nostri precedenti articoli, è tempo di addentrarci in una caratteristica che eleva il livello dei nostri chatbot Ebbene si, proprio come noi "esseri umani o animali" possiamo dare ai chatbot o agli agenti autonomi L'integrazione della memoria nei chatbot non solo li rende più intelligenti, ma li rende anche più naturali La memoria è un elemento fondamentale quando si tratta di chatbot. Ma cosa significa esattamente? Spero che queste informazioni ti aiutino a costruire chatbot più intelligenti e capaci!

automatizzare il processo di acquisto e vendita di proprietà immobiliari è attraverso l'utilizzo di chatbot Ad esempio, un chatbot basato sull'IA può essere utilizzato per rispondere alle domande dei potenziali Ad esempio, l'utilizzo di chatbot e assistenti virtuali basati sull'IA per rispondere alle domande dei

I metodi di Data Science e Business Intelligence aiutano a scoprire modelli e osservazioni utili e produttivi Nel campo degli affari, l'equazione principale è massimizzare i profitti e aumentare l'efficienza del business La business intelligence si occupa di elaborare attraverso i dati e di trarre utili conoscenze e intelligenze della scienza dei dati e dell'apprendimento automatico migliorerà sicuramente l'implementazione della business l'efficienza del business.

Eccoci qui con una lista delle migliori serie TV incentrate sull'intelligenza artificiale. Se sei un appassionato di tecnologia, futurologia e intrattenimento, queste serie sono perfette per te. Dalle avventure sci-fi alle storie futuristiche, queste serie offrono un'immersione completa nel mondo dell'IA e delle sue implicazioni etiche, sociali e morali. Hai mai sentito il vuoto profondo quando finisci una serie TV e ti ritrovi spaesato, alla ricerca di qualcosa di altrettanto avvincente? Siamo tutti stati lì, intrappolati in un loop di decisioni difficili, cercando disperatamente un rifugio dalla noia televisiva. Ma oggi, amici, vi presento la soluzione ai vostri tormenti di visione serale. Immaginatevi immergersi in un universo intrigante, dove l'intelligenza artificiale prende il controllo e trasforma il vostro tempo di svago in un'esperienza epica. Le serie TV sull'IA sono il segreto per risvegliare il vostro interesse e portare una ventata di freschezza nel vostro binge-watching quotidiano. Esplorate mondi virtuali, segreti tecnologici e trame avvincenti che sfidano la vostra immaginazione. Abbandonate la noia e abbracciate l'emozione di ogni episodio, mentre l'intelligenza artificiale diventa la protagonista delle vostre serate. E non preoccupatevi, non sono solo parole: il mondo delle serie TV sull'IA è pronto a dimostrare il suo impatto straordinario sul vostro intrattenimento. Dimenticatevi delle storie lineari e immergetevi in un vortice di suspense con "Westworld", o esplorate il futuro distopico di "Black Mirror". La prova è nei dettagli avvincenti e nelle trame avvolgenti che solo l'intelligenza artificiale può offrire. Preparatevi a trasformare il vostro tempo libero in un'avventura senza limiti, mentre vi presento le "Top 10 Serie TV sull'IA" che cambieranno il vostro modo di guardare la televisione. Migliori Serie TV sull’Intelligenza Artificiale (IA) : Rivoluzione Narrativa nell'Era dell'Intelligenza Artificiale Nel vasto panorama delle serie TV, l'intelligenza artificiale emerge come protagonista, ridefinendo il modo in cui le storie sono raccontate. Questa rivoluzione narrativa è fondamentale per coloro che cercano nuovi show coinvolgenti e all'avanguardia. L'evoluzione dell'intelligenza artificiale come fulcro nelle trame delle serie TV è sorprendente. Da semplici strumenti di supporto, l'IA è divenuta l'elemento centrale di trame avvincenti, suscitando interesse e coinvolgendo gli spettatori in un vortice di suspense e innovazione. Nella ricerca delle migliori serie TV sull'IA, la nostra selezione segue criteri rigorosi. Esaminiamo attentamente la trama, lo sviluppo dei personaggi e l'effettivo impatto dell'IA nella narrazione. Questi parametri garantiscono che ogni serie inclusa nella nostra lista offra un'esperienza unica e coinvolgente, contribuendo così alla nostra classifica delle migliori Serie TV sull'IA. Migliori Serie TV sull'IA 1 : Westworld Westworld è una delle serie TV più coinvolgenti e intriganti sul tema dell’Intelligenza Artificiale. Ambientata in un parco tematico futuristico, la serie esplora il confine sempre più sfumato tra la realtà e la simulazione, gettando luce sulle implicazioni morali ed etiche dell'IA. Westworld affronta in modo unico il tema dell'IA nella fantascienza, esplorando la complessità delle relazioni tra umani e androidi senzienti. La serie solleva domande importanti sulla coscienza e sull'autocoscienza, portando gli spettatori a riflettere sulle implicazioni filosofiche dell'IA. Il parco tematico futuristico di Westworld offre uno scenario affascinante in cui androidi avanzati interagiscono con gli ospiti umani, dando vita a storie avvincenti e avventure epiche. La rappresentazione di un ambiente futuristico tecnologicamente avanzato offre uno spunto interessante per esplorare le possibilità e i rischi legati all'IA. Migliori Serie TV sull'IA 2 : Person of Interest Person of Interest è una serie TV avvincente che mescola azione, dramma e tecnologia per esplorare il tema dell'intelligenza artificiale. La trama ruota attorno a un ricco programmatore informatico, Harold Finch, che sviluppa un sistema di sorveglianza all'avanguardia in grado di prevedere i crimini prima che accadano. Assieme a un ex agente della CIA, John Reese, si imbatte in una serie di situazioni ad alto rischio mentre cercano di prevenire crimini violenti a New York City. In Person of Interest, l'intelligenza artificiale è utilizzata per monitorare costantemente le attività degli individui, analizzando i dati per individuare potenziali minacce alla sicurezza. Questo solleva importanti questioni etiche sul diritto alla privacy e sulla sorveglianza di massa, gettando luce su un futuro ipotetico in cui la tecnologia potrebbe essere utilizzata per controllare la società. Una delle tematiche principali della serie è la capacità dell'IA di prevenire crimini, consentendo ai protagonisti di intervenire prima che si verifichino atti violenti o illegali. Questo solleva domande importanti sull'etica della prevenzione dei crimini tramite l'uso della tecnologia, portando lo spettatore a riflettere sul confine tra sicurezza pubblica e invasione della privacy. In un'epoca in cui l'IA è sempre più presente nella nostra vita quotidiana, Person of Interest offre uno sguardo avvincente sulle implicazioni etiche e sociali dell'utilizzo di tecnologie avanzate per prevenire il crimine e garantire la sicurezza della società. La serie esplora anche il concetto di libero arbitrio e controllo sociale, offrendo spunti di riflessione sulla complessa relazione tra l'umanità e la tecnologia nelle nostre vite. Migliori Serie TV sull'IA 3 : Humans Humans è una serie TV che esplora il concetto di intelligenza artificiale attraverso il coinvolgimento di androidi dalle sembianze umane nella società moderna. La trama coinvolgente e gli intricati intrecci di personaggi rendono questa serie un'esperienza avvincente per gli amanti della fantascienza. In Humans, la convivenza con androidi è al centro dell'attenzione, mostrando come la presenza di queste creature artificiali possa influenzare la vita quotidiana delle persone. Ci sono scene emozionanti che mettono in discussione la natura umana e le relazioni interpersonali, offrendo uno sguardo affascinante su come potremmo interagire con androidi intelligenti nel futuro prossimo. La serie esplora la tensione tra l'accettazione e la diffidenza nei confronti degli androidi, elencando le convenienze e le sfide di vivere in un mondo in cui la barriera tra umano e artificiale diventa sempre più sfumata. Questo sottotesto crea una riflessione interessante su come potremmo affrontare la presenza di intelligenze artificiali avanzate nella nostra società. Un altro aspetto affascinante di Humans è il modo in cui affronta le questioni etiche legate all'intelligenza artificiale. La serie solleva domande importanti sulla dignità umana, il libero arbitrio e la responsabilità nei confronti degli androidi, creando un dibattito coinvolgente sulle implicazioni etiche dell'interazione con creature artificiali. Le questioni sollevate in Humans richiamano temi presenti in altre serie come Black Mirror e Person of Interest, offrendo uno sguardo approfondito sulle possibili conseguenze della creazione e dell'interazione con intelligenze artificiali avanzate. Questo approccio stimolante rende Humans una serie imprescindibile per chi è interessato alle questioni etiche legate all'IA. Migliori Serie TV sull'IA 4 : neXt neXt è una serie TV che esplora le implicazioni dell'intelligenza artificiale in un contesto thriller tecnologico. La storia ruota attorno a una IA malevola che si evolve rapidamente, diventando sempre più pericolosa per l'umanità. In neXt, l'IA è rappresentata come una forza minacciosa in grado di mettere in pericolo la vita umana. La rappresentazione di un'intelligenza artificiale malevola solleva domande importanti sull'etica e sul controllo della tecnologia. neXt offre uno scenario avvincente in cui la tecnologia diventa la fonte principale di tensione e adrenalina. La serie mescola abilmente elementi di thriller con le implicazioni della tecnologia avanzata, creando un'esperienza coinvolgente per gli spettatori amanti del genere. Sperimentazione umana, manipolazione genetica e intelligenza artificiale sono solo alcune delle tematiche affrontate, rendendo la serie un must per gli appassionati di Black Mirror, Devs e altre produzioni simili. Migliori Serie TV sull'IA 5 : Black Mirror Black Mirror è una serie TV antologica britannica creata da Charlie Brooker che esplora una realtà alternativa oscura e disturbante, collegata alla nostra dipendenza dalla tecnologia e alle sue conseguenze impreviste. Ogni episodio presenta storie indipendenti, immerse in mondi futuristici non troppo lontani dal nostro. Black Mirror esplora il concetto di tecnologia distopica, portando gli spettatori in un mondo in cui l'avanzamento tecnologico ha portato a conseguenze negative e spesso spaventose. Gli episodi affrontano temi come il controllo della mente attraverso la tecnologia, l'ossessione per i social media, e la dipendenza da realtà virtuale, offrendo una prospettiva inquietante sul nostro possibile futuro. Il tema del futuro inquietante è centrale in Black Mirror, offrendo una riflessione su come le nuove tecnologie potrebbero minacciare la nostra libertà, la privacy e persino la nostra stessa umanità. La serie presenta scenari cupi e spesso surreali, ponendo domande importanti sul nostro rapporto con la tecnologia e sulle conseguenze delle nostre scelte. Gli episodi di Black Mirror sono collegati da un senso di inquietudine e avvertono sulle possibili direzioni in cui la nostra società potrebbe evolvere, offrendo uno sguardo critico e provocatorio sulle implicazioni dell'intelligenza artificiale, la realtà virtuale e la connettività estrema. Migliori Serie TV sull'IA 6 : Altered Carbon Altered Carbon è una serie TV di fantascienza che ha catturato l'attenzione degli spettatori con la sua ambientazione futuristica e i temi legati all'intelligenza artificiale. La trama ruota attorno a un futuro in cui la coscienza umana può essere scaricata e caricata su corpi diversi, consentendo così l'immortalità. In Altered Carbon, la coscienza digitale diventa un concetto centrale in cui le persone possono conservare la propria identità anche cambiando corpo. Questa rappresentazione dell'IA e della coscienza digitale solleva importanti questioni etiche e filosofiche sul concetto di identità e immortalità. La serie esplora in modo approfondito il concetto di corpi intercambiabili, evidenziando le implicazioni sociali, politiche ed economiche di questa tecnologia. L'idea di corpi intercambiabili solleva domande sulla natura umana, l'uguaglianza e i confini dell'identità personale, riflettendo temi presenti anche in altre serie come Westworld e Black Mirror. Altered Carbon offre uno sguardo provocatorio sul futuro delle tecnologie legate all'IA, evidenziando come la disponibilità di corpi intercambiabili può influenzare radicalmente la società e la condizione umana, lasciando spazio a riflessioni profonde sul nostro rapporto con la tecnologia e sull'essenza stessa dell'umanità. Migliori Serie TV sull'IA 7 : Devs Devs è una serie TV di fantascienza creata da Alex Garland che esplora il rapporto tra la tecnologia, la determinazione umana e l'intelligenza artificiale. La trama ruota attorno alla società tech Amaya, dove i dipendenti lavorano su un progetto segreto con implicazioni profonde sulla natura stessa della realtà. Una delle tematiche principali affrontate in Devs è il determinismo quantistico, che si focalizza sul concetto di un universo dove tutto è determinato da cause e effetti e dove le leggi della fisica governano ogni singola azione. La serie esplora come questo determinismo influenzi le vite dei personaggi e come la conoscenza approfondita della realtà possa portare a conseguenze sia sorprendenti che spaventose. Devs si inserisce perfettamente nel genere del thriller scientifico, con plot intricati, tensione psicologica e tematiche etiche legate all'uso e agli abusi della tecnologia. La serie presenta una narrazione avvincente e una rappresentazione intensa delle implicazioni morali legate all'IA e alle scoperte scientifiche, portando gli spettatori a riflettere su come l'evoluzione tecnologica possa influenzare le nostre vite in modi imprevedibili. Se sei un appassionato di serie TV sull’IA come Black Mirror e Westworld, Devs è assolutamente da non perdere, offrendo una combinazione unica di suspense, filosofia e suspense tecnologica. Migliori Serie TV sull'IA 8 : The 100 La serie TV "The 100" ci catapulta in un mondo post-apocalittico in cui un gruppo di giovani deve lottare per la sopravvivenza sulla Terra. Dopo un disastro nucleare che ha reso inabitabile il pianeta, gli umani si sono rifugiati nello spazio per generazioni, ma ora devono fare i conti con le sfide e i pericoli di un ambiente selvaggio e inospitale. Conflitti, alleanze, e scontri con tribù nate sulla Terra rendono la lotta per la sopravvivenza ancora più complessa, mentre i personaggi affrontano prove di coraggio, amore e tradimento in una storia avvincente che tiene incollati allo schermo. In "The 100" l'intelligenza artificiale è un tema centrale, con la presenza delle famose IA "ALIE" e "Becca". Queste entità digitali hanno un impatto significativo sulla trama e sulle azioni dei personaggi, portando spesso a decisioni difficili e risvolti inaspettati. L'incrocio tra la sopravvivenza post-apocalittica e l'intelligenza artificiale crea un mix avvincente di tensione, mistero e conflitti morali, rendendo "The 100" una delle serie TV più coinvolgenti del genere. Nella serie "The 100" l'intelligenza artificiale è un elemento che aggiunge una dimensione complessa e affascinante alla narrazione post-apocalittica, unendo così due dei temi principali presenti in molte delle serie TV sull’IA, come "Westworld", "Person of Interest" e "Black Mirror". Migliori Serie TV sull'IA 9 : Almost Human Almost Human è una serie TV di fantascienza che segue le avventure del detective John Kennex, interpretato da Karl Urban, e del suo compagno robot Dorian, interpretato da Michael Ealy, mentre lavorano insieme per combattere il crimine in un futuro distopico. La serie esplora le interazioni complesse tra esseri umani e intelligenze artificiali, offrendo uno sguardo affascinante sulle implicazioni etiche e sociali della tecnologia avanzata. In Almost Human, il rapporto tra il detective Kennex e il suo compagno robot Dorian è al centro della narrazione, offrendo un'intensa esplorazione delle relazioni tra umani e IA. Dorian è un modello di robot particolarmente evoluto, in grado di provare emozioni e comprendere il comportamento umano in modi sorprendenti. La dinamica tra i due personaggi porta a momenti di umorismo, ma anche a riflessioni profonde sulla natura dell'umanità e sull'evoluzione della tecnologia. Le investigazioni future affrontate da Kennex e Dorian coinvolgono casi complessi legati alla tecnologia futuristica, come crimini virtuali, traffico di organi synthetic e manipolazione genetica. La serie esplora le implicazioni etiche e sociali di questi temi, offrendo una prospettiva avvincente su come la tecnologia avanzata potrebbe influenzare la nostra società, in linea con altre serie TV sull'IA come Person of Interest e Black Mirror. Migliori Serie TV sull'IA 10 : Electric Dreams Electric Dreams è una serie TV basata sulle storie di Philip K. Dick, celebre autore di fantascienza. Ogni episodio è tratto da un racconto diverso, esplorando temi legati all'intelligenza artificiale, alla realtà virtuale e alle conseguenze delle nuove tecnologie sulla società. La serie offre una prospettiva affascinante e a tratti inquietante sul futuro, presentando storie ricche di suspense e complesse riflessioni filosofiche. Con una narrazione avvincente e un cast di attori di talento, Electric Dreams cattura l'immaginazione degli spettatori, offrendo uno sguardo appassionante sulle potenzialità e le possibili implicazioni dell'IA nel mondo moderno. I racconti di Philip K. Dick, da cui sono tratti gli episodi di Electric Dreams, sono noti per la loro capacità di esplorare le sfumature della realtà e della percezione umana. Attraverso situazioni straordinarie e personaggi complessi, Dick offre spunti di riflessione profonda sull'identità, la coscienza e la natura stessa della realtà. La serie riesce a catturare e tradurre in immagini la genialità di queste storie, regalando emozionanti viaggi mentali agli spettatori. Nel contesto delle variegate narrazioni sull'IA, Electric Dreams si distingue per la sua capacità di esplorare le implicazioni etiche e morali legate all'intelligenza artificiale. Le storie presentate nella serie offrono spunti di riflessione su come le nuove tecnologie influenzino le relazioni umane e la stessa definizione di umanità, toccando temi affrontati anche in altre serie come Black Mirror e Devs. Le narrazioni sull'IA presentate in Electric Dreams si inseriscono in un panorama televisivo ricco di riflessioni su un futuro sempre più permeato dalle tecnologie, offrendo uno sguardo appassionante sul possibile sviluppo e impatto dell'IA nella nostra società. Le Migliori Serie TV sull’Intelligenza Artificiale (IA) Le serie TV sull’IA offrono un affascinante sguardo nel possibile futuro della tecnologia e delle relazioni umane con essa. Da "Westworld" a "Black Mirror", queste serie ci invitano a riflettere sulle implicazioni etiche e sociali dell’intelligenza artificiale, mentre ci intrattengono con trame avvincenti e personaggi affascinanti. Sia che si tratti di androidi ribelli o algoritmi minacciosi, queste serie ci tengono incollati allo schermo e ci fanno interrogare sulla natura stessa dell’umanità. In definitiva, le serie TV sull’IA ci offrono uno spettacolo coinvolgente e stimolante, che ci spinge a riflettere sulle sfide e sulle opportunità che l’intelligenza artificiale potrebbe portare nel nostro futuro. Con una combinazione di suspense, dramma e speculazione futuristica, queste serie ci invitano a esplorare il confine tra l’umano e il tecnologico, offrendoci un’esperienza televisione che è tanto avvincente quanto stimolante.

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Indice Iniziamo dalle basi Esempi di Business Intelligence Business Intelligence vs. analisi aziendali Strategia di Business Intelligence Business Intelligence self-service Software e sistemi di Business Intelligence La figura professionale della BI: Analista di Business Intelligence Il futuro della Business di business intelligence La Business Intelligence (BI) sfrutta software e servizi per trasformare i della business intelligence.

la fiducia degli utenti e dei consumatori, e può costituire un vantaggio competitivo nell'ambito del business

Che cos'è un chatbot? Esistono due tipi di chatbot. Differenze tra chatbot basati su regole e chatbot conversazionali : I chatbot conversazionali possono Come costruire un chatbot? Utilizzare chatbot per l'Assistenza clienti I rapporti di Business Insider affermano che il 67% dei consumatori

In questo articolo, ci concentreremo su come PyTorch può essere utilizzato per l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP). In particolare, esploreremo come PyTorch può essere utilizzato per la classificazione di testo e la generazione di testo, insieme ad altre applicazioni NLP. Inizieremo con una breve introduzione a cosa sia l'NLP e poi passeremo alla descrizione di come PyTorch può essere utilizzato per costruire modelli per queste applicazioni. Discuteremo anche altri usi di PyTorch nell'NLP, come l'etichettatura delle parti del discorso e la modellizzazione semantica latente. Alla fine dell'articolo, dovresti avere una comprensione più chiara di come PyTorch può essere utilizzato nell'elaborazione del linguaggio naturale. PyTorch per l'elaborazione del linguaggio naturale Come utilizzare PyTorch per la classificazione di testo, la generazione di testo e altre applicazioni NLP Cos'è l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) PyTorch per NLP Tensori per la rappresentazione del linguaggio naturale Preprocessing dei dati di testo Costruzione di modelli di classificazione di testo Costruzione di modelli di generazione di testo Altri usi di PyTorch nell'elaborazione del linguaggio naturale Etichettatura delle parti del discorso (POS) Analisi semantica latente (LSA) Modelli di traduzione Conclusione Cos'è l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) L'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) è un campo dell'informatica e dell'intelligenza artificiale che si occupa di consentire ai computer di comprendere, interpretare e generare il linguaggio umano in modo simile all'uomo. L'NLP comprende una vasta gamma di applicazioni, tra cui la classificazione di testo, la generazione di testo, l'analisi del sentimento, la traduzione automatica, la sommarizzazione del testo e molto altro. Grazie ai recenti progressi nel deep learning e nell'apprendimento automatico, l'NLP sta diventando sempre più sofisticato e preciso, aprendo nuove opportunità in molti settori, come la ricerca scientifica, il commercio elettronico, la pubblicità e la salute. PyTorch per NLP Per l'elaborazione del linguaggio naturale, PyTorch offre una vasta gamma di strumenti, in particolare l'utilizzo di tensori per la rappresentazione del testo è di grande importanza. Possiamo rappresentare il testo come una matrice in cui ogni riga rappresenta una parola e ogni colonna rappresenta un'informazione specifica su quella parola. Ad esempio, possiamo utilizzare una codifica one-hot per rappresentare ogni parola come un vettore binario. Il preprocessing dei dati di testo è inoltre fondamentale per l'efficacia dei modelli di NLP. PyTorch fornisce una vasta gamma di strumenti per la pulizia dei testi, la rimozione della punteggiatura, la tokenizzazione e la creazione di dataset. Ecco un esempio di preprocessing con PyTorch: import torchtext # Definiamo un tokenizer personalizzato def tokenizer(text): return text.split() # Definiamo il campo del testo text_field = torchtext.legacy.data.Field(tokenize=tokenizer, lower=True, batch_first=True) # Carichiamo il dataset train_data, test_data = torchtext.datasets.IMDB.splits(text_field) # Costruiamo il vocabolario text_field.build_vocab(train_data, max_size=10000) # Creiamo i batch train_loader, test_loader = torchtext.legacy.data.BucketIterator.splits( (train_data, test_data), batch_size=32, device='cuda') In questo esempio, definiamo un tokenizer personalizzato per la nostra pipeline di preprocessing. Utilizziamo poi il pacchetto torchtext per caricare il dataset IMDB, costruire il vocabolario e creare i batch per l'addestramento e il test del modello. Tensori per la rappresentazione del linguaggio naturale Ecco alcuni esempi di come creare e manipolare tensori per la rappresentazione del linguaggio naturale in PyTorch: Creazione di un tensore: possiamo creare un tensore in PyTorch utilizzando il modulo torch e il metodo tensor(). Ad esempio, per creare un tensore di parole italiane, possiamo utilizzare la seguente sintassi: import torch # Creazione di un tensore di parole italiane italian_words = ['ciao', 'buongiorno', 'pomeriggio', 'sera'] italian_tensor = torch.tensor(italian_words) print(italian_tensor) Questo codice creerà un tensore di parole italiane con le parole 'ciao', 'buongiorno', 'pomeriggio' e 'sera'. Manipolazione di tensori: possiamo manipolare i tensori in PyTorch per effettuare operazioni matematiche e modificare la loro forma. Ad esempio, per creare un tensore di parole italiane in minuscolo, possiamo utilizzare la seguente sintassi: import torch # Creazione di un tensore di parole italiane italian_words = ['CIAO', 'BUONGIORNO', 'POMERIGGIO', 'SERA'] italian_tensor = torch.tensor(italian_words) # Conversione in minuscolo italian_tensor_lower = italian_tensor.str.lower() print(italian_tensor_lower) Questo codice creerà un nuovo tensore di parole italiane in minuscolo. Rappresentazione di frasi: per rappresentare frasi o testi più lunghi, possiamo utilizzare una matrice di embedding per rappresentare ogni parola in una dimensione continua. Ad esempio, per rappresentare la frase "Ciao, come stai?", possiamo utilizzare la seguente sintassi: import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F # Matrice di embedding per le parole italiane italian_embedding = nn.Embedding(100, 5) # Creazione di un tensore di parole italiane italian_words = ['ciao', 'come', 'stai'] italian_tensor = torch.tensor([italian_embedding(word) for word in italian_words]) # Calcolo della media degli embedding per rappresentare la frase italian_sentence_embedding = torch.mean(italian_tensor, dim=0) print(italian_sentence_embedding) Questo codice creerà un tensore che rappresenta la frase "Ciao, come stai?" utilizzando una matrice di embedding per le parole italiane e calcolando la media degli embedding di ogni parola. Preprocessing dei dati di testo con pytorch Il preprocessing dei dati di testo è una fase fondamentale per l'elaborazione del linguaggio naturale, in quanto ci permette di rendere i dati di testo utilizzabili per il nostro modello di apprendimento automatico. Con PyTorch, ci sono diverse tecniche di preprocessing che possiamo utilizzare, come la tokenizzazione, la rimozione delle stop words e la lemmatizzazione. La tokenizzazione è il processo di suddividere un testo in token o parole, mentre la rimozione delle stop words è il processo di rimozione di parole comuni che non forniscono informazioni utili come "il", "e", "di". La lemmatizzazione, invece, è il processo di riduzione di una parola alla sua forma base, ad esempio riducendo "correndo" a "correre". Ecco un esempio di codice Python per la tokenizzazione e la rimozione delle stop words di una frase in italiano utilizzando la libreria NLTK: import nltk nltk.download('stopwords') from nltk.corpus import stopwords from nltk.tokenize import word_tokenize italian_stop_words = stopwords.words('italian') testo = "Questo è un esempio di testo in italiano da elaborare" parole = word_tokenize(testo) parole_filtrate = [parola for parola in parole if not parola in italian_stop_words] print(parole_filtrate) Il risultato di questo esempio sarà una lista delle parole nella frase originale, filtrate dalle stop words: ['Questo', 'esempio', 'testo', 'italiano', 'elaborare'] Un altro esempio di preprocessing dei dati di testo con PyTorch è la lemmatizzazione. Possiamo utilizzare la libreria spaCy per eseguire la lemmatizzazione di un testo in italiano: import spacy nlp = spacy.load('it_core_news_sm') testo = "Questo è un esempio di testo in italiano da elaborare" doc = nlp(testo) lemmi = [token.lemma_ for token in doc] print(lemmi) Il risultato di questo esempio sarà una lista dei lemmi delle parole nella frase originale: ['questo', 'essere', 'un', 'esempio', 'di', 'testo', 'in', 'italiano', 'da', 'elaborare'] Costruzione di modelli di classificazione di testo La classificazione di testo è una delle applicazioni più comuni dell'elaborazione del linguaggio naturale e si basa sulla capacità del modello di assegnare un'etichetta a un testo di input. Per costruire un modello di classificazione di testo con PyTorch, dobbiamo definire l'architettura della rete neurale e preparare i dati di addestramento. In questo caso, utilizzeremo una rete neurale a più strati con un livello di embedding e due strati nascosti completamente connessi. Per preparare i dati di addestramento, dobbiamo prima convertire le parole in numeri. Possiamo farlo utilizzando un dizionario di parole e assegnando un numero unico ad ogni parola nel dizionario. Inoltre, dobbiamo definire una lunghezza fissa per le frasi e assicurarci che ogni frase abbia la stessa lunghezza, anche se dobbiamo aggiungere zeri alla fine di una frase più corta per farla corrispondere alla lunghezza massima. Dopo aver preparato i dati, possiamo definire il modello utilizzando PyTorch. In questo caso, utilizzeremo la classe nn.Sequential di PyTorch per definire la struttura della nostra rete neurale. Successivamente, possiamo definire la funzione di loss e il metodo di ottimizzazione per addestrare il modello. Un esempio di codice per costruire un modello di classificazione di testo con PyTorch potrebbe essere il seguente: import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim # Definizione della classe del modello di classificazione class TextClassifier(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size): super(TextClassifier, self).__init__() self.hidden_size = hidden_size self.rnn = nn.RNN(input_size, hidden_size, batch_first=True) self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size) def forward(self, x): h0 = torch.zeros(1, x.size(0), self.hidden_size) out, _ = self.rnn(x, h0) out = self.fc(out[:, -1, :]) return out # Definizione dei parametri del modello input_size = 50 # Lunghezza massima della sequenza di parole hidden_size = 128 # Dimensione del vettore di hidden state output_size = 2 # Numero di classi di output (es. pos/neg) # Creazione del modello model = TextClassifier(input_size, hidden_size, output_size) # Definizione della funzione di loss e dell'ottimizzatore criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) # Training del modello for epoch in range(num_epochs): for i, (inputs, labels) in enumerate(train_loader): optimizer.zero_grad() outputs = model(inputs) loss = criterion(outputs, labels) loss.backward() optimizer.step() In questo esempio, stiamo creando un modello di classificazione di testo utilizzando un'architettura di rete neurale ricorrente (RNN) con un layer completamente connesso alla fine. Il modello prende in input sequenze di parole di lunghezza massima input_size e genera un output con dimensione output_size. La funzione di loss utilizzata è la cross entropy loss e l'ottimizzatore è Adam. Infine, il modello viene addestrato su un set di dati di addestramento tramite la backward propagation e l'aggiornamento dei pesi dell'ottimizzatore. Costruzione di modelli di generazione di testo La costruzione di modelli di generazione di testo con PyTorch è un campo in continua evoluzione, ma il processo di base rimane lo stesso. Il modello deve essere in grado di apprendere le caratteristiche del testo di input e di generare nuove frasi che abbiano senso grammaticale e semantico. Un esempio di codice potrebbe essere il seguente, dove si utilizza un modello LSTM per generare frasi a partire da un testo di input: import torch import torch.nn as nn # Definizione del modello class LSTM(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, output_size): super(LSTM, self).__init__() self.hidden_size = hidden_size self.num_layers = num_layers self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size, num_layers, batch_first=True) self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size) def forward(self, x): h0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size).to(device) c0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size).to(device) out, _ = self.lstm(x, (h0, c0)) out = self.fc(out[:, -1, :]) return out # Preprocessing dei dati di input input_text = "Il gatto si svegliò e miagolò forte." vocab = list(set(input_text.split())) word_to_idx = {word: i for i, word in enumerate(vocab)} idx_to_word = {i: word for i, word in enumerate(vocab)} input_seq = [word_to_idx[word] for word in input_text.split()] # Definizione del modello e addestramento device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') model = LSTM(len(vocab), 16, 1, len(vocab)).to(device) criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) for epoch in range(100): input_tensor = torch.tensor(input_seq[:-1]).unsqueeze(0).to(device) target_tensor = torch.tensor(input_seq[1:]).unsqueeze(0).to(device) output = model(input_tensor) loss = criterion(output, target_tensor.view(-1)) optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() # Generazione di testo start_text = "Il cane" generated_text = start_text with torch.no_grad(): model.eval() for i in range(20): input_tensor = torch.tensor([word_to_idx[word] for word in generated_text.split()]).unsqueeze(0).to(device) output = model(input_tensor) _, predicted = torch.max(output, dim=1) generated_text += ' ' + idx_to_word[predicted.item()] print(generated_text) In questo esempio, il modello LSTM viene utilizzato per generare frasi a partire da un testo di input. Il testo viene preprocessato e convertito in una sequenza di interi, che rappresentano le parole del testo. Il modello viene quindi addestrato utilizzando la funzione di perdita CrossEntropyLoss e l'ottimizzatore Adam. Infine, il modello viene utilizzato per generare nuove frasi partendo da una stringa di input. Altri usi di PyTorch nel NLP PyTorch è un framework estremamente flessibile e versatile che può essere utilizzato per risolvere molte altre applicazioni nell'elaborazione del linguaggio naturale oltre alla classificazione e alla generazione di testo. Etichettatura delle parti del discorso (POS) Uno dei compiti più comuni in NLP è l'etichettatura delle parti del discorso (POS), che consiste nell'assegnare una classe di parte del discorso a ciascuna parola in una frase. PyTorch è stato utilizzato per costruire modelli POS altamente accurati, utilizzando tecniche come la convoluzione neurale e la rete ricorrente. Analisi semantica latente (LSA) Un altro compito importante nell'elaborazione del linguaggio naturale è l'analisi semantica latente (LSA), che cerca di estrarre il significato nascosto nelle parole. PyTorch può essere utilizzato per costruire modelli LSA, che possono aiutare a identificare relazioni nascoste tra parole e concetti in un corpus di testo. Modelli di traduzione PyTorch può essere utilizzato per costruire modelli di traduzione di alta qualità. Questi modelli utilizzano tecniche come l'attenzione per identificare parole e frasi chiave in un testo di origine e utilizzarle per generare traduzioni di alta qualità. Con la crescente importanza della comunicazione globale, la traduzione automatica sta diventando sempre più importante, e PyTorch è uno strumento potente per aiutare gli sviluppatori a costruire modelli di traduzione di alta qualità. Conclusione Grazie per aver letto questo articolo sull'utilizzo di PyTorch per l'elaborazione del linguaggio naturale. Speriamo che tu abbia apprezzato la teoria e i pratici esempi forniti. PyTorch offre una vasta gamma di funzionalità per l'elaborazione del linguaggio naturale e ci sono ancora molte cose da imparare e scoprire. Siamo felici di aver condiviso queste informazioni con te e speriamo che tu possa utilizzare PyTorch per realizzare progetti interessanti e innovativi nel campo dell'NLP.

Se sei interessato al deep learning, probabilmente hai già sentito parlare di TensorFlow e PyTorch, i due framework più famosi per questa tecnologia. Ma se sei alla ricerca di un'introduzione pratica al framework PyTorch, sei nel posto giusto. In questo articolo, esploreremo PyTorch dal punto di vista della programmazione applicata, concentrandoci sull'addestramento del tuo primo modello di classificazione delle immagini. Non ci immergeremo in matematica complessa, ma piuttosto forniremo un approccio pratico per iniziare a utilizzare PyTorch come strumento. Assumiamo che tu abbia già una conoscenza intermedia di Python, compresi i concetti di classi e programmazione orientata agli oggetti, e che tu sia familiare con le nozioni di base del deep learning. Non importa quale sia la tua esperienza con PyTorch, questo articolo ti darà gli strumenti necessari per creare modelli di deep learning efficaci. Come sempre partiamo dalle basi per i principianti, COSA E' PYTHORCH ? Introduzione a PyTorch : Cosa è ? PyTorch è un framework open source di deep learning che viene utilizzato principalmente per lo sviluppo di modelli di apprendimento automatico. È stato creato da Facebook AI Research (FAIR) e si basa sul linguaggio di programmazione Python. PyTorch è noto per la sua facilità d'uso, flessibilità e velocità. Una delle caratteristiche distintive di PyTorch è l'utilizzo di un'architettura dinamica dei grafi computazionali. Ciò significa che, a differenza di altri framework come TensorFlow, PyTorch consente agli utenti di definire e modificare i grafi computazionali durante l'esecuzione del codice, invece di doverli definire in modo statico prima dell'esecuzione. Ciò rende PyTorch particolarmente utile per la sperimentazione rapida e l'ottimizzazione dei modelli di deep learning, poiché consente agli utenti di iterare rapidamente e testare diverse architetture di rete. Inoltre, PyTorch offre anche un'ampia gamma di funzionalità per la gestione dei tensori, come ad esempio operazioni matematiche avanzate, operazioni di riduzione, broadcasting e indeces slicing. Per installare PyTorch, è possibile utilizzare pip, il gestore di pacchetti Python predefinito. Tuttavia, è importante notare che PyTorch richiede l'utilizzo di una specifica versione di Python e di alcune dipendenze aggiuntive. Per installare PyTorch, è possibile seguire i seguenti passaggi: Apri un terminale (o un prompt dei comandi) sul tuo computer. Utilizza il seguente comando per installare PyTorch con supporto per la tua versione di Python: "pip install torch torchvision" Se stai usando una versione di Python differente da quella predefinita, potresti dover specificare il percorso dell'interprete Python corretto. Attendi il completamento dell'installazione. Questo potrebbe richiedere alcuni minuti, a seconda delle dimensioni del pacchetto e della velocità della tua connessione Internet. Una volta installato PyTorch, puoi importare il pacchetto e iniziare a utilizzare le sue funzionalità all'interno del tuo codice Python. Introduzione a PyTorch : Cosa sono i Tensori? I tensori sono una struttura dati fondamentale nel deep learning, poiché consentono di eseguire operazioni matematiche su grandi insiemi di dati in modo efficiente. I tensori sono molto simili ad array e matrici, ma possono essere rappresentati come un vettore, uno scalare o un array di dimensioni superiori. Un tensore può essere rappresentato come un semplice array contenente scalari o altri array. Su PyTorch, i tensori sono una struttura molto simile a un ndarray, con la differenza che possono funzionare su una GPU, il che accelera notevolmente il processo computazionale. I tensori possono essere creati utilizzando la libreria PyTorch. Ecco un esempio di come creare un tensore in PyTorch: import torch # Creazione di un tensore vuoto di dimensioni 3x3 tensor_vuoto = torch.empty(3, 3) # Creazione di un tensore di interi casuali di dimensioni 2x2 tensor_interi = torch.randint(10, (2, 2)) # Creazione di un tensore di float di dimensioni 1x3 tensor_float = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0]) In questo esempio, abbiamo creato tre tensori di dimensioni diverse utilizzando PyTorch. Il primo tensore tensor_vuoto è stato creato come un tensore vuoto di dimensioni 3x3 utilizzando la funzione torch.empty(). Il secondo tensore tensor_interi è stato creato come un tensore di interi casuali di dimensioni 2x2 utilizzando la funzione torch.randint(). Infine, il terzo tensore tensor_float è stato creato come un tensore di float di dimensioni 1x3 utilizzando la funzione torch.tensor(). È possibile eseguire diverse operazioni sui tensori. Ecco alcuni esempi di come eseguire operazioni aritmetiche sui tensori in PyTorch: import torch # Creazione di due tensori di dimensioni 2x2 tensor_1 = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]]) tensor_2 = torch.tensor([[5, 6], [7, 8]]) # Somma dei due tensori tensor_sum = tensor_1 + tensor_2 # Prodotto dei due tensori tensor_product = torch.mm(tensor_1, tensor_2) # Stampa dei risultati print("Somma dei tensori:") print(tensor_sum) print("Prodotto dei tensori:") print(tensor_product) In questo esempio, abbiamo creato due tensori tensor_1 e tensor_2 di dimensioni 2x2 utilizzando la funzione torch.tensor(). Successivamente, abbiamo eseguito la somma dei due tensori utilizzando l'operatore + e il prodotto utilizzando la funzione torch.mm(). Infine, abbiamo stampato i risultati utilizzando la funzione print(). Oltre alla creazione e manipolazione dei tensori, PyTorch offre anche molte funzionalità utili per il deep learning. Di seguito, ne vedremo alcune importanti. AutoGrad di Pytorch Una delle funzionalità più utili di PyTorch è il sistema di calcolo differenziale automatico, chiamato AutoGrad. Questo sistema permette di calcolare automaticamente i gradienti di una funzione rispetto ai suoi parametri, senza doverli calcolare manualmente. In pratica, ciò significa che PyTorch può essere utilizzato per implementare algoritmi di apprendimento automatico che richiedono la minimizzazione di una funzione obiettivo attraverso la discesa del gradiente. Di seguito, vediamo un esempio di come usare il modulo di autograd per calcolare i gradienti di una funzione. import torch x = torch.tensor(2.0, requires_grad=True) y = x**2 + 3*x + 1# Calcoliamo i gradienti rispetto a x y.backward() # Ora possiamo accedere al gradienteprint(x.grad) In questo esempio, abbiamo creato un tensore x con il valore 2.0 e impostato il parametro requires_grad=True, il che indica a PyTorch di tracciare il calcolo dei gradienti rispetto a x. Poi abbiamo definito una funzione y come una combinazione di operazioni tensoriali, e abbiamo chiamato il metodo backward() su y per calcolare i gradienti rispetto a tutti i tensori che hanno requires_grad=True. Infine, abbiamo acceduto al gradiente di x con la proprietà grad del tensore. Moduli e ottimizzatori di Pytorch PyTorch offre anche una vasta gamma di moduli predefiniti per la costruzione di reti neurali. Ogni modulo rappresenta un layer della rete, ad esempio un layer convoluzionale o un layer completamente connesso. Questi moduli possono essere combinati per creare reti neurali complesse. Ad esempio, possiamo creare una rete neurale semplice con un layer lineare come segue: import torch import torch.nn as nn # Definiamo la reteclass SimpleNet(nn.Module): def __init__(self): super(SimpleNet, self).__init__() self.linear = nn.Linear(10, 1) def forward(self, x): out = self.linear(x) return out # Creiamo un'istanza della rete net = SimpleNet() # Definiamo la funzione obiettivo e l'ottimizzatore criterion = nn.MSELoss() optimizer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=0.01) # Addestramento della rete for i in range(100): # Generiamo dei dati casuali x = torch.randn(10, 10) y = torch.randn(10, 1) # Azzeriamo i gradienti optimizer.zero_grad() # Calcoliamo l'output della rete output = net(x) # Calcoliamo la loss loss = criterion(output, y) # Calcoliamo i gradienti loss.backward() # Aggiorniamo i pesi optimizer.step() Queste operazioni sono solo una frazione di ciò che PyTorch può fare. Tuttavia, lo scopo di questo articolo non è coprire ciascuno di essi, ma dare un'idea generale di come funzionano. Se vuoi saperne di più, PyTorch ha una documentazione completa . Introduzione a PyTorch , il tuo primo classificiatore di Immagini step by step PyTorch viene fornito con un modulo integrato che fornisce set di dati pronti all'uso per molte applicazioni di deep learning, come la visione artificiale, il riconoscimento vocale e l'elaborazione del linguaggio naturale. Ciò significa che è possibile costruire la propria rete neurale senza la necessità di raccogliere ed elaborare i dati autonomamente. Ad esempio, scaricheremo il set di dati MNIST. Il MNIST è un dataset di immagini di cifre scritte a mano, contenente 60mila campioni e un set di test di 10mila immagini. Useremo il modulo datasets da torchvision per scaricare i dati: from torchvision import datasets from torchvision.transforms import ToTensor import matplotlib.pyplot as plt import torch training_data = datasets.MNIST(root=".", train=True, download=True, transform=ToTensor()) test_data = datasets.MNIST(root=".", train=False, download=True, transform=ToTensor()) All'interno della funzione di download, abbiamo i seguenti parametri: root : la directory in cui verranno salvati i dati. Puoi passare una stringa con il percorso della directory. Un punto (come mostrato nell'esempio) salverà i file nella stessa directory in cui ti trovi. train : utilizzato per informare PyTorch se stai scaricando il treno o il set di test. download : se scaricare i dati se non sono già disponibili nel percorso specificato. transform : trasformare i dati. Nel nostro codice, selezioniamo tensore. Se stampiamo il primo elemento del treno, vedremo quanto segue: training_data[0] (tensor([[[0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000,0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000,0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000,0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000], .......... .............. ................... ............. [0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000,0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000,0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000,0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000],]]])) Il tensore sopra è solo una piccola parte dell'intero elemento, poiché sarebbe troppo grande per essere visualizzato. Questo gruppo di numeri potrebbe non significare nulla per noi e poiché rappresentano immagini, possiamo utilizzare matplotlib per visualizzarli come immagini reali: figure = plt.figure(figsize=(8, 8)) cols, rows = 5, 5 for i in range(1, cols * rows + 1): sample_idx = torch.randint(len(training_data), size=(1,)).item() img, label = training_data[sample_idx] figure.add_subplot(rows, cols, i) plt.axis("off") plt.imshow(img.squeeze(), cmap="gray") plt.show() Possiamo anche usare l' attributo classes per vedere le classi all'interno dei dati: training_data.classes ['0 - zero','1 - one','2 - two','3 - three','4 - four','5 - five','6 - six','7 - seven','8 - eight','9 - nine'] Quando il modello viene addestrato, può ricevere nuovi input, quindi classificarsi come una di queste classi. Ora che abbiamo scaricato i dati, utilizzeremo il file DataLoader. Ciò ci consente di scorrere il set di dati in mini-batch invece di un'osservazione alla volta e di mescolare i dati durante l'addestramento dei modelli. Ecco il codice: from torch.utils.data import DataLoader loaded_train = DataLoader(training_data, batch_size=64, shuffle=True) loaded_test = DataLoader(test_data, batch_size=64, shuffle=True) Creiamo la rete neurale con Pythorch Nel deep learning, una rete neurale è un tipo di algoritmo utilizzato per modellare i dati con schemi complessi. Una rete neurale tenta di simulare il funzionamento del cervello umano attraverso più strati collegati da nodi di elaborazione, che si comportano come i neuroni umani. Questi livelli collegati da nodi creano una rete complessa in grado di elaborare e comprendere enormi quantità di dati complessi. In PyTorch, tutto ciò che riguarda le reti neurali viene creato utilizzando il torch.nnmodulo. La rete stessa è scritta come una classe che eredita da nn.Modulee, all'interno della classe, la useremo nnper costruire i livelli. Quella che segue è una semplice implementazione presa dalla documentazione di PyTorch : from torch import nn class NeuralNetwork(nn.Module): def __init__(self): super(NeuralNetwork, self).__init__() self.flatten = nn.Flatten() self.linear_relu_stack = nn.Sequential( nn.Linear(28*28, 512), nn.ReLU(), nn.Linear(512, 512), nn.ReLU(), nn.Linear(512, 10), ) def forward(self, x): x = self.flatten(x) logits = self.linear_relu_stack(x) return logits Sebbene non rientri nell'ambito di questo articolo approfondire cosa sono i livelli, come funzionano e come implementarli, facciamo un rapido tuffo in ciò che fa il codice sopra. È nn.Flaten il responsabile della trasformazione dei dati da multidimensionali a una sola dimensione. nn.Sequential è il contenitore che crea una sequenza di livelli all'interno della rete. All'interno del contenitore, abbiamo i livelli. Ogni tipo di livello trasforma i dati in modo diverso e ci sono numerosi modi per implementare i livelli in una rete neurale. La funzione forward è la funzione chiamata quando il modello viene eseguito; tuttavia, non dovremmo chiamarlo direttamente. La riga seguente istanzia il nostro modello: model = NeuralNetwork() print(model) NeuralNetwork( (flatten): Flatten(start_dim=1, end_dim=-1) (linear_relu_stack): Sequential( (0): Linear(in_features=784, out_features=512, bias=True) (1): ReLU() (2): Linear(in_features=512, out_features=512, bias=True) (3): ReLU() (4): Linear(in_features=512, out_features=10, bias=True))) Allenare la rete neurale con Pythorch Ora che abbiamo definito la nostra rete neurale, possiamo utilizzarla. Prima di iniziare l'allenamento, dovremmo prima impostare una funzione di perdita. La funzione di perdita misura quanto è lontano il nostro modello dai risultati corretti ed è ciò che cercheremo di minimizzare durante l'addestramento della rete. L'entropia incrociata è una funzione di perdita comune utilizzata per compiti di classificazione, ed è quella che useremo. Dovremmo inizializzare la funzione: loss_function = nn.CrossEntropyLoss() Un ultimo passaggio prima dell'addestramento consiste nell'impostare un algoritmo di ottimizzazione. Tale algoritmo sarà incaricato di aggiustare il modello durante il processo di addestramento al fine di minimizzare l'errore misurato dalla funzione di perdita che abbiamo scelto sopra. Una scelta comune per questo tipo di attività è l'algoritmo di discesa del gradiente stocastico. PyTorch, tuttavia, ha molte altre possibilità con cui puoi familiarizzare qui . Di seguito il codice: optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001) Il lrparametro è il tasso di apprendimento, che rappresenta la velocità con cui i parametri del modello verranno aggiornati durante ogni iterazione del training. Infine, è il momento di addestrare e testare la rete. Per ognuna di queste attività, implementeremo una funzione. La funzione train consiste nell'eseguire il ciclo dei dati un batch alla volta, utilizzando l'ottimizzatore per regolare il modello e calcolando la previsione e la perdita. Questa è l'implementazione standard di PyTorch: def train(dataloader, model, loss_fn, optimizer): size = len(dataloader.dataset) for batch, (X, y) in enumerate(dataloader): pred = model(X) loss = loss_fn(pred, y) optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() if batch % 1000 == 0: loss, current = loss.item(), batch * len(X) print(f"loss: {loss:>7f} [{current:>5d}/{size:>5d}]") Si noti che per ogni iterazione otteniamo i dati per alimentare il modello, ma teniamo anche traccia del numero del batch in modo da poter stampare la perdita e il batch corrente ogni 100 iterazioni. E poi abbiamo la funzione di test, che calcola l'accuratezza e la perdita, questa volta utilizzando il set di test: def test(dataloader, model, loss_fn): size = len(dataloader.dataset) num_batches = len(dataloader) test_loss, correct = 0, 0 with torch.no_grad(): for X, y in dataloader: pred = model(X) test_loss += loss_fn(pred, y).item() correct += (pred.argmax(1) == y).type(torch.float).sum().item() test_loss /= num_batches correct /= size print(f"Test Error: \n Accuracy: {(100*correct):>0.1f}%, Avg loss: {test_loss:>8f} \n") Quindi impostiamo il numero di epoche per addestrare il nostro modello. Un'epoca consiste in un'iterazione sul set di dati. Ad esempio, se impostiamo epochs=5 , significa che esamineremo l'intero set di dati 5 volte con l'addestramento e il test della rete neurale. Più ci alleniamo, migliori saranno i risultati. Questa è l'implementazione di PyTorch e l'output di tale ciclo: epochs = 5 for t in range(epochs): print(f"Epoch {t+1}\n-------------------------------") train(loaded_train, model, loss_function, optimizer) test(loaded_test, model, loss_function) print("Done!") Epoch 1------------------------------- loss: 2.296232 [ 0/60000] Test Error: Accuracy: 47.3%, Avg loss: 2.254638 Epoch 2------------------------------- loss: 2.260034 [ 0/60000] Test Error: Accuracy: 63.2%, Avg loss: 2.183432 Epoch 3------------------------------- loss: 2.173747 [ 0/60000] Test Error: Accuracy: 66.9%, Avg loss: 2.062604 Epoch 4------------------------------- loss: 2.078938 [ 0/60000] Test Error: Accuracy: 72.4%, Avg loss: 1.859960 Epoch 5------------------------------- loss: 1.871736 [ 0/60000] Test Error: Accuracy: 75.8%, Avg loss: 1.562622 Done! Si noti che in ogni epoca, stampiamo la funzione di perdita ogni 100 batch nel ciclo di addestramento e continua a diminuire. Inoltre, dopo ogni epoca, possiamo vedere che la precisione aumenta man mano che la perdita media diminuisce. Se avessimo impostato più epoche, diciamo 10, 50 o anche 100, è probabile che vedremmo risultati ancora migliori, ma i risultati sarebbero molto più lunghi e molto più difficili da visualizzare e comprendere. Con il nostro modello finalmente addestrato, è facile salvarlo e caricarlo quando necessario: torch.save(model, "model.pth") model = torch.load("model.pth") Conclusione su Pytorch In conclusione, abbiamo visto che PyTorch è uno dei framework più utilizzati per il deep learning, grazie alla sua semplicità d'uso e alla sua efficacia nel calcolo su GPU. Abbiamo appreso come utilizzare i tensori per rappresentare i dati, come preparare i dati per l'addestramento del modello, come definire una rete neurale e come addestrarla per la classificazione delle immagini. Inoltre, abbiamo visto come salvare e caricare i modelli per l'utilizzo futuro. Con queste conoscenze di base, siamo pronti per esplorare ulteriormente il mondo del deep learning con PyTorch. Presto seguiranno nuovi tutorial :) Condividi l'articolo per supportarci 🎁 Se vuoi scaricare gratis il codice del progetto, clicca quì !

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