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Dai chatbot che forniscono un servizio clienti istantaneo agli algoritmi che identificano le richieste Uno di questi esempi reali dell'impatto dell'intelligenza artificiale è l'uso dei chatbot nel servizio Le compagnie assicurative hanno implementato chatbot basati sull’intelligenza artificiale in grado di Chatbot e assistenti virtuali: i chatbot e gli assistenti virtuali basati sull'intelligenza artificiale Utilizzando l'elaborazione del linguaggio naturale e algoritmi di apprendimento automatico, i chatbot

La risposta risiede nell'intelligenza artificiale e, in particolare, nei chatbot alimentati dai vostri In questa guida dettagliata, vi guideremo passo dopo passo nella creazione di un chatbot alimentato dai Il loro modello sarà il motore che alimenterà il nostro chatbot. Iniziamo installando le librerie necessarie per il nostro chatbot. esploreremo nuovi orizzonti e sfrutteremo al massimo il potenziale dell'Intelligenza Artificiale per il tuo business

A voi imprenditori, l'appello a cogliere le opportunità dell'IA per rinnovare i vostri modelli di business

Cosa è un chatBot ? Un chatbot è un software per computer che utilizza l'intelligenza artificiale (AI) per conversare con Le migliori piattaforme di chatbot per le aziende 1. ProProfs non richiede conoscenze di programmazione per creare chatbot. oltre 300.000 chatbot installati sul sito, incluso il noto chatbot Mitsuku.

Google Bard AI vs Chat GPT A prima vista, Bard AI e ChatGPT sembrano simili, poiché entrambi sono Ad esempio, Bard AI è un servizio sperimentale di Google, mentre ChatGPT è un modello sviluppato da OpenAI Inoltre, Bard AI è basato sul modello linguistico LaMDA, mentre ChatGPT è basato sul modello transformer

Inoltre, la funzionalità Business Line della piattaforma aiuta a mantenere separate le comunicazioni Linea di business: Gestisce separatamente le chiamate e gli SMS di lavoro sugli smartphone. Ontraport: Automazione Intelligente per la Crescita Olistica del Business Ontraport è una piattaforma Mirato a facilitare la crescita del business, Ontraport è noto per la sua capacità di gestire le interazioni La piattaforma è adattabile alle aziende con più linee di business, supportando pipeline di vendita multiple

Chatbot e assistenti virtuali alimentati da elaborazione del linguaggio naturale (NLP) possono fornire Questo potrebbe portare a nuovi modelli di business incentrati sull'AI, con applicazioni rivoluzionarie Per gli imprenditori, l'AI nelle finanze offre incredibili opportunità di creare nuovi modelli di business

con gli sviluppatori di software per integrare i modelli nei sistemi di produzione e con i team di business questo ruolo, il Machine Learning Engineer deve possedere una vasta gamma di competenze tecniche e di business modelli di intelligenza artificiale basati sull'apprendimento automatico per risolvere problemi di business Engineer deve essere in grado di progettare modelli di Machine Learning che risolvano i problemi di business deve essere in grado di pensare fuori dagli schemi e di trovare soluzioni innovative ai problemi di business

Benvenuti nella nostra approfondita guida agli algoritmi di machine learning! In questo articolo, esploreremo in dettaglio il cuore pulsante dell'intelligenza artificiale moderna, svelando i segreti che si celano dietro questi potenti strumenti di apprendimento automatico. Preparatevi ad immergervi in un viaggio avvincente attraverso i fondamenti teorici, le applicazioni pratiche e le metodologie all'avanguardia degli algoritmi di machine learning. I Fondamenti degli Algoritmi di Machine Learning Prima di addentrarci nei dettagli tecnici, è essenziale comprendere le basi teoriche su cui poggiano questi algoritmi incredibilmente sofisticati. Inizieremo esplorando i concetti chiave che guidano il funzionamento del machine learning, svelando i principi matematici e statistici che consentono a questi sistemi di "apprendere" e migliorare in modo autonomo. Apprendimento Supervisionato, Non Supervisionato e di Rinforzo Gli algoritmi di machine learning possono essere suddivisi in tre grandi categorie: supervisionati, non supervisionati e di rinforzo. Ognuna di queste classi è progettata per affrontare sfide specifiche e risolvere problemi unici nel vasto mondo dell'apprendimento automatico. Apprendimento Supervisionato: In questo approccio, l'algoritmo viene "addestrato" su un dataset di esempi etichettati, dove la risposta corretta è già nota. L'obiettivo è quello di imparare a mappare le caratteristiche di input con le corrispondenti etichette di output, in modo da poter poi generalizzare e prevedere correttamente le etichette per nuovi dati non etichettati. Apprendimento Non Supervisionato: A differenza dell'apprendimento supervisionato, questo metodo non utilizza dati etichettati durante la fase di addestramento. Invece, l'algoritmo cerca autonomamente di individuare pattern, strutture e relazioni nascoste all'interno dei dati, senza alcuna conoscenza a priori delle risposte corrette. Apprendimento di Rinforzo: Questo approccio innovativo si ispira al modo in cui gli esseri umani e gli animali imparano attraverso l'esperienza diretta e le conseguenze delle proprie azioni. L'algoritmo impara attraverso un processo di prova ed errore, massimizzando una ricompensa definita per raggiungere un determinato obiettivo. Teoria e Principi Fondamentali Alla base del funzionamento di questi algoritmi di machine learning si celano solidi principi teorici e concetti matematici avanzati. Concetti come l'ottimizzazione, la generalizzazione, la complessità computazionale e il trade-off tra bias e varianza sono fondamentali per la corretta implementazione e interpretazione dei modelli di apprendimento automatico. L'ottimizzazione, ad esempio, gioca un ruolo cruciale nel trovare i parametri ottimali di un modello che minimizzano l'errore di previsione. La generalizzazione, d'altra parte, si riferisce alla capacità di un algoritmo di estendere ciò che ha appreso dal dataset di addestramento a nuovi dati non visti in precedenza. La complessità computazionale riguarda invece l'efficienza degli algoritmi in termini di tempo e risorse di calcolo necessarie per addestrare e applicare i modelli. Infine, il trade-off tra bias e varianza rappresenta una sfida fondamentale nel trovare l'equilibrio ideale tra la capacità di un modello di adattarsi ai dati di addestramento (bias) e la sua capacità di generalizzare a nuovi dati (varianza). Una solida conoscenza di questi principi teorici è essenziale per selezionare e applicare correttamente gli algoritmi di machine learning più adatti a specifici compiti e contesti. Inoltre, una comprensione approfondita di questi concetti consente di valutare criticamente i risultati ottenuti e di implementare strategie di ottimizzazione dei modelli per migliorarne le prestazioni. Nel prossimo capitolo, esploreremo in dettaglio alcuni degli algoritmi di machine learning più diffusi e potenti, analizzandone il funzionamento, le applicazioni pratiche e le metodologie all'avanguardia utilizzate per migliorarne costantemente l'efficacia. Preparatevi ad essere stupiti dalle incredibili capacità di questi strumenti di apprendimento automatico e dal loro impatto rivoluzionario in innumerevoli settori. 🌳 Algoritmi di Decision Trees: Prendere Decisioni Intelligenti Gli alberi decisionali rappresentano uno degli algoritmi di machine learning più intuitivi e versatili. Questi modelli di apprendimento supervisionato sfruttano una struttura ad albero per suddividere i dati in modo ricorsivo, creando così un percorso decisionale efficiente per la classificazione o la regressione. Funzionamento degli Algoritmi di Decision Trees L'algoritmo di decision tree inizia creando un nodo radice che rappresenta l'intero dataset. Successivamente, valuta ogni feature per trovare la separazione ottimale dei dati, creando così dei nodi figli. Questo processo di suddivisione ricorsiva continua fino a quando non vengono soddisfatti determinati criteri di arresto, come una soglia di purezza dei nodi o una profondità massima dell'albero. Ecco un semplice esempio di codice Python che implementa un decision tree utilizzando la libreria scikit-learn: from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier # Creare un modello di decision tree clf = DecisionTreeClassifier() # Addestrare il modello con i dati di addestramento clf.fit(X_train, y_train) # Effettuare previsioni su nuovi dati y_pred = clf.predict(X_test) Quando Utilizzare gli Algoritmi di Decision Trees Gli alberi decisionali sono particolarmente adatti per compiti di classificazione e regressione in cui la struttura dei dati può essere rappresentata in modo gerarchico. Sono inoltre apprezzati per la loro capacità di gestire dati sia numerici che categorici, oltre che per la loro interpretabilità intrinseca. Infatti, la struttura ad albero consente di comprendere facilmente il processo decisionale seguito dal modello. Tuttavia, gli alberi decisionali possono soffrire di overfitting se non vengono regolarizzati correttamente, portando a una scarsa generalizzazione su nuovi dati. Per ovviare a questo problema, si ricorre spesso ad algoritmi ensemble come i gradient boosted decision trees e le random forest, che combiano più alberi decisionali per migliorare le prestazioni complessive. 📈 Gradient Boosted Decision Trees: Potenziare le Prestazioni con il Boosting Gli algoritmi di gradient boosted decision trees (GBDT) rappresentano un'evoluzione degli alberi decisionali tradizionali, migliorandone le prestazioni attraverso una tecnica chiamata boosting. Questi modelli ensemble combinano diversi alberi decisionali deboli per creare un modello predittivo complessivamente più accurato e robusto. Come Funzionano i Gradient Boosted Decision Trees Il processo di addestramento dei GBDT inizia creando un primo albero decisionale debole sui dati di addestramento. Successivamente, vengono costruiti ulteriori alberi decisionali in modo sequenziale, concentrandosi sugli esempi che il modello precedente ha classificato in modo errato. Ogni nuovo albero "impara" dai residui (errori) del modello precedente, cercando di correggerli nel miglior modo possibile. Ecco un esempio di codice Python che implementa i gradient boosted decision trees utilizzando la libreria XGBoost: import xgboost as xgb # Creare un modello GBDT model = xgb.XGBClassifier() # Addestrare il modello con i dati di addestramento model.fit(X_train, y_train) # Effettuare previsioni su nuovi dati y_pred = model.predict(X_test) Quando Utilizzare i Gradient Boosted Decision Trees I GBDT sono particolarmente adatti per compiti di classificazione e regressione complessi, in cui le relazioni tra le feature e la variabile target sono non lineari e difficili da modellare con algoritmi di apprendimento tradizionali. Grazie alla loro capacità di catturare pattern complessi nei dati, i GBDT sono spesso utilizzati in applicazioni come il riconoscimento di immagini, la previsione di prezzi e la diagnostica medica. Tuttavia, i GBDT possono essere propensi all'overfitting se non vengono regolarizzati correttamente. Inoltre, la loro natura "scatola nera" li rende meno interpretabili rispetto agli alberi decisionali singoli, rendendo più difficile comprendere il processo decisionale seguito dal modello. 🔢 Classification and Regression Trees (CART): Un Approccio Unificato Gli algoritmi di Classification and Regression Trees (CART) rappresentano un approccio unificato agli alberi decisionali, in grado di affrontare sia compiti di classificazione che di regressione. Questo metodo di apprendimento supervisionato sfrutta una tecnica di partizionamento ricorsiva per costruire alberi decisionali ottimali. Come Funzionano gli Algoritmi CART L'algoritmo CART inizia creando un nodo radice che rappresenta l'intero dataset. Successivamente, valuta ogni feature per trovare la separazione ottimale dei dati, basandosi su una metrica di impurità come l'indice di Gini o l'entropia. Questa separazione crea due nodi figli, ognuno dei quali rappresenta un sottoinsieme dei dati. Il processo di partizionamento ricorsiva continua fino a quando non vengono soddisfatti determinati criteri di arresto, come una soglia di purezza dei nodi o una profondità massima dell'albero. Quando Utilizzare gli Algoritmi CART Gli algoritmi CART sono versatili e possono essere utilizzati sia per compiti di classificazione che di regressione. Sono particolarmente adatti quando i dati presentano una struttura gerarchica evidente e quando è importante avere un modello interpretabile. Tuttavia, come gli alberi decisionali tradizionali, gli algoritmi CART possono soffrire di overfitting se non vengono regolarizzati correttamente. Per migliorare le prestazioni e la capacità di generalizzazione, è spesso consigliabile utilizzare metodi ensemble come le random forest. 🌳🌲 Random Forest Classification: La Potenza degli Ensemble Le random forest rappresentano un potente approccio di apprendimento ensemble che combina diversi alberi decisionali per migliorare le prestazioni di classificazione. Questo algoritmo di machine learning costruisce una moltitudine di alberi decisionali utilizzando sottoinsiemi casuali dei dati di addestramento e delle feature, e quindi combina le loro previsioni per ottenere un modello di classificazione più robusto e accurato. Come Funzionano le Random Forest Il processo di addestramento delle random forest inizia costruendo un gran numero di alberi decisionali utilizzando sottoinsiemi casuali dei dati di addestramento. Ogni albero viene addestrato su un campione diverso dei dati, ottenuto attraverso una tecnica chiamata "bootstrap aggregating" (bagging). Inoltre, durante la costruzione di ogni albero, l'algoritmo seleziona casualmente un sottogruppo delle feature disponibili, aggiungendo ulteriore diversità al modello finale. Una volta addestrati, gli alberi decisionali producono previsioni individuali sui nuovi dati di input. Le previsioni di tutti gli alberi vengono quindi combinate, tipicamente attraverso una votazione a maggioranza nel caso di classificazione o una media nel caso di regressione. Ecco un esempio di codice Python che implementa le random forest utilizzando la libreria scikit-learn: from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier # Creare un modello di random forest rf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42) # Addestrare il modello con i dati di addestramento rf.fit(X_train, y_train) # Effettuare previsioni su nuovi dati y_pred = rf.predict(X_test) Quando Utilizzare le Random Forest Le random forest sono particolarmente adatte per compiti di classificazione complessi, in cui i dati presentano relazioni non lineari e interazioni tra le feature. Grazie alla loro natura ensemble, le random forest sono meno soggette all'overfitting rispetto agli alberi decisionali singoli e sono in grado di gestire efficacemente dati con rumore e outlier. Tuttavia, le prestazioni delle random forest possono essere influenzate dalla qualità e dalla quantità dei dati di addestramento, nonché dalla scelta dei parametri, come il numero di alberi e la dimensione del sottocampione di feature. 📊 K-means clustering: Raggruppare i Dati in Modo Intelligente L'algoritmo K-means clustering è uno degli approcci non supervisionati più popolari nel campo del machine learning. Questo potente strumento di apprendimento automatico consente di suddividere un dataset in gruppi (cluster) di punti dati simili, senza alcuna informazione a priori sulle etichette o sulle categorie dei dati. Come Funziona il K-means clustering Il processo di clustering K-means inizia selezionando in modo casuale un numero k di punti dati come centroidi iniziali dei cluster. Successivamente, l'algoritmo assegna ogni punto dati al cluster con il centroide più vicino, calcolando la distanza tra il punto e i vari centroidi. Una volta che tutti i punti dati sono stati assegnati ai cluster, l'algoritmo ricalcola le posizioni dei centroidi come le medie dei punti dati presenti in ciascun cluster. Questo processo di assegnazione e ricalcolo dei centroidi viene ripetuto iterativamente fino a quando i centroidi non si stabilizzano e non si verificano ulteriori cambiamenti nell'assegnazione dei punti dati ai cluster. Ecco un esempio di codice Python che implementa l'algoritmo K-means clustering utilizzando la libreria scikit-learn: from sklearn.cluster import KMeans # Creare un modello K-means kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=42) # Addestrare il modello con i dati di addestramento kmeans.fit(X) # Ottenere le etichette dei cluster per ogni punto dati labels = kmeans.labels_ Quando Utilizzare il K-means clustering L'algoritmo K-means clustering è particolarmente adatto per compiti di analisi dei dati non supervisionati, come la segmentazione dei clienti, l'individuazione di anomalie e l'esplorazione di pattern nei dati. Questo approccio è efficace quando i dati presentano cluster naturali ben separati e quando le dimensioni dei cluster sono approssimativamente simili. Tuttavia, l'algoritmo K-means può essere sensibile alla scelta iniziale dei centroidi e alle presenza di outlier nei dati. Inoltre, richiede che l'utente specifichi a priori il numero di cluster desiderati, il che può essere una sfida se non si hanno informazioni a priori sulla struttura dei dati. 🧠 Artificial Neural Networks: Ispirati dalla Natura Le reti neurali artificiali (Artificial Neural Networks, ANN) sono tra gli algoritmi di machine learning più potenti e versatili. Ispirate al funzionamento del cervello umano, queste architetture di apprendimento automatico sono in grado di modellare relazioni complesse tra input e output, imparando direttamente dai dati di addestramento. Come Funzionano le Reti Neurali Artificiali Un'ANN è composta da nodi interconnessi, chiamati neuroni, organizzati in diverse "layer" (strati). I neuroni di input ricevono i dati di ingresso, mentre quelli di output producono le previsioni del modello. Gli strati intermedi, chiamati "hidden layers", eseguono elaborazioni complesse sui dati di input per estrarne le caratteristiche rilevanti. Durante il processo di addestramento, i pesi delle connessioni tra i neuroni vengono aggiustati iterativamente in modo da minimizzare l'errore di previsione del modello. Questo processo di ottimizzazione, noto come "backpropagation", consente alla rete neurale di imparare in modo autonomo le complesse relazioni presenti nei dati di addestramento. Ecco un esempio di codice Python che implementa una semplice rete neurale utilizzando la libreria Keras: from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense # Creare un modello di rete neurale sequenziale model = Sequential() # Aggiungere i layer della rete neurale model.add(Dense(units=64, activation='relu', input_dim=X_train.shape[1])) model.add(Dense(units=32, activation='relu')) model.add(Dense(units=1, activation='sigmoid')) # Compilare il modello model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy']) # Addestrare il modello model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32) Quando Utilizzare le Reti Neurali Artificiali Le reti neurali artificiali sono particolarmente adatte per compiti di apprendimento complessi, come il riconoscimento di immagini, l'elaborazione del linguaggio naturale e la previsione di serie temporali. Grazie alla loro capacità di modellare relazioni non lineari e di estrarre automaticamente le caratteristiche rilevanti dai dati, le ANN sono in grado di ottenere prestazioni eccezionali in molti domini applicativi. Tuttavia, l'addestramento delle reti neurali può richiedere una grande quantità di dati di addestramento e risorse di calcolo significative. Inoltre, le ANN sono spesso considerate "scatole nere", rendendo difficile comprendere e spiegare il processo decisionale sottostante. 📐 Support Vector Machines: Massimizzare il Margine Gli algoritmi di Support Vector Machines (SVM) rappresentano un potente approccio di apprendimento supervisionato per compiti di classificazione e regressione. Questi modelli cercano di trovare un iperpiano che separi in modo ottimale le classi di dati, massimizzando il margine tra le classi stesse. Come Funzionano le Support Vector Machines L'idea chiave dietro gli SVM è quella di trovare un iperpiano di separazione che massimizzi la distanza (il margine) tra i punti dati delle diverse classi. I punti dati più vicini all'iperpiano, chiamati "support vector", definiscono effettivamente la larghezza di questo margine. Per problemi non linearmente separabili, gli SVM utilizzano una tecnica chiamata "kernel trick" per mappare i dati in uno spazio di dimensionalità superiore, dove diventa possibile trovare un iperpiano di separazione ottimale. Ecco un esempio di codice Python che implementa un SVM utilizzando la libreria scikit-learn: from sklearn.svm import SVC # Creare un modello SVM svm = SVC(kernel='linear') # Addestrare il modello con i dati di addestramento svm.fit(X_train, y_train) # Effettuare previsioni su nuovi dati y_pred = svm.predict(X_test) Quando Utilizzare le Support Vector Machines Gli SVM sono particolarmente adatti per compiti di classificazione binaria e multiclasse, dove le classi sono ben separate e i dati sono relativamente densi. Inoltre, gli SVM sono robusti al sovraddattamento e possono gestire efficacemente situazioni in cui il numero di feature è molto grande rispetto alle dimensioni del dataset. Tuttavia, gli SVM possono essere computazionalmente costosi per dataset di grandi dimensioni e richiedono una regolazione accurata dei parametri del kernel per ottenere prestazioni ottimali. La loro interpretabilità può essere limitata a causa della natura "scatola nera" del processo decisionale. 👥 K-Nearest Neighbors: La Saggezza della Folla L'algoritmo K-Nearest Neighbors (KNN) è un semplice ma efficace metodo di apprendimento supervisionato che si basa sull'assunto che punti dati simili tendono ad avere etichette o valori simili. Questo approccio non parametrico classifica i nuovi dati in base alla loro vicinanza ai dati di addestramento precedentemente etichettati. Come Funziona il K-Nearest Neighbors L'algoritmo KNN inizia calcolando la distanza tra un nuovo punto dati non etichettato e tutti i punti dati di addestramento etichettati. Quindi, seleziona i K punti di addestramento più vicini al nuovo punto dati (i "vicini più prossimi"). Nel caso della classificazione, il nuovo punto dati viene assegnato alla classe più comune tra i suoi K vicini più prossimi. Nel caso della regressione, il valore predetto per il nuovo punto dati è calcolato come la media dei valori dei suoi K vicini più prossimi. Ecco un esempio di codice Python che implementa l'algoritmo KNN utilizzando la libreria scikit-learn: from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier # Creare un modello KNN knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5) # Addestrare il modello con i dati di addestramento knn.fit(X_train, y_train) # Effettuare previsioni su nuovi dati y_pred = knn.predict(X_test) Quando Utilizzare il K-Nearest Neighbors L'algoritmo KNN è particolarmente adatto per compiti di classificazione e regressione in cui i dati presentano una distribuzione relativamente uniforme e non ci sono relazioni complesse tra le feature e la variabile target. Inoltre, KNN è facile da implementare e comprendere, rendendolo uno strumento utile per l'esplorazione iniziale dei dati. Tuttavia, KNN può essere sensibile alla presenza di rumore e outlier nei dati, e le sue prestazioni possono essere influenzate dalla scelta del parametro K e dalla metrica di distanza utilizzata. Inoltre, l'algoritmo KNN può essere computazionalmente costoso per dataset di grandi dimensioni, poiché richiede il calcolo delle distanze tra il nuovo punto dati e tutti i punti di addestramento. 👼 Naive Bayes: Semplice ma Efficace L'algoritmo Naive Bayes è un approccio di apprendimento supervisionato basato sul teorema di Bayes, che permette di calcolare la probabilità di un evento in base a informazioni parziali o incomplete. Nonostante l'assunzione "naive" di indipendenza tra le feature, questo algoritmo si è dimostrato sorprendentemente efficace in molti compiti di classificazione. Come Funziona il Naive Bayes L'algoritmo Naive Bayes si basa sul calcolo della probabilità condizionata di un'etichetta di classe data una serie di feature. Utilizzando il teorema di Bayes, l'algoritmo calcola la probabilità a posteriori di ogni classe, data l'osservazione delle feature, e assegna il nuovo punto dati alla classe con la probabilità più alta. Nonostante l'assunzione di indipendenza tra le feature sia spesso violata nella realtà, l'algoritmo Naive Bayes si è dimostrato robusto e in grado di ottenere buone prestazioni in molti contesti, grazie alla sua semplicità e all'evitare il sovraddattamento. Ecco un esempio di codice Python che implementa l'algoritmo Naive Bayes utilizzando la libreria scikit-learn: from sklearn.naive_bayes import GaussianNB # Creare un modello Naive Bayes nb = GaussianNB() # Addestrare il modello con i dati di addestramento nb.fit(X_train, y_train) # Effettuare previsioni su nuovi dati y_pred = nb.predict(X_test) Quando Utilizzare il Naive Bayes L'algoritmo Naive Bayes è particolarmente adatto per compiti di classificazione in cui le feature sono altamente correlate e ci sono molte dimensioni. Inoltre, Naive Bayes è computazionalmente efficiente e richiede relativamente pochi dati di addestramento per ottenere buone prestazioni. Tuttavia, l'assunzione di indipendenza tra le feature può limitare le prestazioni dell'algoritmo in alcuni contesti, e le sue prestazioni possono essere influenzate dalla qualità e dalla rappresentatività dei dati di addestramento. Inoltre, Naive Bayes è principalmente adatto per compiti di classificazione e non è direttamente applicabile a compiti di regressione. 🔢 Linear Discriminant Analysis (LDA): Massimizzare la Separazione L'analisi discriminante lineare (Linear Discriminant Analysis, LDA) è un algoritmo di apprendimento supervisionato utilizzato per compiti di classificazione. L'obiettivo dell'LDA è trovare una combinazione lineare delle feature che massimizzi la separazione tra le diverse classi, riducendo al contempo la varianza all'interno di ogni classe. Come Funziona l'LDA L'LDA cerca di trovare un iperpiano che separi in modo ottimale le classi di dati, massimizzando il rapporto tra la varianza tra le classi e la varianza all'interno delle classi. In altre parole, l'algoritmo cerca di proiettare i dati su un nuovo spazio di dimensionalità inferiore in cui le classi risultino il più possibile separate. Una volta trovata questa proiezione ottimale, l'LDA può essere utilizzato per classificare nuovi punti dati proiettandoli nello stesso spazio e assegnandoli alla classe più vicina. Ecco un esempio di codice Python che implementa l'LDA utilizzando la libreria scikit-learn: from sklearn.discriminant_analysis import LinearDiscriminantAnalysis # Creare un modello LDA lda = LinearDiscriminantAnalysis() # Addestrare il modello con i dati di addestramento lda.fit(X_train, y_train) # Effettuare previsioni su nuovi dati y_pred = lda.predict(X_test) Quando Utilizzare l'LDA L'LDA è particolarmente adatto per compiti di classificazione in cui le classi sono ben separate e le feature sono linearmente correlate. Inoltre, l'LDA può essere utilizzato come tecnica di riduzione della dimensionalità per compiti di visualizzazione dei dati o come fase di pre-elaborazione per altri algoritmi di apprendimento. Tuttavia, l'LDA assume che le classi abbiano varianze uguali e che le feature seguano una distribuzione normale, il che potrebbe non essere sempre vero nei dataset reali. Inoltre, l'LDA potrebbe non funzionare bene in presenza di relazioni non lineari tra le feature e le classi. 🔄 Quadratic Discriminant Analysis (QDA): Oltre la Linearità La Quadratic Discriminant Analysis (QDA) è un'estensione dell'LDA che rilassa l'assunzione di uguaglianza delle matrici di covarianza delle diverse classi. Questo permette al QDA di modellare relazioni non lineari tra le feature e le classi in modo più efficace rispetto all'LDA. Come Funziona il QDA Il QDA assume che ogni classe abbia una distribuzione normale multivariata distinta con la propria media e matrice di covarianza. L'algoritmo stima queste medie e matrici di covarianza dai dati di addestramento e le utilizza per calcolare la probabilità a posteriori di appartenenza di un nuovo punto dati a ciascuna classe. Il nuovo punto dati viene quindi assegnato alla classe con la probabilità a posteriori più alta, utilizzando una regola di decisione quadratica invece della regola di decisione lineare utilizzata dall'LDA. Ecco un esempio di codice Python che implementa il QDA utilizzando la libreria scikit-learn: from sklearn.discriminant_analysis import QuadraticDiscriminantAnalysis # Creare un modello QDA qda = QuadraticDiscriminantAnalysis() # Addestrare il modello con i dati di addestramento qda.fit(X_train, y_train) # Effettuare previsioni su nuovi dati y_pred = qda.predict(X_test) Quando Utilizzare il QDA Il QDA è particolarmente adatto per compiti di classificazione in cui le classi presentano relazioni non lineari e le matrici di covarianza delle diverse classi sono significativamente diverse. Tuttavia, a causa della sua maggiore flessibilità rispetto all'LDA, il QDA richiede in genere più dati di addestramento per evitare il sovraddattamento. Inoltre, il QDA può essere computazionalmente più costoso dell'LDA, specialmente per dataset con molte feature, poiché richiede la stima di una matrice di covarianza per ogni classe. 15 Algoritmi di Machine Learning che devi conoscere Dopo aver esplorato in dettaglio i 15 principali algoritmi di machine learning, ecco una tabella riassuntiva che ne sintetizza le caratteristiche chiave e i casi d'uso principali: Questa tabella riassuntiva offre una panoramica concisa delle principali caratteristiche e casi d'uso di ciascun algoritmo, consentendo di comprendere rapidamente quali potrebbero essere le scelte più appropriate per affrontare specifici problemi di machine learning. Come Scegliere l'Algoritmo di Machine Learning Giusto Scegliere l'algoritmo di machine learning più adatto per un determinato problema può essere una sfida, ma porre le domande giuste può semplificare notevolmente il processo decisionale. Di seguito, una serie di scenari e domande chiave che possono guidare la scelta dell'algoritmo più appropriato: Scenari di Classificazione o Regressione? Se il compito prevede la classificazione di istanze in categorie discrete (ad esempio, rilevare se un'e-mail è spam o non spam), gli algoritmi come Decision Trees, Naive Bayes, Support Vector Machines e Reti Neurali Artificiali possono essere buone opzioni. Se invece il compito riguarda la previsione di un valore numerico continuo (ad esempio, prevedere il prezzo di una casa), algoritmi come la Regressione Lineare, le Random Forest o i Gradient Boosted Decision Trees potrebbero essere più appropriati. Quanti Dati di Addestramento Sono Disponibili? Se si dispone di un dataset di addestramento di grandi dimensioni, algoritmi come le Reti Neurali Artificiali, le Random Forest o i Gradient Boosted Decision Trees possono sfruttare al meglio la grande quantità di dati per apprendere pattern complessi. Se invece i dati di addestramento sono limitati, algoritmi semplici come Naive Bayes, K-Nearest Neighbors o la Regressione Lineare possono essere più adatti per evitare il sovraddattamento. Quali Tipi di Relazioni Ci Si Aspetta nei Dati? Se si prevede che le relazioni tra le feature e la variabile target siano lineari, algoritmi come la Regressione Lineare o l'LDA possono essere sufficienti. Se invece ci si aspetta relazioni non lineari complesse, algoritmi più flessibili come le Reti Neurali Artificiali, le Random Forest o i Gradient Boosted Decision Trees potrebbero essere più appropriati. È Importante l'Interpretabilità del Modello? Se è necessario comprendere il processo decisionale del modello (ad esempio, per scopi diagnostici o di conformità normativa), algoritmi interpretabili come Decision Trees, Regressione Lineare o Naive Bayes potrebbero essere preferibili rispetto a modelli "scatola nera" come le Reti Neurali Artificiali o gli SVM. Ci Sono Vincoli di Tempo o Risorse Computazionali? Se il tempo di addestramento e le risorse computazionali sono limitati, algoritmi semplici come Naive Bayes, K-Nearest Neighbors o Regressione Lineare potrebbero essere più adatti. Se invece non ci sono vincoli stringenti, algoritmi più complessi come le Reti Neurali Artificiali o i Gradient Boosted Decision Trees possono essere presi in considerazione per ottenere prestazioni ottimali. Queste domande rappresentano solo un punto di partenza per guidare la selezione dell'algoritmo di machine learning più appropriato. In ultima analisi, potrebbe essere necessario sperimentare con diverse opzioni e valutarne attentamente le prestazioni sui dati specifici del problema in esame. Conclusione: Una Guida Completa agli Algoritmi di Machine Learning Gli algoritmi di machine learning rappresentano il cuore pulsante dell'intelligenza artificiale moderna, consentendo ai sistemi di apprendere autonomamente dai dati e migliorare costantemente le loro prestazioni. Questa guida approfondita ha esplorato 15 dei principali algoritmi di machine learning, svelando i segreti del loro funzionamento, le loro applicazioni pratiche e le metodologie all'avanguardia utilizzate per massimizzarne l'efficacia. Dall'interpretabilità degli alberi decisionali alla potenza delle reti neurali artificiali, dalla semplicità del Naive Bayes alla flessibilità dei Gradient Boosted Decision Trees, abbiamo esaminato una vasta gamma di approcci, ognuno con le sue peculiarità e casi d'uso ideali. Che tu sia un appassionato di machine learning, un ricercatore o un professionista dell'intelligenza artificiale, questa guida ti ha fornito le conoscenze fondamentali per comprendere e applicare correttamente questi potenti algoritmi. Ricorda, la scelta dell'algoritmo giusto è cruciale per affrontare con successo qualsiasi sfida di apprendimento automatico, sia essa la classificazione di immagini, la previsione di serie temporali o la segmentazione dei clienti. Continua a esplorare, sperimentare e approfondire la tua conoscenza di questi affascinanti algoritmi di machine learning. Il futuro dell'intelligenza artificiale è nelle tue mani, e con gli strumenti giusti, potrai sbloccare il pieno potenziale di questa rivoluzionaria tecnologia.

Introduzione: Nel costante sviluppo dell'intelligenza artificiale, una svolta epocale è stata raggiunta con l'introduzione del Google Gemini 1.5 Pro. Con la capacità di gestire fino a 1 milione di token multimodali, questo modello rappresenta un balzo significativo nell'evoluzione delle reti neurali generative. L'attesa per un tale progresso è finalmente terminata, e ora ci troviamo di fronte a un nuovo capitolo nell'avanzamento dell'IA. In questo articolo, esploreremo le straordinarie caratteristiche del Gemini 1.5 Pro, delineando come queste innovazioni stiano ridefinendo il panorama dell'intelligenza artificiale. Ecco di cosa Parleremo : Accessibilità per Tutti: La disponibilità gratuita del modello Gemini 1.5 Pro. Mixture of Experts e Ampia Finestra di Contesto: La struttura MOE e la sorprendente capacità di comprendere contesti lunghi. Precisione tra i Modelli della Famiglia Gemini: Le diverse dimensioni del modello e miglioramenti nella precisione. Comprensione del Contesto a Lungo Termine (La Demo): Dimostrazione della capacità del Gemini 1.5 Pro nel mantenere contesti estesi. Abilità di Apprendimento In-Context: La sorprendente capacità di apprendimento in-context del modello. Differenze con GPT4 Considerazioni Finali: Un'analisi delle straordinarie competenze dimostrate da Google con il modello Gemini 1.5. Accessibilità per Tutti: La Disponibilità Gratuita del Modello Gemini 1.5 Pro La recente release di Gemini 1.0 Ultra in Gemini Advanced ha catturato l'attenzione degli sviluppatori, con l'opportunità di provarlo tramite l'iscrizione a un abbonamento Gemini Advanced. Il modello 1.0 Ultra, accessibile tramite Gemini API, è stato distribuito a sviluppatori selezionati e partner in Google AI Studio. Inoltre, l'entusiasmante introduzione del modello Gemini 1.5 Pro promette di migliorare l'efficienza grazie all'approccio innovativo Mixture-of-Experts (MoE), indirizzando le richieste a una serie di reti neurali "esperte" più piccole per risposte più veloci e di alta qualità. Gli sviluppatori hanno ora la possibilità di iscriversi alla Private Preview di Gemini 1.5 Pro, un modello multimodale di dimensioni medie ottimizzato per un'ampia gamma di compiti. Con una nuova finestra di contesto sperimentale di 1 milione di token, Gemini 1.5 Pro sarà disponibile per l'esplorazione in Google AI Studio. Questa piattaforma, presente in 38 lingue e in oltre 180 paesi, rappresenta il modo più veloce per lavorare con i modelli Gemini e integra facilmente l'API Gemini nelle applicazioni. Mixture of Experts e Ampia Finestra di Contesto: La Struttura MOE e la Sorprendente Capacità di Comprendere Contesti Lunghi Il modello Gemini 1.5 Pro si distingue per la sua architettura Mixture-of-Experts (MOE), che contribuisce a un'efficienza ottimizzata. Grazie a questa innovativa struttura, il modello gestisce richieste indirizzandole a gruppi di reti neurali più piccole, garantendo risposte più rapide e di qualità superiore. Un aspetto rivoluzionario è l'introduzione di una finestra di contesto sperimentale di 1 milione di token, consentendo al modello di esplorare nuove frontiere nella comprensione e nell'elaborazione di informazioni complesse. Cos'è una Mixture of Experts (MoE)? La Mixture of Experts (MoE) rappresenta un'innovativa architettura nell'ambito dei modelli trasformatore, rivoluzionando il modo in cui i modelli vengono addestrati e utilizzati. In termini semplici, una MoE consente di preaddestrare modelli con notevolmente meno risorse computazionali, consentendo di scalare drasticamente le dimensioni del modello o del dataset con lo stesso budget di calcolo di un modello denso. Immagina una MoE come una squadra di "esperti" specializzati, ognuno dotato di competenze specifiche. Invece di utilizzare i tradizionali strati di rete neurale feed-forward densa (FFN), una MoE incorpora strati "sparsi". Questi strati sparsi contengono un numero definito di "esperti", dove ciascun esperto è rappresentato da una rete neurale. In pratica, questi esperti possono essere FFN tradizionali, ma anche reti più complesse o addirittura un'altra MoE, creando strutture gerarchiche di MoE. Un elemento chiave di una MoE è il "router" o rete di instradamento, che determina a quale esperto vengono inviati determinati token. Ad esempio, il token "More" potrebbe essere indirizzato al secondo esperto, mentre il token "Parameters" al primo. La decisione di instradare un token a un esperto è cruciale, e il router, composto da parametri appresi, viene preaddestrato simultaneamente al resto della rete. Quindi, in sintesi, nelle MoE ogni strato FFN del modello trasformatore viene sostituito da uno strato MoE, composto da un network di instradamento e un certo numero di esperti. Sebbene le MoE offrano vantaggi come l'efficienza nell'addestramento e un'inferezza più veloce rispetto ai modelli densi, sorgono anche sfide. Durante l'addestramento, le MoE possono lottare per generalizzare durante il fine-tuning, causando l'overfitting. Inoltre, durante l'inferezza, nonostante una MoE possa avere molti parametri, solo alcuni vengono utilizzati, riducendo i requisiti di memoria ma imponendo comunque requisiti elevati. Questo approccio innovativo ha dimostrato il suo potenziale, anche se accompagnato da sfide che la ricerca continua a esplorare e affrontare. Precisione tra i Modelli della Famiglia Gemini: Diverse Dimensioni e Miglioramenti nella Precisione L'innovazione di Gemini 1.5 non si limita alle dimensioni, ma si estende alla precisione. Il modello Ultra, destinato a compiti complessi, il modello Pro, adatto a una vasta gamma di compiti, e il modello Nano, efficiente per dispositivi più piccoli, insieme contribuiscono a un'ecosistema Gemini più completo. Gemini 1.5 Pro, in particolare, promette stabilità e miglioramenti significativi nella precisione, estendendo la sua influenza non solo nel testo ma anche nel riconoscimento del parlato e nella comprensione delle immagini. Esplorando le Potenzialità di Gemini 1.5 Pro Google ha rilasciato una dimostrazione impressionante della capacità di Gemini 1.5 Pro nel mantenere una finestra di contesto estesa. La demo presenta il modello gestire un contesto di 402 pagine, equivalenti a circa 326.658 token, rispondendo prontamente a domande e dimostrando la sua abilità di risposta anche a partire da una singola immagine come contesto. Questa dimostrazione evidenzia il potenziale di Gemini 1.5 Pro nell'affrontare sfide complesse attraverso contesti ampi e vari, aprendo nuove possibilità per il suo utilizzo. Abilità di Apprendimento In-Context: Esplorando il Mondo della Traduzione Automatica Gemini 1.5 Ultra si distingue per le sue impressionanti abilità di apprendimento in-context. Google ha testato questa capacità utilizzando il benchmark Machine Translation from One Book (MTOB), dimostrando come il modello apprende efficacemente da un libro con informazioni mai incontrate prima. In un esperimento particolarmente intrigante, il modello è stato sottoposto a un manuale di grammatica di una lingua raramente usata, Kalamang. Sorprendentemente, il modello ha imparato a tradurre dall'inglese al Kalamang a un livello simile a una persona che apprende dalla stessa fonte. Prestazioni a Confronto: Gemini 1.5 Pro vs GPT-4 Turbo Per comparare in modo obiettivo Gemini 1.5 Pro e GPT-4 Turbo, esaminiamo alcuni risultati chiave nei benchmark: Ragionamento Generale e Comprensione : Gemini 1.5 Pro vs GPT-4 Turbo Ragionamento Matematico: Gemini 1.5 Pro vs GPT-4 Turbo Generazione di Codice: Gemini 1.5 Pro vs GPT-4 Turbo Comprensione di Immagini: Gemini 1.5 Pro vs GPT-4 Turbo Comprensione Video: Gemini 1.5 Pro vs GPT-4 Turbo Elaborazione Audio: Gemini 1.5 Pro vs GPT-4 Turbo Analisi Complessiva dei Benchmark: Gemini 1.5 Pro vs GPT-4 Turbo Ragionamento Generale e Comprensione Gemini 1.5 Pro supera leggermente GPT-4 Turbo nei compiti di ragionamento generale e comprensione, indicando una comprensione robusta su dataset diversificati. Ragionamento Matematico Nel ragionamento matematico, GPT-4 Turbo supera Gemini 1.5 Pro nella risoluzione di problemi complessi, riflettendo una comprensione sfumata di concetti matematici avanzati. Generazione di Codice GPT-4 Turbo guida nei benchmark di generazione di codice, mostrando la sua capacità di comprendere e generare codice con maggiore precisione, un aspetto cruciale per gli sviluppatori. Comprensione delle Immagini GPT-4 Turbo dimostra una prestazione superiore nei compiti di comprensione delle immagini, indicando le sue capacità avanzate nell'interpretare e rispondere alle informazioni visive. Comprensione Video Gemini 1.5 Pro supera GPT-4 Turbo nella comprensione video, mostrando la sua forza nell'analizzare e generare contenuti da dati video. Elaborazione Audio Gemini 1.5 Pro mostra un notevole progresso nell'elaborazione audio, superando significativamente GPT-4 Turbo, evidenziando la sua capacità superiore di comprendere e tradurre il linguaggio parlato. Gemini 1.5 Pro è Migliore di GPT-4 Turbo? Determinare se Gemini 1.5 Pro è superiore a GPT-4 Turbo dipende dai casi d'uso specifici e dai requisiti. Gemini 1.5 Pro eccelle nell'elaborazione di set di dati estesi e nella comprensione di informazioni complesse e multimodali, rendendolo ideale per applicazioni che richiedono approfondimenti contestuali su larghe quantità di dati. Al contrario, GPT-4 Turbo brilla nella generazione di codice, nella comprensione delle immagini e nelle attività che richiedono alta precisione nella comprensione linguistica e visiva. Entrambi i modelli offrono capacità eccezionali, ma la scelta del migliore dipende dalle esigenze specifiche del compito in questione. Capacità e Prestazioni: Gemini 1.5 Pro vs GPT-4 Turbo Le capacità di GPT-4 Turbo e Gemini 1.5 Pro sono entrambe impressionanti, ma eccellono in domini diversi.GPT-4 Turbo brilla nelle applicazioni basate su testo puro, offrendo una generazione di testo sfumato e consapevole del contesto, rendendolo ideale per la scrittura creativa, l'assistenza nella codifica e persino compiti di risoluzione di problemi complessi. I suoi modelli linguistici sono stati perfezionati per fornire risposte più accurate e rilevanti, rendendolo uno strumento essenziale per professionisti e creativi. Gemini 1.5 Pro si distingue per la sua capacità di comprendere e generare contenuti attraverso molteplici modalità. La sua capacità di recupero a lungo contesto è rivoluzionaria, consentendogli di mantenere la coerenza su porzioni più estese di contenuto e tra diversi tipi di dati. Ciò rende Gemini 1.5 Pro particolarmente utile in contesti educativi, dove può fornire spiegazioni e tutorial che incorporano testo, diagrammi e video per un'esperienza di apprendimento più completa.

Alcuni di questi includono ChatGPT, DALL-E, GitHub CoPilot, Microsoft Bing Chat, Google Bard, Midjourney ChatGPT ChatGPT è uno dei più noti esempi di intelligenza artificiale generativa. ChatGPT è stato addestrato su una vasta quantità di testo proveniente da internet, il che gli permette Alcuni esempi concreti di applicazioni di IA generativa includono ChatGPT, DALL-E, GitHub CoPilot, Microsoft Alcuni esempi di applicazioni di IA generativa sono ChatGPT, DALL-E, GitHub CoPilot, Microsoft Bing Chat

Con l'introduzione dell'intelligenza artificiale generativa e strumenti come ChatGPT e DALL-E, anche , ci si aspetta che il mercato globale dell'IA raggiunga i 267 miliardi di dollari, secondo Fortune Business Migliori software di IA Generativa per Testo (blog, e-mail) ChatGPT Plus: ChatGPT Plus è l'avanzata versione di ChatGPT, basata sul modello GPT-4. Insieme, possiamo delineare un percorso su misura per il tuo business, sfruttando il potenziale dell'Intelligenza

Se sei un esperto del settore del machine learning, probabilmente sei già a conoscenza del fatto che la scelta della migliore pipeline di modelli di machine learning per un set di dati può essere una vera sfida. Inoltre, spesso questo processo richiede un intervento manuale che richiede molte ore di lavoro. Ma cosa succederebbe se ti dicessi che c'è un modo per automatizzare questo processo? Gli esperti sanno che spesso la ricerca della migliore pipeline di modelli può essere come cercare un ago in un pagliaio Beh, c'è! È chiamato AutoML e fornisce strumenti che permettono di rilevare automaticamente buone pipeline di modelli di machine learning per un set di dati, con un intervento minimo da parte dell'utente. L'utilizzo di AutoML è particolarmente adatto agli esperti di dominio che non hanno una conoscenza approfondita dell'apprendimento automatico, ma anche per i professionisti dell'apprendimento automatico che cercano di ottenere rapidamente buoni risultati per un'attività di modellazione predittiva. Fortunatamente, esistono librerie open source disponibili per l'utilizzo di metodi AutoML con librerie di machine learning popolari in Python, come la libreria di machine learning scikit-learn. In questo tutorial ti mostrerò come utilizzare le migliori librerie AutoML open source per scikit-learn in Python, in modo da poter sfruttare al massimo le potenzialità di AutoML. Dopo aver completato questo tutorial, sarai in grado di scoprire come utilizzare le tecniche di AutoML per scoprire automaticamente e rapidamente una pipeline di modelli di machine learning con buone prestazioni per un'attività di modellazione predittiva. Inoltre, scoprirai le tre librerie AutoML più popolari per Scikit-Learn: Hyperopt-Sklearn, Auto-Sklearn e TPOT. Sarai in grado di utilizzare queste librerie per scoprire modelli con buone prestazioni per attività di modellazione predittiva in Python. Insomma, se vuoi scoprire come utilizzare AutoML per semplificare il processo di modellazione predittiva e ottenere risultati migliori e più veloci, questo tutorial è quello che fa per te. Quindi, senza ulteriori indugi, iniziamo! Indice su AutoML : le migliori librerie python Questo tutorial è diviso in quattro parti; sono: Machine learning automatizzato Auto Sklearn Strumento di ottimizzazione della pipeline basato su albero (TPOT) Hyperopt-Sklearn Conclusione Machine learning automatizzato Sei alla ricerca di un modo semplice e veloce per creare modelli di machine learning predittivi? Allora AutoML potrebbe essere la soluzione che fa per te! Questa tecnologia innovativa consente di selezionare automaticamente la preparazione dei dati, il modello di machine learning e gli iperparametri del modello, senza richiedere alcuna conoscenza specifica in materia. In pratica, basta fornire i dati di input e il sistema di AutoML si occuperà di tutto il resto, individuando l'approccio migliore per l'applicazione specifica. Grazie a questa tecnologia all'avanguardia, persino gli scienziati di dominio che non hanno conoscenze approfondite in materia di machine learning potranno accedere a questo campo in modo semplice e intuitivo. Inoltre, non c'è bisogno di creare da zero una pipeline di modelli: molte aziende offrono servizi di AutoML preconfezionati, che consentono di scaricare o utilizzare online una pipeline già pronta all'uso. Google, Microsoft e Amazon sono solo alcuni esempi di aziende che offrono questa opzione. Ma non solo: esistono anche numerose librerie open source che implementano le tecniche di AutoML, offrendo l'opportunità di personalizzare le trasformazioni dei dati, i modelli e gli iperparametri in modo specifico per le tue esigenze. In particolare, tre librerie si sono distinte come le migliori del settore: Hyperopt-Sklearn, Auto-Sklearn e TPOT. Se hai una libreria preferita che non compare in questa lista, condividila con noi nei commenti qui sotto. Pronto a scoprire il mondo di AutoML? Continua a leggere per tutte le informazioni necessarie! Auto Sklearn Auto-Sklearn è una libreria open source di AutoML in Python che utilizza modelli di machine learning della libreria scikit-learn. La libreria è stata sviluppata da Matthias Feurer et al. e descritta nel loro documento del 2015 intitolato "Efficient and Robust Automated Machine Learning". In questo documento, viene introdotto un nuovo e robusto sistema AutoML basato su scikit-learn, che utilizza 15 classificatori, 14 metodi di pre-elaborazione delle caratteristiche e 4 metodi di pre-elaborazione dei dati. Ciò porta a uno spazio di ipotesi strutturato con 110 iperparametri. Il primo passo è installare la libreria Auto-Sklearn utilizzando pip come segue: pip install autosklearn #per python locale !pip install autosklearn #per google colab Dopo aver installato la libreria, è possibile importarla e stampare il numero di versione per confermare l'installazione corretta: # Stampa la versione di Auto-Sklearn import autosklearn print('autosklearn: %s' % autosklearn.__version__) Eseguendo questo esempio, verrà stampato il numero di versione, che dovrebbe essere uguale o superiore a 0.6.0. Successivamente, è possibile dimostrare l'utilizzo di Auto-Sklearn su un dataset di classificazione sintetico. In questo esempio, viene definita una classe AutoSklearnClassifier che controlla la ricerca e la configurazione per una durata massima di due minuti (120 secondi), uccidendo ogni singolo modello la cui valutazione richiede più di 30 secondi. Al termine dell'esecuzione, le statistiche della ricerca sono riportate e il modello con le migliori prestazioni è valutato su un set di dati di controllo. Ecco l'esempio completo: # Esempio di auto-sklearn su un dataset di classificazione from sklearn.datasets import make_classification from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import accuracy_score from autosklearn.classification import AutoSklearnClassifier # Definizione del dataset X, y = make_classification(n_samples=100, n_features=10, n_informative=5, n_redundant=5, random_state=1) # Suddivisione in set di training e test X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.33, random_state=1) # Definizione della ricerca model = AutoSklearnClassifier(time_left_for_this_task=2*60, per_run_time_limit=30, n_jobs=8) # Esecuzione della ricerca model.fit(X_train, y_train) # Statistiche della ricerca print(model.sprint_statistics()) # Valutazione del miglior modello y_hat = model.predict(X_test) acc = accuracy_score(y_test, y_hat) print("Accuracy: %.3f" % acc) L'esecuzione di questo esempio richiederà circa due minuti, data la durata massima di esecuzione impostata. Alla fine dell'esecuzione, verrà stampato un riepilogo che mostra che sono stati valutati 599 modelli e che le prestazioni stimate del modello finale sono state del 95,6%. auto-sklearn results:Dataset name: 771625f7c0142be6ac52bcd108459927 Metric: accuracy Best validation score: 0.956522 Number of target algorithm runs: 653 Number of successful target algorithm runs: 599 Number of crashed target algorithm runs: 54 Number of target algorithms that exceeded the time limit: 0 Number of target algorithms that exceeded the memory limit: 0 Quindi valutiamo il modello sul set di dati di controllo e vediamo che è stata raggiunta un'accuratezza di classificazione del 97 percento, che è ragionevolmente abile. Accuracy: 0.970 Strumento di ottimizzazione della pipeline basato su albero (TPOT) TPOT (Tree-based Pipeline Optimization Tool) è una libreria Python che utilizza un algoritmo evolutivo per progettare e ottimizzare automaticamente le pipeline di machine learning. La pipeline è rappresentata da una struttura ad albero e include algoritmi per la preparazione e la modellazione dei dati, nonché gli iperparametri del modello. Per utilizzare TPOT, la libreria deve essere installata utilizzando pip come segue: !pip install tpot Una volta installata, è possibile importare la libreria e verificare la versione installata come segue: import tpot print(f"tpot: {tpot.__version__}") L'utilizzo di TPOT per una classificazione sintetica può essere dimostrato con il seguente esempio: from sklearn.datasets import make_classification from sklearn.model_selection import RepeatedStratifiedKFold from tpot import TPOTClassifier # definisci dataset X, y = make_classification(n_samples=100, n_features=10, n_informative=5, n_redundant=5, random_state=1) # definisci model evaluation cv = RepeatedStratifiedKFold(n_splits=10, n_repeats=3, random_state=1) # definisci ricerca model = TPOTClassifier(generations=5, population_size=50, cv=cv, scoring='accuracy', verbosity=2, random_state=1, n_jobs=-1) # esegui la ricerca model.fit(X, y) # esporta il miglior modello model.export('tpot_best_model.py') L'esecuzione dell'esempio potrebbe richiedere alcuni minuti e verrà visualizzata una barra di avanzamento sulla riga di comando. L'accuratezza dei modelli con le migliori prestazioni verrà segnalata lungo il percorso. I risultati specifici varieranno data la natura stocastica della procedura di ricerca. In questo caso, la pipeline con le migliori prestazioni ha raggiunto una precisione media di circa il 92,6%, come indicato di seguito: Generation 1 - Current best internal CV score: 0.9166666666666666 Generation 2 - Current best internal CV score: 0.9166666666666666 Generation 3 - Current best internal CV score: 0.9266666666666666 Generation 4 - Current best internal CV score: 0.9266666666666666 Generation 5 - Current best internal CV score: 0.9266666666666666 Best pipeline: ExtraTreesClassifier(input_matrix, bootstrap=False, criterion=gini, max_features=0.35000000000000003, min_samples_leaf=2, min_samples_split=6, n_estimators=100) Il miglior modello viene salvato in un file denominato "tpot_best_model.py". Il codice nel file "tpot_best_model.py" può essere utilizzato per adattare la pipeline su un set di dati specifico. La pipeline con le migliori prestazioni viene quindi salvata in un file denominato " tpot_best_model.py ". import numpy as np import pandas as pd from sklearn.ensemble import ExtraTreesClassifier from sklearn.model_selection import train_test_split # NOTE: Make sure that the outcome column is labeled 'target' in the data file tpot_data = pd.read_csv('PATH/TO/DATA/FILE', sep='COLUMN_SEPARATOR', dtype=np.float64) features = tpot_data.drop('target', axis=1) training_features, testing_features, training_target, testing_target = \ train_test_split(features, tpot_data['target'], random_state=1) # Average CV score on the training set was: 0.9266666666666666 exported_pipeline = ExtraTreesClassifier(bootstrap=False, criterion="gini", max_features=0.35000000000000003, min_samples_leaf=2, min_samples_split=6, n_estimators=100) # Fix random state in exported estimator if hasattr(exported_pipeline, 'random_state'): setattr(exported_pipeline, 'random_state', 1) exported_pipeline.fit(training_features, training_target) results = exported_pipeline.predict(testing_features) È quindi possibile recuperare il codice per la creazione della pipeline del modello e integrarlo nel progetto. Hyperopt-Sklearn HyperOpt è una libreria Python open source per l'ottimizzazione bayesiana sviluppata da James Bergstra. È progettato per l'ottimizzazione su larga scala per modelli con centinaia di parametri e consente di ridimensionare la procedura di ottimizzazione su più core e più macchine. HyperOpt-Sklearn contiene la li breria HyperOpt e consente la ricerca automatica di metodi di preparazione dei dati, algoritmi di apprendimento automatico e iperparametri del modello per attività di classificazione e regressione. Ora che abbiamo familiarità con HyperOpt e HyperOpt-Sklearn, diamo un'occhiata a come utilizzare HyperOpt-Sklearn. Il primo passo è installare la libreria HyperOpt. Ciò può essere ottenuto utilizzando il gestore di pacchetti pip come segue: sudo pip install hyperopt Successivamente, dobbiamo installare la libreria HyperOpt-Sklearn. Anche questo può essere installato utilizzando pip, anche se dobbiamo eseguire questa operazione manualmente clonando il repository ed eseguendo l'installazione dai file locali, come segue: git clone git@github.com:hyperopt/hyperopt-sklearn.git cd hyperopt-sklearn sudo pip install . cd .. Possiamo confermare che l'installazione è andata a buon fine controllando il numero di versione con il seguente comando: sudo pip show hpsklearn Questo riepilogherà la versione installata di HyperOpt-Sklearn, confermando che viene utilizzata una versione moderna. Name: hpsklearn Version: 0.0.3 Summary: Hyperparameter Optimization for sklearn Home-page: http://hyperopt.github.com/hyperopt-sklearn/ Author: James Bergstra Author-email: anon@anon.com License: BSD Location: ... Requires: nose, scikit-learn, numpy, scipy, hyperopt Required-by: Successivamente, possiamo dimostrare l'utilizzo di Hyperopt-Sklearn su un'attività di classificazione sintetica. Possiamo configurare un'istanza HyperoptEstimator che esegue la ricerca, inclusi i classificatori da considerare nello spazio di ricerca, i passaggi di pre-elaborazione e l'algoritmo di ricerca da utilizzare. In questo caso, utilizzeremo TPE, o Tree of Parzen Estimators, ed eseguiremo 50 valutazioni. Al termine della ricerca, viene valutata e riepilogata la pipeline del modello più performante. Di seguito è riportato l'esempio completo utilizzando il formato del codice Python: # Esempio di Hyperopt-sklearn per un dataset di classificazionefrom sklearn.datasets import make_classification from sklearn.model_selection import train_test_split from hpsklearn import HyperoptEstimator from hpsklearn import any_classifier from hpsklearn import any_preprocessing from hyperopt import tpe # Definiamo il dataset X, y = make_classification(n_samples=100, n_features=10, n_informative=5, n_redundant=5, random_state=1) # Suddividiamo il dataset in set di training e di test X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.33, random_state=1) # Definiamo la ricerca model = HyperoptEstimator( classifier=any_classifier('cla'), preprocessing=any_preprocessing('pre'), algo=tpe.suggest, max_evals=50, trial_timeout=30 ) # Eseguiamo la ricerca model.fit(X_train, y_train) # Riepiloghiamo le performance acc = model.score(X_test, y_test) print("Accuracy: %.3f" % acc) # Riepiloghiamo il miglior modello print(model.best_model()) Verrà segnalato lo stato di avanzamento della ricerca e verranno visualizzati alcuni avvisi che puoi tranquillamente ignorare. Al termine dell'esecuzione, il modello con le migliori prestazioni viene valutato sul set di dati di controllo e la pipeline rilevata viene stampata per un uso successivo. I tuoi risultati specifici potrebbero differire a causa della natura stocastica dell'algoritmo di apprendimento e del processo di ricerca. Prova a eseguire l'esempio alcune volte. In questo caso, possiamo vedere che il modello scelto ha raggiunto una precisione di circa l'84,8% sul set di test di controllo. La pipeline prevede un modello SGDClassifier senza pre-elaborazione. Accuracy: 0.848 {'learner': SGDClassifier(alpha=0.0012253733891387925, average=False, class_weight='balanced', early_stopping=False, epsilon=0.1, eta0=0.0002555872679483392, fit_intercept=True, l1_ratio=0.628343459087075, learning_rate='optimal', loss='perceptron', max_iter=64710625.0, n_iter_no_change=5, n_jobs=1, penalty='l2', power_t=0.42312829309173644, random_state=1, shuffle=True, tol=0.0005437535215080966, validation_fraction=0.1, verbose=False, warm_start=False), 'preprocs': (), 'ex_preprocs': ()} Il modello stampato può quindi essere utilizzato direttamente, ad esempio il codice copiato e incollato in un altro progetto. Conclusione AutoML Vorrei ringraziarti per aver dedicato del tempo alla lettura di questo articolo su AutoML e librerie Python per il machine learning automatizzato. Spero che tu abbia trovato queste informazioni utili e interessanti per la tua attività di sviluppo. Il campo del machine learning sta crescendo rapidamente, e l'automazione sta diventando sempre più importante per migliorare l'efficienza e la produttività. Con AutoML e le librerie Python descritte in questo articolo, puoi velocizzare il processo di creazione di modelli di machine learning e ottenere risultati migliori in meno tempo. Se hai domande o commenti su questo argomento, ti invito a condividerli nella sezione dei commenti qui sotto. Grazie ancora per aver letto questo articolo e ti auguro buona fortuna nel tuo prossimo progetto di machine learning!

Prerequisiti : Se non sai perchè utilizzeremo python, clicca qui Se non hai ancora installato Python, clicca qui Se non sai come scaricare e gestire le librerie, clicca qui Se non sai cosa sia un Dataset, clicca qui Prima di iniziare la giuda pratica per creare uno Scatterplot partendo da un dataset vediamo quando è utile o necessario utilizzare il grafico a dispersione. Cosa è lo Satterplot? Il grafico a dispersione rappresenta su due assi (x & y), mediante dei punti, coppie di dati numerici, con una variabile di coordinate ( x, y ). Quando è consigliato usarlo? Quando bisogna cercare quale variabile indipendente influenzi maggiormente la variabile dipendente Quando la variabile dipendente può avere più valori per ogni valore della variabile indipendente Quando si cerca di determinare se le due variabili sono correlate. In alcuni casi vine anche usato per la visualizzazione di cluster. Installiamo le librerie Per installare le librerie necessarie per la rappresentazione apriamo il terminale e digitiamo il seguenti comandi: pip install matplotlib pip3 install matplotlib #per python3 pip install numpy pip3 install numpy #per python3 pip install pandas pip3 install pandas #per python3 Giuda alla visualizzazione dello ScatterPlot da un file Excel Creiamo un nuovo file e importiamo le librerie che ci serviranno. Per questo esempio utilizzeremo questo file excel import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd Creiamo adesso con pandas il nostro dataset in memoria. #carichiamo in Ram i dati contenuti nel file excel dataset = pd.read_excel (r'mq_prezzo_appartamento.xlsx') ​ #stampiamo il nostro dataset print(dataset) ​ Output: mq prezzo 0 50 37500 1 55 45375 2 60 54000 3 65 63375 4 70 73500 5 75 84375 6 80 96000 7 85 108375 8 90 121500 9 95 135375 10 100 150000 11 105 165375 12 110 181500 13 115 198375 14 120 216000 15 125 234375 16 130 253500 17 135 273375 18 140 294000 19 145 315375 20 150 337500 21 155 360375 22 160 384000 23 165 408375 24 170 433500 25 175 459375 26 180 486000 27 185 513375 28 190 541500 29 195 570375 30 200 600000 31 205 630375 32 210 661500 33 215 693375 34 220 726000 35 225 759375 36 230 793500 37 235 828375 38 240 864000 Creiamo due liste conteneti rispettivamente i valori X (metri quadrati) e Y (prezzo appartamento) mq = dataset['mq'] prezzo = dataset['prezzo'] ​ #stampiamo le nostre liste print(mq,prezzo) Output: 0 50 1 55 2 60 3 65 4 70 5 75 6 80 7 85 8 90 9 95 10 100 11 105 12 110 13 115 14 120 15 125 16 130 17 135 18 140 19 145 20 150 21 155 22 160 23 165 24 170 25 175 26 180 27 185 28 190 29 195 30 200 31 205 32 210 33 215 34 220 35 225 36 230 37 235 38 240 Name: mq, dtype: int64 0 37500 1 45375 2 54000 3 63375 4 73500 5 84375 6 96000 7 108375 8 121500 9 135375 10 150000 11 165375 12 181500 13 198375 14 216000 15 234375 16 253500 17 273375 18 294000 19 315375 20 337500 21 360375 22 384000 23 408375 24 433500 25 459375 26 486000 27 513375 28 541500 29 570375 30 600000 31 630375 32 661500 33 693375 34 726000 35 759375 36 793500 37 828375 38 864000 Name: prezzo, dtype: int64 Visti così non si capisce poco e niente, ma ora vedremo come rappresentarli con un grafico a dispesione La libreria MatplotLib offre anche la possibilità di personalizzare i nostri grafici. #definire il titolo del grafico plt.title("Rapporto dimensione / prezzo degli appartamenti") ​ #definire il testo dell'asse x plt.xlabel("Dimensione in m^2 dell'appartamento") ​ #definire il testo dell'asse y plt.ylabel("prezzo in € dell'appartamento") ​ #definire lo sfondo a griglia plt.grid() ​ #definire le dimensioni de grafico plt.rcParams['figure.figsize'] = [15,10] #altezza,lunghezza ​ #la funzione per creare il grafico è molto semplice plt.scatter(mq,prezzo, label="Rapporto appartamenti", marker="s") ​ #definire la leggenda del grafico plt.legend() ​ #salviamo il grafico plt.savefig("scatterPlot_rapporto_mq_prezzo_appartamenti.png") ​ #mostriamo il grafico plt.show() output: Scarica Gratuitamente l'esempio Per scaricare gratuitamente devi prima registrati/accede al portale. Scorri in fondo alla pagina per registrati o accedere Giuda alla visualizzazione dello scatterPlot da dati generati Creiamo un nuovo file e importiamo le librerie che ci serviranno. import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np Creiamo adesso con numpy generiamo due liste di dati # utilizzando la funzione np.random.randint(50,150, size=50)+10 andiamo a creare una lista # contenente 50 (size) numeri casuali interi da 50 a 150, i quali indicheranno la metratura quadrata metriquadrati_appartamento = np.random.randint(50,150, size=50)+10 ​ # utilizzando la funzione np.power(metriquadrati_appartamento, 2)*9 andiamo a creare una lista # contenente 50 numeri generati elevando al quadrato e moltiplicato per 15 la metratura quadrata prezzi_appartamento = np.power(metriquadrati_appartamento, 2)*15 print(metriquadrati_appartamento,prezzi_appartamento) output: [157 147 153 122 142 150 105 62 73 120 133 159 123 124 102 92 83 136 90 154 119 141 111 126 82 75 159 95 134 113 145 98 148 71 137 158 151 132 61 101 96 158 125 157 105 65 62 129 104 97] [369735 324135 351135 223260 302460 337500 165375 57660 79935 216000 265335 379215 226935 230640 156060 126960 103335 277440 121500 355740 212415 298215 184815 238140 100860 84375 379215 135375 269340 191535 315375 144060 328560 75615 281535 374460 342015 261360 55815 153015 138240 374460 234375 369735 165375 63375 57660 249615 162240 141135] Visti così non si capisce poco e niente, ma ora vedremo come rappresentarli con un grafico a dispersione La libreria MatplotLib offre anche la possibilità di personalizzare i nostri grafici. #definire il titolo del grafico plt.title("Rapporto dimensione / prezzo degli appartamenti") ​ #definire il testo dell'asse x plt.xlabel("Dimensione in m^2 dell'appartamento") ​ #definire il testo dell'asse y plt.ylabel("prezzo in € dell'appartamento") ​ #definire lo sfondo a griglia plt.grid() ​ #definire le dimensioni de grafico plt.rcParams['figure.figsize'] = [15,10] #altezza,lunghezza ​ #la funzione per creare il grafico è molto semplice plt.scatter(metriquadrati_appartamento,prezzi_appartamento, label="Rapporto appartamenti", marker="s") ​ #definire la leggenda del grafico plt.legend() ​ #salviamo il grafico plt.savefig("scatterPlot_rapporto_mq_prezzo_appartamenti.png") #mostriamo il grafico plt.show() output: Scarica Gratuitamente l'esempio Per scaricare gratuitamente devi prima registrati/accede al portale. Scorri in fondo alla pagina per registrati o accedere Utilità dello ScatterPlot nei Progetti di Analisi Dati Lo ScatterPlot è un'importante strumento di visualizzazione dati ampiamente utilizzato nell'analisi statistica e nell'indagine dei dati. Oltre ai contesti trattati nell'articolo, come la relazione tra due variabili e la ricerca di correlazioni, lo ScatterPlot può essere impiegato in molteplici altri contesti. Ad esempio, nei progetti di analisi dati avanzata, lo ScatterPlot può essere utilizzato per identificare outliers o valori anomali all'interno del dataset. Questi punti, distanti dalla distribuzione principale dei dati, possono fornire preziose informazioni su fenomeni eccezionali o errori di misurazione. Lo ScatterPlot può essere impiegato nella fase di esplorazione dei dati per individuare eventuali pattern o strutture nascoste. Attraverso l'osservazione della distribuzione dei punti sul grafico, è possibile identificare raggruppamenti o tendenze che potrebbero non emergere con altre tecniche di visualizzazione. Infine, lo ScatterPlot può essere utilizzato per la visualizzazione di dati multidimensionali, mediante l'impiego di tecniche come la colorazione dei punti o l'aggiunta di dimensioni aggiuntive tramite grafici 3D. Questo permette di esplorare relazioni complesse tra più variabili simultaneamente, offrendo una panoramica dettagliata del dataset. Personalizzazione dei Grafici con MatplotLib: Consigli e Trucchi Oltre alla semplice creazione di grafici, MatplotLib offre una vasta gamma di opzioni per personalizzare l'aspetto e il layout dei grafici stessi. Alcuni suggerimenti e trucchi per ottenere grafici più accattivanti e informativi includono: Personalizzazione degli assi e dei titoli: Utilizza i comandi di MatplotLib per definire titoli accattivanti per i tuoi grafici e per etichettare chiaramente gli assi x e y. Questo rende più semplice per gli utenti interpretare i dati rappresentati sul grafico. Gestione dello sfondo e delle dimensioni: Modifica lo sfondo dei grafici per renderli più leggibili e professionali. Inoltre, regola le dimensioni dei grafici in modo da adattarle al contesto in cui verranno visualizzati, evitando grafici troppo piccoli o troppo grandi. Utilizzo di marker e colori distintivi: Scegli marker e colori che si distinguono chiaramente sul grafico, facilitando l'individuazione dei punti e migliorando la leggibilità complessiva del grafico. Aggiunta di legende e annotazioni: Fornisci chiare legende per i tuoi grafici in modo che gli utenti possano comprendere facilmente i dati rappresentati. Inoltre, considera l'aggiunta di annotazioni o testo esplicativo per fornire ulteriori contestualizzazioni o spiegazioni. Esportazione e condivisione dei grafici: Una volta creato il grafico desiderato, ricorda di esportarlo in formati compatibili con la condivisione online o la pubblicazione su documenti. MatplotLib supporta vari formati di esportazione, come PNG, PDF e SVG, consentendo una facile condivisione e distribuzione dei grafici. Con questi suggerimenti e trucchi, sarai in grado di creare grafici accattivanti e informativi utilizzando MatplotLib, arricchendo ulteriormente il tuo lavoro di analisi dati e visualizzazione delle informazioni. Grazie mille per la lettura, condividi l'articolo per sostenerci