K-means è un algoritmo di clustering non supervisionato molto utilizzato in statistica e machine learning Potrebbe essere particolarmente utile per chi studia statistica o machine learning o per chi lavora in Inoltre, l'interesse per il machine learning e il data mining ha contribuito a diffondere l'utilizzo Oggi, K-means è uno dei metodi di clustering più utilizzati in statistica e machine learning, e continua

La rivoluzione dell'intelligenza artificiale (IA) è ormai inarrestabile e sta cambiando radicalmente il nostro modo di vivere e di lavorare. Ma come influenzerà realmente la società e il mondo del lavoro nel futuro? In questo articolo, esploreremo le potenzialità e le sfide delle IA, ponendo domande stimolanti e cercando di immaginare come potrebbe essere il nostro futuro in un mondo sempre più dominato dalle macchine intelligenti. Un futuro condiviso con le macchine La crescente pervasività delle intelligenze artificiali ha aperto nuove prospettive in svariati settori, dai trasporti alla medicina, dall'istruzione all'industria. Le IA sono ormai in grado di guidare le nostre auto, diagnosticare malattie, creare opere d'arte e persino scrivere articoli come questo. Ma qual è il prezzo da pagare per questi progressi? Una delle principali preoccupazioni riguarda l'impatto delle IA sul mercato del lavoro. Alcuni studi prevedono che milioni di posti di lavoro potrebbero essere a rischio a causa dell'automazione, con un impatto particolarmente forte sui lavoratori meno qualificati e sui settori più esposti all'automazione, come la manifattura e l'agricoltura. Tuttavia, le IA potrebbero anche creare nuove opportunità di lavoro, grazie allo sviluppo di nuovi settori e all'emergere di nuove professioni legate all'intelligenza artificiale. L'automazione potrebbe liberare gli esseri umani da lavori ripetitivi e pericolosi, permettendo loro di dedicarsi a compiti più creativi e gratificanti. Domanda provocatoria: riuscirà la società a creare abbastanza nuovi posti di lavoro per compensare quelli persi a causa dell'automazione? E come possiamo garantire che le persone abbiano le competenze necessarie per lavorare in un mondo dominato dalle IA? La responsabilità etica delle IA L'introduzione delle IA nella nostra vita quotidiana solleva anche importanti questioni etiche. Ad esempio, come possiamo garantire che le decisioni prese dalle macchine siano giuste ed equilibrate, evitando discriminazioni e pregiudizi? E chi è responsabile quando un'intelligenza artificiale commette un errore con conseguenze gravi, come un incidente stradale provocato da una macchina a guida autonoma? Le IA sono solo algoritmi e, come tali, sono programmate dagli esseri umani. Pertanto, è fondamentale sviluppare un quadro etico solido che guidi la creazione e l'utilizzo delle intelligenze artificiali, per garantire che agiscano in modo responsabile e rispettino i diritti e le libertà delle persone. Domanda provocatoria: come possiamo garantire che le IA siano programmate in modo etico e responsabile, e che i loro creatori siano tenuti a rispondere delle loro azioni? L'impatto delle Intelligenze Artificiali sulla società e nel mondo del lavoro L'avvento delle intelligenze artificiali ci porta a riflettere sul significato stesso dell'umanità. In un mondo in cui le macchine possono imitare sempre più fedelmente le nostre capacità intellettuali e creative, cosa ci rende ancora unici come esseri umani? Forse la risposta risiede nelle nostre emozioni, nella nostra capacità di provare empatia e di stabilire relazioni profonde con gli altri. Anche se le IA possono simulare emozioni e comportamenti umani, non possono (almeno per ora) provare veri sentimenti o comprendere appieno le complesse sfumature delle relazioni umane. In un futuro dominato dalle intelligenze artificiali, potrebbe essere proprio la nostra umanità a diventare il nostro principale punto di forza, permettendoci di costruire un mondo in cui le macchine e gli esseri umani collaborano per il bene comune. Domanda provocatoria: come possiamo preservare e valorizzare la nostra umanità in un'epoca di intelligenze artificiali sempre più avanzate e pervasive? La formazione e l'educazione nell'era delle IA Un elemento chiave per affrontare le sfide poste dall'intelligenza artificiale è l'educazione. Le nuove generazioni dovranno essere formate non solo nelle competenze tecniche necessarie per lavorare con le IA, ma anche in quelle trasversali che permettono di adattarsi e prosperare in un mondo in rapida evoluzione. L'educazione dovrà puntare su creatività, pensiero critico, comunicazione, empatia e altre competenze umane che le macchine non possono replicare facilmente. Inoltre, è essenziale promuovere l'apprendimento continuo e l'aggiornamento delle competenze, per consentire alle persone di rimanere competitive nel mercato del lavoro. Domanda provocatoria: come possiamo riprogettare i sistemi educativi per preparare al meglio le nuove generazioni all'era delle intelligenze artificiali? L'equità nell'accesso alle Intelligenze Artificiali Uno dei principali problemi legati all'espansione delle intelligenze artificiali è la possibilità che soltanto una ristretta élite di individui e aziende possa beneficiare delle opportunità offerte da queste tecnologie. Questo rischia di accentuare le disuguaglianze esistenti e di creare nuove forme di esclusione sociale e economica. Per garantire un futuro più equo e inclusivo, è fondamentale che l'accesso alle intelligenze artificiali sia democratizzato, attraverso politiche che favoriscano l'innovazione e la diffusione delle IA in tutti i settori e su scala globale. Inoltre, è importante garantire che i benefici derivanti dall'uso delle IA siano condivisi in modo equo tra i vari attori coinvolti, inclusi i lavoratori e le comunità. Noi di IntelligenzaArtificialeItalia.net ci stiamo dando da fare, ad esempio abbiamo creato un ChatBOT simile a CHATGPT con il quale puoi divertirti. Inizia a chattare con il CHATBOT -> https://rebrand.ly/CHATBOT-IAITALIA Domanda provocatoria: come possiamo assicurare un accesso equo alle intelligenze artificiali e garantire che i loro benefici siano distribuiti in modo equo tra tutti gli individui e le comunità? L'importanza della privacy e della sicurezza dei dati Le intelligenze artificiali dipendono in gran parte dai dati per funzionare, e la raccolta, l'elaborazione e la condivisione di queste informazioni sollevano importanti questioni in termini di privacy e sicurezza dei dati. Come possiamo garantire che i dati personali siano protetti e che le intelligenze artificiali non vengano utilizzate per scopi malevoli o per violare la privacy delle persone? Per affrontare queste sfide, è necessario sviluppare nuovi standard e regolamenti che garantiscano la protezione dei dati e la sicurezza delle intelligenze artificiali. Inoltre, è importante promuovere una cultura della responsabilità e della trasparenza, sia tra i creatori delle IA che tra gli utenti, per garantire che le tecnologie siano utilizzate in modo etico e rispettoso delle norme e dei diritti delle persone. Domanda provocatoria: quali misure possiamo adottare per garantire la privacy e la sicurezza dei dati nell'era delle intelligenze artificiali, e come possiamo promuovere una cultura della responsabilità e della trasparenza in questo ambito? La resilienza delle infrastrutture e della società di fronte alle IA Man mano che le intelligenze artificiali diventano sempre più integrate nelle nostre infrastrutture e nei nostri sistemi, è fondamentale garantire che questi siano resilienti e in grado di adattarsi alle sfide e ai cambiamenti che l'era delle IA comporta. Ciò include la protezione delle infrastrutture critiche, come i sistemi energetici e di trasporto, dalle potenziali minacce poste dalle intelligenze artificiali, come gli attacchi informatici e la manipolazione dei dati. E' necessario sviluppare strategie per garantire che la società nel suo complesso sia resiliente di fronte alle sfide poste dalle IA, come l'aumento della disoccupazione e la polarizzazione delle competenze. Questo può includere la promozione di politiche di inclusione sociale, l'investimento nella formazione e nello sviluppo delle competenze e la creazione di reti di supporto per aiutare le persone a far fronte a questi cambiamenti. Domanda provocatoria: come possiamo assicurare che le infrastrutture e la società siano resilienti di fronte alle sfide poste dalle intelligenze artificiali e in grado di adattarsi al nuovo ordine mondiale? La governance globale delle IA L'espansione delle intelligenze artificiali non conosce confini geografici, e le sfide che pongono sono globali. Pertanto, è fondamentale che le nazioni lavorino insieme per sviluppare norme e regolamenti internazionali che guidino l'uso responsabile delle IA, promuovendo al contempo l'innovazione e la cooperazione. È importante stabilire un dialogo aperto e trasparente tra governi, aziende, ricercatori e cittadini, per garantire che le intelligenze artificiali siano utilizzate per il bene comune e per affrontare le sfide globali, come il cambiamento climatico, la povertà e le disuguaglianze. Domanda provocatoria: come possiamo promuovere una governance globale delle intelligenze artificiali che tenga conto delle diverse prospettive, culture e interessi delle nazioni e delle comunità? Conclusione sull'impatto delle Intelligenze Artificiali sulla società e nel mondo del lavoro L'impatto delle intelligenze artificiali sulla società e sul mondo del lavoro è un tema complesso e affascinante, che solleva molte domande e sfide. Tuttavia, è anche un'opportunità senza precedenti per reinventare il nostro futuro e creare un mondo più giusto, sostenibile e umano. Per affrontare con successo queste sfide, è fondamentale che le persone e le istituzioni lavorino insieme, condividendo conoscenze, risorse e valori. Solo in questo modo potremo garantire che le rivoluzione dell'intelligenza artificiale sia un'opportunità per tutti e non un rischio per pochi. Domanda provocatoria finale: come possiamo unire le forze a livello globale per assicurarci che l'impatto delle intelligenze artificiali sia positivo e inclusivo, contribuendo a creare un futuro migliore per l'umanità e per il pianeta?

Questo articolo presenta le cinque migliori innovazioni di machine learning e Deep Learning nel 2023 Prerequisiti : Se non sai cosa è il Machine Learning, clicca qui Se non conosci le principali applicazioni Machine Learning, clicca qui Se non sai come scaricare e gestire le librerie, clicca qui Se non sai Queste tecnologie possono ridurre le reti di deep learning per adattarsi a qualsiasi piccolo sistema learning :Ti aiuta a colmare il divario tra l'addestramento di modelli di machine learning e l'implementazione

e deep learning Sviluppare competenze in scienza e analisi dei dati Acquisisci esperienza pratica con Padroneggiare i concetti di machine learning e deep learning Il machine learning (ML) e il deep learning Approfondisci il deep learning: Impara a costruire reti neurali, comprese le reti neurali convoluzionali learning create da esperti come Andrew Ng. 4. Ecco alcune tendenze chiave: Apprendimento Automatico e Deep Learning: Queste tecnologie stanno migliorando

Apprendimento approfondito per il rilevamento di oggetti Le tecniche di deep learning si sono dimostrate Di seguito sono riportati alcuni degli approcci di deep learning comunemente utilizzati per il rilevamento

Scopri i migliori tool di SEO con Intelligenza Artificiale: ottimizza il tuo sito gratuitamente e online! Vuoi ottenere il massimo successo per i tuoi contenuti digitali? Allora non puoi sottovalutare l'importanza dei migliori strumenti di ottimizzazione per i motori di ricerca con Intelligenza Artificiale (AI-SEO). Questi strumenti sono la chiave per garantire che il tuo sito web o le tue pagine social siano la fonte di contenuti di valore. Grazie alla SEO, i visitatori rimarranno più a lungo sulle tue pagine, attirati dai tuoi contenuti significativi. Secondo i dati pubblicati nel 2022, il 32,8% dei professionisti SEO considera gli elementi on-page (come i meta titoli e le descrizioni) come i fattori più cruciali per posizionarsi in alto sui motori di ricerca, soprattutto su Google, che detiene una quota di mercato dell'83%. Bing si posiziona intorno al 9% e Yahoo è ancora più lontano, con solo il 2,55%. La SEO può richiedere del tempo per essere configurata correttamente, ma è un investimento che vale la pena fare. La creazione di contenuti online non avrà successo se non si eseguono analisi e audit adeguati. Ecco perché è importante esplorare diversi strumenti per confrontarli e trovare quello che funziona meglio per te. Fortunatamente, esistono numerosi strumenti gratuiti e premium disponibili online. Trovare quello che offre le caratteristiche e le informazioni approfondite necessarie per posizionare e rendere visibile il tuo sito web è una questione di testare e seguire i consigli degli esperti sui tool più recenti. Non perdere tempo, scopri subito i migliori tool di SEO con Intelligenza Artificiale e ottimizza il tuo sito gratuitamente e online! SEO e l'intelligenza Artificiale La SEO e l'intelligenza artificiale (AI) rappresentano una combinazione vincente per ottenere risultati straordinari nel posizionamento dei motori di ricerca. Grazie alla potenza dell'AI, i professionisti del settore possono sfruttare strumenti avanzati per ottimizzare i contenuti, migliorare le prestazioni del sito e raggiungere un pubblico più ampio. I motori di ricerca come Google valorizzano sempre di più i segnali AI per determinare la rilevanza e la qualità dei contenuti. Con l'implementazione di strategie SEO basate sull'AI, è possibile aumentare la visibilità online, attirare un traffico qualificato e posizionarsi in modo competitivo nel panorama digitale. Scopri i benefici della SEO basata sull'intelligenza artificiale e conquista la vetta dei risultati di ricerca! Come i tool SEO con IA possono aiutarmi a migliorare le mie prestazioni organiche? Gli strumenti AI SEO sono un alleato indispensabile per migliorare le prestazioni organiche del tuo sito. Grazie alle loro funzionalità avanzate, questi strumenti offrono una serie di vantaggi. Innanzitutto, ti forniscono analisi SERP automatizzate, consentendoti di monitorare e comprendere le posizioni dei tuoi contenuti nelle pagine dei risultati dei motori di ricerca. Inoltre, gli strumenti AI SEO individuano argomenti di tendenza e lacune nei contenuti, consentendoti di creare contenuti pertinenti e di valore per il tuo pubblico di riferimento. L'ottimizzazione dei contenuti è un aspetto fondamentale della SEO e gli strumenti AI SEO ti supportano in questo processo. Attraverso l'analisi dei dati e l'applicazione di algoritmi intelligenti, questi strumenti ti aiutano a ottimizzare i tuoi contenuti, utilizzando parole chiave rilevanti, strutturando correttamente i titoli e le sottosezioni (tag H2 e H3) e generando meta titoli e descrizioni efficaci. Un altro vantaggio cruciale offerto dagli strumenti AI SEO è la possibilità di generare contenuti scritti da AI, ottimizzati per posizionarsi in modo competitivo nei risultati di ricerca. Questo significa che puoi creare testi di qualità superiore, rispondendo alle domande del pubblico e fornendo informazioni rilevanti. Questi strumenti agevolano la creazione di collegamenti interni tra le pagine del tuo sito, migliorando la struttura e la navigazione. Puoi anche analizzare i contenuti di successo dei tuoi concorrenti, acquisendo una migliore comprensione dei fattori che li hanno portati a posizioni di rilievo. Gli strumenti AI SEO ti supportano nella creazione di campagne ben organizzate, offrendoti suggerimenti per ottimizzare i tuoi annunci, generare idee di contenuto e rispondere alle domande comuni dei tuoi utenti. Sfruttando appieno il potenziale di questi strumenti, potrai massimizzare il traffico organico verso il tuo sito, raggiungendo un pubblico più ampio e incrementando la visibilità della tua attività online. INIZIAMO ... I migliori strumenti SEO con Intelligenza Artificiale IA online e gratis: SemRush Alli AI RankIQ Frase Surfer SEO Diib Outranking NeuronWriter 1. SemRush Semrush offre un vasto assortimento di strumenti SEO basati sull'intelligenza artificiale, abilmente progettati per supportare i professionisti del marketing nel massimizzare il loro successo nelle classifiche di ricerca organiche. Sfruttando la potenza degli oltre 50 strumenti di Semrush che comprendono SEO, content marketing, ricerca sulla concorrenza, PPC e social media marketing, i professionisti del marketing possono attrarre e far crescere il proprio pubblico online con maggiore efficienza. Con l'accesso a milioni di parole chiave nazionali e locali, Semrush consente agli utenti di scoprire le parole chiave più pertinenti e ad alte prestazioni per i loro contenuti. Lo strumento Keyword Magic utilizza l'intelligenza artificiale per aiutarti a trovare le parole chiave più pertinenti e ad alte prestazioni per i tuoi contenuti, fornendo dozzine di parole chiave a coda lunga, dati sul volume di ricerca e punteggi di difficoltà delle parole chiave. Per controllare il sito Web, la funzione di controllo del sito basata sull'intelligenza artificiale della piattaforma identifica i problemi SEO tecnici e fornisce raccomandazioni attuabili per il miglioramento, garantendo la salute ottimale del sito e la visibilità della ricerca. Il content marketing è un'altra specialità di Semrush, poiché l'Assistente di scrittura della piattaforma aiuta gli utenti a creare contenuti ottimizzati per la SEO fornendo suggerimenti sulla leggibilità, sull'utilizzo delle parole chiave e sulla lunghezza del contenuto. Le capacità di intelligenza artificiale di Semrush si estendono alle ricerche di mercato, consentendo agli utenti di svelare le strategie di marketing della concorrenza, analizzare il traffico del sito Web e scoprire lacune di parole chiave e backlink. Tutti questi dati sono presentati nel suo database grazie ad algoritmi di apprendimento automatico e fornitori di dati di qualità, che consentono ulteriormente alle aziende di prendere decisioni basate sui dati per aumentare la quota di mercato. Nel regno della pubblicità, gli strumenti AI di Semrush aiutano gli utenti a ottimizzare la loro spesa pubblicitaria, monitorare le copie degli annunci e le pagine di destinazione della concorrenza e analizzare le campagne pubblicitarie di Google Shopping. Caratteristiche: Ricerca di parole chiave guidata dall'intelligenza artificiale Audit tecnici SEO Tracciamento della posizione SERP Creazione di contenuti potenziata dall'intelligenza artificiale Metriche sui contenuti in tempo reale. Analisi dei concorrenti Analisi del gap di parole chiave e backlink Ottimizzazione degli annunci basata sull'intelligenza artificiale Prezzo: Viene offerta una prova gratuita di 14 giorni / La versione a pagamento costa $ 119,95 al mese. Ideale per: Agenzie e aziende di ogni dimensione 2. Alli AI Alli AI può aiutare le aziende ad automatizzare facilmente i loro sforzi SEO, consentendo ai team SEO delle agenzie di ottimizzare il loro sito in pochi minuti. Consente ai team di gestire rapidamente le campagne SEO senza la necessità di sviluppatori o know-how di codifica. Inoltre, può essere integrato in qualsiasi sistema di gestione dei contenuti, come Shopify e WordPress. Questo strumento IA SEO consente l'automazione personalizzata, consentendo a te e al tuo team di modificare facilmente le modifiche per ogni pagina. Un altro grande vantaggio offerto da Alli AI è che i suoi algoritmi si autoregolano, il che significa che i suoi processi automatizzati cambiano in base alle migliori pratiche SEO. Con Alli AI, puoi eseguire in modo efficiente attività SEO che richiedono tempo e denaro, come l'automazione di meta tag, descrizioni di collegamenti, alt per immagini e altro ancora. Di conseguenza, puoi ridurre i costi di evasione e le spese generali del team e ridimensionare la tua agenzia allo stesso tempo. L'editor live dello strumento AI SEO ti consente di modificare e ottimizzare immediatamente qualsiasi contenuto della pagina. Utilizzando questo strumento, puoi apportare istantaneamente modifiche al tuo sito Web e pubblicarle immediatamente. Nel frattempo, il suo strumento di creazione di collegamenti fornisce consigli per i collegamenti esaminando i più grandi siti Web online e nel tuo settore. Fornisce tutte le informazioni necessarie per creare facilmente e rapidamente collegamenti. Infine, i suoi report AI offrono tutte le preziose informazioni di cui tu e il tuo team avete bisogno per migliorare ulteriormente la vostra strategia SEO. Alcuni dei rapporti che puoi generare con questa funzione includono rapporti sul posizionamento delle parole chiave, esportazioni di raccomandazioni e rapporti sulle vendite del sito. Caratteristiche Ottimizzazione dei contenuti Automazione Redattore dal vivo Costruendo collegamenti Rapporti SEO Prezzo: a partire da $ 249 al mese; viene fornito con una prova gratuita di 10 giorni Ideale per: piccoli team, negozi di e-commerce e hub tecnologici 3. RanKIQ La facilità d'uso di RankIQ e l'assistenza clienti di qualità rendono facile per i blogger e le aziende automatizzare le loro strategie SEO. Può aiutarti ad aumentare il traffico di ricerca organico del tuo sito web. Questo strumento AI SEO suggerisce titoli e contenuti per i tuoi post, permettendoti di scrivere contenuti ottimizzati più velocemente. Il software include un elenco di parole chiave accuratamente selezionate, ad alto traffico ea bassa concorrenza. Con RankIQ, puoi creare rapidamente una struttura per un post sul blog. Genera riassunti di contenuto basati sugli argomenti che dovresti trattare, quindi lo schema è pronto in pochi minuti. Ti permette di produrre contenuti di alta qualità, in grado di posizionarsi nella prima pagina di Google. Per utilizzare il software, digita semplicemente la parola chiave target in RankIQ. Quindi utilizza l'intelligenza artificiale per trovare i migliori risultati su Google. Le parole chiave sono fondamentali per il successo dei tuoi contenuti e RankIQ si assicura che tu abbia le parole chiave corrette nel tuo arsenale. Inoltre, RankIQ prepara un dettagliato report AI SEO basato sui risultati di ricerca di Google. Nel complesso, RankIQ ha un'interfaccia facile da usare. La piattaforma ha un design intuitivo. Inoltre, fornisce videoclip che mostrano agli utenti come utilizzare correttamente il prodotto. Caratteristiche: Riepiloghi sui contenuti SEO Ricerca approfondita delle parole chiave Principali parole chiave per nicchia Classifica controlli Ottimizzazione dei contenuti Prezzo: a partire da $ 49 Ideale per: blogger e piccole imprese 4. Frase L'ottimizzazione dei tuoi contenuti per la SEO può essere complicata e richiedere molto tempo. Le persone dietro Frase lo sanno, motivo per cui hanno sviluppato uno strumento per rendere il processo il più semplice possibile. Scelto da 30.000 clienti, come Coursera, Merkle e Digitas, questo strumento AI SEO semplifica la ricerca e l'ottimizzazione dei contenuti SEO. Aiuta gli utenti a creare riassunti di contenuti approfonditi in pochi minuti. Piuttosto che passare ore a cercare SERP, questo strumento ti fa risparmiare tempo compilando, analizzando e consolidando i migliori contenuti. Attraverso di esso, puoi ricercare le parole chiave, le intestazioni e i concetti utilizzati dai tuoi concorrenti. Inoltre, puoi personalizzare brevi modelli per rendere il tuo flusso di lavoro più efficiente. Per l'ottimizzazione dei contenuti, Frase offre un editor di testo facile da usare per confrontare i tuoi contenuti con quelli dei tuoi concorrenti. Genererà un elenco di argomenti per aiutarti a pubblicare contenuti compatibili con Google. La dashboard del software analizza le opportunità di contenuto e le classifica. Utilizza i dati di Google Search Console per visualizzare informazioni utili su ciò che devi fare dopo. Le capacità di analisi di Frase ti consentono anche di individuare le pagine che stanno perdendo posizione e che devono essere aggiornate, in modo da poter rimanere aggiornato sul tuo gioco SEO. Frase ha una sezione Crash Course per aiutarti a iniziare a utilizzare immediatamente il software e sfruttarlo per le tue esigenze SEO. Le lezioni sono brevi ma complete e ci sono anche brevi clip che fungono da demo. Caratteristiche Ottimizzazione dei contenuti Breve contenuto automatizzato Punteggio dei contenuti Modelli personalizzati Costruttore di contorni Scrittura di contenuti Analisi dei contenuti Prezzo : a partire da $ 14,99 al mese; viene fornito con una prova di 5 giorni per $ 1 Ideale per: content marketer e agenzie di marketing 5. SEO Surfer Surfer SEO è un popolare strumento AI SEO per aumentare il tuo traffico organico, rendere il tuo sito più visibile e aumentare le tue classifiche. Semplifica il processo SEO aiutandoti a raccogliere informazioni, creare contenuti, ottimizzare e condurre audit. Questo strumento ha le funzionalità necessarie per sviluppare una strategia di contenuto che funzioni. Surfer SEO gode della fiducia di aziende leader in tutto il mondo, tra cui Lenovo, ClickUp, Thomson Reuters, Shopify e Opera. Con Grow Flow di Surfer SEO, uno strumento di gestione della crescita, puoi ottenere approfondimenti SEO su base settimanale. Ti consente di identificare parole chiave di alto livello, ricercare argomenti di nicchia, scoprire collegamenti interni pertinenti, generare nuove idee di contenuto e altro ancora. Il suo strumento di ricerca per parole chiave ti consente di trovare dozzine di argomenti correlati utilizzando la tua parola chiave principale. Usandolo, puoi determinare l'intento di ricerca del tuo pubblico di destinazione e valutare istantaneamente la difficoltà delle parole chiave e delle ricerche al mese. Nel frattempo, il suo strumento SEO Audit ti aiuta a identificare gli errori nel tuo SEO. Alcuni degli approfondimenti che puoi ottenere da questo strumento includono la velocità della pagina, la densità delle parole chiave, i backlink mancanti e il sentimento NLP. Ti aiuta anche a tenere d'occhio i tuoi concorrenti per aiutarti a migliorare i contenuti del tuo sito web. Caratteristiche Aumenta il flusso Editore di contenuti Ricerca per parole chiave Verifica Estensione di parole chiave Surfer Generatore di contorni AI Prezzo : Viene fornito con una versione gratuita, I livelli a pagamento partono da $ 49 Ideale per: piccoli blogger, organizzazioni con più siti Web e grandi agenzie 6. Diib Diib è uno strumento AI SEO che puoi utilizzare per ottenere informazioni SEO e sul traffico per far crescere ulteriormente la tua attività. Con Diib, non solo puoi automatizzare la SEO senza alcuna difficoltà, ma puoi anche confrontare le tue prestazioni con quelle della concorrenza. Diib ti fornisce un piano di crescita, che include obiettivi di crescita personalizzati e avvisi per assisterti con l'esperienza SEO, social, mobile e dei visitatori. Lo strumento ti consente di monitorare le parole chiave e i backlink SEO, tenere traccia delle classifiche e delle modifiche della concorrenza e trovare nuove parole chiave e idee di contenuto. Automatizza anche il monitoraggio del sito web per farti sapere se rileviamo eventuali problemi. Tiene traccia di eventuali problemi relativi a velocità e sicurezza, consegna delle e-mail, cambiamenti nelle classifiche e attività dei tuoi concorrenti. Un'altra grande caratteristica di Diib è che fornisce agli utenti un punteggio di salute giornaliero per controllare lo stato di salute del tuo sito web. Il software utilizza un algoritmo avanzato e tiene conto di 12 metriche per misurare le prestazioni del tuo sito web. Caratteristiche Piano di crescita Classifica delle parole chiave Controllo delle lacune SEO Monitoraggio della concorrenza Monitoraggio del sito web Punteggio di salute giornaliero Prezzo: viene fornito con un piano gratuito; Il piano Pro costa $ 7,99 al mese Ideale per: privati ​​e proprietari di più siti web 7. Outranking Outranking è uno strumento AI SEO che può aiutarti a risolvere i tuoi problemi con il traffico organico e il coinvolgimento. Lo strumento rende la creazione automatica di contenuti semplice e senza problemi e allo stesso tempo indirizza i contenuti organici attraverso l'analisi SERP. Ciò significa che lo strumento esamina i siti di alto livello e utilizza i dati per trovare opportunità che possono aiutarti a posizionarti più in alto. Utilizzando semplicemente i dati della SERP, Outranking può fornirti subito una bozza automatica. È quindi possibile apportare ulteriori modifiche, verifiche dei fatti e riscritture ove necessario. L'outranking rende la SEO una priorità in ogni contenuto generato per il tuo sito, come profili di blog, brief e titoli e campagne omnicanale. Oltre alla funzione Concetti, lo strumento ha un editor di contenuti SEO completo che puoi utilizzare per migliorare il tuo SEO. Puoi facilmente generare meta titoli e meta descrizioni, ottimizzare i tag H2 e H3 e rispondere alle domande "Le persone chiedono anche". Oltre a utilizzare il SEO Content Editor quando scrivi un nuovo pezzo, puoi anche sfruttarlo per aggiornare articoli vecchi o pubblicati. Che tu abbia bisogno di un articolo, un post sui social media, un comunicato stampa o il contenuto di una pagina web, Outranking svolge il lavoro in modo efficiente. È un'opzione a basso costo che potrebbe rivelarsi uno dei migliori strumenti per i creatori di contenuti solisti o per le aziende con team più piccoli. Caratteristiche: Costruttore di contorni Concetti Flussi di lavoro Editor di contenuti SEO Collegamento interno Prezzo: $ 79 per persone, $ 149 per professionisti e $ 219 per uso aziendale Ideale per: PMI o creatori di contenuti freelance solisti 8. Neuron Writer NeuronWriter è uno strumento di ottimizzazione dei contenuti basato sull'intelligenza artificiale che aiuta gli autori di contenuti a elaborare articoli eccellenti e post sui social media che si classificheranno sui motori di ricerca. Uno dei principali punti di forza di questo strumento è il suo AI Writer, che può generare contenuti scritti da AI per una scrittura più efficiente e un'ottimizzazione SEO. NeuronWriter funziona sfruttando i dati sulle SERP di Google, gli approfondimenti sulla concorrenza e l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per creare contenuti efficaci correlati alla parola chiave target. Oltre alla funzione AI Writer, c'è il collegamento interno, in cui vengono forniti consigli per i siti correlati, rendendo la creazione di collegamenti e il collegamento interno senza sforzo. Un'altra fantastica funzionalità è l'analisi della concorrenza, in cui lo strumento analizza il contenuto di successo del tuo concorrente per verificare cosa determina le loro classifiche per contenuto. NeuronWriter supporta oltre 170 lingue, ha un sistema di gestione dei documenti e viene fornito con una funzione di pianificazione dei contenuti per campagne di contenuti SEO ben organizzate. Caratteristiche: Scrittore AI Analisi dei concorrenti Pianificatore di contenuti Colonne personalizzate (analisi) Supporto multilingue Prezzo: a partire da 19 EUR mensili fino a 97 EUR Ideale per: operatori di marketing e agenzie Conclusione sui migliori tool SEO con Intelligenza Artificiale Questi tool AI SEO possono fare la differenza tra perdere traffico ed essere nella prima pagina dei risultati su Google ed essere visualizzati dalle persone giuste. Esistono strumenti software SEO gratuiti e a pagamento e ognuno ti consente di ottenere più traffico, sostenere il coinvolgimento e migliorare il tipo di contenuto che potresti offrire al tuo pubblico di nicchia. Al giorno d'oggi, il contenuto è ancora molto critico nel rendere il tuo e-commerce , il tuo marchio di influencer o la tua azienda un'autorità online. Sapere come sfruttare la SEO può aiutarti a diventare un marchio più efficace e ad entrare in sintonia con ciò che il pubblico sta cercando senza impantanarti troppo con noiose attività di ricerca e modifica dei contenuti.

In questo post affronteremo l'Intelligenza Artificiale a piccoli passi e proveremo a costruire una rete neurale molto semplice in Java. COS'È UNA RETE NEURALE? Una rete neurale è una rappresentazione software di come funziona il cervello. Sfortunatamente, non sappiamo ancora come funzioni esattamente il cervello, ma conosciamo un po' la biologia alla base di questo processo: il cervello umano è costituito da 100 miliardi di cellule chiamate neuroni, collegate tra loro da sinapsi. Se un numero sufficiente di sinapsi si collega a un neurone si attiverà. Questo processo è noto come "pensare". Proviamo quindi a modellare il processo di cui sopra utilizzando un esempio molto semplice che ha 3 input (sinapsi) e si traduce in un singolo output (1 neurone di attivazione). Creare una semplice rete neurale con java Addestreremo la nostra rete neurale nell' immagine sopra per risolvere il seguente problema. Riesci a capire lo schema e indovinare quale dovrebbe essere il valore del nuovo input? 0 o 1? La risposta è in realtà molto semplicemente il valore della colonna più a sinistra, cioè 1! Quindi, ora che abbiamo il modello di un cervello umano, cercheremo di far apprendere alla nostra rete neurale quale schema è dato al set di addestramento. Per prima cosa assegneremo a ciascun input un numero casuale per produrre un output. La formula per calcolare l'uscita è data come segue: ∑ weioghtio.ionptutio = weioght1.ionptut1 + weioght2.ionptut2 + weioght3.ionptut3 A quanto pare vorremmo normalizzare questo valore di output su qualcosa tra 0 e 1 in modo che la previsione abbia senso. Dopo la normalizzazione confrontiamo l'output con l'output atteso dei nostri input. Questo ci dà l'errore, o quanto è lontana la nostra previsione. Possiamo quindi utilizzare questo errore per regolare leggermente i pesi della nostra rete neurale e tentare nuovamente la fortuna sullo stesso input. Questo può essere riassunto nella seguente immagine: Ripetiamo questo processo di addestramento per tutti gli input 10.000 volte per raggiungere una rete neurale adeguatamente addestrata. Possiamo quindi utilizzare questa rete neurale per fare previsioni su nuovi input! Prima di passare all'implementazione, tuttavia, dobbiamo ancora chiarire come abbiamo ottenuto la normalizzazione e l'adeguamento del peso in base all'errore (noto anche come back-propagation). Normalizzare i dati per la rete neurale con java In una rete neurale di ispirazione biologica, l'output di un neurone è solitamente un'astrazione che rappresenta la velocità di attivazione del potenziale d'azione nella cellula. Nella sua forma più semplice, questo è un valore binario, cioè o il neurone si sta attivando o meno. Da qui la necessità di normalizzazione di questo valore di uscita. Per ottenere questa normalizzazione applichiamo quella che è nota come funzione di attivazione all'output del neurone. Se prendiamo l'esempio di una funzione passo Heaviside davvero semplice che assegna uno 0 a qualsiasi valore negativo e un 1 a qualsiasi valore positivo, allora sarebbe necessario un gran numero di neuroni per raggiungere la granularità richiesta di regolare lentamente i pesi per raggiungere un consenso accettabile del set di formazione. Come vedremo nella prossima sezione sulla retropropagazione, questo concetto di aggiustamento lento dei pesi può essere rappresentato matematicamente come la pendenza della funzione di attivazione. In termini biologici, può essere considerato come l'aumento della velocità di accensione che si verifica all'aumentare della corrente di ingresso. Se dovessimo utilizzare una funzione lineare invece della funzione di Heaviside, scopriremmo che la rete risultante avrebbe una convergenza instabile perché gli input dei neuroni lungo i percorsi preferiti tenderebbero ad aumentare senza limiti, poiché una funzione lineare non è normalizzabile. Tutti i problemi sopra menzionati possono essere gestiti utilizzando una funzione di attivazione sigmoidea normalizzabile. Un modello realistico rimane a zero fino a quando non viene ricevuta la corrente di ingresso, a quel punto la frequenza di attivazione aumenta rapidamente all'inizio, ma si avvicina gradualmente a un asintoto con una frequenza di attivazione del 100%. Matematicamente, questo è simile a: Se tracciata su un grafico, la funzione Sigmoid disegna una curva a forma di S: Pertanto, diventa ora la formula finale per l'output di un neurone : Ci sono altre funzioni di normalizzazione che possiamo usare, ma il sigmoide ha il vantaggio di essere abbastanza semplice e di avere anche una semplice derivata che sarà utile quando osserveremo la propagazione posteriore di seguito. Back Propagation per la rete neurale con java Durante il ciclo di allenamento, abbiamo regolato i pesi in base all'errore. Per fare ciò, possiamo utilizzare la formula "Derivata ponderata per l'errore". UNdjtuStment = error.ionptut.SiogmoiodCturveGrundioent(otutptut) Il motivo per cui utilizziamo questa formula è che in primo luogo, vogliamo rendere la regolazione proporzionale alla dimensione dell'errore. In secondo luogo, moltiplichiamo per l'input, che è uno 0 o un 1. Se l'input è 0, il peso non viene regolato. Infine, moltiplichiamo per il gradiente della curva Sigmoide (o la derivata). Il motivo per cui utilizziamo il gradiente è perché stiamo cercando di ridurre al minimo la perdita. In particolare, lo facciamo con un metodo di discesa del gradiente . Fondamentalmente significa che dal nostro punto corrente nello spazio dei parametri (determinato dall'insieme completo dei pesi correnti), vogliamo andare in una direzione che diminuirà la funzione di perdita. Visualizza in piedi su una collina e cammina lungo la direzione in cui il pendio è più ripido. Il metodo di discesa del gradiente applicato alla nostra rete neurale è illustrato come segue: Se l'output del neurone è un grande numero positivo o negativo, significa che il neurone era abbastanza sicuro in un modo o nell'altro. Dal grafico sigmoideo, possiamo vedere che in grandi numeri la curva sigmoidea ha un gradiente poco profondo. Pertanto, se il neurone è sicuro che il peso esistente sia corretto, non vuole regolarlo molto e moltiplicandolo per il gradiente della curva sigmoidea si ottiene questo. La derivata della funzione sigmoidea è data dalla seguente formula SiogmoiodCturveGrundioent(otutptut)= otutptut.(1−otutptut) Sostituendo questo di nuovo nella formula di regolazione ci dà UNdjtuStment=error.ionptut.otutptut.(1−otutptut) Codice Java per la rete neurale Un punto importante ma sottile che è stato tralasciato quando si spiega la matematica di cui sopra è che per ogni iterazione di addestramento, le operazioni matematiche vengono eseguite contemporaneamente sull'intero set di addestramento. Pertanto, utilizzeremo le matrici per memorizzare l'insieme dei vettori di input, i pesi e gli output attesi. Inizieremo con la classe NeuronLayer che è solo un "punto di accesso" per i pesi nella nostra implementazione della rete neurale. Gli forniamo il numero di input per neurone e il numero di neuroni che può utilizzare per costruire una tabella dei pesi. Nel nostro esempio attuale, questo è semplicemente l'ultimo neurone di output che ha i 3 neuroni di input. public class NeuronLayer { public final Function activationFunction, activationFunctionDerivative; double[][] weights; public NeuronLayer(int numberOfNeurons, int numberOfInputsPerNeuron) { weights = new double[numberOfInputsPerNeuron][numberOfNeurons]; for (int i = 0; i < numberOfInputsPerNeuron; ++i) { for (int j = 0; j < numberOfNeurons; ++j) { weights[i][j] = (2 * Math.random()) - 1; // shift the range from 0-1 to -1 to 1 } } activationFunction = NNMath::sigmoid; activationFunctionDerivative = NNMath::sigmoidDerivative; } public void adjustWeights(double[][] adjustment) { this.weights = NNMath.matrixAdd(weights, adjustment); } } La nostra classe di rete neurale è dove si svolgono tutte le azioni. Prende come costruttore NeuronLayere ha 2 funzioni principali: think: calcola le uscite di un dato set di ingressi train: esegue i tempi del ciclo di allenamento numberOfTrainingIterations(solitamente un numero elevato come 10.000). Si noti che l'allenamento stesso implica il calcolo dell'output e quindi la regolazione dei pesi di conseguenza public class NeuralNetSimple { private final NeuronLayer layer1; private double[][] outputLayer1; public NeuralNetSimple(NeuronLayer layer1) { this.layer1 = layer1; } public void think(double[][] inputs) { outputLayer1 = apply(matrixMultiply(inputs, layer1.weights), layer1.activationFunction); } public void train(double[][] inputs, double[][] outputs, int numberOfTrainingIterations) { for (int i = 0; i < numberOfTrainingIterations; ++i) {// pass the training set through the network think(inputs);// adjust weights by error * input * output * (1 - output) double[][] errorLayer1 = matrixSubtract(outputs, outputLayer1); double[][] deltaLayer1 = scalarMultiply(errorLayer1, apply(outputLayer1, layer1.activationFunctionDerivative)); double[][] adjustmentLayer1 = matrixMultiply(matrixTranspose(inputs), deltaLayer1); // adjust the weights this.layer1.adjustWeights(adjustmentLayer1); } } public double[][] getOutput() { return outputLayer1; } } Infine abbiamo il nostro metodo principale in cui impostiamo i nostri dati di allenamento, alleniamo la nostra rete e le chiediamo di fare previsioni sui dati di test public class LearnFirstColumnSimple { public static void main(String args[]) { // create hidden layer that has 1 neuron and 3 inputs NeuronLayer layer1 = new NeuronLayer(1, 3); NeuralNetSimple net = new NeuralNetSimple(layer1); // train the net double[][] inputs = new double[][]{{0, 0, 1},{1, 1, 1},{1, 0, 1},{0, 1, 1}}; double[][] outputs = new double[][]{{0},{1},{1},{0}}; System.out.println("Training the neural net..."); net.train(inputs, outputs, 10000); System.out.println("Finished training"); System.out.println("Layer 1 weights"); System.out.println(layer1); // calculate the predictions on unknown data// 1, 0, 0 predict(new double[][], net);// 0, 1, 0 predict(new double[][], net);// 1, 1, 0 predict(new double[][], net); } public static void predict(double[][] testInput, NeuralNetSimple net) { net.think(testInput); // then System.out.println("Prediction on data "+ testInput[0][0] + " "+ testInput[0][1] + " "+ testInput[0][2] + " -> "+ net.getOutput()[0][0] + ", expected -> " + testInput[0][0]); } } Eseguendo il nostro esempio sopra, vediamo che la nostra rete ha fatto un buon lavoro nel prevedere quando l'input più a sinistra è 1 ma non sembra che riesca a ottenere lo 0 giusto! Questo perché il secondo e il terzo peso di input dovevano essere entrambi più vicini a 0. Training the neural net... Finished training Layer 1 weights [[9.672988220005456 ] [-0.2089781536334558 ] [-4.628957430141331 ] ] Prediction on data 1.0 0.0 0.0 -> 0.9999370425325528, expected -> 1.0 Prediction on data 0.0 1.0 0.0 -> 0.4479447696095623, expected -> 0.0 Prediction on data 1.0 1.0 0.0 -> 0.9999224112145153, expected -> 1.0 Nel prossimo post vedremo se l'aggiunta di un altro livello alla nostra rete neurale può aiutare a migliorare le previsioni ;)

Ciao a tutti, sono entusiasta di parlarvi della scrittura IA, ovvero l'intelligenza artificiale applicata alla creazione di contenuti. È innegabile che la tecnologia stia avanzando a passi da gigante e l'IA è uno degli aspetti più interessanti e promettenti di questa evoluzione. Ma saranno le macchine in grado di scrivere articoli o produrre contenuti altamente creativi? Siamo pronti ad affidare il compito di comunicare messaggi importanti alle intelligenze artificiali? In questo articolo cercheremo di analizzare i pro e i contro della scrittura IA, esplorando le sue potenzialità e limitazioni. Siete pronti ad approfondire questo argomento affascinante? Allora accomodatevi e cominciamo! Cos'è la scrittura IA? La scrittura IA è una forma di intelligenza artificiale che si occupa della creazione di contenuti testuali in modo completamente automatico. Grazie alla tecnologia, queste macchine sono in grado di produrre testi che sembrano scritti da un essere umano. Ma come funziona esattamente questo processo? Innanzitutto, l'IA utilizza algoritmi complessi per analizzare e comprendere il linguaggio naturale. Questo significa che le macchine sono in grado di riconoscere i diversi elementi del discorso, come sostantivi, verbi e aggettivi, e di determinare la loro posizione all'interno delle frasi. Inoltre, l'IA utilizza tecniche di apprendimento automatico per migliorare continuamente le sue capacità linguistiche. Ma la scrittura IA non si limita solo a generare testi casuali. Grazie alle sue conoscenze linguistiche avanzate, questa tecnologia può essere utilizzata anche per scopi specifici, come la scrittura di articoli giornalistici o la creazione di descrizioni prodotto per siti web e-commerce.Come funziona esattamente l'IA nella creazione di contenuti? Scopriamolo nel prossimo paragrafo. Come funziona l'IA nella creazione di contenuti? Sebbene sia ancora in fase di sviluppo, l'intelligenza artificiale sta diventando sempre più presente nella creazione di contenuti. Ma come funziona esattamente? Vediamolo insieme. Prima di tutto, l'IA utilizza algoritmi complessi per analizzare grandi quantità di dati e identificare i modelli che possono essere utilizzati per creare contenuti originali. Inoltre, grazie alla sua capacità di apprendere dalle informazioni raccolte, può migliorare continuamente la qualità dei suoi output. Ma non è solo una questione di analisi dei dati. Grazie all'utilizzo del linguaggio naturale e della comprensione semantica, l'IA è in grado di generare testi che rispettano le regole grammaticali e sintattiche della lingua italiana, rendendoli quasi indistinguibili da quelli scritti da un essere umano. Ecco alcuni esempi concreti dell'utilizzo dell'IA nella creazione di contenuti: Creazione automatica di descrizioni prodotto per siti e-commerce Generazione automatica di testi per siti web e blog Scrittura automatica degli aggiornamenti sui social media In questo modo, piattaforme come Linkdelta.com consente non solo un notevole risparmio in termini di tempo e costi, ma anche una maggiore efficienza nella produzione di contenuti originali ed efficaci. Ma quali sono i vantaggi reali della scrittura IA? Quali sono i vantaggi della scrittura IA? La scrittura IA è un'innovazione incredibile che sta cambiando il modo in cui creiamo contenuti. I vantaggi di questa tecnologia sono molteplici e rivoluzionari per la produzione di testi, articoli e blog. La prima grande vantaggio della scrittura IA è la sua capacità di produrre contenuti in modo più veloce ed efficiente rispetto alla scrittura manuale. Inoltre, l'intelligenza artificiale può generare contenuti altamente personalizzati e mirati, basati su dati specifici dei lettori, il che aiuta a coinvolgere il pubblico in modo più efficace. La scrittura IA è anche utile per migliorare la qualità dei contenuti grazie alla sua capacità di analizzare i dati e fornire suggerimenti sulla struttura e sulle parole chiave da utilizzare. Infine, la scrittura IA è un grande alleato nella riduzione degli errori di battitura e grammaticali nei testi. Questo significa che ogni volta che si utilizza la scrittura IA, ci si assicura di avere un testo impeccabile sotto ogni aspetto. Tutti questi vantaggi rendono la scrittura IA uno strumento essenziale per chiunque voglia creare contenuti innovativi ed efficaci per il proprio pubblico. Ma come ogni altra tecnologia, anche la scrittura IA ha alcuni svantaggi da considerare prima di decidere se utilizzarla o meno. Quali sono questi svantaggi? Quali sono gli svantaggi della scrittura IA? Benché la scrittura IA abbia alcuni vantaggi, non si può negare che ci siano anche degli svantaggi. Uno dei principali è che, a differenza degli esseri umani, l'IA non può compiere giudizi etici o estetici sul contenuto che produce. Ciò significa che le creazioni dell'IA possono risultare insensibili o poco interessanti per il pubblico. Inoltre, l'IA ha ancora difficoltà a comprendere il contesto e le sfumature del linguaggio umano, specialmente quando si tratta di metafore o giochi di parole. Questo porta spesso alla produzione di contenuti errati o poco precisi. Inoltre, l'IA non può essere totalmente creativa come un essere umano e tende a riprodurre modelli preesistenti invece di creare qualcosa di nuovo. Infine, c'è sempre il rischio che la scrittura IA possa essere utilizzata per diffondere disinformazione o propaganda politica. Poiché l'IA dipende dai dati che riceve per apprendere, se i dati stessi sono manipolati o falsi, allora anche i contenuti prodotti dall'IA saranno altrettanto inaffidabili. È l'IA il futuro della creazione di contenuti? L'intelligenza artificiale (IA) si sta rapidamente evolvendo in un'innovazione rivoluzionaria, capace di creare contenuti e produrre risultati che una volta erano impossibili. Tuttavia, la domanda se l'IA sia il futuro della creazione di contenuti rimane aperta. Molti credono che l'IA abbia il potenziale per trasformare completamente il modo in cui i contenuti vengono creati e consumati. C'è chi sostiene che l'IA possa essere utilizzata per creare contenuti personalizzati su larga scala, adattandosi alle preferenze individuali degli utenti. Ciò significherebbe la fine dei contenuti “one-size-fits-all” e, al contrario, una produzione di informazioni mirate ed efficaci. Inoltre, l'IA potrebbe essere utilizzata per generare automaticamente testo, immagini e video basati su modelli predittivi. Tuttavia, ci sono anche delle sfide da affrontare nell'utilizzo dell'IA nella creazione di contenuti. Ad esempio, a volte l'IA può produrre contenuti che mancano di creatività o originalità. Inoltre, c'è il rischio che la tecnologia possa sostituire le capacità umane nella produzione di contenuti, portando alla perdita di posti di lavoro nel settore editoriale e giornalistico. Pertanto, è importante considerare attentamente come l'IA possa essere utilizzata in modo responsabile ed equilibrato nella produzione di contenuti. In conclusione, mentre l'intelligenza artificiale ha certamente il potenziale per trasformare la creazione di contenuti, l'efficacia e l'utilità dell'IA dipendono dalla sua implementazione corretta. Per garantire che ci sia un equilibrio tra tecnologia e creatività umana nella produzione di contenuti, è fondamentale che le aziende considerino attentamente i vantaggi e gli svantaggi dell'utilizzo dell'IA in questo campo. Domande frequenti - IA e generazione di testo - Quali sono le principali applicazioni della scrittura IA al di fuori della creazione di contenuti? Le applicazioni della scrittura IA vanno ben oltre la creazione di contenuti. L'intelligenza artificiale è impiegata per l'analisi del linguaggio naturale, la traduzione automatica, la correzione grammaticale e ortografica, la generazione di riassunti e molto altro ancora. Inoltre, la scrittura IA può essere utilizzata in ambito legale per la redazione di contratti e documenti legali, e anche nel settore medico per scrivere report clinici accurati e dettagliati. L'uso della scrittura IA si sta diffondendo sempre di più in vari settori, poiché consente di risparmiare tempo e aumentare l'efficienza nella gestione delle informazioni scritte. Senza dubbio, l'intelligenza artificiale rappresenta una grande innovazione che sta cambiando il modo in cui interagiamo con le parole scritte. - Come si differenzia la scrittura IA dalla scrittura tradizionale? La scrittura IA si differenzia dalla scrittura tradizionale in quanto utilizza algoritmi intelligenti per generare contenuti in modo automatico.Mentre la scrittura tradizionale richiede l'intervento umano per creare contenuti, la scrittura IA è in grado di produrre articoli, descrizioni e recensioni in modo rapido ed efficiente. Tuttavia, nonostante questa capacità sorprendente, ci sono ancora alcuni limiti nella scrittura IA che devono essere affrontati. Ad esempio, il linguaggio naturale è complesso e ambiguo e le macchine hanno difficoltà a comprendere il contesto e le sfumature della lingua umana. Pertanto, mentre la scrittura IA rappresenta sicuramente il futuro della creazione di contenuti, sarà sempre necessario l'intervento umano per raggiungere risultati ottimali. - Esiste un limite alla tipologia di contenuti che l'IA può creare? Esiste una limitazione nella tipologia di contenuti che l'IA può creare? La risposta è sì, ma non è così semplice. L'IA ha dimostrato la sua capacità di creare testi complessi come articoli di ricerca, notizie e persino poesie. Tuttavia, ci sono ancora alcune limitazioni nella creatività e nell'imprevedibilità che solo un essere umano può offrire. Quindi, anche se l'IA può creare una vasta gamma di contenuti, c'è ancora spazio per il talento umano nella scrittura creativa. Tuttavia, le tecnologie dell'IA stanno migliorando rapidamente e non possiamo ignorare il loro potenziale per rivoluzionare la nostra attuale concezione della scrittura. - Che cosa succederà ai professionisti della scrittura una volta che l'IA diventerà sempre più diffusa nel settore? Una domanda che sorge spontanea riguardo all'avvento dell'intelligenza artificiale nel settore della scrittura è: cosa succederà ai professionisti del mestiere? Sebbene l'IA possa migliorare efficienza e produttività, ci sono ancora aspetti fondamentali che richiedono la creatività e il tocco umano nella scrittura di contenuti. Ciò non significa che i professionisti dovranno temere per il proprio lavoro, ma piuttosto adattarsi a un nuovo ambiente in cui l'IA può essere una risorsa utile invece di un sostituto totale. La chiave sarà imparare a lavorare in simbiosi con questa tecnologia emergente. - Quali sono le principali preoccupazioni etiche legate all'utilizzo della scrittura IA nella creazione di contenuti? Quali sono le principali preoccupazioni etiche legate all'utilizzo della scrittura IA nella creazione di contenuti? Questa è una domanda che non può essere ignorata. Mentre la tecnologia dell'IA continua a migliorare, è importante considerare come potrebbe influenzare la nostra società e il nostro modo di comunicare. Alcuni dei principali problemi etici includono la proprietà intellettuale, la trasparenza e l'impatto sulla forza lavoro umana. È importante che continuamente esaminiamo questi problemi in modo da garantire che l'uso dell'IA sia responsabile e positivo per tutti coloro che ne sono coinvolti. Conclusione sull'IA applicata alla scrittura In conclusione, l'intelligenza artificiale sta diventando sempre più presente nella creazione di contenuti. Nonostante le preoccupazioni etiche e la possibile sostituzione dei professionisti della scrittura, l'IA offre nuove opportunità e soluzioni innovative per la produzione di materiali di alta qualità in modo più efficiente. Tuttavia, è importante considerare che l'IA non può sostituire completamente la creatività umana e il valore del pensiero critico. Gli strumenti IA sono solo una parte dell'arsenale degli scrittori e dovrebbero essere utilizzati come supporto piuttosto che come sostituto. In questo modo, gli scrittori possono sfruttare al meglio le potenzialità dell'IA per migliorare i loro processi creativi e produrre contenuti di alta qualità che soddisfino le esigenze del pubblico. Riguardo l’Autore Angelo Sorbello, si è laureato in Economia e Management presso l'Università Bocconi di Milano. E' il fondatore di Linkdelta.com, una piattaforma di IA generativa, ed altre attività online. La sua prima azienda, che ha lanciato a soli 13 anni, è stata acquisita nel 2013. E' stato consulente per multinazionali e PMI in oltre 9 paesi.

Collatz è… un ristoratore DOLO_MITICO, a detta sua… anche perché non è facile gestire un rifugio in alta montagna… dove il tempo varia anche più volte al giorno… e questo è un fattore importante per chi deve prevedere quanti clienti si fermeranno a mangiare … il mio amico Collatz, sin da piccolo ha dimostrato di avere una gran passione per la matematica e, da quando ha scoperto che gli elaboratori sono in grado di fare delle previsioni, perché si è imbattuto nel sito di intelligenzaartificialeitalia.net si è messo in mente di sfruttare il suo PC, anche per cercare di gestire anticipatamente ordini e personale. Già da qualche tempo aveva visto che nel web c’erano dei diagrammi che indicavano ad esempio l’andamento della pandemia, come questo: o similmente qualcosa che riguardava il numero dei passeggeri che, nel tempo avevano deciso di imbarcarsi con una determinata flotta, come quest’altro: oppure, qualche diagramma che riportava l’andamento dei titoli in borsa, come quest’ultimo: Fu così che si mise a riportare, giorno per giorno, il numero di clienti che dall’inizio della stagione, erano andati al suo “ristorante”, che in realtà rimaneva sempre un rifugio di montagna in balia del tempo… e annotando su di un file del tipo “Seq_work.csv” i dati, ottenne un grafico come questo: Così, si rese conto che era veramente difficile fare delle previsioni, ma decise comunque di proseguire nel suo intento, quello di addestrare una rete neurale, nella versione LSTM (Long-Short Term Memory), come aveva visto fare visitando il sito: intelligenzaartificialeitalia.net , utilizzando però python e pytorch. al posto di keras. Armato di buona volontà installò il software occorrente sul suo PC, mi sembra abbia utilizzato una GUI che si chiama VisualStudio Code, e che gli abbia fornito in seguito, l’estensione per il linguaggio python. Mi disse anche che aveva generato uno spazio di memoria particolare, appositamente per inserirci dentro tutto l’occorrente, utilizzando il modulo “venv”, di pyhton che, mi disse, è un modo efficace per ottenere ambienti python virtuali sui quali lavorare in santa pace!. Per fare questo, mi disse che nel suo PC, aveva installato una versione di Linux “Ubuntu” in quanto lo riteneva adeguato allo scopo. Mi informò anche che python aveva diverse librerie e moduli, che si rendevano necessari per lavorare sui modelli di intelligenza artificiale, e che si dovevano installare anche queste librerie., come indicato dal sito intelligenzaartificialeitalia.net Poi incominciò a descrivermi il software che aveva scritto per l’occasione, per prima cosa bisognava importare le librerie contenenti il necessario per portare a termine il progetto: #!/usr/bin/python3# import numpy as np import torch import torch.nn as nn from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt In particolare mi disse che il modulo “numpy”, è una libreria per il trattamento di vettori e matrici e che ovviamente contiene molte funzioni matematiche, molto utili per il trattamento dei dati numerici, mi disse che il modulo “pandas” non è una malattia autoimmune, ma una libreria per il trattamento dei dati scritti in modo tabellare e che in questo caso la avrebbe utilizzata per leggere i suo file “Seq_work.csv”, aggiunse che, per dare una forma grafica ai dati riportati avrebbe utilizzato le funzionlità di “matplotlib”. Aggiunse poi, che per questo esperimento pensava di effettuare una “normalizzazione” dei dati tra un valore minimo e un massimo, che però al riguardo, gli rimanevano forti perplessità, ma, strizzandomi l’occhio, mi disse sottovoce, tentar non nuoce e quindi, che per fare le dovute trasformazioni – riparametrazioni dei dati grezzi, avrebbe usato il modulo “sklearn.preprocessing”. Infine, disse che per questo esperimento avrebbe utilizzato una libreria famosa (scoperta in Facesbook) che si chiamava Torch, ma che non aveva nulla a che fare con i citomegalovirus, ma con array di numeri rettangolari multidimensionali omogenei, che denominava “tensori”, e che con questa libreria si potevano costruire delle reti neurali, proprio quelle che avrebbe utilizzato per l’elaborazione di previsione che a lui interessava. Per prima cosa, disse, bisogna caricare i dati, che aveva scritto in formato “.csv”(acronimo di comma-separated values), nel file “DataSeeq.csv” e per fare questo veniva appunto utilizzato il modulo “pandas”: #acquisizione dati pd.read_csv("DataSeq.csv") #salvare i dati dentro una variabile dataset = pd.read_csv("DataSeq.csv") mi disse che, per sua curiosità personale, voleva vedere a schermo almeno una idea del formato dei dati caricati con pandas nella variabile dataset. E per fare questo bastavano due linee di programma: print ("*****************") print(dataset.head()) print(dataset.shape) print('***********') Se tutto fosse andato a buon fine si dovrebbe ottenere un risultato simile a questo: come si vede l’output è un file ordinato che contiene 200 sequenze per 4 colonne: le sequenze sono le registrazioni dei dati relativi al numero dei clienti (n_cycle) e suddivisi ulteriormente in ( numero di clienti maschili: n_alpha e numero di clienti femminili: n_beta). Si noti la deformazione professionale di Collatz nella nomenclatura dei dati…. Per il momento tralasciamo i valori di n_alpha e n_beta, che magari potranno essere utilizzati in un secondo momento per giocare con una applicazione successiva di predizione…. In qualsiasi caso, potremmo identificare la tipologia dei dati riportati nelle colonne facendo stampare l’oggetto colonne con l’istruzione: print(dataset.columns) a cui corrisponderà un output del tipo: Index(['n_sequence', 'n_cycle', 'n_alpha', 'n_beta'], dtype='object') La libreria PyTorch “predilige” i dati di tipo “float”(in inglese floating point) o numerazione a virgola mobile, e quindi si dovrà eseguire una prima trasformazione con l’istruzione: all_data = dataset['n_cycle'].values.astype(float) assegnando alla variabile “all_data”, tutto il pacchetto contenuto in dataset, relativo a “n_cycle”, che per Collatz, sarebbe il numero di clienti che hanno usufruito delle prestazioni culinarie del “ristorante”, giorno per giorno, nei primi “200 giorni” dalla data di apertura stagionale, qualcosa di simile a questo: [ 3. 1. 7. 2. 5. 8. 16. 3. 19. 6. 14. 9. 9. 17. 17. 4. 12. 20. 20. 7. 7. 15. 15. 10. 23. 10. 111. 18. 18. 18. 106. 5. 26. 13. 13. 21. 21. 21. 34. 8. 109. 8. 29. 16. 16. 16. 104. 11. 24. 24. 24. 11. 11. 112. 112. 19. 32. 19. 32. 19. 19. 107. 107. 6. 27. 27. 27. 14. 14. 14. 102. 22. 115. 22. 14. 22. 22. 35. 35. 9. 22. 110. 110. 9. 9. 30. 30. 17. 30. 17. 92. 17. 17. 105. 105. 12. 118. 25. 25. 25. 25. 25. 87. 12. 38. 12. 100. 113. 113. 113. 69. 20. 12. 33. 33. 20. 20. 33. 33. 20. 95. 20. 46. 108. 108. 108. 46. 7. 121. 28. 28. 28. 28. 28. 41. 15. 90. 15. 41. 15. 15. 103. 103. 23. 116. 116. 116. 23. 23. 15. 15. 23. 36. 23. 85. 36. 36. 36. 54. 10. 98. 23. 23. 111. 111. 111. 67. 10. 49. 10. 124. 31. 31. 31. 80. 18. 31. 31. 31. 18. 18. 93. 93. 18. 44. 18. 44. 106. 106. 106. 44. 13. 119. 119. 119. 26. 26. 26. 119. 26.] se si utilizzasse una istruzione tipo questa: print(all_data) Ora, Collatz mi disse, per verificare l’affidabilità di predizione del modello che andremo a testare, una cosa da fare, molto importante, è fargli fare allenamento su un numero sufficiente di dati, che chiameremo “train_data” e poi testare il modello su un set di dati conosciuti, che chiameremo “test_data”. Dopo averci pensato sopra un po’, affermò che, visto che avevamo a disposizione 200 sequenze, avremmo potuto utilizzarne la gran parte per allenare il modello e fare il test su un numero piccolo di sequenze, e visto che si trattava di dati ottenuti con una metodologia temporale, considerando i tempi di approvvigionamento delle materie prime e del preavviso ai dipendenti, aveva deciso di utilizzare le prime 185 sequenze per allenare il modello e le ultime per fare il test. Per fare questo, disse bastavano poche istruzioni, le seguenti: #configurazione train data e test data test_data_size = 15 train_data = all_data[:-test_data_size] test_data = all_data[-test_data_size:] print ('--- len train and test data ---') print(len(train_data)) print(len(test_data)) print('-----test data ------') print(test_data) e da quanto sopra viene ottenuto un output come questo: --- len train and test data --- 185 15 -----test data ------ [ 18. 44. 106. 106. 106. 44. 13. 119. 119. 119. 26. 26. 26. 119. 26.] A questo punto, per fare in modo di ottenere dei dati normalizzati, sulla parte dei dati utilizzata per l’allenamento: il train_data, appunto, centrandoli in questo caso, sullo zero, ed ottenendo quindi dei valori compresi tra -1 e 1, si sarebbe usato il modulo “sklearn.preprocessing” , con la seguente modalità : #normalizzazione dati scaler = MinMaxScaler(feature_range=(-1, 1)) train_data_normalized = scaler.fit_transform(train_data .reshape(-1, 1)) print('--- stampa esempio dati normalizzati ---') print(train_data_normalized[:5]) print(train_data_normalized[-5:]) ottenendo un output per le prime cinque sequenze che dovrebbe risultare simile a questo: --- stampa esempio dati normalizzati --- [[-0.96747967] [-1. ] [-0.90243902] [-0.98373984] [-0.93495935]] mentre per le ultime sequenze, l’output sarà: [[-0.72357724] [ 0.49593496] [ 0.49593496] [-0.72357724] [-0.30081301]] ed è forse per questo motivo che il mio amico Collatz, mi espresse la sua perplessità! (si riferiva probabilmente al fatto che nella ultima sequenza comparivano dei numeri negativi...) In qualsiasi caso, decise di continuare con l’esperimento, e di passare i dati al tesnore di PyTotch per il train_data normalizzato, con le seguenti istruzioni, che ne riportavano anche il risultato, se non altro per vedere la differenza di gestione degli oggetti: # passaggio a tnsore per train data train_data_normalized = torch.FloatTensor(train_data_normalized).view(-1) print('-----torch.FloatTensor--------') print (train_data_normalized) print('---------------------') l’output in questo caso dovrebbe essere questo: -----torch.FloatTensor-------- tensor([-0.9675, -1.0000, -0.9024, -0.9837, -0.9350, -0.8862, -0.7561, -0.9675, -0.7073, -0.9187, -0.7886, -0.8699, -0.8699, -0.7398, -0.7398, -0.9512, -0.8211, -0.6911, -0.6911, -0.9024, -0.9024, -0.7724, -0.7724, -0.8537, -0.6423, -0.8537, 0.7886, -0.7236, -0.7236, -0.7236, 0.7073, -0.9350, -0.5935, -0.8049, -0.8049, -0.6748, -0.6748, -0.6748, -0.4634, -0.8862, 0.7561, -0.8862, -0.5447, -0.7561, -0.7561, -0.7561, 0.6748, -0.8374, -0.6260, -0.6260, -0.6260, -0.8374, -0.8374, 0.8049, 0.8049, -0.7073, -0.4959, -0.7073, -0.4959, -0.7073, -0.7073, 0.7236, 0.7236, -0.9187, -0.5772, -0.5772, -0.5772, -0.7886, -0.7886, -0.7886, 0.6423, -0.6585, 0.8537, -0.6585, -0.7886, -0.6585, -0.6585, -0.4472, -0.4472, -0.8699, -0.6585, 0.7724, 0.7724, -0.8699, -0.8699, -0.5285, -0.5285, -0.7398, -0.5285, -0.7398, 0.4797, -0.7398, -0.7398, 0.6911, 0.6911, -0.8211, 0.9024, -0.6098, -0.6098, -0.6098, -0.6098, -0.6098, 0.3984, -0.8211, -0.3984, -0.8211, 0.6098, 0.8211, 0.8211, 0.8211, 0.1057, -0.6911, -0.8211, -0.4797, -0.4797, -0.6911, -0.6911, -0.4797, -0.4797, -0.6911, 0.5285, -0.6911, -0.2683, 0.7398, 0.7398, 0.7398, -0.2683, -0.9024, 0.9512, -0.5610, -0.5610, -0.5610, -0.5610, -0.5610, -0.3496, -0.7724, 0.4472, -0.7724, -0.3496, -0.7724, -0.7724, 0.6585, 0.6585, -0.6423, 0.8699, 0.8699, 0.8699, -0.6423, -0.6423, -0.7724, -0.7724, -0.6423, -0.4309, -0.6423, 0.3659, -0.4309, -0.4309, -0.4309, -0.1382, -0.8537, 0.5772, -0.6423, -0.6423, 0.7886, 0.7886, 0.7886, 0.0732, -0.8537, -0.2195, -0.8537, 1.0000, -0.5122, -0.5122, -0.5122, 0.2846, -0.7236, -0.5122, -0.5122, -0.5122, -0.7236, -0.7236, 0.4959, 0.4959, -0.7236, -0.3008]) --------------------- che, come si denota, gli elementi della “lista”, contenuta nella “tupla”, vengono troncati alla quarta cifra dopo la virgola, rispetto a quelli normalizzati in precedenza che avevano otto decimali. Collatz, mi disse che c’era un altro passaggio delicato per far effettuare l’allenamento alla macchina sul train_data, ma siccome era solo un esperimento, aveva deciso di dividere il blocco dei dati di training in modo simile alla quantità delle sequenze di test, cioè in blocchi da 15 sequenze. Per fare questo mi disse, utilizzerò una particolarità di elaborazione dei dati di python la “def”, con la quale ingloberò delle istruzioni che saranno in grado di elaborare l’operazione di suddivisione dei dati desiderata: # divisione tuple di numeri train_window = 15 # gestore di sequenza def create_inout_sequences(input_data, tw): inout_seq = [] L = len(input_data) for i in range(L-tw): train_seq = input_data[i:i+tw] train_label = input_data[i+tw:i+tw+1] inout_seq.append((train_seq ,train_label)) return inout_seq train_inout_seq = create_inout_sequences(train_data_normalized, train_window) print('*** tuple di inout sequence esempio (2) *******') print(train_inout_seq[:2]) print('*****************') Per prima cosa, dimensionò la variabile train_window a 15 (il valore a cui far corrispondere la lunghezza delle tuple) e posi scrisse le istruzioni per la costruzione della funzione “create_inout_sequences”, che prende i dati dalla istruzione train_inout_seq = create_inout_sequences(train_data_normalized, train_window) dove passerà i dati alla funzione in questo modo: input_data = train_data_normalized e tw = train_window) producendo un output di esempio le prime due: *** tuple di inout sequence esempio (2) ******* [(tensor([-0.9675, -1.0000, -0.9024, -0.9837, -0.9350, -0.8862, -0.7561, -0.9675, -0.7073, -0.9187, -0.7886, -0.8699, -0.8699, -0.7398, -0.7398]), tensor([-0.9512])), (tensor([-1.0000, -0.9024, -0.9837, -0.9350, -0.8862, -0.7561, -0.9675, -0.7073, -0.9187, -0.7886, -0.8699, -0.8699, -0.7398, -0.7398, -0.9512]), tensor([-0.8211]))] ***************** dove, mi fece notare, che il sedicesimo elemento rappresentava l’etichetta della prima tupla, mentre la seconda tupla inizia dal secondo elemento, termina al sedicesimo e la sua etichetta è il diciasettesimo… e cosi via… Questa cosa mi ha fatto meditare! Poi, con un grande sorriso, Collatz mi disse “E adesso facciamo un lavoro di Classe!”. E mi fece leggere le seguenti istruzioni: class LSTM(nn.Module): def __init__(self, input_size=1, hidden_layer_size=100, output_size=1): super().__init__() self.hidden_layer_size = hidden_layer_size self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_layer_size) self.linear = nn.Linear(hidden_layer_size, output_size) self.hidden_cell = (torch.zeros(1,1,self.hidden_layer_size), torch.zeros(1,1,self.hidden_layer_size)) def forward(self, input_seq): lstm_out, self.hidden_cell = self.lstm(input_seq.view(len(input_seq) ,1, -1), self.hidden_cell) predictions = self.linear(lstm_out.view(len(input_seq), -1)) return predictions[-1] al ché, li per li, dissi soltanto “WOW”… e pensai… la cosa si fa complicata! Specialmente dopo aver letto qualche riga dal sito della documentazione di pytorch: https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.LSTM.html Ero rimasto particolarmente sbalordito da cosa potesse significare la seguente concettualizzazione: Comunque, intuitivamente, pensai: c’è in primo layer che riceve un dato alla volta, lo trasferisce ad un layer composto da 100 neuroni, il quale a sua volta elabora i dati e il risultato lo trasferisce ad un layer di output che ha un solo elemento che conterrà di volta in volta il risultato ottimizzato in relazione a delle sequenze di calcolo elaborate ricorsivamente in relazione ad uno scostamento di confronto tra il valore ottenuto e il valore di controllo. Ma il mio amico Collatz, rincarò la dose, dicendomi, adesso che abbiamo lo scheletro del cervello, mettiamoci dentro le idee e mi fece leggere le seguenti istruzioni: model = LSTM() loss_function = nn.MSELoss() optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) #------ print('----- modello ----') print(model) Mi disse, Python è un linguaggio che genera oggetti e LSTM è soltanto uno degli oggetti possibili che si possono generare con PyTorch, che in questo caso lo chiameremo semplicemente ”model”. Ora, mi chiese Collatz, che cosa dovrà fare il “model”? Io ci pensai un po’ e poi risposi, dovrà “imparare” in qualche modo a selezionare i dati più simili al “target”! Ovvero, visto che il risultato corretto di ogni operazione nel modello è già predeterminato, confrontiamo questo dato con le operazioni che la rete neurale mi fornisce come risultato “temporale”, ne identifichiamo in qualche modo l’errore e di volta in volta andiamo a correggere il “tiro”. In altri termini, mi disse Collatz, utilizzeremo una serie di formule che, da una parte andranno a calcolare lo scostamento statistico dal target, per esempio utilizzando una funzione che si potrebbe definire “perdita di entropia incrociata”, e dall’altra, riporteremo in ingresso un valore di correzione tramite ad esempio una riparametrazione sigmoidea! Io lo guardai e gli dissi… “Ecco… si!”. Lui sorrise e mi disse: proprio quello che è condensato in quelle di righe di programma di configurazione del “model”, che se vai a vedere l’output è semplicemente descritto così: ----- modello ---- LSTM( (lstm): LSTM(1, 100) (linear): Linear(in_features=100, out_features=1, bias=True) Apperò, dissi io, alla faccia della sintesi! E chiesi cosa significa il termine “bias”? Collaz mi rispose: quello è un modo che viene fornito alla rete neurale per “farsi un opinione”! Lo guardai, sorrisi e gli dissi: anche l’intelligenza artificiale allora si basa su dei “pregiudizi”! Si, si, rispose lui, ma facciamolo lavorare! E mi fece leggere le seguenti righe di programma: # fase di addestramento epochs = 150 for i in range(epochs): for seq, labels in train_inout_seq: optimizer.zero_grad() model.hidden_cell = (torch.zeros(1, 1, model.hidden_layer_size), torch.zeros(1, 1, model.hidden_layer_size)) y_pred = model(seq) single_loss = loss_function(y_pred, labels) single_loss.backward() optimizer.step() if i%25 == 1: print(f'epoch: {i:3} loss: {single_loss.item():10.8f}') print ('°°°°°°°°°°°°°°°°°') print(f'epoch: {i:3} loss: {single_loss.item():10.10f}') print('°°°°°°°°°°°°°°°°°°°') Spiegandomi a grandi linee che voleva cercare di far fare la procedura di allenamento per un numero limitato di sequenze, tanto per provare, limitandola a 150. Quindi per il numero di cicli prefissato, verrà preimpostato il gradiente a zero e verrà generato un tensore che conterrà dei valori scalari in relazione al calcolo dello scostamento per tutte le sequenze di “epochs” e per tutti i valori della tupla in esame, il risultato sarà riposto in una variabile e utilizzato ottimizzandolo, per la “back propagation”. Per farci un idea, mi disse Collatz, si dovrebbe ottenere un risultato simile a questo ogni 25 sequenze: epoch: 1 loss: 0.00829106 epoch: 26 loss: 0.00000873 epoch: 51 loss: 0.01431556 epoch: 76 loss: 0.02613759 epoch: 101 loss: 0.02043977 epoch: 126 loss: 0.00130326 (nota che la stampa dei dati di loss è limitata a 8 decimali) in pratica, per ogni ciclo, l’output dovrebbe essere una cosa analoga questa (l’ultimo risultato riportato con dieci cifre significative dopo la virgola): °°°°°°°°°°°°°°°°° epoch: 149 loss: 0.0008416197 °°°°°°°°°°°°°°°°°°° Ora, mi disse Collatz, la nostra rete dovrebbe avere una opinione sull’andamento dei dati e a questo punto possiamo passare al test di predizione: #-------------- fut_pred = 15 test_inputs = train_data_normalized[-train_window:].tolist() print(test_inputs) #----------------------- Per prima cosa forniamo la dimensione del test (le ultimi quindici variabili), prendiamone i dati normalizzati e vediamo a cosa corrispondono: [1.0, -0.5121951103210449, -0.5121951103210449, -0.5121951103210449, 0.28455284237861633, -0.7235772609710693, -0.5121951103210449, -0.5121951103210449, -0.5121951103210449, -0.7235772609710693, -0.7235772609710693, 0.49593496322631836, 0.49593496322631836, -0.7235772609710693, -0.3008130192756653] Questa lista contiene appunto i dati normalizzati da passare alla rete neurale addestrata per effettuare le previsioni, e il processo avverrà con la seguente modalità: model.eval() for i in range(fut_pred): seq = torch.FloatTensor(test_inputs[-train_window:]) with torch.no_grad(): model.hidden = (torch.zeros(1, 1, model.hidden_layer_size), torch.zeros(1, 1, model.hidden_layer_size)) test_inputs.append(model(seq).item()) #------------ print('--- test input ---') print(test_inputs[fut_pred:]) #-------------------- Verrà definito, nel “dominio dei nomi” il modello di valutazione e tramite un ciclo “for” operante nella lunghezza delle sequenze determinate dalla variabile “fut_pred”, All'interno del ciclo for questi 15 elementi verranno utilizzati per generare il valori di previsione sul primo elemento del set di test, ovvero l'elemento numero 185, Il valore di previsione verrà quindi aggiunto a test_imputs, mediante la funzione “append” . Durante la seconda iterazione, di nuovo gli ultimi 15 elementi verranno utilizzati come input e verrà effettuata una nuova previsione che verrà quindi nuovamente aggiunta a test_inputs e cosi via, il ciclo for verrà eseguito per 15 volte, alla fine del ciclo il “test_inputs”, conterrà 15 elementi normalizzati: --- test input --- [-0.5246923565864563, -0.5111703276634216, -0.6970333456993103, -0.46873635053634644, 0.34659910202026367, 0.36807361245155334, -0.5615038275718689, 0.14165163040161133, -0.3299140930175781, -0.17069603502750397, -0.24251092970371246, -0.20503830909729004, -0.02129334583878517, -0.48219528794288635, 0.041329968720674515] Questi valori, andranno dunque riportati alla configurazione originaria, mediante l’istruzione complementare a quella di normalizzazione: #-------------------- actual_predictions = scaler.inverse_transform(np.array(test_inputs[train_window:] ).reshape(-1, 1)) print ('***** ACTUAL PREDICTIONS') print(actual_predictions) #-------------------------- che darà un risultato simile a questo: ***** ACTUAL PREDICTIONS [[30.23142007] [31.06302485] [19.63244924] [33.67271444] [83.81584477] [85.13652717] [27.9675146 ] [71.21157527] [42.21028328] [52.00219385] [47.58557782] [49.89014399] [61.19045923] [32.84498979] [65.04179308]] Ovviamene il risultato non sarà riportato in numeri interi, ma poco importa (se si volessero riportare i valori in numeri interi c’è una apposita istruzione di python…) A questo punto a Collatz gli si illuminarono gli occhi e disse: finalmente adesso possiamo far disegnare i grafi con le elaborazioni fatte con il modulo di “matplotlib”, aggiunse una ultima istruzione di programma per configurare gli output, e mi fece leggere queste ultime righe in python: prima di stampare i grafici: x = np.arange(185, 200, 1) # grafi dati #-------vista particolare per previsione -------- plt.title('final sequences vs predictions') plt.ylabel('final cycles') plt.grid(True) plt.autoscale(axis='x', tight=True) plt.plot(dataset['n_cycle'][-train_window:]) plt.plot(x,actual_predictions) plt.legend() plt.savefig("Seq_predict.png") plt.show() Scegliemmo di visualizzare il confronto tra i dati del set di test e quelli delle previsioni ottenendo alcuni esempi: ottenuto con una configurazione impostata: fig_size = plt.rcParams["figure.figsize"] fig_size[0] = 15 fig_size[1] = 5 plt.rcParams["figure.figsize"] = fig_size ottenuto senza la configurazione impostata, con la configurazione delle ultime righe del programma. Fu allora che io e Collatz ci guardammo negli occhi e con una risata dicemmo: Se questi sono i risultati, allora è meglio prevedere sempre che i clienti abbiano tanta fame, onde programmare correttamente gli acquisti della materia prima e avvisare il personale che a volte ci sarà del super lavoro…. Oppure dovremmo ripensare meglio i criteri con cui abbiamo istruito la nostra rete neurale! p.s. Ringrazio il mio amico “matematico” Umberto Cibien che ha destato la mia curiosità per la : “Congettura di Collatz” https://umbertocibien.org/math/2021/01/28/la-congettura-di-collatz/ Vuoi Scaricare il progetto Gratis ? Accedi o registrati al portale Clicca qui e scarica il progetto Grazie mille per la lettura

l'implementazione di GPU (Graphics Processing Unit) può accelerare notevolmente i processi di machine learning Esempi Concreti: Machine Learning Platforms: Piattaforme come TensorFlow, PyTorch e Scikit-learn sono eccellenti per sviluppare modelli di machine learning. corsi di formazione per il personale esistente, focalizzati su concetti chiave di IA, come il machine learning Ad esempio, per un progetto di machine learning, potreste avere fasi di raccolta dati, pulizia dei dati

Il Deep Learning è un tipo di apprendimento automatico che imita il modo in cui gli umani acquisiscono Deep Learning con reti neurali profonde. Progettazione del modello con tensorflow/keras . Learning sono Reti Neurali ma non tutte le Reti Neurali sono modelli di Deep Learning. in Python con Keras Step-By-Step Chi ha inventato il Deep Learning ? di deep learning

possono essere utilizzati per applicazioni di elaborazione edge come Intelligenza Artificiale (AI) o Deep Learning (DL) e ce ne sono parecchie. Learning. Learning). È in grado di eseguire inferenze ML (Machine Learning) ad alta velocità e supporta TensorFlow Lite e

I modelli di apprendimento automatico, inclusi quelli di deep learning, svolgono un ruolo cruciale nell'NLP

in grado di eseguire istruzioni e di comportarsi in modo logico, imparando dalle esperienze (machine learning

In questo Articolo capiremo cosa sono e come funzionano gli AutoEncoder... Mentre il mondo si sviluppa rapidamente con i progressi nell'apprendimento automatico e nell'intelligenza artificiale , presto ci troveremo ad affrontare una situazione di aumento incontrollabile dei dati. Introduzione agli AutoEncoder GPU, TPU e altri meccanismi di archiviazione ed elaborazione più veloci hanno finora elaborato con successo grandi quantità di dati nel più breve tempo possibile, ma possono elaborare i dati in meno spazio. Devi anche considerare come comprimerli e archiviarli. E questo ci porta all'argomento della discussione odierna: gli autoencoder, una tecnica che ci consente di comprimere le informazioni disponibili. Cosa sono gli AutoEncoder ? Gli autoencoder sono tecniche di apprendimento non supervisionate basate su framework di reti neurali, addestrate a copiare input in output. Le reti neurali sono progettate per creare colli di bottiglia nella rete. Internamente, il livello nascosto h descrive il codice utilizzato per rappresentare l'input. Una rete di autoencoder è composta da tre parti. Innanzitutto, l'encoder comprime l'immagine e genera il codice utilizzando la funzione dell'encoder h = f(x). Quindi arriva un collo di bottiglia in cui abbiamo una rappresentazione della conoscenza compressa dell'input originale, seguita da un decodificatore che forma la ricostruzione r = g(h). Lo schema dell'autocodificatore è mostrato nella Figura 1. I dati vengono compressi e ristrutturati mentre si spostano attraverso l'architettura. Questo processo di compressione e ricostruzione è complicato quando le funzioni di input sono indipendenti. Tuttavia, se thSe esiste una correlazione tra i dati di input, le dipendenze esistenti possono essere apprese e utilizzate quando l'input viene forzato attraverso il collo di bottiglia della rete. Figura 1 – Diagramma che mostra lo schema di un tipico Autoencoder Nella seguente sottosezione, daremo uno sguardo dettagliato all'architettura di rete e ai corrispondenti iperparametri di un Autoencoder. L'architettura di un autoencoder Devi già avere un'idea sbiadita di come sarebbe un autoencoder. In questa sezione, aggiungeremo più profondità alla tua comprensione. Saremmo particolarmente interessati agli iperparametri di cui devi occuparti durante la progettazione di un autoencoder. Come accennato in precedenza, un codificatore automatico è costituito da tre parti: codificatore, codice e decodificatore. Sia l'encoder che il decoder sono semplici reti neurali feedforward. Il codice è un singolo strato di ANN con dimensioni selezionate. Per i livelli di input e di output, il numero di nodi è determinato dai dati di input X. Pertanto, i livelli di input e di output hanno lo stesso numero di nodi ed entrambi corrispondono a rappresentazioni ad alta dimensione. Lo strato nascosto centrale con il minor numero di nodi corrisponde alla rappresentazione a bassa dimensione. L'obiettivo del processo di formazione è ridurre al minimo l'errore di ricostruzione al quadrato tra gli input e gli output della rete. Per gli algoritmi di apprendimento, la strategia più comunemente utilizzata è la backpropagation. I pesi iniziali della rete sono importanti per l'encoder per trovare una buona soluzione. La backpropagation funziona in modo più efficace quando i pesi iniziali sono più vicini alla soluzione ottimale. Sono stati sviluppati molti algoritmi per trovare buoni pesi iniziali. Prima di addestrare l'autoencoder, dobbiamo impostare quattro iperparametri. Il numero di nodi nel livello intermedio, ovvero il livello di codice. Una dimensione più piccola del livello di codice comporterebbe una maggiore compressione. Poi viene il numero di livelli nelle architetture di codificatore e decodificatore. La profondità dell'architettura può essere regolata alla perfezione e l'architettura profonda presenta vantaggi rispetto alle reti esterne. Il numero di nodi per livello è il terzo iperparametro che dobbiamo regolare. Tipicamente il codificatore e il decodificatore sono simmetrici in termini di struttura del livello e il numero di nodi in ogni livello successivo del codificatore continua a diminuire fino a raggiungere il livello di codice e quindi continua ad aumentare in modo simile nell'architettura del decodificatore. La scelta della funzione di perdita è il quarto iperparametro. Le funzioni di perdita più utilizzate includono l'errore quadratico medio o l'entropia incrociata binaria. Il compromesso più importante negli autoencoder è il compromesso bias-varianza. Allo stesso tempo, l'architettura dell'autoencoder dovrebbe ricostruire bene l'input (riducendo l'errore di ricostruzione) mentre generalizza la rappresentazione bassa a qualcosa di significativo. Pertanto, per ottenere questa proprietà, diamo un'occhiata alle varie architetture sviluppate per affrontare questo compromesso. Tipi di AutoEncoder : 1. Codificatori automatici sparsi Queste reti offrono un metodo alternativo per introdurre colli di bottiglia senza richiedere la riduzione del numero di nodi. Gestisce il compromesso forzando la scarsità su attivazioni nascoste. Possono essere aggiunti sopra o al posto dei colli di bottiglia. Esistono due modi per applicare la regolarizzazione sparsa. Il primo è utilizzare la regolarizzazione L1 e il secondo è implementare la divergenza KL. Non entrerò nei dettagli matematici della tecnica di regolarizzazione, ma per questo blog è sufficiente una breve panoramica. Figura 2 – Rappresentazione schematica di un autoencoder sparso 2. Denoising degli autoencoder Gli autoencoder sono stati considerati reti neurali con ingressi e uscite identici. L'obiettivo principale è riprodurre l'input nel modo più accurato possibile evitando colli di bottiglia delle informazioni. Tuttavia, un altro modo per progettare un codificatore automatico consiste nel perturbare leggermente i dati di input ma mantenere i dati puri come output di destinazione. Con questo approccio, il modello non può semplicemente creare una mappatura dai dati di input ai dati di output perché non sono più simili. Quindi l'uso di questa opzione di regolarizzazione introduce del rumore nell'input mentre l'autoencoder dovrebbe ricostruire una versione pulita dell'input. Figura 3 – Rappresentazione schematica di un Denoising Autoencoder 3. Autocodificatori contrattuali Mentre nel caso precedente l'enfasi era sul rendere l'encoder più resiliente ad alcune perturbazioni dell'input, in questi tipi di architetture l'enfasi è sul rendere l'estrazione delle caratteristiche meno sensibile a piccole perturbazioni. È scritto. Ciò si ottiene facendo in modo che l'encoder ignori le modifiche nell'input che non sono significative per la ricostruzione da parte del decoder. L'idea principale alla base di questa tecnica di regolarizzazione è che le potenziali rappresentazioni non importanti per la ricostruzione vengono ridotte dal fattore di regolarizzazione. Al contrario, permangono variazioni importanti perché hanno un grande impatto sull'errore di ricostruzione. Figura 4 – Rappresentazione schematica di un autoencoder contrattuale Applicazioni degli Autoencoder Se hai letto fino a qui , dovresti avere le basi teoriche che devi conoscere sugli autoencoder. Ti starai chiedendo dove si trovi l'applicazione di queste strutture nell'apprendimento automatico. Questa sezione fa luce sulle applicazioni di queste strutture. La riduzione della dimensionalità è stata una delle prime applicazioni dell'apprendimento della rappresentazione. La riduzione delle dimensioni può aiutare a migliorare le prestazioni del modello in diversi casi. Un altro compito che avvantaggia ancor più della riduzione della dimensionalità è il recupero delle informazioni. Altre applicazioni degli autoencoder includono il rilevamento di anomalie, l'elaborazione di immagini, il denoising dei dati, la scoperta di farmaci, la previsione della popolarità e la traduzione automatica. Conclusione sugli autoencoder Ecco perché ho parlato di autoencoder nel blog di oggi. Gli autoencoder sono architetture originariamente progettate per aiutare con la riduzione della dimensionalità. Tuttavia, le sue applicazioni si sono moltiplicate molte volte nel tempo. In primo luogo, abbiamo brevemente introdotto la struttura di un autoencoder e come si ottiene la compressione dei dati a livello di codice. Abbiamo quindi discusso i diversi tipi di codificatori automatici e il modo in cui ognuno aiuta a gestire i compromessi di varianza bias. Infine, abbiamo finito di discutere gli scenari in cui gli autoencoder vengono applicati nel mondo di oggi. Quindi i punti chiave di questo articolo sono: L'approccio architettonico generale verso gli autoencoder Il compromesso bias-varianza affrontato dagli autoencoder In che modo l'applicazione di diverse tecniche di regolarizzazione può consentirci di gestire il compromesso. Ciò ti consentirebbe di pensare a più algoritmi di questo tipo e di sviluppare architetture più recenti. Le aree in cui questo tipo di architettura trova applicabilità. Credo di poterti lasciare con una profonda comprensione teorica dell'architettura e dei casi d'uso degli Autoencoder da questa discussione nel blog. Se questo articolo ti entusiasma, ti esorto ad andare avanti e sviluppare una tale architettura per te stesso. È un buon progetto da avere con te.