Queste aziende utilizzano algoritmi di Machine Learning o Deep Learning per prevedere i tempi di consegna

Le previsioni possono offrire un grande valore in SEO. Prevedere il traffico su un sito Web durante un determinato periodo è uno dei migliori casi d'uso della previsione di serie temporali. Se vuoi imparare a prevedere il traffico su un sito web, questo articolo è per te. In questo articolo, ti guiderò attraverso l'attività di previsione del traffico del sito Web utilizzando Python. Allora perché prevedere il traffico di un sito web utilizzando Python? Per rispondere a una domanda con una domanda, perché non dovresti farlo? Queste tecniche sono state a lungo utilizzate nella finanza per i prezzi delle azioni, ad esempio, e in altri campi. Perché la SEO dovrebbe essere diversa? Il traffico web è fondamentalmente il numero di sessioni in un dato intervallo di tempo, e varia molto rispetto a che ora del giorno è, che giorno della settimana è e così via, e quanto traffico web della piattaforma può resistere dipende dalle dimensioni dei server che supportano la piattaforma. Se il traffico è superiore a quello che i server possono gestire, il sito Web potrebbe mostrare questo errore 404, che è qualcosa che non vogliamo che accada. Farà andare via i visitatori. Previsione del traffico del sito Web utilizzando Python Il set di dati che sto utilizzando per la previsione del traffico del sito Web viene raccolto dai dati sul traffico giornaliero di intelligenzaartificialeitalia.net . Ricorda che puoi semplicemente scaricare i dati del tuo sito web andando su : https://search.google.com/search-console?hl=IT e cliccare in alto a destra su "ESPORTA": una volta fatto ciò vi troverete una cartella .zip contenente i seguenti file : A noi interesserà solo Date.csv Ora iniziamo con l'attività di previsione del traffico del sito Web importando le librerie Python necessarie e il set di dati: import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import plotly.express as px import plotly.graph_objects as go from statsmodels.tsa.seasonal import seasonal_decompose from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_pacf from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA import statsmodels.api as sm ​ data = pd.read_csv("Date.csv") print(data.head()) Output : Data Clic 0 2022-10-08 **** 1 2022-10-07 ***** 2 2022-10-06 ***** 3 2022-10-05 ***** 4 2022-10-04 ***** Il set di dati contiene due colonne, data e traffico. Prima di andare avanti, convertirò la colonna Date nel tipo di dati Datetime: data["Data"] = pd.to_datetime(data["Data"], format="%Y-%m-%d") print(data.info()) Output : RangeIndex: 486 entries, 0 to 485 Data columns (total 2 columns): # Column Non-Null Count Dtype --- ------ -------------- ----- 0 Data 486 non-null datetime64[ns] 1 Clic 486 non-null object dtypes: datetime64[ns](1), object(1) memory usage: 7.7+ KB None Inizialmente la colonna Datetime era un oggetto, quindi l'ho convertita in una colonna Datetime. Ora diamo un'occhiata al traffico giornaliero del sito web: plt.style.use('fivethirtyeight') plt.figure(figsize=(15, 10)) plt.plot(data["Data"], data["Clic"]) plt.title("traffico giornaliero intelligenzaartificialeitalia.net") plt.show() Output : I dati sul traffico del nostro sito Web sono stagionali perché il traffico sul sito Web aumenta durante i giorni feriali e diminuisce durante i fine settimana. È importante sapere se il set di dati è stagionale o meno mentre si lavora sul problema della previsione delle serie temporali. Di seguito è riportato come possiamo dare un'occhiata se il nostro set di dati è stazionario o stagionale: Userò il modello stagionale ARIMA (SARIMA) per prevedere il traffico sul sito web. Prima di utilizzare il modello SARIMA, è necessario trovare i valori p, d e q. Poiché i dati non sono stazionari, il valore di d è 1. Per trovare i valori di p e q, possiamo utilizzare i grafici di autocorrelazione e autocorrelazione parziale: pd.plotting.autocorrelation_plot(data["Clic"]) plot_pacf(data["Clic"], lags = 100) Output : Ora ecco come possiamo addestrare un modello SARIMA per il compito di previsione del traffico del sito web: p, d, q = 5, 1, 2 model=sm.tsa.statespace.SARIMAX(data['Clic'], order=(p, d, q), seasonal_order=(p, d, q, 12)) model=model.fit() print(model.summary()) Output : SARIMAX Results ========================================================================================== Dep. Variable: Clic No. Observations: 486 Model: SARIMAX(5, 1, 2)x(5, 1, 2, 16) Log Likelihood -2750.823 Date: Mon, 10 Oct 2022 AIC 5531.646 Time: 15:59:06 BIC 5593.905 Sample: 0 HQIC 5556.143 - 486 Covariance Type: opg ============================================================================== coef std err z P>|z| [0.025 0.975] ------------------------------------------------------------------------------ ar.L1 0.2189 0.078 2.795 0.005 0.065 0.372 ar.L2 -0.6501 0.065 -10.061 0.000 -0.777 -0.523 ar.L3 -0.3116 0.077 -4.047 0.000 -0.462 -0.161 ar.L4 -0.3608 0.058 -6.238 0.000 -0.474 -0.247 ar.L5 -0.4415 0.077 -5.768 0.000 -0.592 -0.292 ma.L1 -0.9748 0.073 -13.360 0.000 -1.118 -0.832 ma.L2 0.7034 0.066 10.614 0.000 0.574 0.833 ar.S.L16 -1.9088 1.075 -1.776 0.076 -4.015 0.198 ar.S.L32 -1.8938 1.655 -1.144 0.253 -5.138 1.350 ar.S.L48 -1.0791 1.073 -1.005 0.315 -3.183 1.024 ar.S.L64 -0.4224 0.562 -0.751 0.452 -1.525 0.680 ar.S.L80 -0.0785 0.226 -0.347 0.729 -0.522 0.365 ma.S.L16 1.1405 1.076 1.060 0.289 -0.969 3.250 ma.S.L32 0.6541 0.888 0.736 0.462 -1.087 2.395 sigma2 1.049e+04 936.123 11.206 0.000 8655.763 1.23e+04 =================================================================================== Ljung-Box (L1) (Q): 0.14 Jarque-Bera (JB): 21.38 Prob(Q): 0.71 Prob(JB): 0.00 Heteroskedasticity (H): 9.08 Skew: 0.07 Prob(H) (two-sided): 0.00 Kurtosis: 4.04 =================================================================================== Warnings: [1] Covariance matrix calculated using the outer product of gradients (complex-step). Ora prevediamo il traffico sul sito web per i prossimi 50 giorni: predictions = model.predict(len(data), len(data)+50) print(predictions) Ecco come possiamo vedere graficamente le previsioni: data["Clic"].plot(legend=True, label="Training Data", figsize=(15, 10)) predictions.plot(legend=True, label="Predictions") Output : Riepilogo su come Prevedere il traffico di un sito web utilizzando Python Quindi è così che puoi prevedere il traffico del sito Web per un determinato periodo. La previsione del traffico del sito Web è una delle migliori idee per progetti di data science che puoi menzionare nel tuo curriculum. Spero che questo articolo ti sia stato utile per imparare la previsione del traffico del sito web usando il linguaggio di programmazione Python. Sentiti libero di porre domande preziose nella sezione commenti qui sotto.

Quando si lavora a un progetto di machine learning si possono incontrare tantissimi problemi. Soprattutto quando dobbiamo andare a selezionare il modello... Però i data scientist più navigati sanno che può capitare che un modello che inizialmente sembrava preformare meglio degli altri nel lungo periodo può essere battuto da un altro. Ma come fare ad allenare e monitorare più di un modello insieme ? Oggi parleremo proprio di questo. Vedremo praticamente ( con il codice ) come allenare e monitorare le prestazioni di due modelli allenati su uno stesso dataset ! E ti mostrerò quanto è semplice. introduzione , perchè Addestrare e Monitorare più modelli di machine learning insieme ? È possibile che ogni modello abbia caratteristiche o parametri unici. La valutazione e lo sfruttamento di questi modelli senza adeguati strumenti di monitoraggio delle prestazioni e di controllo della versione del modello diventa complicato. Anche condividere questi modelli con il resto del team per i test è impegnativo. Se abbiamo uno strumento che possiamo usare per tenere traccia dei nostri modelli, diventa più conveniente. Una piattaforma che semplifica la collaborazione tra i team per lo sviluppo di pipeline di machine learning automatizzate efficaci. In questo articolo impareremo sull'apprendimento automatico collaborativo e su come addestrare, tracciare e condividere i nostri modelli di apprendimento automatico utilizzando una piattaforma chiamata "Layer" Procedure consigliate da ricordare mentre si lavora su un progetto ML in un team. Archiviazione centralizzata dei dati: è necessario un archivio centralizzato dei dati a cui un membro del team possa accedere per salvare e utilizzare il set di dati per il progetto. Per risparmiare tempo nell'esecuzione dell'intero processo di pulizia per gli altri membri del team, tutti i dati puliti e preelaborati devono essere salvati in un'unica posizione. Convalida dei dati: le proprietà statistiche dei dati possono variare nel tempo man mano che vengono aggiunti sempre più campioni. Questo è fondamentale poiché può influire sulla precisione del modello nel tempo. Accessibilità del modello: il modello addestrato deve essere archiviato da qualche parte per essere caricato durante la creazione di previsioni. Dovrebbe essere utile per altri membri del team da utilizzare per la sperimentazione nei loro progetti. Monitoraggio del modello: come menzionato nella convalida dei dati, le proprietà dei dati possono cambiare nel tempo, influenzando l'accuratezza del modello. Quindi le prestazioni del modello dovrebbero essere monitorate continuamente per rilevare il degrado delle sue prestazioni. Versioning del modello: durante l'addestramento del modello, è possibile utilizzare funzionalità, modelli o iperparametri diversi per creare modelli diversi. Diventa quindi fondamentale tracciare questi modelli per misurarne le prestazioni e migliorarne l'accessibilità a chi li utilizza. Cos'è Layer e perchè ci aiuta a Addestrare e Monitorare più modelli di machine learning insieme? Layer è una piattaforma per la creazione di pipeline di machine learning a livello di produzione. Dopo aver caricato i nostri dati e il nostro modello su questa piattaforma, possiamo facilmente addestrare e riqualificare i nostri modelli. Supporta perfettamente il controllo della versione del modello e il monitoraggio delle prestazioni. Possiamo condividere dati e modelli, rendendola una semplice piattaforma di machine learning collaborativa. I membri del team possono rivedere e valutare i cicli di sviluppo del modello dei loro colleghi utilizzando il controllo delle versioni del modello. A causa della mancanza di coordinamento, i team spesso trascorrono del tempo a svolgere lavori ridondanti. Layer funziona come un repository centrale per dati e modelli, consentendo ai membri del team di accedere ai dati utilizzati nel processo senza doverli preelaborare nuovamente, riducendo gli sforzi ripetitivi. Il controllo automatico della versione consente di tornare rapidamente alle versioni precedenti del modello e ricreare i risultati acquisiti in precedenza. La cosa meravigliosa di Layer è che non dobbiamo modificare i nostri attuali metodi o piattaforme di programmazione. Possiamo usare le capacità di Layer con poche righe di codice. Addestrare e Monitorare più modelli di machine learning insieme con Python e Layer Utilizzeremo il set di dati sulla qualità dell'acqua per addestrare un modello di classificazione per sondare la potabilità dell'acqua utilizzando fattori come pH, durezza e altre proprietà chimiche nel nostro progetto di apprendimento automatico. per scaricare il set di dati clicca qui o l'immagine e segui i passaggi nella foto quì sotto Durante la riqualificazione del nostro modello, cambieremo alcuni parametri. Nella maggior parte dei casi, le versioni precedenti del modello vengono perse durante questa procedura. Tuttavia, in questo caso, utilizzeremo la piattaforma Layer per facilitare il controllo della versione del modello e confrontare le prestazioni di diverse versioni del modello. Per installare Layer, digita questo codice sul terminale !pip install -U layer -q Registrati e accedi è GRATIS Layer richiede prima la registrazione e l'accesso. Quando si esegue il codice seguente, verrà visualizzato un messaggio per incollare una chiave e verrà visualizzato anche il collegamento alla chiave. Copia e incolla l'URL nel tuo browser, quindi accedi al tuo account Layer per trovare la chiave; copia questa chiave e inseriscila nel prompt. import layer layer.login() Ora crea un nuovo file e copia e incolla il codice ( tutto in un unico file, oppure se utilizzi Jupyter o Coolab copia il codice diviso nelle varie sezioni ) seguendo la spiegazione. Importa le librerie necessarie from layer.decorators import dataset, model,resources from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import accuracy_score import pandas as pd import numpy as np import layer from layer import Dataset Inizializza il tuo progetto di primo livello È ora di iniziare a lavorare sul tuo primo progetto Layer. L'intero progetto può essere trovato su app.layer.ai layer.init("new_project") Carica il set di dati Per caricare i dati nel progetto Layer, utilizzeremo il decoratore @dataset e specificheremo il nome del set di dati e il percorso ad esso utilizzando il decoratore @resources. @dataset("water_dataset") @resources(path="./") def create_dataset(): data = pd.read_csv('water_potability.csv') return data Esegui questo per creare il set di dati nel tuo progetto di livello layer.run([create_dataset]) Puoi navigare all'interno del tuo progetto per accedere al set di dati. Difiniamo e Alleniamo i nostri modelli Alla nostra funzione di training train(), aggiungeremo il decoratore @model per registrarlo con Layer. Per fare ciò, la funzione deve restituire l'oggetto modello. La funzione layer.log() registra tutti i parametri definiti nella dashboard Layer. @model(name='classification_model',dependencies=[Dataset('water_dataset')]) def train(): import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.metrics import accuracy_score from sklearn.metrics import confusion_matrix, ConfusionMatrixDisplay from sklearn.metrics import average_precision_score, roc_auc_score, roc_curve,precision_recall_curve parameters = { "test_size": 0.20, "random_state": 20, "n_estimators": 150 } layer.log(parameters) # load the dataset from layer df = layer.get_dataset("water_dataset").to_pandas() df.dropna(inplace=True) features_x = df.drop(["Potability"], axis=1) target_y = df["Potability"] X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(features_x, target_y, test_size=parameters["test_size"], random_state=parameters["random_state"]) random_forest = RandomForestClassifier(n_estimators=parameters["n_estimators"]) random_forest.fit(X_train, y_train) y_pred = random_forest.predict(X_test) layer.log({"accuracy":accuracy_score(y_test, y_pred)}) cm = confusion_matrix(y_test, y_pred, labels=random_forest.classes_) disp = ConfusionMatrixDisplay(confusion_matrix=cm, display_labels=random_forest.classes_) disp.plot() layer.log({"Confusion metrics" : plt.gcf()}) probs = random_forest.predict(X_test) # Calculate ROC AUC auc = roc_auc_score(y_test, probs) layer.log({"AUC":f'{auc:.4f}'}) sample_preds = X_test sample_preds["predicted"] = y_pred layer.log({"Sample predictions":sample_preds.head(100)}) return random_forest Per registrare il parametro e caricare il modello addestrato, passare la funzione di training a Layer useremo questa linea di codice. layer.run([train]) Confronto dei risultati dei modelli allenati Apri il progetto Layer lì vedrai i modelli caricati e i set di dati. Tutti i parametri e i grafici che hai registrato saranno lì, insieme alla versione del modello. Ogni volta che si esegue la funzione di training, viene caricata una nuova versione del modello insieme a tutti i parametri registrati. In questo modo è facile confrontare le prestazioni di tutti i modelli e utilizzare la versione precedente. Possiamo confrontare i parametri e i risultati registrati come la dimensione dei dati del test, gli iperparametri, l'accuratezza e il punteggio ROC-AUC. È inoltre possibile visualizzare e confrontare i grafici registrati di diverse versioni del modello. Di seguito vengono mostrate le previsioni di esempio. Scaricare i modelli da Layer Dopo aver formato e caricato il modello sulla piattaforma Layer, è possibile caricare la versione desiderata del modello per fare previsioni. Con l'aiuto di questo codice, possiamo ottenere la versione del modello necessaria dall'app di livello. import layer model = layer.get_model("IAItlia/new_project/models/classification_model:2.1").get_train() Questo oggetto modello può essere un modello normale per eseguire previsioni basate sui dati di input. Conclusione In questo articolo, abbiamo appreso i numerosi problemi che i team possono incontrare nel settore dell'apprendimento automatico durante la collaborazione e la gestione delle versioni del modello. Successivamente, abbiamo visto alcune delle migliori pratiche per lavorare su progetti ML in gruppo. In questo post, abbiamo progettato un progetto Layer che considera tutte le sfide che i team devono affrontare in un progetto ML. Premesse importanti da questo articolo: Abbiamo imparato a utilizzare Layer, una piattaforma ML collaborativa. Abbiamo utilizzato il controllo automatico della versione del modello con l'aiuto di questa piattaforma. Registrando i parametri del modello e i risultati, potremmo confrontare i risultati di diverse versioni del modello.

L'intelligenza artificiale ha fatto grandi progressi negli ultimi anni e oggi ci sono molte tecnologie

Una matrice di confusione è uno strumento utile per valutare le prestazioni di un modello di machine learning. È una tabella che mostra il numero di previsioni corrette e errate effettuate dal modello su un set di dati di test e fornisce un riepilogo delle prestazioni del modello. In questo articolo spiegheremo cos'è una matrice di confusione, perché è utile e come implementarla in Python. Indice articolo spiegazione matrice di confusione Introduzione alla matrice di confusione Come leggere una matrice di confusione Interpretazione di una matrice di confusione Implementazione di una matrice di confusione in Python Esempi di utilizzo della matrice di confusione Conclusione Introduzione alla matrice di confusione Innanzitutto, definiamo alcuni termini chiave che verranno utilizzati in tutto l'articolo. Nel contesto dell'apprendimento automatico, un modello è una rappresentazione matematica di un sistema o di un processo che può essere utilizzato per fare previsioni. Il processo di addestramento di un modello implica la fornitura di un set di dati etichettato, in cui ogni esempio nel set di dati ha un risultato o un'etichetta noti. Il modello utilizza queste informazioni per apprendere le relazioni tra le caratteristiche (input) e le etichette (output), quindi applica questa conoscenza per fare previsioni su dati nuovi e invisibili. L'accuratezza delle previsioni di un modello viene in genere valutata utilizzando un set di dati di test, costituito da esempi che non sono stati utilizzati durante l'addestramento. Le previsioni fatte dal modello sul set di dati di test vengono quindi confrontate con le vere etichette e viene utilizzata una matrice di confusione per riepilogare i risultati. La matrice di confusione mostra il numero di veri positivi, veri negativi, falsi positivi e falsi negativi, nonché l'accuratezza complessiva e altre metriche delle prestazioni del modello. Nelle sezioni seguenti, forniremo una spiegazione più dettagliata di ciascuno di questi termini e mostreremo come implementare una matrice di confusione in Python. Come leggere una matrice di confusione? Una matrice di confusione è una tabella che visualizza il numero di previsioni corrette e errate effettuate da un modello su un set di dati di test. Viene in genere utilizzato per valutare le prestazioni di un modello di classificazione binaria, ma può anche essere applicato a attività di classificazione multiclasse. Gli elementi di una matrice di confusione sono: Veri positivi (TP): il numero di esempi che sono stati previsti come positivi (etichetta 1) e sono effettivamente positivi (vera etichetta 1). Veri negativi (TN): il numero di esempi che sono stati previsti come negativi (etichetta 0) e sono effettivamente negativi (vera etichetta 0). Falsi positivi (FP): il numero di esempi previsti come positivi (etichetta 1) ma in realtà negativi (etichetta vera 0). Falsi negativi (FN): il numero di esempi previsti come negativi (etichetta 0) ma in realtà positivi (etichetta vera 1). Per costruire una matrice di confusione, abbiamo prima bisogno di una serie di previsioni fatte da un modello su un set di dati di test, insieme alle vere etichette per quegli esempi. Supponiamo di avere un set di dati di test con 100 esempi e che il modello abbia effettuato le seguenti previsioni: Per calcolare gli elementi della matrice di confusione, possiamo utilizzare le seguenti formule: TP = numero di esempi in cui etichetta vera = 1 e etichetta prevista = 1 TN = numero di esempi in cui etichetta vera = 0 e etichetta prevista = 0 FP = numero di esempi in cui etichetta vera = 0 e etichetta prevista = 1 FN = numero di esempi in cui etichetta vera = 1 e etichetta prevista = 0 Per il nostro esempio, la matrice di confusione sarebbe: Dalla matrice di confusione, possiamo vedere che il modello ha predetto correttamente 63 esempi in cui la vera etichetta era 0 e 30 esempi in cui la vera etichetta era 1. Tuttavia, ha anche prodotto 7 falsi positivi (previsti come 1 ma in realtà 0) e 7 falsi negativi (previsti come 0 ma in realtà 1). Interpretazione di una matrice di confusione Una matrice di confusione fornisce un riepilogo delle previsioni fatte da un modello su un set di dati di test, ma può essere difficile da interpretare e comprendere solo osservando i numeri grezzi. Per rendere i risultati più significativi e utilizzabili, possiamo derivare diverse metriche dalla matrice di confusione che forniscono diverse prospettive sulle prestazioni del modello. Le metriche più comunemente utilizzate derivate da una matrice di confusione sono: Accuratezza: l'accuratezza complessiva del modello, definita come il rapporto tra le previsioni corrette (TP + TN) e il numero totale di previsioni (TP + TN + FP + FN). Indica la proporzione di esempi che sono stati previsti correttamente. Precisione: la precisione del modello, definita come il rapporto tra i veri positivi (TP) e il numero totale di esempi previsti come positivi (TP + FP). Indica la proporzione di esempi previsti come positivi e che sono effettivamente positivi. Richiamo: il richiamo del modello, definito come il rapporto tra i veri positivi (TP) e il numero totale di esempi effettivamente positivi (TP + FN). Indica la proporzione di esempi positivi che sono stati previsti correttamente come positivi. Punteggio F1: il punteggio F1 è una media ponderata della precisione e del richiamo ed è calcolato come 2 * (precisione * richiamo) / (precisione + richiamo). Fornisce un'unica metrica che bilancia sia la precisione che il richiamo. Per interpretare una matrice di confusione, possiamo utilizzare queste metriche per valutare le prestazioni del modello e identificare potenziali aree di miglioramento. Ad esempio, se l'accuratezza del modello è bassa, significa che molte delle previsioni fatte dal modello non sono corrette. In questo caso, potremmo voler indagare sul motivo per cui il modello sta commettendo errori e provare a migliorarne le prestazioni. D'altra parte, se la precisione del modello è bassa, significa che molti degli esempi previsti come positivi sono in realtà negativi. In questo caso, potremmo voler concentrarci sulla riduzione dei falsi positivi, ad esempio regolando la soglia utilizzata per fare previsioni o migliorando le funzionalità utilizzate dal modello. Per illustrare l'uso di queste metriche, supponiamo di avere una matrice di confusione per un modello di classificazione binaria come mostrato di seguito: Per calcolare l'accuratezza del modello, possiamo usare la formula: accuracy = (TP + TN) / (TP + TN + FP + FN) = (30 + 63) / (30 + 63 + 7 + 7) = 0.85 L'accuratezza del modello è 0,85, il che significa che ha effettuato previsioni corrette per l'85% degli esempi nel set di dati di test. Per calcolare la precisione del modello, possiamo usare la formula: precision = TP / (TP + FP) = 30 / (30 + 7) = 0.81 La precisione del modello è 0,81, il che significa che l'81% degli esempi previsti come positivi sono effettivamente positivi. Per calcolare il richiamo del modello, possiamo utilizzare la formula: recall = TP / (TP + FN) = 30 / (30 + 7) = 0.81 Il richiamo del modello è 0,81 questo significa che il modello ha previsto correttamente l'81% degli esempi positivi nel set di dati di test. Per calcolare il punteggio F1 del modello, possiamo utilizzare la formula: f1 score = 2 * (precision * recall) / (precision + recall) = 2 * (0.81 * 0.81) / (0.81 + 0.81) = 0.81 Il punteggio F1 del modello è 0,81, che è la media ponderata della precisione e del richiamo. In conclusione, le metriche derivate da una matrice di confusione possono fornire preziose informazioni sulle prestazioni di un modello di apprendimento automatico e possono essere utilizzate per identificare potenziali aree di miglioramento. Comprendendo i punti di forza e di debolezza di un modello, possiamo prendere decisioni informate su come ottimizzarlo e perfezionarlo per ottenere risultati migliori. Implementare una matrice di confusione con Python Per creare una matrice di confusione in Python, possiamo usare la funzione confusion_matrix() dalla libreria sklearn. Questa funzione accetta come input le etichette vere e le etichette previste per un set di dati e restituisce la matrice di confusione come matrice NumPy. Ecco un esempio di come utilizzare questa funzione per creare una matrice di confusione per un modello di classificazione binaria: from sklearn.metrics import confusion_matrix y_true = [1, 1, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 1] y_pred = [1, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 1] cm = confusion_matrix(y_true, y_pred) print(cm) L'output di questo codice sarebbe: [[3 2] [1 4]] Puoi provare questo codice copiandolo e incollandolo sul nostre editor python online Questa matrice di confusione mostra che il modello ha previsto correttamente 3 esempi in cui l'etichetta vera era 0 e 4 esempi in cui l'etichetta vera era 1. Tuttavia, ha prodotto anche 2 falsi positivi (previsti come 1 ma in realtà 0) e 1 falso negativo (previsti come come 0 ma in realtà 1). Per visualizzare la matrice di confusione in modo più intuitivo, possiamo utilizzare la libreria matplotlib per rappresentarla come mappa termica. Ecco un esempio di come eseguire questa operazione: import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns sns.heatmap(cm, annot=True, fmt="d") plt.xlabel("Predicted Label") plt.ylabel("True Label") plt.show() L'output di questo codice sarebbe una mappa termica come questa: | | Predicted Label | |------------|-----------------| | True Label | 0 | 1 | |------------|-----------------| | 0 | 3 | 2 | |------------|-----------------| | 1 | 1 | 4 | Questa heatmap fornisce una visualizzazione chiara e intuitiva della matrice di confusione e semplifica l'interpretazione dei risultati del modello. In conclusione, la libreria sklearn fornisce un modo semplice e conveniente per creare e visualizzare una matrice di confusione per un modello di machine learning in Python. Utilizzando questo strumento, possiamo valutare rapidamente e facilmente le prestazioni di un modello e identificare potenziali aree di miglioramento. Esempi di utilizzo della matrice di confusione Supponiamo che un ospedale stia sviluppando un modello di apprendimento automatico per prevedere se un paziente ha una determinata malattia in base alle cartelle cliniche e ai risultati dei test. L'obiettivo del modello è identificare i pazienti a rischio di malattia, in modo che possano essere trattati precocemente e prevenire la progressione della malattia. Per valutare le prestazioni del modello, l'ospedale raccoglie un set di dati di test di pazienti con stato di malattia noto (positivo o negativo) e utilizza il modello per fare previsioni su questo set di dati. L'ospedale quindi costruisce una matrice di confusione per riassumere i risultati delle previsioni, come mostrato di seguito: Da questa matrice di confusione, l'ospedale può calcolare l'accuratezza, la precisione, il richiamo e il punteggio F1 del modello e utilizzare queste metriche per valutarne le prestazioni. Ad esempio, se l'accuratezza del modello è elevata (ad esempio 0,85), significa che il modello sta effettuando previsioni corrette per la maggior parte dei pazienti nel set di dati del test. Tuttavia, se la precisione del modello è bassa (ad es. 0,81), significa che molti dei pazienti previsti come positivi sono in realtà negativi, il che potrebbe portare a trattamenti non necessari e potenziali danni ai pazienti. Sulla base dei risultati della matrice di confusione, l'ospedale può decidere se il modello è pronto per essere implementato nella clinica o se è necessaria un'ulteriore ottimizzazione e messa a punto. L'ospedale può anche utilizzare la matrice di confusione per identificare potenziali distorsioni o errori nei dati e intraprendere azioni correttive per migliorare le prestazioni del modello. In conclusione, la matrice di confusione è uno strumento prezioso per valutare le prestazioni di un modello di machine learning in uno scenario reale. Analizzando la matrice di confusione, possiamo identificare i punti di forza e di debolezza del modello e prendere decisioni informate su come ottimizzare e migliorare le sue prestazioni. Conclusione e riassunto sulla matrice di confusione In questo articolo, abbiamo discusso il concetto di matrice di confusione e come può essere utilizzata per valutare le prestazioni di un modello di machine learning. Abbiamo spiegato i diversi elementi di una matrice di confusione e mostrato come calcolarli da un insieme di previsioni ed etichette vere. Abbiamo anche discusso le diverse metriche che possono essere derivate da una matrice di confusione e come utilizzarle per interpretare e comprendere i risultati di un modello. Abbiamo anche dimostrato come implementare una matrice di confusione in Python utilizzando la libreria sklearn e come visualizzare i risultati utilizzando matplotlib. Infine, abbiamo fornito alcuni esempi di diversi scenari in cui è possibile applicare una matrice di confusione e mostrato come interpretare i risultati in ciascun caso. In conclusione, la matrice di confusione è uno strumento potente e versatile per valutare le prestazioni di un modello di machine learning. Comprendendo i punti di forza e di debolezza di un modello, possiamo prendere decisioni informate su come ottimizzare e migliorare le sue prestazioni e ottenere risultati migliori nelle applicazioni del mondo reale. Ti ringraziamo per aver dedicato del tempo a leggere il nostro articolo sulla matrice di confusione. Il tuo supporto e feedback sono preziosi per noi e ti saremmo grati se potessi condividere l'articolo con altri che potrebbero essere interessati all'argomento. Grazie!

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La tecnologia deepfake è un campo in rapido sviluppo che ha il potenziale per rivoluzionare il modo in cui creiamo e consumiamo i media. Utilizzando algoritmi di apprendimento automatico, la tecnologia deepfake consente agli utenti di manipolare immagini e video digitali per creare repliche dall'aspetto realistico di scene ed eventi del mondo reale. In questo articolo esploreremo le basi della tecnologia deepfake, i suoi potenziali benefici e rischi e come creare e riconoscere i deep fake. Considereremo anche l'impatto della tecnologia deep fake su diversi campi, tra cui intrattenimento, giornalismo e politica. Che tu sia un creatore di contenuti, un consumatore di media o semplicemente curioso di questa affascinante tecnologia, questo articolo ha qualcosa per te. Introduzione: panoramica della tecnologia deepfake Cosa sono i deepfake? Nozioni di base sulla tecnologia deep fake Vantaggi dei deepfake: contenuti visivi realistici e accattivanti Rischi dei deepfake: uso improprio e preoccupazioni etiche Come creare deepfake: guida passo dopo passo Come riconoscere i deepfake: identificare i deep fake Deepfake nell'intrattenimento: film e programmi TV Deepfake nel giornalismo: usi potenziali e considerazioni etiche Deepfake in politica: impatto sul discorso politico e disinformazione Conclusione: riepilogo dei punti principali Introduzione: panoramica della tecnologia deepfake Uno dei principali vantaggi della tecnologia deep fake è la sua capacità di creare contenuti visivi altamente realistici e accattivanti. Sfruttando la potenza degli algoritmi di apprendimento automatico, la tecnologia deep fake può produrre immagini e video praticamente indistinguibili dalle scene del mondo reale. Ciò consente ai creatori di produrre contenuti di alta qualità che possono essere utilizzati in una varietà di applicazioni, da film e programmi TV a notizie e video educativi. Un altro vantaggio chiave della tecnologia deep fake è la sua capacità di consentire agli utenti di creare contenuti che sarebbero altrimenti impossibili o poco pratici da produrre. Ad esempio, la tecnologia deep fake può essere utilizzata per ricreare scene del passato o per riportare in vita sullo schermo persone decedute o non reperibili. Ciò ha il potenziale per aprire nuove possibilità creative per registi e altri creatori di contenuti e per consentire la creazione di nuove ed entusiasmanti forme di media visivi. Nonostante i suoi numerosi potenziali vantaggi, la tecnologia deep fake solleva anche importanti preoccupazioni etiche. Una delle preoccupazioni principali è il potenziale utilizzo della tecnologia deep fake per creare contenuti falsi o fuorvianti, che potrebbero essere utilizzati per diffondere disinformazione o per manipolare l'opinione pubblica. Questa è una preoccupazione particolarmente acuta nell'era dei social media, dove notizie false e altre forme di disinformazione possono diffondersi rapidamente e facilmente. Cosa sono i deepfake? I deep fake sono immagini o video digitali che sono stati manipolati utilizzando algoritmi di apprendimento automatico per creare repliche dall'aspetto realistico di scene ed eventi del mondo reale. Queste repliche, o "falsi", sono spesso indistinguibili dalle scene e dagli eventi del mondo reale che rappresentano e possono essere utilizzate per un'ampia gamma di scopi. Al centro della tecnologia deep fake c'è l'uso di algoritmi di apprendimento automatico per manipolare immagini e video digitali. Questi algoritmi vengono addestrati su grandi quantità di dati per apprendere i modelli e le caratteristiche presenti nelle immagini e nei video del mondo reale. Una volta che gli algoritmi sono stati addestrati, possono essere utilizzati per manipolare i media digitali in modo altamente realistico e convincente. Per creare un deep fake, un utente deve prima fornire agli algoritmi un ampio set di dati di immagini o video su cui allenarsi. Questo set di dati dovrebbe includere esempi del tipo di scena o evento di cui l'utente desidera creare un deep fake, nonché un'ampia gamma di altre immagini e video correlati. Ad esempio, se un utente desidera creare un deep fake di una determinata persona che parla, dovrebbe fornire agli algoritmi un ampio set di dati di immagini e video di quella persona che parla, nonché altre immagini e video di scene ed eventi simili . Una volta che gli algoritmi sono stati addestrati su questo set di dati, l'utente può quindi utilizzare gli algoritmi per manipolare un'immagine o un video target al fine di creare il deep fake. Questo viene in genere fatto inserendo l'immagine o il video di destinazione negli algoritmi e specificando le modifiche che l'utente desidera apportare. Ad esempio, l'utente potrebbe voler modificare l'espressione facciale della persona, aggiungere o rimuovere oggetti dalla scena o alterare l'illuminazione o lo sfondo. Gli algoritmi utilizzeranno quindi i dati di addestramento per generare una nuova versione dell'immagine o del video di destinazione che incorpora le modifiche specificate. Il risultato è un deepfake che è altamente realistico e difficile da distinguere dalla cosa reale. I deep fake possono essere utilizzati per una vasta gamma di scopi, sia buoni che cattivi. I vantaggi dei deepfake: I deep fake hanno una serie di potenziali vantaggi, tra cui i seguenti: Simulazioni realistiche: i deepfake possono essere utilizzati per creare simulazioni altamente realistiche di scene ed eventi del mondo reale. Questo può essere utile per scopi di addestramento, come in campo medico o militare, dove è importante fornire simulazioni realistiche per la pratica e l'addestramento. Effetti speciali: i deepfake possono essere utilizzati per creare effetti speciali per film e programmi televisivi. Ciò può consentire ai registi di creare effetti visivi più realistici e convincenti, senza la necessità di tecniche fisiche costose e dispendiose in termini di tempo. Intrattenimento: i deepfake possono essere utilizzati anche per scopi di intrattenimento. Ad esempio, possono essere utilizzati per creare video umoristici o meme condivisi sui social media. Migliore comunicazione: i deepfake possono essere utilizzati per migliorare la comunicazione in vari modi. Ad esempio, possono essere utilizzati per creare avatar virtuali che possono essere utilizzati per riunioni o interviste online, consentendo alle persone di comunicare in modo più efficace e semplice. Migliore accessibilità: i deepfake possono essere utilizzati anche per migliorare l'accessibilità per le persone con disabilità. Ad esempio, possono essere utilizzati per creare interpreti della lingua dei segni per persone non udenti o con problemi di udito. Nel complesso, i deep fake hanno il potenziale per fornire un'ampia gamma di vantaggi, da una migliore formazione e comunicazione a un migliore intrattenimento e accessibilità. I rischi dei deepfake: I deep fake presentano anche una serie di potenziali rischi, tra cui i seguenti: Disinformazione e fake news: uno dei maggiori rischi associati ai deep fake è la possibilità che vengano utilizzati per diffondere disinformazione e fake news. Poiché i deep fake sono altamente realistici e difficili da distinguere dalla realtà, possono essere utilizzati per creare informazioni false o fuorvianti difficili da rilevare. Video dannosi o non consensuali: un altro rischio di deep fake è la possibilità che vengano utilizzati per creare video dannosi o non consensuali. Ad esempio, i deep fake potrebbero essere utilizzati per creare il cosiddetto "revenge porn" o altri tipi di contenuti non consensuali o dannosi. Perdita di fiducia: l'uso diffuso di deep fake potrebbe anche portare a una perdita di fiducia nei media digitali. Man mano che diventa più difficile determinare cosa è reale e cosa è falso, le persone potrebbero fidarsi meno delle informazioni che vedono online, il che potrebbe avere effetti negativi sulla società nel suo insieme. Problemi di privacy: l'uso di deep fake solleva anche problemi di privacy, in quanto la tecnologia potrebbe essere utilizzata per creare immagini e video realistici di individui senza il loro consenso. Ciò potrebbe portare a violazioni della privacy e altre forme di abuso. Questioni legali ed etiche: Infine, l'uso di deep fake solleva anche una serie di questioni legali ed etiche. Ad esempio, potrebbero esserci domande su chi sia responsabile del contenuto di un deep fake e se l'uso di deep fake sia giusto o etico. Nel complesso, i deep fake hanno il potenziale per creare una serie di rischi, dalla diffusione di disinformazione e notizie false alle invasioni della privacy e ad altri problemi legali ed etici. Sarà importante per la società considerare attentamente questi rischi e adottare misure per mitigarli man mano che la tecnologia continua a evolversi e migliorare. Come creare deepfake? Per creare deepfake hai deu modi principalemnte, scrivere da te l'algoritmo oppure usare app e siti web pronti all'uso. Per creare un deep fake, in genere deve seguire questi passaggi: Raccogli un ampio set di dati di immagini o video su cui addestrare gli algoritmi di machine learning. Questo set di dati dovrebbe includere esempi del tipo di scena o evento di cui l'utente desidera creare un deep fake, nonché un'ampia gamma di altre immagini e video correlati. Utilizza un framework di deep learning, come TensorFlow o PyTorch, per addestrare gli algoritmi sul set di dati. Ciò comporta in genere l'utilizzo di un'architettura di rete neurale, come una rete generativa avversaria (GAN), per apprendere i modelli e le caratteristiche presenti nei dati di addestramento. Usa gli algoritmi addestrati per manipolare un'immagine o un video di destinazione. Questo viene in genere fatto inserendo l'immagine o il video di destinazione negli algoritmi e specificando le modifiche che l'utente desidera apportare. Gli algoritmi utilizzeranno quindi i dati di addestramento per generare una nuova versione dell'immagine o del video di destinazione che incorpori le modifiche specificate. Esistono numerosi siti Web e applicazioni che possono essere utilizzati per creare deep fake, inclusi i seguenti: DeepFaceLab: DeepFaceLab è un framework di deep learning open source per la creazione di deep fake. È disponibile gratuitamente e può essere utilizzato su una varietà di piattaforme, tra cui Windows, Linux e MacOS. DFL-GAN: DFL-GAN è un altro framework di deep learning open source per la creazione di deep fake. Si basa sulla popolare architettura GAN ed è progettato per essere facile da usare e altamente efficiente. Deepfakeapp: Deepfakeapp è un'applicazione basata sul Web che consente agli utenti di creare deep fake utilizzando una semplice interfaccia drag-and-drop. È disponibile gratuitamente e può essere utilizzato su qualsiasi dispositivo con un browser web. Nel complesso, la creazione di deep fake in genere comporta l'utilizzo di un framework di apprendimento automatico per addestrare algoritmi su un ampio set di dati di immagini o video e quindi l'utilizzo di tali algoritmi per manipolare un'immagine o un video di destinazione. Sono disponibili numerosi strumenti e applicazioni che possono essere utilizzati per creare deep fake, inclusi framework open source e applicazioni basate sul Web. Come riconoscere i deepfake? Esistono diversi modi per riconoscere i deep fake, inclusi i seguenti: Prestare attenzione alla qualità complessiva dell'immagine o del video. I deep fake sono spesso di qualità inferiore rispetto alle immagini o ai video reali, quindi se un'immagine o un video sembra troppo bello per essere vero, potrebbe trattarsi di un deep fake. Cerca incoerenze o anomalie nell'immagine o nel video. I deepfake possono presentare sottili anomalie o incongruenze che non sono presenti nelle immagini o nei video reali. Ad esempio, un video finto profondo potrebbe avere un'illuminazione strana o movimenti innaturali. Controlla la fonte dell'immagine o del video. Se l'immagine o il video provengono da una fonte inaffidabile o inaffidabile, è più probabile che si tratti di un deep fake. Utilizza strumenti specializzati per rilevare deep fake. Sono disponibili numerosi strumenti e applicazioni che possono aiutare a rilevare i deep fake. Questi strumenti in genere utilizzano algoritmi di apprendimento automatico per analizzare l'immagine o il video e determinare se è reale o falso. Nel complesso, riconoscere i deepfake richiede di prestare attenzione alla qualità, alla coerenza e alla fonte dell'immagine o del video, nonché l'utilizzo di strumenti specializzati per rilevare eventuali anomalie o incongruenze. Conoscendo queste tecniche, è possibile rilevare molti deep fake ed evitare di esserne ingannati. Deepfake nell'intrattenimento I deep fake possono essere utilizzati nell'industria dell'intrattenimento in diversi modi. Ad esempio, possono essere utilizzati per creare effetti speciali per film e programmi televisivi, consentendo ai registi di creare effetti visivi più realistici e convincenti senza la necessità di tecniche fisiche costose e dispendiose in termini di tempo. I deep fake possono anche essere utilizzati per creare avatar virtuali di attori e altri artisti, consentendo loro di partecipare alle produzioni da remoto. Ciò potrebbe essere particolarmente utile in situazioni in cui è difficile o impossibile per le persone partecipare di persona, come durante una pandemia o un'altra crisi. Inoltre, i deep fake possono essere utilizzati direttamente per scopi di intrattenimento, ad esempio nella creazione di video umoristici o meme condivisi sui social media. Questi tipi di deep fake possono essere molto coinvolgenti e divertenti e possono aiutare a guidare il traffico e il coinvolgimento dei social media. Nel complesso, i deep fake hanno il potenziale per essere uno strumento prezioso per l'industria dell'intrattenimento, consentendo la creazione di effetti visivi più realistici e convincenti, oltre a fornire nuove opportunità di collaborazione e coinvolgimento a distanza. Deepfake nel giornalismo I deepfake hanno il potenziale per essere utilizzati nel giornalismo in diversi modi, sia positivi che negativi. Sul lato positivo, i deepfake possono essere utilizzati per creare simulazioni realistiche di eventi o scene difficili o impossibili da catturare con i metodi tradizionali. Ciò può aiutare a fornire una visione più accurata e completa degli eventi riportati e, in ultima analisi, può portare a un giornalismo migliore. Ad esempio, i deep fake potrebbero essere utilizzati per creare avatar virtuali di giornalisti, consentendo ai giornalisti di intervistarli a distanza. Ciò potrebbe essere particolarmente utile per le persone che non possono o non vogliono comparire di persona, come i capi di stato o altre figure di alto profilo. D'altra parte, i deep fake hanno anche il potenziale per essere utilizzati per diffondere disinformazione e fake news. Poiché i deepfake sono altamente realistici e difficili da distinguere dalla realtà, possono essere utilizzati per creare informazioni false o fuorvianti difficili da rilevare. Ciò potrebbe avere gravi conseguenze negative per il giornalismo e la società nel suo insieme. Nel complesso, i deepfake hanno il potenziale per essere sia uno strumento prezioso che una seria minaccia nel campo del giornalismo. Sarà importante che i giornalisti e le testate giornalistiche considerino attentamente i potenziali rischi e benefici dell'utilizzo di deep fake e adottino le misure appropriate per mitigare i potenziali effetti negativi. Deepfake in politica I deepfake hanno il potenziale per essere utilizzati nella politica in diversi modi, sia positivi che negativi. Sul lato positivo, i deepfake possono essere utilizzati per creare simulazioni realistiche di eventi o scene difficili o impossibili da catturare con i metodi tradizionali. Ciò può aiutare a fornire una visione più accurata e completa degli eventi segnalati e, in ultima analisi, può portare a un migliore processo decisionale da parte dei governi e di altre organizzazioni. Ad esempio, i deep fake potrebbero essere utilizzati per creare avatar virtuali di leader politici o altre figure importanti, consentendo loro di partecipare a riunioni e altri eventi da remoto. Ciò potrebbe essere particolarmente utile in situazioni in cui è difficile o impossibile per le persone partecipare di persona, come durante una pandemia o un'altra crisi. D'altra parte, i deepfake hanno anche il potenziale per essere utilizzati per diffondere disinformazione e fake news. Poiché i deepfake sono altamente realistici e difficili da distinguere dalla realtà, possono essere utilizzati per creare informazioni false o fuorvianti difficili da rilevare. Ciò potrebbe avere gravi conseguenze negative per la governance e la società nel suo insieme. Nel complesso, i deep fake hanno il potenziale per essere sia uno strumento prezioso che una seria minaccia nel campo della governance. Sarà importante che i governi e le altre organizzazioni considerino attentamente i potenziali rischi e benefici dell'utilizzo di deep fake e adottino le misure appropriate per mitigare i potenziali effetti negativi. Conclusione: riepilogo dei punti principali In conclusione, i deep fake sono immagini o video digitali che sono stati manipolati utilizzando algoritmi di apprendimento automatico per creare repliche altamente realistiche di scene ed eventi del mondo reale. Sebbene i deep fake abbiano il potenziale per essere utilizzati per un'ampia gamma di scopi, tra cui formazione, intrattenimento e comunicazione, hanno anche il potenziale per essere utilizzati per scopi nefasti, come la diffusione di disinformazione e notizie false. Poiché la tecnologia continua a evolversi e migliorare, sarà importante trovare modi per mitigare i potenziali effetti negativi dei deep fake pur consentendone gli usi benefici. Ciò richiederà una combinazione di sforzi, compreso lo sviluppo di strumenti e tecnologie per rilevare e contrastare i deepfake, nonché quadri legali ed etici per disciplinarne l'uso. Grazie per aver letto questo articolo sui deep fake. Ci auguriamo che tu l'abbia trovato informativo e utile. Se ti è piaciuto questo articolo, considera di condividerlo con altri che potrebbero essere interessati.

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Nella Data Science , le previsioni meteorologiche sono un'applicazione del machine learning sulle serie temporali dove utilizziamo dati temporali e algoritmi per fare previsioni per un determinato periodo di tempo. Se vuoi imparare a prevedere il tempo usando le tue competenze di Data Science, questo articolo è per te. Ti guiderò attraverso nelle previsione metereologiche usando Python e un algoritmo di Machine learning. Previsioni meteo con python e machine learning La previsione meteorologica è il compito di prevedere le condizioni meteorologiche per una data posizione e ora. Con l'uso di dati meteorologici e algoritmi, è possibile prevedere le condizioni meteorologiche per il numero di n giorni successivo. Per la previsione del tempo utilizzando Python, abbiamo bisogno di un set di dati contenente dati meteorologici storici basati su una posizione particolare. Ho trovato un set di dati su Kaggle basato sui dati meteorologici giornalieri. Possiamo utilizzare questo set di dati per il compito di previsioni meteorologiche. È possibile scaricare il set di dati da qui sotto oppure nella sezione Dataset cercando "DatiTemperatura.csv" Nella sezione seguente imparerai come analizzare e prevedere il tempo usando Python. Ora iniziamo questa attività importando le librerie Python necessarie e il set di dati di cui abbiamo bisogno: import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import plotly.express as px data = pd.read_csv("DatiTemperatura.csv") print(data.head()) Output: date meantemp humidity wind_speed meanpressure 0 2013-01-01 10.000000 84.500000 0.000000 1015.666667 1 2013-01-02 7.400000 92.000000 2.980000 1017.800000 2 2013-01-03 7.166667 87.000000 4.633333 1018.666667 3 2013-01-04 8.666667 71.333333 1.233333 1017.166667 4 2013-01-05 6.000000 86.833333 3.700000 1016.500000 Diamo un'occhiata alle statistiche descrittive di questi dati prima di andare avanti: print(data.describe()) Output: meantemp humidity wind_speed meanpressure count 1462.000000 1462.000000 1462.000000 1462.000000 mean 25.495521 60.771702 6.802209 1011.104548 std 7.348103 16.769652 4.561602 180.231668 min 6.000000 13.428571 0.000000 -3.041667 25% 18.857143 50.375000 3.475000 1001.580357 50% 27.714286 62.625000 6.221667 1008.563492 75% 31.305804 72.218750 9.238235 1014.944901 max 38.714286 100.000000 42.220000 7679.333333 Ora diamo un'occhiata alle informazioni su tutte le colonne nel set di dati: print(data.info()) Output: RangeIndex: 1462 entries, 0 to 1461 Data columns (total 5 columns): # Column Non-Null Count Dtype --- ------ -------------- ----- 0 date 1462 non-null object 1 meantemp 1462 non-null float64 2 humidity 1462 non-null float64 3 wind_speed 1462 non-null float64 4 meanpressure 1462 non-null float64 dtypes: float64(4), object(1) memory usage: 57.2+ KB La colonna della data in questo set di dati non ha un tipo di dati datetime. Lo cambieremo quando richiesto. Diamo un'occhiata alla temperatura media nel corso degli anni: figure = px.line(data, x="date", y="meantemp", title='Mean Temperature Over the Years') figure.show() Output: Ora diamo un'occhiata all'umidità nel corso degli anni: figure = px.line(data, x="date", y="humidity", title='Humidity Over the Years') figure.show() Output: Ora diamo un'occhiata alla velocità del vento nel corso degli anni: figure = px.line(data, x="date", y="wind_speed", title='Wind Speed Over the Years') figure.show() Output: Fino al 2015, la velocità del vento era maggiore durante agosto, settembre, dicembre e gennaio. Dopo il 2015 non si sono verificate anomalie nella velocità del vento durante agosto, settembre, dicembre e gennaio. Ora diamo un'occhiata al rapporto tra temperatura e umidità: figure = px.scatter(data_frame = data, x="humidity", y="meantemp", size="meantemp", trendline="ols", title = "Relationship Between Temperature and Humidity") figure.show() Output: C'è una correlazione negativa tra temperatura e umidità. Significa che una temperatura più alta comporta una bassa umidità e una temperatura più bassa comporta un'umidità elevata. Analisi del cambiamento di temperatura con Python Ora analizziamo il cambiamento di temperatura nel corso degli anni. Per questa attività, convertirò prima il tipo di dati della colonna della data in datetime. Quindi aggiungerò due nuove colonne nel set di dati per i valori di anno e mese. Ecco come possiamo modificare il tipo di dati ed estrarre i dati di anno e mese dalla colonna della data: data["date"] = pd.to_datetime(data["date"], format = '%Y-%m-%d') data['year'] = data['date'].dt.year data["month"] = data["date"].dt.month print(data.head()) Output: date meantemp humidity wind_speed meanpressure year month 0 2013-01-01 10.000000 84.500000 0.000000 1015.666667 2013 1 1 2013-01-02 7.400000 92.000000 2.980000 1017.800000 2013 1 2 2013-01-03 7.166667 87.000000 4.633333 1018.666667 2013 1 3 2013-01-04 8.666667 71.333333 1.233333 1017.166667 2013 1 4 2013-01-05 6.000000 86.833333 3.700000 1016.500000 2013 1 Ora diamo un'occhiata al cambiamento di temperatura nel corso degli anni: plt.style.use('fivethirtyeight') plt.figure(figsize=(15, 10)) plt.title("Temperature Change Over the Years") sns.lineplot(data = data, x='month', y='meantemp', hue='year') plt.show() Output: Sebbene il 2017 non sia stato l'anno più caldo dell'estate, possiamo vedere un aumento della temperatura media ogni anno. Previsioni meteo con Python Passiamo ora al compito delle previsioni del tempo. Userò il modello del profeta di Facebook per questo compito. Il modello del profeta di Facebook è una delle migliori tecniche per la previsione delle serie temporali. Se non hai mai utilizzato questo modello prima, puoi installarlo sul tuo sistema utilizzando il comando menzionato di seguito nel prompt dei comandi o nel terminale: pip install prophet Il modello prophet accetta dati temporali denominati "ds" ed etichettati come "y". Quindi convertiamo i dati in questo formato: forecast_data = data.rename(columns = {"date": "ds", "meantemp": "y"}) print(forecast_data) Output: ds y humidity wind_speed meanpressure year month 0 2013-01-01 10.000000 84.500000 0.000000 1015.666667 2013 1 1 2013-01-02 7.400000 92.000000 2.980000 1017.800000 2013 1 2 2013-01-03 7.166667 87.000000 4.633333 1018.666667 2013 1 3 2013-01-04 8.666667 71.333333 1.233333 1017.166667 2013 1 4 2013-01-05 6.000000 86.833333 3.700000 1016.500000 2013 1 ... ... ... ... ... ... ... 1457 2016-12-28 17.217391 68.043478 3.547826 1015.565217 2016 12 1458 2016-12-29 15.238095 87.857143 6.000000 1016.904762 2016 12 1459 2016-12-30 14.095238 89.666667 6.266667 1017.904762 2016 12 1460 2016-12-31 15.052632 87.000000 7.325000 1016.100000 2016 12 1461 2017-01-01 10.000000 100.000000 0.000000 1016.000000 2017 1 [1462 rows x 7 columns] Di seguito è riportato come possiamo utilizzare il modello del profeta di Facebook per le previsioni del tempo utilizzando Python: from prophet import Prophet from prophet.plot import plot_plotly, plot_components_plotly model = Prophet() model.fit(forecast_data) forecasts = model.make_future_dataframe(periods=365) predictions = model.predict(forecasts) plot_plotly(model, predictions) Output: E' così che puoi analizzare e prevedere il meteo usando Python. Riepilogo sulle Previsioni meteo con python e machine learning La previsione meteo è il compito di prevedere le condizioni meteorologiche per una data posizione e ora. Con l'uso di dati meteorologici e algoritmi, è possibile prevedere le condizioni meteorologiche per il numero di n giorni successivi. Spero che questo articolo sull'analisi e le previsioni meteorologiche utilizzando Python ti sia piaciuto. Sentiti libero di porre domande nella sezione commenti qui sotto.

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E molte aziende non vogliono rivelare quanto pguadagano i loro data scientist L'unica fonte di dati sullo Ma questo può variare molto in base agli anni di esperienza, titoli di studi e dimensioni dell'azienda I data scientist sono assunti in tutti i settori, dalla pubblica amministrazione alle aziende private

profondo" non fa riferimento ad una comprensione più profonda, anche se ad oggi è la branca più avanzata dell'intelligenza artificiale, ma si riferisce all'idea di aggiungere un numero maggiore di 2/3 Layer (o Livelli di raffinazione

di dati pubblici per il Deep Learning L'apprendimento profondo si basa sull'utilizzo di reti neurali artificiali VisualData è una piattaforma di set di dati di visione artificiale in cui è possibile trovare set di ImageNet è un insieme di immagini per la visione artificiale profonda con più di 1000 classi diverse CIFAR-10 è una raccolta di immagini per l'addestramento di algoritmi di visione artificiale di apprendimento Le recensioni di Yelp contengono recensioni degli utenti, informazioni aziendali e immagini che puoi