per i nostri utenti target. Abbiamo imparato molte cose che non avremmo potuto imparare implementando un motore di raccomandazione casuale. Fase 3. Adatta al mercato del prodotto PER LE IMPRESE Questo è un passaggio fondamentale per la tua strategia sui dati . L'azienda sta trovando il mercato giusto e presto inizierà a crescere. Ancora più importante, se si dispone di un mercato bilaterale, è necessario ridimensionare per ottenere indicazioni sull'adattamento del prodotto al mercato. Pertanto, hai bisogno di data scientist per assicurarti di raccogliere i dati giusti nel formato giusto . Cerca data scientist che abbiano dimestichezza con l'ingegneria dei dati in questa fase (se non disponi già di ingegneri dei dati). Supponiamo che tu stia costruendo un motore di ricerca e consigli e raccogliendo solo clic, ma non segnali di rimbalzo. Quando si passa alla fase di scalabilità e si desidera ricevere assistenza dai servizi di intelligenza artificiale, non si dispone dei dati corretti. Ancora più importante, hai bisogno di un team di dati con ingegneri di dati. A questo punto, devi allontanarti dal passaggio di fogli excel tra le squadre, o rimarrai intrappolato quando si tratta di ridimensionare! L'investimento in dati e scienza dei dati è un esempio di investimento nella curva J. Inizialmente sarà costoso e non vedrai immediatamente un ROI significativo . La fase di mercato del prodotto è il passaggio critico per la tua strategia sui dati. PER DATA SCIENTIST Aspettati molta collaborazione con il team di dati, il team di ingegneri e gli analisti di dati. Dovresti sentirti a tuo agio con il lavoro di ingegneria e interagire con i tuoi colleghi meno tecnici per aiutare a prendere decisioni aziendali nel business attraverso l'analisi dei dati. Non aspettarti un team di big data e scienza dei dati a questo punto. Probabilmente sei l'unico scienziato di dati (o uno dei pochi) nell'azienda e ancora vicino alle decisioni aziendali strategiche. Ciò significa che avrai un ampio campo da scoprire da solo, oltre a molta flessibilità e responsabilità per ciò che verrà dopo. Fase 4. Scalabilità PER LE IMPRESE Ora è il momento di assumere data scientist ed espandere il team di dati. Si spera che tu abbia già iniziato a pensare e fare parte di questo lavoro. Il team di data science può aiutarti a scalare molte parti dell'azienda. Detto questo, avrai comunque bisogno di una buona comprensione di quali servizi di intelligenza artificiale acquistare e cosa costruire internamente. I dati possono essere oro. Quindi devi capire quali dati ti differenziano dagli altri concorrenti mentre stai scalando. Non cadere nella trappola di assumere data scientist full-stack! Non importa quanto siano bravi i data scientist full-stack, gestiranno sempre alcune parti del lavoro di ingegneria in modo diverso rispetto agli ingegneri. Assumi persone per la loro esperienza in questa fase piuttosto che cercare quegli unicorni di scienza dei dati/ingegneria. In altre parole, assumi data scientist con le competenze di nicchia richieste dalla tua azienda. Lascia la parte ingegneristica ai team di ingegneri. PER DATA SCIENTIST Puoi aspettarti che ci sia un team di ingegneria dei dati dedicato che si occupi dell'ETL e della qualità dei dati, nonché un team dedicato per l'analisi dei dati. L'azienda sta probabilmente anche investendo in un'adeguata infrastruttura di dati; pertanto, puoi aspettarti di lavorare su problemi che aiuteranno la scalabilità dell'azienda. Ciò significa che ci sono veri problemi di scienza dei dati da risolvere ! Un passaggio importante in questa fase è assicurarti di creare cicli di feedback per assicurarti che i tuoi modelli di machine learning stiano migliorando man mano che l'azienda cresce e più dati vengono ridotti. Fase 5. Crescita e Innovazione PER LE IMPRESE Hai un team di dati maturo con più data scientist, anche possibilmente team dedicati alla scienza dei dati per vari servizi di intelligenza artificiale che hai nel business. Dovresti avere una cultura di decisioni più informate sui dati in questa fase mentre cresci ed espandi. Devi pensare al talento e alla fidelizzazione in questa fase, se non l'hai già fatto. Potresti incontrare problemi specifici che nessun'altra azienda ha affrontato e quindi richiedere ricerche approfondite per collaborare di più con le università; sei aperto a più innovazione. In questa fase, sono necessari diversi tipi di data scientist: quelli con più competenze scientifiche, data scientist con esperienza di ingegneria ML e data scientist più junior per aiutare con le fasi di analisi e fattibilità. PER DATA SCIENTIST Puoi aspettarti un team di data science più grande, che potrebbe essere suddiviso in diversi team. Probabilmente non influenzerai direttamente le decisioni aziendali strategiche, ma ci sarà molto da imparare dagli altri colleghi di vari data team. L'azienda è maturata nell'infrastruttura dei dati e avrai meno influenza sui grandi cambiamenti a tale infrastruttura. Tuttavia, puoi aspettarti di essere in grado di impazzire e testare modelli ML all'avanguardia per aiutare con la crescita del business. Se sei un data scientist e vuoi candidarti per un lavoro in una startup, cerca dove si trova la startup nel suo ciclo di vita. Avrai esperienze e responsabilità molto diverse man mano che l'azienda cresce. Come startup, capisci quando investire nella scienza dei dati e quale tipo di data scientist è importante per la tua azienda. Tutto dipende dalla fase in cui ti trovi. Letture consigliate per "La Tua STARTUP deve assumere un DATA SCIENTIST ?" : 200 Domande e Risposte al Colloqui Per Data Scientist e Data Engineer Case study sull'apprendimento automatico per esplorare il potere del M.L. Cosa è Docker e come funziona, la guida completa fino all'istallazione Python vs R vs SAS i linguaggi di programmazione per Intelligenza Artificiale Gestione strategica per Data Scientist Come costruire il tuo portfolio da data scientist Come diventare un Data Scientist freelance nel 2022 Data engineer vs data scientist: quale carriera devi scegliere ? Diventare Data Scientist (Scienziato del dato) in 10 Step partendo da Zero In che modo Data Scientist e Business Analyst possono migliorare la ... Etica nella scienza dei dati e corretto uso dei dati

L'algebra lineare è un sottocampo della matematica che si occupa di vettori, matrici e trasformate lineari. È una base chiave nel campo dell'apprendimento automatico, dalle notazioni utilizzate per descrivere il funzionamento degli algoritmi all'implementazione di algoritmi nel codice. Sebbene l'algebra lineare sia parte integrante del campo dell'apprendimento automatico, la stretta relazione viene spesso lasciata inspiegata o spiegata utilizzando concetti astratti come spazi vettoriali o specifiche operazioni di matrice. In questo post scoprirai diversi esempi comuni di apprendimento automatico che potresti avere familiarità con quell'uso, richiedere e comprendere meglio usando l'algebra lineare. Dopo aver letto questo post, saprai: L'uso di strutture di algebra lineare quando si lavora con i dati, come set di dati tabulari e immagini. Concetti di algebra lineare quando si lavora con la preparazione dei dati, come la codifica a caldo e la riduzione della dimensionalità. L'uso radicato della notazione e dei metodi dell'algebra lineare in sottocampi come il deep learning, l'elaborazione del linguaggio naturale e i sistemi di raccomandazione. INDICE In questo post, esamineremo vari esempi concreti di algebra lineare nell'apprendimento automatico. Abbiamo provato a scegliere esempi con cui potresti avere familiarità o con cui hai già lavorato. Sono: Esempi di algebra lineare nell'apprendimento automatico o Machine Learning : Set di dati e file di dati Immagini e Fotografie Codifica One-Hot Regressione lineare Regolarizzazione Analisi del componente principale Scomposizione di un valore singolo Analisi semantica latente Sistemi di raccomandazione BONUS Hai un tuo esempio preferito di algebra lineare nell'apprendimento automatico? Facci sapere nei commenti sotto al post. 1. Set di dati e file di dati Nell'apprendimento automatico si adatta un modello a un set di dati. Questo è l'insieme di numeri simile a una tabella in cui ogni riga rappresenta un'osservazione e ogni colonna rappresenta una caratteristica dell'osservazione. Ad esempio, di seguito è riportato uno snippet del set di dati Iris flowers : 5.1,3.5,1.4,0.2,Iris-setosa 4.9,3.0,1.4,0.2,Iris-setosa 4.7,3.2,1.3,0.2,Iris-setosa 4.6,3.1,1.5,0.2,Iris-setosa 5.0,3.6,1.4,0.2,Iris-setosa Questi dati sono in effetti una matrice: una struttura dati chiave nell'algebra lineare. Inoltre, quando dividi i dati in input e output per adattarli a un modello di apprendimento automatico supervisionato, come le misurazioni e le specie di fiori, hai una matrice (X) e un vettore (y). Il vettore è un'altra struttura dati chiave nell'algebra lineare. Ogni riga ha la stessa lunghezza, cioè lo stesso numero di colonne, quindi possiamo dire che i dati sono vettorializzati dove le righe possono essere fornite ad un modello una alla volta o in batch e il modello può essere preconfigurato per aspettarsi righe di larghezza fissa. 2. Immagini e Fotografie Forse sei più abituato a lavorare con immagini o fotografie in applicazioni di visione artificiale. Ogni immagine con cui lavori è essa stessa una struttura di tabella con una larghezza e un'altezza e un valore di pixel in ciascuna cella per le immagini in bianco e nero o valori di 3 pixel in ciascuna cella per un'immagine a colori. Una foto è ancora un altro esempio di una matrice dall'algebra lineare. Le operazioni sull'immagine, come ritaglio, ridimensionamento, taglio e così via, sono tutte descritte utilizzando la notazione e le operazioni dell'algebra lineare. 3. Una codifica a caldo A volte lavori con dati categoriali nell'apprendimento automatico. Forse le etichette di classe per problemi di classificazione, o forse variabili di input categoriali. È comune codificare variabili categoriali per semplificarne l'utilizzo e l'apprendimento mediante alcune tecniche. Una codifica popolare per le variabili categoriali è quella a caldo. Una codifica a caldo è il punto in cui viene creata una tabella per rappresentare la variabile con una colonna per ogni categoria e una riga per ogni esempio nel set di dati. Viene aggiunto un controllo, o un valore, nella colonna per il valore categoriale per una determinata riga e un valore zero viene aggiunto a tutte le altre colonne. Ad esempio, la variabile color con le 3 righe: red green blue ... Potrebbe essere codificato come: red, green, blue 1, 0, 0 0, 1, 0 0, 0, 1 ... Ogni riga è codificata come un vettore binario, un vettore con zero o uno valore e questo è un esempio di rappresentazione sparsa, un intero sottocampo dell'algebra lineare. 4. Regressione lineare La regressione lineare è un vecchio metodo di statistica per descrivere le relazioni tra variabili. Viene spesso utilizzato nell'apprendimento automatico per prevedere valori numerici in problemi di regressione più semplici. Esistono molti modi per descrivere e risolvere il problema della regressione lineare, ovvero trovare un insieme di coefficienti che, moltiplicati per ciascuna delle variabili di input e sommati, danno come risultato la migliore previsione della variabile di output. Se hai utilizzato uno strumento o una libreria di machine learning, il modo più comune per risolvere la regressione lineare è tramite un'ottimizzazione dei minimi quadrati che viene risolta utilizzando i metodi di fattorizzazione della matrice dalla regressione lineare, come una scomposizione LU o una scomposizione di valore singolare o SVD . Anche il modo comune di riassumere l'equazione di regressione lineare utilizza la notazione di algebra lineare: y = x*b + e Dove "y" è la variabile di output "x" è il set di dati, "b" è i coefficienti del modello e "e" l'errore. 5. Regolarizzazione Nell'apprendimento automatico applicato, spesso cerchiamo i modelli più semplici possibili che raggiungano le migliori competenze sul nostro problema. I modelli più semplici sono spesso più bravi a generalizzare da esempi specifici a dati invisibili. In molti metodi che coinvolgono coefficienti, come i metodi di regressione e le reti neurali artificiali, i modelli più semplici sono spesso caratterizzati da modelli che hanno valori di coefficienti inferiori. Una tecnica che viene spesso utilizzata per incoraggiare un modello a ridurre al minimo la dimensione dei coefficienti mentre si adatta ai dati è chiamata regolarizzazione. Le implementazioni comuni includono le forme di regolarizzazione L2 e L1. Entrambe queste forme di regolarizzazione sono infatti una misura della grandezza o lunghezza dei coefficienti come vettore e sono metodi tratti direttamente dall'algebra lineare chiamata norma vettoriale. 6. Analisi delle componenti principali Spesso un set di dati ha molte colonne, forse decine, centinaia, migliaia o più. La modellazione di dati con molte funzionalità è impegnativa e i modelli creati da dati che includono funzionalità irrilevanti sono spesso meno abili dei modelli addestrati dai dati più rilevanti. È difficile sapere quali caratteristiche dei dati sono rilevanti e quali no. I metodi per ridurre automaticamente il numero di colonne di un set di dati sono chiamati riduzione della dimensionalità e forse il metodo più popolare è chiamato analisi dei componenti principali, o PCA in breve. Questo metodo viene utilizzato nell'apprendimento automatico per creare proiezioni di dati ad alta dimensione sia per la visualizzazione che per i modelli di addestramento. Il nucleo del metodo PCA è un metodo di fattorizzazione di matrici dall'algebra lineare. È possibile utilizzare l' eigendecomposizione e implementazioni più robuste possono utilizzare la scomposizione a valore singolare o SVD. 7. Scomposizione a valore singolare Un altro metodo popolare di riduzione della dimensionalità è il metodo di scomposizione del valore singolare, o SVD in breve. Come accennato, e come suggerisce il nome del metodo, si tratta di un metodo di fattorizzazione di matrici dal campo dell'algebra lineare. Ha un ampio utilizzo nell'algebra lineare e può essere utilizzato direttamente in applicazioni come la selezione di funzioni, la visualizzazione, la riduzione del rumore e altro ancora. Vedremo di seguito altri due casi di utilizzo dell'SVD nell'apprendimento automatico. 8. Analisi semantica latente Nel sottocampo dell'apprendimento automatico per lavorare con dati di testo chiamato elaborazione del linguaggio naturale, è comune rappresentare i documenti come grandi matrici di occorrenze di parole. Ad esempio, le colonne della matrice possono essere le parole conosciute nel vocabolario e le righe possono essere frasi, paragrafi, pagine o documenti di testo con celle nella matrice contrassegnate come conteggio o frequenza del numero di volte in cui la parola si è verificata. Questa è una rappresentazione a matrice sparsa del testo. I metodi di fattorizzazione della matrice, come la scomposizione del valore singolare, possono essere applicati a questa matrice sparsa, che ha l'effetto di distillare la rappresentazione fino alla sua essenza più rilevante. I documenti elaborati in questo modo sono molto più facili da confrontare, interrogare e utilizzare come base per un modello di apprendimento automatico supervisionato. Questa forma di preparazione dei dati è chiamata Analisi semantica latente, o LSA in breve, ed è anche conosciuta con il nome di indicizzazione semantica latente, o LSI. 9. Sistemi di raccomandazione I problemi di modellazione predittiva che implicano la raccomandazione di prodotti sono chiamati sistemi di raccomandazione, un sottocampo dell'apprendimento automatico. Gli esempi includono la raccomandazione di libri basati su acquisti precedenti e acquisti da parte di clienti come te su Amazon e la raccomandazione di film e programmi TV da guardare in base alla cronologia visualizzazioni e alla cronologia visualizzazioni di abbonati come te su Netflix. Lo sviluppo di sistemi di raccomandazione riguarda principalmente i metodi di algebra lineare. Un semplice esempio è nel calcolo della somiglianza tra vettori di comportamento dei clienti sparsi utilizzando misure di distanza come la distanza euclidea o i prodotti a punti. I metodi di fattorizzazione della matrice come la scomposizione del valore singolare sono ampiamente utilizzati nei sistemi di raccomandazione per distillare i dati di elementi e utenti nella loro essenza per l'interrogazione, la ricerca e il confronto. BOUNUS. Apprendimento profondo Le reti neurali artificiali sono algoritmi di apprendimento automatico non lineari che si ispirano a elementi dell'elaborazione delle informazioni nel cervello e si sono dimostrati efficaci in una serie di problemi, non ultimo dei quali è la modellazione predittiva. Il deep learning è la recente rinascita nell'uso di reti neurali artificiali con metodi più recenti e hardware più veloce che consentono lo sviluppo e l'addestramento di reti (più strati) più grandi e più profonde su set di dati molto grandi. I metodi di deep learning ottengono regolarmente risultati all'avanguardia su una serie di problemi complessi come la traduzione automatica, i sottotitoli di foto, il riconoscimento vocale e molto altro. Al centro, l'esecuzione di reti neurali coinvolge strutture di dati di algebra lineare moltiplicate e sommate. Ridimensionati a più dimensioni, i metodi di deep learning funzionano con vettori, matrici e persino tensori di input e coefficienti, dove un tensore è una matrice con più di due dimensioni. L'algebra lineare è fondamentale per la descrizione dei metodi di deep learning tramite la notazione a matrice per l'implementazione di metodi di deep learning come la libreria Python TensorFlow di Google che ha la parola "tensore" nel nome. Sommario In questo post, hai scoperto 10 esempi comuni di apprendimento automatico di cui potresti avere familiarità con quell'uso e che richiedono l'algebra lineare. Nello specifico hai imparato: L'uso di strutture di algebra lineare quando si lavora con dati come insiemi di dati tabulari e immagini. Concetti di algebra lineare quando si lavora con la preparazione dei dati, come la codifica a caldo e la riduzione della dimensionalità. L'uso radicato della notazione e dei metodi dell'algebra lineare in sottocampi come il deep learning, l'elaborazione del linguaggio naturale e i sistemi di raccomandazione. Letture consigliate su " Esempi di algebra lineare nell'apprendimento automatico " : Intelligenza Artificiale (IA) e Python Come si Relazionano? Filtro collaborativo cos'è e come implementarlo con python Come creare un Chatbot in Python passo dopo passo Riconoscimento facciale con Python, in meno di 25 righe di codice Come preparare i dati per il Machine Learning o apprendimento automatico Strumenti interattivi per imparare l'apprendimento automatico Case study sull'apprendimento automatico 200 Domande e Risposte al Colloqui Per Data Scientist e Data Engineer Reti Neurali con python tutorial completo