La popolarità del linguaggio di programmazione Python è dovuta, almeno in parte, alla versatilità che offre. Oltre al vasto numero di casi d'uso nello sviluppo web e di app, Python fornisce gli strumenti per costruire e implementare qualsiasi tipo di modello scientifico o matematico, indipendentemente dall'origine o dal tipo di dati. Questa versatilità è resa possibile dall'ampia libreria standard che offre una gamma di servizi intesi a migliorare la funzionalità e la portabilità del linguaggio. Per applicazioni più specifiche, Python Package Index (PyPI) fornisce pacchetti aggiuntivi che estendono le capacità di Python per soddisfare le esigenze di ciascun dominio. Per questi motivi, Python ha dimostrato di essere uno strumento formidabile nello sviluppo di nuove tecnologie finanziarie. Dall'analisi dei numeri grezzi alla creazione di interfacce utente grafiche (GUI) esteticamente gradevoli ma intuitive, esiste una miriade di pacchetti per aiutare gli utenti a creare i propri modelli finanziari. In questo articolo, metterò in evidenza i miei 10 migliori pacchetti per la finanza e la modellazione finanziaria con alcuni esempi di base. Le migliori librerie Python Per La Finanza Il campo delle tecnologie finanziarie è vasto e comprende di tutto, dalle assicurazioni, prestiti e trading, all'e-banking e altri servizi di pagamento. Questo articolo si concentra su applicazioni specifiche per la finanza quantitativa, che richiedono attività di programmazione come l'importazione e la trasformazione dei dati, le serie temporali e l'analisi dei rischi, il trading e il backtesting, l'integrazione con Excel e la visualizzazione dei dati. Iniziamo # 1 NumPy Alla base, tutti i modelli finanziari si basano su numeri masticabili. I primi pochi pacchetti che ho nell'elenco forniscono il framework per farlo. Il primo è NumPy. NumPy è il pacchetto più essenziale per il calcolo scientifico e matematico in Python. Non solo introduce array e matrici n-dimensionali in Python, ma contiene anche alcune funzioni matematiche di base per manipolare queste strutture di dati. La maggior parte dei pacchetti Python di livello superiore per la finanza menzionati più avanti in questo elenco dipendono da NumPy. Ad esempio, per creare due matrici complesse 2×2 e stampare la somma: import numpy as np a = np.array([[1+2j, 2+1j], [3, 4]]) b = np.array([[5, 6+6j], [7, 8+4j]]) print(a+b) Produzione: [[6.+2.j 8.+7.j] [10.+0.j 12.+4.j]] E per prendere il complesso coniugato di uno di loro: np.conj(a) Ulteriori informazioni su come viene utilizzato NumPy sono disponibili qui. # 2 SciPy Il pacchetto NumPy fornisce strutture matematiche di base per la manipolazione e l'archiviazione dei dati. Ma per costruire modelli sofisticati basati su questi dati, è necessario un deposito di strumenti e operazioni statistici più avanzati. Entra in gioco SciPy . Questo pacchetto fornisce funzioni e algoritmi fondamentali per i calcoli scientifici avanzati necessari per costruire qualsiasi modello statistico. Questi includono algoritmi per l'interpolazione, l'ottimizzazione, il clustering, la trasformazione e l'integrazione dei dati. Queste operazioni sono essenziali quando si esegue qualsiasi tipo di analisi dei dati o si costruisce qualsiasi tipo di modello predittivo. Per dimostrare l'interpolazione, utilizzo prima NumPy per creare alcuni punti dati con una funzione arbitraria, quindi confronto diversi metodi di interpolazione: from scipy.interpolate import interp1d import pylab x = np.linspace(0, 5, 10) y = np.exp(x) / np.cos(np.pi * x) f_nearest = interp1d(x, y, kind='nearest') f_linear = interp1d(x, y) f_cubic = interp1d(x, y, kind='cubic') x2 = np.linspace(0, 5, 100) pylab.plot(x, y, 'o', label='data points') pylab.plot(x2, f_nearest(x2), label='nearest') pylab.plot(x2, f_linear(x2), label='linear') pylab.plot(x2, f_cubic(x2), label='cubic') pylab.legend() pylab.show() # 3 Pandas NumPy e SciPy gettano le basi matematiche. Il pacchetto pandas , invece, stabilisce una struttura dati intuitiva e di facile utilizzo, un DataFrame, specificamente progettato per l'analisi e la costruzione di modelli. Si basa sugli array introdotti da NumPy ed è ottimizzato per dati tabulari, multidimensionali ed eterogenei. Le manipolazioni più comuni, come groupby, unione, unione o riempimento, sostituzione e assegnazione di valori nulli, possono essere eseguite in una singola riga. Inoltre, il pacchetto fornisce funzioni per l'importazione di dati da una varietà di formati standard e altri per il tracciamento rapido, il recupero di statistiche di base o l'output di dati. Per creare un DataFrame: import pandas as pd df_1 = pd.DataFrame({'col1': [1,2], 'col2': [3,4]}) E per concatenare due dataframe insieme: df_2 = pd.DataFrame({'col3': [5,6], 'col4': [7,8]}) df = pd.concat([df_1,df_2], asse = 1) Output: col1 col2 col3 col4 0 1 3 5 7 1 2 4 6 8 Per eseguire una semplice operazione di filtraggio, estraendo la riga che soddisfa la condizione logica: df[df.col3 == 5] Ulteriori esempi possono essere trovati nella documentazione qui . # 4 statsmodels SciPy fornisce una libreria di strumenti statistici che consentono agli utenti di costruire un modello e panda lo rende facile da implementare. Il pacchetto statsmodels si basa su questi pacchetti implementando test più avanzati di diversi modelli statistici. Per ogni modello è disponibile un ampio elenco di statistiche e diagnostica dei risultati per ogni stimatore, con l'obiettivo di fornire all'utente un quadro completo delle prestazioni del modello. I risultati vengono confrontati con i pacchetti statistici esistenti per garantire che siano corretti. Ad esempio, importo un set di dati integrato: import numpy as np import statsmodels.api as sm rand_data = sm.datasets.randhie.load(as_pandas=False) rand_exog = rand_data.exog.view(float).reshape(len(rand_data.exog), -1) rand_exog = sm.add_constant(rand_exog, prepend=False) E per adattare il set di dati con un modello di Poisson: poisson_mod = sm.Poisson(rand_data.endog, rand_exog) poisson_res = poisson_mod.fit(method="newton") print(poisson_res.summary()) L'output dovrebbe essere simile a questo: Maggiori informazioni possono essere trovate qui . #5 Quandl Finora i pacchetti che ho elencato sono imparziali rispetto al tipo di dato considerato. Naturalmente, quando si considerano i modelli finanziari, abbiamo bisogno di dati finanziari. È qui che Quandl viene in soccorso. Il modulo Quandl Python offre agli utenti l'accesso alla vasta raccolta di dati economici, finanziari e di mercato raccolti da banche centrali, governi, organizzazioni multinazionali e molte altre fonti. La maggior parte dei set di dati non elaborati è accessibile gratuitamente al momento della registrazione (è necessaria una chiave API), con set di dati più avanzati e approfonditi disponibili a pagamento. La documentazione del pacchetto può essere trovata qui . # 6 Zipline Zipline è un pacchetto che unisce le statistiche, le strutture dei dati e le fonti di dati. È una formidabile libreria di trading algoritmico per Python, evidente dal fatto che alimenta Quantopian, una piattaforma gratuita per la creazione e l'esecuzione di strategie di trading. I dati di Quandl vengono facilmente importati e gli algoritmi personalizzati sono facilmente progettati, testati e implementati. Ciò include il backtesting degli algoritmi e il trading dal vivo. Un algoritmo di base è simile a questo: from zipline.api import order, record, symbol def initialize(context): passdef handle_data(context, data): order(symbol('AAPL'), 10) record(AAPL=data.current(symbol('AAPL'), 'price')) Importiamo le funzioni order, record e symbol da zipline, per costruire un algoritmo che registra il prezzo delle azioni di Apple. Per altri esempi di algoritmi, consulta la documentazione . #7 Pyfolio Dopo aver progettato e testato un algoritmo in zipline, il pacchetto pyfolio fornisce un modo semplice per generare un riscontro contenente le statistiche sulle prestazioni. Queste statistiche includono rendimenti annuali/mensili, quantili di rendimento, rapporti rolling beta/Sharpe, rotazione del portafoglio e altro ancora. Per generare un riscontro di pubblicazione campione su un singolo supporto: import pyfolio as pf stock_rets = pf.utils.get_symbol_rets('FB') pf.create_returns_tear_sheet(stock_rets, live_start_date='2015-12-1') L'output sarà una serie di tabelle e grafici contenenti le metriche delle prestazioni. La documentazione ha alcuni altri esempi che vanno più in dettaglio. #8 TA-Lib I prossimi due pacchetti sono alternative all'utilizzo di zipline e pyfolio. La prima è la Technical Analysis Library, o TA-Lib in breve. Il progetto è scritto in C++, ma esiste un wrapper per Python . Come zipline, TA-Lib fornisce strumenti finanziari comuni come studi di sovrapposizione, indicatori di momentum, indicatori di volume, indicatori di volatilità, trasformazioni di prezzo, indicatori di ciclo, riconoscimento di modelli e funzioni statistiche pure. Ecco un esempio di codice Python che utilizza la libreria TA-Lib per calcolare e visualizzare l'indice di forza relativa (RSI) di un'azione: import talib import yfinance as yf import matplotlib.pyplot as plt # leggi i dati storici di un'azione utilizzando yfinance ticker = 'AAPL' data = yf.download(ticker, start='2020-01-01', end='2022-03-22') # calcola l'indice di forza relativa (RSI) utilizzando TA-Lib rsi = talib.RSI(data['Close']) # disegna un grafico a linee dell'RSI plt.plot(data.index, rsi) plt.title(f'Indice di forza relativa (RSI) di {ticker}') plt.xlabel('Data') plt.ylabel('RSI') plt.show() In questo esempio, si importa la libreria TA-Lib, la libreria yfinance per leggere i dati storici di un'azione e la libreria Matplotlib per disegnare un grafico a linee dell'RSI. Si leggono i dati storici di un'azione utilizzando yfinance, e si calcola l'RSI utilizzando la funzione RSI() di TA-Lib. Un elenco completo delle funzionalità è disponibile qui . #9 QuantLib La seconda alternativa a zipline e pyfolio è QuantLib. Simile a TA-Lib, QuantLib è scritto in C++ e quindi esportato in Python. Il progetto QuantLib mira a creare una libreria open source gratuita per la modellazione, il trading e la gestione del rischio. Il pacchetto contiene strumenti per progettare e implementare algoritmi avanzati che includono funzionalità come convenzioni di mercato, modelli di curve di rendimento, risolutori, PDE, Monte Carlo e altri. Il progetto esiste da quasi 20 anni e c'è un'ampia documentazione . #10 Matplotlib I suddetti pacchetti Python per la finanza stabiliscono fonti di dati finanziari, strutture di dati ottimali per dati finanziari, nonché modelli statistici e meccanismi di valutazione. Ma nessuno fornisce uno degli strumenti Python più importanti per la modellazione finanziaria: la visualizzazione dei dati (tutte le visualizzazioni in questo articolo sono fornite da matplotlib ). La visualizzazione non è importante solo per comprendere le tendenze all'interno dei dati finanziari, ma anche per trasmettere approfondimenti al personale non tecnico. Esistono più di pochi pacchetti di visualizzazione dei dati all'interno di Python, ciascuno con aspetti positivi e negativi (vedere il mio articolo qui ), ma il più semplice da implementare per la modellazione finanziaria è matplotlib. Ciò è dovuto principalmente al fatto che molti dei pacchetti in questo elenco si basano già su matplotlib. Inoltre, la documentazione è abbondante e la sintassi semplice e diretta. Esempio : import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd # leggi i dati finanziari da un file CSV data = pd.read_csv('dati_finanziari.csv') # crea un grafico a linee con i dati finanziari plt.plot(data['anno'], data['ricavi'], label='Ricavi') plt.plot(data['anno'], data['utile_netto'], label='Utile netto') # aggiungi un titolo al grafico e una legenda plt.title('Dati finanziari di un\'azienda') plt.xlabel('Anno') plt.ylabel('Valore') plt.legend() # mostra il grafico plt.show() Conclusione sulle migliori libreire python per la finanza In questo articolo si è analizzata la popolarità del linguaggio di programmazione Python, attribuendola in parte alla versatilità che offre. Oltre alla vasta gamma di casi d'uso nello sviluppo web e di app, Python fornisce gli strumenti per la costruzione e l'implementazione di qualsiasi tipo di modello scientifico o matematico, indipendentemente dall'origine o dal tipo di dati. Questa versatilità è resa possibile dall'ampia libreria standard che offre una serie di funzioni volte a migliorare la funzionalità e la portabilità del linguaggio. Per applicazioni più specifiche, l'indice del pacchetto Python (PyPI) fornisce pacchetti aggiuntivi che estendono le capacità di Python per soddisfare le esigenze di ogni dominio. Queste caratteristiche hanno reso Python uno strumento formidabile nello sviluppo di nuove tecnologie finanziarie. Dalla gestione di numeri grezzi alla creazione di interfacce utente grafiche (GUI) esteticamente piacevoli ma intuitive, esistono numerose librerie per aiutare gli utenti a costruire i propri modelli finanziari. In questo articolo sono stati evidenziati i 10 migliori pacchetti per la finanza e la modellizzazione finanziaria, con alcuni esempi di base.

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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. 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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. 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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.

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.

In questo articolo imparerai a esportare i tuoi modelli e a usarli al di fuori di un ambiente Jupyter Notebook. Costruirai una semplice applicazione Web in grado di inserire l'input dell'utente in un modello di apprendimento automatico e visualizzare una previsione di output per l'utente. L'anno scorso abbiamo assistito a un massiccio aumento dell'ambito dei ruoli relativi ai dati. Tuttavia, molti professionisti dei dati si concentrano maggiormente sulla creazione di modelli e trascurano altri aspetti importanti del ciclo di vita della scienza dei dati. Questo può portare a una mancanza di capacità nell'implementazione e nella gestione effettiva dei modelli, rendendoli inutilizzabili per le aziende. In questo articolo, il team di Intelligenza Artificiale Italia ti guiderà attraverso i passi per creare un'applicazione web di intelligenza artificiale in soli 5 minuti. Impararerai come esportare e utilizzare i tuoi modelli al di fuori di un ambiente Jupyter Notebook, creare un'interfaccia user-friendly per l'input dell'utente e visualizzare le previsioni di output del modello. In particolare, ti mostreremo come: Creare e ottimizzare un modello di machine learning per risolvere un problema di classificazione Serializzare e salvare i modelli ML per un utilizzo futuro Caricare questi modelli in ambienti diversi, permettendoti di lavorare oltre i confini di un Jupyter Notebook Creare un'applicazione web utilizzando Streamlit da un modello di machine learning. Con queste competenze, sarai in grado di creare un'applicazione web funzionale di intelligenza artificiale in pochissimo tempo, generando valore per la tua azienda e facendo la differenza nell'utilizzo dei dati. Non perdere l'occasione di diventare un professionista completo nell'ambito dei dati e inizia a creare la tua app di intelligenza artificiale oggi! L'app Web prenderà come input gli indicatori demografici e di salute di un utente e genererà una previsione sul fatto che svilupperanno malattie cardiache nei prossimi dieci anni Passaggio 1: Creare un app web con IA Il Framingham Heart Study è uno studio cardiovascolare a lungo termine dei residenti di Framingham, Massachusetts. È stata condotta una serie di studi clinici su un gruppo di pazienti e sono stati registrati fattori di rischio come il BMI, la pressione sanguigna e i livelli di colesterolo. Questi pazienti hanno riferito a un centro di test ogni pochi anni per fornire informazioni sanitarie aggiornate. In questo tutorial, utilizzeremo un set di dati del Framingham Heart Study per prevedere se i pazienti nello studio svilupperanno malattie cardiache tra dieci anni. Può essere ottenuto su richiesta dal sito Web BioLincc e comprende i fattori di rischio di circa 3600 pazienti. Vuoi scaricare gratis il progetto comprensivo di tutti i file, dal dataset al codice per la webapp ? CLICCA QUì Passaggio 2: Creare un app web con IA Devi avere un IDE Python installato sul tuo dispositivo. Se generalmente lavori all'interno di un Jupyter Notebook, assicurati di installare un altro IDE o un editor di testo. Creeremo un'applicazione Web utilizzando Streamlit, che non può essere eseguita utilizzando un notebook. Suggerisco di scrivere il codice per creare e salvare il modello in Jupyter (Passaggio 3 e Passaggio 4). Quindi, passa a un altro IDE per caricare il tuo modello ed eseguire l'applicazione (passaggio 5). Se non ne hai già uno installato, ecco alcune opzioni tra cui puoi scegliere: Visual Studio Code Pycharm Atom Eclipse Vuoi scaricare gratis il progetto comprensivo di tutti i file, dal dataset al codice per la webapp ? CLICCA QUì Passaggio 3: Creare un app web con IA Assicurati di scaricare questo set di dati. Quindi, importa la libreria Pandas e carica il dataframe. import pandas as pd framingham = pd.read_csv('framingham.csv') framingham = framingham.dropna() framingham.head() Dando un'occhiata all'inizio del dataframe, nota che ci sono 15 fattori di rischio. Queste sono le nostre variabili indipendenti e le useremo per prevedere l'insorgenza di malattie cardiache tra dieci anni ( TenYearCHD) . Ora, diamo un'occhiata alla nostra variabile target: framingham['TenYearCHD'].value_counts() Si noti che ci sono solo due valori in questa colonna: 0 e 1. Un valore 0 indica che il paziente non ha sviluppato CHD in dieci anni e un valore 1 indica che l'ha fatto. Anche il set di dati è abbastanza sbilanciato. Ci sono 3101 pazienti con esito 0 e solo 557 pazienti con esito 1. Per garantire che il nostro modello non venga addestrato su un set di dati sbilanciato e preveda la classe di maggioranza il 100% delle volte, eseguiremo un sovracampionamento casuale sui dati di addestramento. Quindi, inseriremo un classificatore foresta casuale su tutte le variabili nel dataframe. from sklearn.model_selection import train_test_split from imblearn.over_sampling import RandomOverSampler from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.pipeline import Pipeline from sklearn.metrics import accuracy_score X = framingham.drop('TenYearCHD',axis=1) y = framingham['TenYearCHD'] X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X,y,test_size=0.20) oversample = RandomOverSampler(sampling_strategy='minority') X_over, y_over = oversample.fit_resample(X_train,y_train) rf = RandomForestClassifier() rf.fit(X_over,y_over) Ora, valutiamo le prestazioni del modello sul set di test: preds = rf.predict(X_test) print(accuracy_score(y_test,preds)) La precisione finale del nostro modello è di circa 0,83. Non spaventarti o entusiasmarti se è un po meno o un po di più... Vuoi scaricare gratis il progetto comprensivo di tutti i file, dal dataset al codice per la webapp ? CLICCA QUì Passaggio 4: Creare un app web con IA Salviamo il classificatore di foreste casuali che abbiamo appena creato. Useremo la libreria Joblib per fare questo, quindi assicurati di averla installata. import joblib joblib.dump(rf, 'fhs_rf_model.pkl') Questo modello è facilmente accessibile in diversi ambienti e può essere utilizzato per fare previsioni su dati esterni. Vuoi scaricare gratis il progetto comprensivo di tutti i file, dal dataset al codice per la webapp ? CLICCA QUì Passaggio 5: creazione dell'app Web Creazione dell'interfaccia utente Infine, possiamo iniziare a costruire un'applicazione web utilizzando il modello creato sopra. Assicurati di aver installato la libreria Streamlit prima di iniziare. Se stavi usando un notebook Jupyter per creare il classificatore, ora devi passare a un IDE Python diverso. Crea un file chiamato streamlit_fhs.py. La tua directory dovrebbe contenere i seguenti file: Quindi, importa le seguenti librerie nel tuo file .py : import streamlit as st import joblib import pandas as pd Creiamo un'intestazione per la nostra applicazione web ed eseguiamola per verificare se tutto funziona correttamente: st.write("# Previsione di malattie cardiache in 10 anni") Per eseguire l'app Streamlit, digita il seguente comando nel terminale: streamlit run streamlit_fhs.py Mi raccomando se chiudi il terminale l'app non funzionerà più. Ora vai a http://localhost:8501 dove risiede la tua app. Dovresti vedere una pagina simile a questa: Grande! Questo significa che tutto funziona. Ora, creiamo caselle di input per consentire agli utenti di inserire i propri dati (età, sesso, BP, ecc.). Ecco come creare un menu a discesa a scelta multipla in Streamlit per consentire agli utenti di selezionare il proprio sesso ( questo è un codice di esempio. Elimina questa riga una volta eseguita, l'esempio completo in italiano è disponibile di poco più giù) : gender = st.selectbox("Enter your gender",["Male", "Female"]) Passa di nuovo all'app Streamlit e aggiorna la pagina. Vedrai apparire questa casella a discesa sullo schermo: Ricorda, abbiamo 15 variabili indipendenti che dobbiamo raccogliere dall'utente. Copia le seguenti righe di codice per creare caselle di input in cui gli utenti possono inserire i dati. Divideremo la pagina in tre colonne per rendere l'app visivamente più accattivante. col1, col2, col3 = st.columns(3) sesso = col1.selectbox("Inserisci il tuo sesso",["Maschio", "Femmina"]) età = col2.number_input("Inserisci la tua età") istruzione = col3.selectbox("Qualifica accademica più alta",["Diploma di scuola superiore", "Laurea triennale", "Laurea magistrale", "Dottorato"]) fumatore = col1.selectbox("Sei attualmente un fumatore?",["Sì","No"]) anniFumando = col2.number_input("Numero di sigarette fumate al giorno") BPFarmaci = col3.selectbox("Sei attualmente in cura con farmaci per la pressione arteriosa?",["Sì","No"]) ictus = col1.selectbox("Hai mai avuto un ictus?",["Sì","No"]) ipertensione = col2.selectbox("Hai l'ipertensione?",["Sì","No"]) diabete = col3.selectbox("Hai il diabete?",["Sì","No"]) colesterolo = col1.number_input("Inserisci il tuo livello di colesterolo") pressione_sist = col2.number_input("Inserisci la tua pressione sistolica") pressione_diast = col3.number_input("Inserisci la tua pressione diastolica") bmi = col1.number_input("Inserisci il tuo BMI") frequenza_cardiaca = col2.number_input("Inserisci la tua frequenza cardiaca a riposo") glucosio = col3.number_input("Inserisci il tuo livello di glucosio") Infine, dobbiamo aggiungere un pulsante " Prevedi " in fondo alla pagina. Una volta che gli utenti fanno clic su questo pulsante, verrà visualizzato l'output. Ma lo facciamo dopo aver caricato il modello. Vuoi scaricare gratis il progetto comprensivo di tutti i file, dal dataset al codice per la webapp ? CLICCA QUì Fare previsioni L'interfaccia dell'app è pronta. Ora, tutto ciò che dobbiamo fare è raccogliere l'input dell'utente ogni volta che entra nel sistema. Dobbiamo passare questi dati al nostro classificatore per elaborare una previsione di output. L'input dell'utente è ora memorizzato nelle variabili che abbiamo create sopra: età, sesso, istruzione, ecc. Tuttavia, questo input non è in un formato che possa essere facilmente inserito dal classificatore. Stiamo raccogliendo stringhe sotto forma di domande Sì/No , e questo deve essere codificato nello stesso modo in cui lo erano i dati di addestramento. Eseguire le seguenti righe di codice per trasformare i dati di input dell'utente: if st.button('Prevedi'): df_pred = pd.DataFrame([[ sesso, età, istruzione, fumatore, anniFumando, BPFarmaci, ictus, ipertensione, diabete, colesterolo, pressione_sist, pressione_diast, bmi, frequenza_cardiaca, glucosio]], columns= ['genere','età','titolo di studio','fumatore attuale','sigarette al giorno','medicazione per pressione sanguigna','ictus pregresso','ipertensione','diabete','colesterolo totale','pressione sistolica','pressione diastolica','indice di massa corporea','frequenza cardiaca','livello di glucosio']) df_pred['genere'] = df_pred['genere'].apply(lambda x: 1 if x == 'Maschio' else 0) df_pred['ipertensione'] = df_pred['ipertensione'].apply(lambda x: 1 if x == 'Sì' else 0) df_pred['ictus pregresso'] = df_pred['ictus pregresso'].apply(lambda x: 1 if x == 'Sì' else 0) df_pred['diabete'] = df_pred['diabete'].apply(lambda x: 1 if x == 'Sì' else 0) df_pred['medicazione per pressione sanguigna'] = df_pred['medicazione per pressione sanguigna'].apply(lambda x: 1 if x == 'Sì' else 0) df_pred['fumatore attuale'] = df_pred['fumatore attuale'].apply(lambda x: 1 if x == 'Sì' else 0) def trasforma(data): risultato = 3 if(data=='Diploma di scuola superiore'): risultato = 0 elif(data=='Laurea triennale'): risultato = 1 elif(data=='Laurea specialistica/magistrale'): risultato = 2 return(risultato) df_pred['titolo di studio'] = df_pred['titolo di studio'].apply(trasforma) Possiamo semplicemente caricare il modello che abbiamo salvato in precedenza e usarlo per fare previsioni sui valori inseriti dall'utente: model = joblib.load('fhs_rf_model.pkl') prediction = model.predict(df_pred) Infine, dobbiamo visualizzare queste previsioni sullo schermo. Passa alla riga di codice in cui hai creato il pulsante di previsione in precedenza e modificalo come mostrato di seguito: if(prediction[0]==0): st.write('Probabilmente non svilupperai malattie cardiache nei prossimi 10 anni.',unsafe_allow_html=True) else: st.write('Probabilmente svilupperai malattie cardiache nei prossimi 10 anni.',unsafe_allow_html=True) Queste modifiche sono state aggiunte in modo che l'output venga visualizzato solo quando l'utente fa clic sul pulsante Predict. Inoltre, vogliamo che il testo venga visualizzato all'utente invece di mostrare loro solo i valori di previsione (0 e 1). Salva tutto il tuo codice e aggiorna di nuovo la tua pagina, e vedrai l'applicazione completata sullo schermo. Aggiungi numeri di input casuali e fai clic sul pulsante Prevedi per assicurarti che tutto funzioni: Vuoi scaricare gratis il progetto comprensivo di tutti i file, dal dataset al codice per la webapp ? CLICCA QUì In questo articolo abbiamo visto come utilizzare Streamlit per creare un'applicazione web di Machine Learning interattiva. Abbiamo utilizzato un modello di classificazione per prevedere il rischio di sviluppare malattie cardiache in un periodo di 10 anni. Abbiamo iniziato creando un'interfaccia utente semplice per raccogliere i dati dell'utente e utilizzando i dati raccolti per effettuare una previsione. Inoltre, abbiamo visto come utilizzare alcune funzionalità di Streamlit per rendere l'interfaccia utente più accattivante e coinvolgente. In un prossimo articolo, vedremo come pubblicare questa applicazione online in modo che possa essere utilizzata da un pubblico più ampio. Ci saranno diverse opzioni disponibili, come l'utilizzo di servizi di cloud computing come AWS o GCP, o l'utilizzo di servizi di hosting specifici per applicazioni web come Heroku o Zeit. Ci concentreremo sui passi necessari per configurare il tuo ambiente di produzione e su come rendere sicura e scalabile la tua applicazione. Inoltre, vedremo come monitorare le prestazioni dell'applicazione e come risolvere eventuali problemi. In generale, ti fornirò tutte le informazioni necessarie per trasformare la tua applicazione in un prodotto pronto per il lancio. Vuoi scaricare gratis il progetto comprensivo di tutti i file, dal dataset al codice per la webapp ? CLICCA QUì

L'utilizzo dell'intelligenza artificiale per potenziare la business intelligence e le campagne di marketing cambierà la tua analisi da Descrittiva a Predittiva, portando infiniti vantaggi al tuo business. Learning stanno rendendo l'analisi predittiva delle vendite più accurata e più preziosa per migliorare il business

Case study sull'apprendimento automatico: potenza che va oltre ogni immaginazione! Il machine learning è pubblicizzato come la "prossima grande novità" e viene messo in pratica dalla maggior parte delle aziende. Ha anche raggiunto un ruolo di primo piano in aree dell'informatica come il recupero delle informazioni, la coerenza dei database e il rilevamento dello spam per far parte delle aziende. Di seguito sono riportati alcuni casi di studio del mondo reale su applicazioni di machine learning per risolvere problemi reali. Abbiamo appositamente selezionato aziende diverse dalle solite (come Google, Amazon, Facebook, ecc... ). Così da rendere più concreto il caso di studio e vedere come le nuove tecnologie rivoluzionano anche aziende con più di 100 anni di vendite alle spalle. 1) Case study sull'apprendimento automatico su Dell La multinazionale leader nella tecnologia, Dell, fornisce a persone e comunità di tutto il mondo software e hardware di qualità superiore. Poiché i dati sono una parte fondamentale del disco rigido di Dell, il loro team di marketing aveva bisogno di una soluzione basata sui dati che aumentasse i tassi di risposta e mostrasse il motivo per cui alcune parole e frasi hanno prestazioni migliori di altre. Dell ha collaborato con Persado, la tecnologia leader a livello mondiale nell'intelligenza artificiale e nella creatività di marketing generata dal ML, per sfruttare il potere delle parole nel proprio canale di posta elettronica e raccogliere analisi basate sui dati per ciascuno dei loro segmenti di pubblico chiave. Come risultato di questa partnership, Dell ha notato un aumento medio del 50% del CTR e un aumento medio del 46% delle risposte dei clienti . Ha anche generato un aumento medio del 22% delle visite alle pagine e un aumento medio del 77% dei carrelli aggiuntivi . Entusiasta del loro successo e delle conoscenze acquisite con la posta elettronica, Dell non vedeva l'ora di migliorare l'intera piattaforma di marketing con Persado. Dell ora utilizza l'apprendimento automatico per migliorare la copia di marketing delle e-mail promozionali e del ciclo di vita, annunci Facebook, banner display, posta diretta e persino contenuti radio. 2) Case study sull'apprendimento automatico su Sky Sky UK trasforma le esperienze dei clienti con l'aiuto dell'apprendimento automatico e dell'intelligenza artificiale tramite Adobe Sensei. “Abbiamo 22,5 milioni di clienti molto diversi. Anche il tentativo di dividere le persone in base al loro genere televisivo preferito può portare a segmenti piuttosto ampi " ha affermato il responsabile delle decisioni digitali e dell'analisi, Sky UK. Questo sarà: Crea segmenti iper-focalizzati per coinvolgere i clienti. Usa l'apprendimento automatico per fornire intelligenza utilizzabile. Migliora le relazioni con i clienti. Applica le nozioni di intelligenza artificiale su tutti i canali per capire cosa conta per i clienti. L'azienda è stata in grado di dare un senso ai suoi grandi volumi di informazioni sui clienti con l'aiuto di framework di apprendimento automatico per consigliarli con prodotti e servizi che risuonavano di più con ogni cliente. "Le persone pensano al machine learning come a uno strumento per fornire esperienze rigorosamente definite e molto robotiche, ma in realtà è il contrario. Con Adobe Sensei, stiamo tracciando una linea che collega la customer intelligence e le esperienze personalizzate che sono preziose e appropriate ", afferma McLaughlin. 3. Case study sull'apprendimento automatico su Trendyol Trendyol, una delle principali società di e-commerce con sede in Turchia, è stata minacciata da concorrenti globali come Adidas e ASOS, in particolare per l'abbigliamento sportivo. Per aiutare a fidelizzare i clienti e migliorare il suo sistema di posta elettronica, ha collaborato con il fornitore Liveclicker, specializzato nella personalizzazione in tempo reale. Trendyol ha utilizzato l'apprendimento automatico e l'intelligenza artificiale per creare diverse campagne di marketing altamente personalizzate. Ha anche aiutato a distinguere quali messaggi sarebbero stati più rilevanti per i clienti. Ha anche creato un'offerta per una maglia da calcio che impone il nome del destinatario sul retro per aumentare la personalizzazione. Utilizzando in modo creativo la personalizzazione uno a uno, i tassi di apertura, le percentuali di clic, le conversioni e le vendite del rivenditore hanno raggiunto i massimi storici. Ha generato un aumento del 30% delle percentuali di clic per Trendyol, una crescita del 62% dei tassi di risposta e un impressionante aumento del 130% dei tassi di conversione . Ora ha anche impiegato solide funzioni di marketing come l'utilizzo dei social media, app per dispositivi mobili, blog SEO, approvazione di celebrità, ecc. Per raggiungere la sua base di clienti. BONUS ) Case study sull'apprendimento automatico su Harley Davidson Il luogo in cui ci troviamo oggi è quello in cui è difficile sfondare il marketing tradizionale. Per un'azienda come Harley Davidson NYC, Albert (un robot alimentato dall'intelligenza artificiale) ha molto fascino. Alimentati dall'apprendimento automatico e dall'intelligenza artificiale , i robot scrivono notizie, lavorano negli hotel, gestiscono il traffico e gestiscono persino McDonald's. Albert può essere applicato a vari canali di marketing, inclusi social media ed e-mail. Il software prevede quali consumatori hanno maggiori probabilità di convertire e modifica da solo le copie creative personali. Harley Davidson è l'unico marchio a utilizzare Albert. L'azienda ha analizzato i dati dei clienti per determinare il comportamento dei clienti precedenti le cui azioni sono state positive in termini di acquisto e di spesa superiore al tempo medio di navigazione sul sito web. Con queste informazioni, Albert ha creato segmenti di clienti e ha ampliato le campagne di test di conseguenza. I risultati mostrano che Harley Davidson ha aumentato le sue vendite del 40% con l'uso di Albert. Il marchio ha anche avuto un aumento del 2.930% dei lead , con il 50% di quelli da "sosia" ad alto tasso di conversione identificati dall'intelligenza artificiale e dal machine learning. Conclusioni Questi casi di studio sull'apprendimento automatico sopra elencati sarebbero stati quasi impossibili anche solo da pensare fino a dieci anni fa, eppure il ritmo con cui stanno avanzando scienziati e ricercatori è a dir poco sorprendente. Grazie mille per la lettura, condividi l'articolo se pensi che l' I.A. sia fondamentale nelle aziende oggi giorno.

Valore per il Business: Una funzione dell'agente ben progettata può ottimizzare i processi decisionali Valore per il Business: Gli attuatori migliorano l'automazione e la precisione delle azioni intraprese Valore per il Business: Una base di conoscenza robusta permette all'agente IA di rispondere accuratamente Valore per il Business: Un sistema di feedback efficace consente all'agente IA di evolvere e migliorare Se desideri esplorare come gli agenti IA possono trasformare il tuo business, non perdere l'opportunità

Una sinergia tra due realtà imprenditoriali italiane in grande ascesa e fortemente orientate all’innovazione e alla ricerca: è quella siglata pochi giorni fa da Rait88 ed Inspired. "Abbiamo annunciato il rafforzamento ulteriore di una importante collaborazione in ambito tecnologico - dichiara Alessio Calabrò, CEO di RAIT88. Una sinergia che dimostra l’importanza crescente dell’implementazione di tecnologie avanzate a supporto di analisi dei dati approfondite e soluzioni software basate sull’Intelligenza Artificiale, Machine Learning, Internet of Things e Blockchain nel settore della Difesa, Health e Civile”. “Le tecnologie digitali hanno un ruolo centrale, in particolare l’Artificial Intelligence, il Machine Learning e la Blockchain – spiega il Dott. Alessandro Fidenzi, Chief Global Strategist di RAIT88 - che permettono di prevedere in modo più accurato il fabbisogno sistemico-strategico aziendale supportando e orientando un procurement sempre più efficace ed efficiente. Questa sinergia nazionale nasce nel segno del “fare”, attraverso una collaborazione basata su ecosistemi e per mettere l’Intelligenza Artificiale al servizio della ripresa e del rilancio delle aziende italiane colpite dalla pandemia. L’obiettivo è di accompagnare gli attori della supply chain in un percorso di consapevolezza e crescita sui dati di sostenibilità, incentivando l’approccio di squadra”. Costituita nel marzo del 2013, Inspired annovera tra i suoi fondatori figure che da anni ricoprono ruoli di responsabilità dell’area R&D e nella gestione e ideazione di progetti innovativi all’interno di società operanti nell’ambito dell’Innovation Technology, contribuendo attivamente alla realizzazione di diversi progetti di ricerca sia in ambito pubblico che privato. Inspired nasce quindi con la mission specifica di creare valore aggiunto attraverso l’innovazione tecnologica, la ricerca e l’analisi dei cambiamenti nel mondo IT, anche attraverso forti collaborazioni con il mondo Universitario. In particolare, tra le collaborazioni, segnaliamo quella con il Prof. Luigi Laura, docente Uninettuno, esperto in algoritmi per Big Data; con il Prof. Paolo Fantozzi, docente Lumsa, ricercatore attivo nell’Intelligenza Artificiale; il Prof. Valerio Rughetti, della Luiss, esperto di Internet of Things e Edge Computing e il Prof. Giorgio Piccardo, di Tor Vergata, specializzato in Data Visualization e UX/UI Design. RAIT88 è un Hub di riferimento nei settori della Robotica, Realtà Virtuale, Artificial Intelligence e Cbrn, che le consentono di partecipare ai PNRM (Piano Nazionale della Ricerca Militare), investendo in tecnologie Quantistiche del futuro prossimo come il Quantum LiDAR/Quantum Radar e in Sensoristica Avanzata per l’aiuto al Soldato. Competenze mirate e capacità di guardare costruttivamente al futuro: questi i segni distintivi di due realtà in espansione delle quali sentiremo di nuovo parlare molto presto.

Questo articolo introduce sette tecniche comunemente applicate in domini come il rilevamento delle frodi o le offerte in tempo reale, su dati o dataset che sono spesso estremamente sbilanciati. I dati possono essere uno strumento potente. Possono fornire informazioni su come e dove possiamo migliorare la nostra attività. Tuttavia, i dati possono anche essere fuorvianti. È qui che la gestione dei dati diventa difficile. Esistono molte tecniche che possono essere utilizzate per gestire i dati sbilanciati. Queste tecniche ti permetteranno di andare oltre l'utilizzo dei dati per creare piani strategici. Introduzione alle tecniche per gestire dati e dataset sbilanciati Che cosa hanno in comune i set di dati in domini come il rilevamento delle frodi nel settore bancario, le offerte in tempo reale nel marketing o il rilevamento delle intrusioni nelle reti? I dati utilizzati in queste aree spesso contengono meno dell'1% di eventi rari ma “interessanti” (ad es. truffatori che utilizzano carte di credito, utenti che fanno clic su annunci pubblicitari o server corrotti che scansionano la propria rete). Mentre la maggior parte dei dati è abbastanza ben bilanciata, alcuni dati non lo sono. Questi dati possono essere distorti in qualche modo e devono essere analizzati con maggiore attenzione. Tuttavia, la maggior parte degli algoritmi di apprendimento automatico non funziona molto bene con set di dati sbilanciati. Le seguenti sette tecniche possono aiutarti ad addestrare un classificatore a rilevare la classe anormale. Cosa sono i dati sbilanciati? I dati sbilanciati si riferiscono a quei tipi di set di dati in cui la classe target ha una distribuzione non uniforme delle osservazioni, ovvero un'etichetta di classe ha un numero molto elevato di osservazioni e l'altra ha un numero molto basso di osservazioni. Possiamo capirlo meglio con un esempio. Supponiamo che XYZ sia una banca che emette una carta di credito ai propri clienti. Ora la banca è preoccupata che alcune transazioni fraudolente siano in corso e quando la banca controlla i propri dati ha scoperto che per ogni transazione 2000 ci sono solo 30 No di frode registrati. Quindi, il numero di frodi per 100 transazioni è inferiore al 2%, o possiamo dire che più del 98% della transazione è di natura "Nessuna frode". Qui, la classe "No Fraud" è chiamata classe di maggioranza e la classe "Frode" di dimensioni molto più piccole è chiamata classe di minoranza . Tecnica per gestire dati e dataset sbilanciati 1. Usa le giuste metriche di valutazione L'applicazione di metriche di valutazione inadeguate per il modello generato utilizzando dati sbilanciati può essere pericoloso. Immagina che i nostri dati di allenamento siano quelli illustrati nel grafico sopra. Se l'accuratezza viene utilizzata per misurare la bontà di un modello, un modello che classifica tutti i campioni di prova in "0" avrà un'accuratezza eccellente (99,8%), ma ovviamente questo modello non fornirà alcuna informazione preziosa per noi. In questo caso possono essere applicate altre metriche di valutazione alternative come: Precisione/Specificità: quante istanze selezionate sono rilevanti. Richiamo/Sensibilità: quante istanze rilevanti sono selezionate. Punteggio F1: media armonica di precisione e richiamo. MCC: coefficiente di correlazione tra le classificazioni binarie osservate e previste. AUC: relazione tra tasso di veri positivi e tasso di falsi positivi. Tecnica per gestire dati e dataset sbilanciati 2. Ricampiona il set di addestramento Oltre a utilizzare criteri di valutazione diversi, si può anche lavorare per ottenere set di dati diversi. Due approcci per creare un insieme di dati equilibrato da uno sbilanciato sono il sottocampionamento e il sovracampionamento. 2.1. Sottocampionamento Il sottocampionamento bilancia il set di dati riducendo le dimensioni della classe abbondante. Questo metodo viene utilizzato quando la quantità di dati è sufficiente. Mantenendo tutti i campioni nella classe rara e selezionando casualmente un numero uguale di campioni nella classe abbondante, è possibile recuperare un nuovo set di dati bilanciato per ulteriori modelli. 2.2. Sovracampionamento Al contrario, il sovracampionamento viene utilizzato quando la quantità di dati è insufficiente. Cerca di bilanciare il set di dati aumentando le dimensioni di campioni rari. Invece di eliminare campioni abbondanti, vengono generati nuovi campioni rari utilizzando, ad esempio, la ripetizione, il bootstrapping o SMOTE (tecnica di sovracampionamento della minoranza sintetica) Si noti che non vi è alcun vantaggio assoluto di un metodo di ricampionamento rispetto a un altro. L'applicazione di questi due metodi dipende dal caso d'uso a cui si applica e dal set di dati stesso. Anche una combinazione di sovra e sottocampionamento ha spesso successo. Tecnica per gestire dati e dataset sbilanciati 3. Usa la convalida incrociata K-fold nel modo giusto È interessante notare che la convalida incrociata dovrebbe essere applicata correttamente mentre si utilizza il metodo di campionamento eccessivo per affrontare i problemi di squilibrio. Tieni presente che il sovracampionamento prende campioni rari osservati e applica il bootstrap per generare nuovi dati casuali basati su una funzione di distribuzione. Se la convalida incrociata viene applicata dopo un campionamento eccessivo, in pratica ciò che stiamo facendo è adattare il nostro modello a uno specifico risultato di bootstrapping artificiale. Ecco perché la convalida incrociata dovrebbe sempre essere eseguita prima di sovracampionare i dati, proprio come dovrebbe essere implementata la selezione delle funzionalità. Solo ricampionando i dati ripetutamente, la casualità può essere introdotta nel set di dati per assicurarsi che non ci siano problemi di overfitting. Tecnica per gestire dati e dataset sbilanciati 4. Insieme diversi set di dati ricampionati Il modo più semplice per generalizzare correttamente un modello è utilizzare più dati. Il problema è che classificatori fuori dagli schemi come la regressione logistica o la foresta casuale tendono a generalizzare scartando la classe rara. Una pratica ottimale è costruire n modelli che utilizzino tutti i campioni della classe rara e campioni n-differenti della classe abbondante. Dato che vuoi mettere insieme 10 modelli, manterrai ad esempio i 1.000 casi della classe rara e campionaresti casualmente 10.000 casi della classe abbondante. Quindi dividi i 10.000 casi in 10 blocchi e alleni 10 modelli diversi. Questo approccio è semplice e perfettamente scalabile orizzontalmente se disponi di molti dati, poiché puoi semplicemente addestrare ed eseguire i tuoi modelli su diversi nodi del cluster. I modelli di ensemble tendono anche a generalizzare meglio, il che rende questo approccio facile da gestire. Tecnica per gestire dati e dataset sbilanciati 5. Ricampiona con rapporti diversi L'approccio precedente può essere perfezionato giocando con il rapporto tra la classe rara e quella abbondante. Il rapporto migliore dipende fortemente dai dati e dai modelli utilizzati. Ma invece di addestrare tutti i modelli con lo stesso rapporto nell'insieme, vale la pena provare a mettere insieme rapporti diversi. Quindi, se vengono addestrati 10 modelli, potrebbe avere senso avere un modello con un rapporto di 1:1 (raro:abbondante) e un altro con 1:3 o anche 2:1. A seconda del modello utilizzato, ciò può influenzare il peso che ottiene una classe. Tecnica per gestire dati e dataset sbilanciati 6. Raggruppa la classe abbondante Un approccio elegante è stato proposto da Sergey su Quora [2]. Invece di fare affidamento su campioni casuali per coprire la varietà dei campioni di addestramento, suggerisce di raggruppare la classe abbondante in gruppi r, dove r è il numero di casi in r. Per ogni gruppo viene mantenuto solo il medoid (centro del cluster). Il modello viene quindi addestrato con la classe rara e solo con i medoidi. Tecnica per gestire dati e dataset sbilanciati 7. Progetta i tuoi modelli Tutti i metodi precedenti si concentrano sui dati e mantengono i modelli come un componente fisso. Ma in realtà, non è necessario ricampionare i dati se il modello è adatto per dati sbilanciati. Il famoso XGBoost è già un buon punto di partenza se le classi non sono troppo sbilanciate, perché internamente si preoccupa che le borse su cui si allena non siano sbilanciate. Ma poi di nuovo, i dati vengono ricampionati, stanno solo accadendo segretamente. Progettando una funzione di costo che penalizzi una classificazione errata della classe rara più che una classificazione errata della classe abbondante, è possibile progettare molti modelli che si generalizzano naturalmente a favore della classe rara. Ad esempio, modificare un SVM per penalizzare le classificazioni errate della classe rara con lo stesso rapporto in cui questa classe è sottorappresentata. Osservazioni finali sulle tecniche per gestire dati e dataset sbilanciati Questo non è un elenco esclusivo di tecniche, ma piuttosto un punto di partenza per gestire dati sbilanciati. Non esiste un approccio o un modello migliore adatto a tutti i problemi e si consiglia vivamente di provare diverse tecniche e modelli per valutare ciò che funziona meglio. Cerca di essere creativo e combina diversi approcci. È anche importante essere consapevoli del fatto che in molti ambiti (es. rilevamento di frodi, offerte in tempo reale), dove si verificano classi sbilanciate, le “regole di mercato” cambiano continuamente. Quindi, controlla se i dati passati potrebbero essere diventati obsoleti.

Mentre il dibattito su quanto tempo davanti allo schermo è appropriato per i bambini infuria tra educatori, psicologi e genitori, è un'altra tecnologia emergente sotto forma di intelligenza artificiale e apprendimento automatico che sta iniziando a modificare gli strumenti e le istituzioni educative e a cambiare ciò che potrebbe il futuro sembra nell'istruzione. Si prevede che l'intelligenza artificiale nell'istruzione degli Stati Uniti crescerà del 47,5% dal 2021-2025 secondo il rapporto sul mercato dell'intelligenza artificiale negli Stati Uniti sul settore dell'istruzione . Anche se la maggior parte degli esperti ritiene che la presenza critica degli insegnanti sia insostituibile, ci saranno molti cambiamenti nel lavoro di un insegnante e nelle migliori pratiche educative. Docente e collaborazione AI L'intelligenza artificiale è già stata applicata all'istruzione principalmente in alcuni strumenti che aiutano a sviluppare abilità e sistemi di test. Man mano che le soluzioni educative sull'IA continuano a maturare, la speranza è che l'IA possa aiutare a colmare le lacune dei bisogni nell'apprendimento e nell'insegnamento e consentire a scuole e insegnanti di fare più che mai. L'intelligenza artificiale può favorire l'efficienza, la personalizzazione e semplificare le attività amministrative per consentire agli insegnanti il ​​tempo e la libertà di fornire comprensione e adattabilità, capacità umane uniche laddove le macchine avrebbero difficoltà. Sfruttando i migliori attributi di macchine e insegnanti, la visione dell'IA nell'istruzione è quella in cui lavorano insieme per il miglior risultato per gli studenti. Poiché gli studenti di oggi dovranno lavorare in un futuro in cui l'intelligenza artificiale è la realtà, è importante che le nostre istituzioni educative espongano e utilizzino la tecnologia. Apprendimento differenziato e individualizzato Adattare l'apprendimento in base alle esigenze particolari di un singolo studente è stata una priorità per gli educatori per anni, ma l'IA consentirà un livello di differenziazione impossibile per gli insegnanti che devono gestire 30 studenti in ogni classe. Esistono diverse società come Content Technologies e Carnegie Learning sta attualmente sviluppando un design intelligente dell'istruzione e piattaforme digitali che utilizzano l'intelligenza artificiale per fornire apprendimento, test e feedback agli studenti dalla scuola materna al livello universitario che offre loro le sfide per cui sono pronti, identifica le lacune nella conoscenza e reindirizza a nuovi argomenti quando appropriato. Man mano che l'intelligenza artificiale diventa più sofisticata, potrebbe essere possibile per una macchina leggere l'espressione che passa sul viso di uno studente che indica che sta lottando per afferrare un argomento e modificherà una lezione per rispondere a questo. L'idea di personalizzare il curriculum per le esigenze di ogni studente non è praticabile oggi, ma lo sarà per le macchine alimentate dall'intelligenza artificiale. Accesso universale per tutti gli studenti Gli strumenti di intelligenza artificiale possono aiutare a rendere le classi globali disponibili a tutti, compresi coloro che parlano lingue diverse o che potrebbero avere problemi di vista o udito. Presentation Translator è un plug-in gratuito per PowerPoint che crea sottotitoli in tempo reale per ciò che sta dicendo l'insegnante. Questo apre anche possibilità per gli studenti che potrebbero non essere in grado di frequentare la scuola a causa di una malattia o che richiedono un apprendimento a un livello diverso o su una materia particolare che non è disponibile nella propria scuola. L'intelligenza artificiale può aiutare ad abbattere i silos tra le scuole e tra i livelli scolastici tradizionali. Automatizza le attività di amministrazione Un educatore dedica un'enorme quantità di tempo alla valutazione dei compiti e dei test. L'intelligenza artificiale può intervenire e risolvere rapidamente queste attività offrendo allo stesso tempo consigli su come colmare le lacune nell'apprendimento. Sebbene le macchine possano già valutare i test a scelta multipla, sono molto vicine alla possibilità di valutare anche le risposte scritte. Man mano che l'intelligenza artificiale interviene per automatizzare le attività di amministrazione, consente agli insegnanti di dedicare più tempo a ciascuno studente. C'è molto potenziale per l'intelligenza artificiale per creare processi di iscrizione e ammissione più efficienti. Tutoraggio e supporto fuori dall'aula Chiedete a qualsiasi genitore che ha lottato per aiutare il proprio adolescente con l'algebra e sarà molto entusiasta del potenziale dell'intelligenza artificiale per sostenere i propri figli quando sono alle prese con i compiti a casa o i preparativi per i test. I programmi di tutoraggio e studio stanno diventando più avanzati grazie all'intelligenza artificiale e presto saranno più disponibili e in grado di rispondere a una vasta gamma di stili di apprendimento. Ci sono molte altre applicazioni di intelligenza artificiale per l'istruzione che vengono sviluppate, inclusi mentori di intelligenza artificiale per studenti, ulteriore sviluppo di contenuti intelligenti e un nuovo metodo di sviluppo personale per gli educatori attraverso conferenze globali virtuali. L'istruzione potrebbe essere un po 'più lenta nell'adozione dell'intelligenza artificiale e dell'apprendimento automatico, ma i cambiamenti stanno iniziando e continueranno. Grazie per aver letto l'articolo, se pensi che l'I.A. possa avere altre applicazioni in questa realtà scrivile nei commenti.

Ciò si ottiene attraverso esperienze altamente personalizzate e l'uso di chatbot e assistenti virtuali Un sondaggio condotto da Capgemini ha concluso che i chatbot e gli assistenti virtuali basati sull'intelligenza I chatbot e gli assistenti virtuali alimentati dall'intelligenza artificiale possono fornire un servizio I siti di e-commerce utilizzano spesso i chatbot per assistere nel processo di acquisto. Aziende come Zendesk e Intercom hanno sviluppato chatbot e assistenti virtuali basati sull'intelligenza

Potresti chiedere a ChatGPT: Come posso prepararmi per una maratona? ChatGPT cambierà spesso la sua risposta ad ogni domanda. A volte ChatGPT fallisce. Che tipo di istruzioni funzionano meglio con ChatGPT? Quindi ti rivolgi a ChatGPT per chiedere aiuto.