Quando ho iniziato con l'apprendimento automatico, avevo molta confusione. La mia confusione non era nulla di tecnico, ma il modo in cui le parole sono state usate durante il mio viaggio verso l'apprendimento automatico. Queste aree si stanno evolvendo rapidamente e la definizione che trovi qui oggi potrebbe essere diversa da quella che troverai domani, quindi non dimenticare di stare al passo con la crescita della tecnologia. Cos'è l'intelligenza artificiale o Artificial Intelligence? Prima di approfondire il significato specifico dell'intelligenza artificiale, avevo l'idea che l'intelligenza artificiale (AI) riguardasse i robot che conquistano il mondo essendo in grado di fare le stesse cose che noi, in quanto umani, potremmo fare. Anche se questo fa parte della verità, non è esattamente ciò che riguarda l'intelligenza artificiale. Come sappiamo, mezza verità è quasi nessuna verità. La parola intelligenza secondo il dizionario Merriam-webster è "la capacità di apprendere o comprendere o di affrontare situazioni nuove o difficili" È anche definito come l'uso esperto della ragione e la capacità di applicare la conoscenza per manipolare il proprio ambiente o pensare in modo astratto misurato da criteri oggettivi (come i test). L'intelligenza artificiale (AI) è quindi, basata sull'idea della capacità di una macchina o di un programma per computer di pensare (ragionare), capire e imparare come gli esseri umani. Dalla definizione di intelligenza, possiamo anche dire che l'intelligenza artificiale è lo studio della possibilità di creare macchine in grado di applicare la conoscenza ricevuta dai dati nella manipolazione dell'ambiente. Quindi Riassumendo e prendendosi il rischio di definire l'intelligenza artificiale in due righe : L'intelligenza artificiale riproduce l'intelligenza umana nelle macchine, in particolare nei sistemi informatici attraverso l'apprendimento, il ragionamento e l'autocorrezione. Esempio di intelligenza artificiale nella vita reale: Se sei mio amico e capisco che ami i film d'azione, ti consiglierei dei film d'azione, in base a quello che so di te. Questa è l'intelligenza umana. Anche le macchine sono diventate in grado di farlo, se guardi una particolare categoria di film su Netflix, ad esempio, Netflix inizia a suggerirti film, in base al tuo modello di visione. Com'è possibile? Intelligenza artificiale. Questo è un esempio molto generico sull'intelligenza artificiale. Che cos'è l'apprendimento automatico o Machine Learning ? L'intelligenza artificiale è molto vasta. L'apprendimento automatico (ML) è un sottoinsieme dell'intelligenza artificiale. Ricordi la definizione di intelligenza vista nel paragrafo precedente? Dicevamo che attraverso l'apprendimento le macchine ... Ed è qui che entra in gioco ML. L'apprendimento automatico (ML) è un insieme di strumenti statistici per apprendere dai dati. Il nucleo del machine learning sta nell'insegnare ai computer come apprendere e fare previsioni dai dati senza essere necessariamente programmati. Esempio di vita reale di Machine Learning: Riceviamo tutti messaggi di spam. Questi sono sempre filtrati da Gmail, ad esempio. Inoltre, le e-mail sono classificate come promozioni e social, nonché altre categorie in base al servizio di posta utilizzato. Come ha imparato Gmail a farlo? Apprendimento automatico! Non dimenticare che il machine learning fa parte dell'IA. Nel tempo, il servizio è stato in grado di apprendere la categoria in cui potrebbe rientrare un'e-mail. Può essere sbagliato a volte, ma continua a imparare. Che cos'è l'apprendimento profondo o Deep Learning? Nell'apprendimento automatico, i dati passano principalmente attraverso algoritmi che eseguono trasformazioni lineari su di essi per produrre output. Il deep learning è un sottoinsieme del machine learning in cui i dati passano attraverso un numero multiplo di trasformazioni non lineari per ottenere un output. "Profondo" si riferisce a molti layer in questo caso. L'output di un layer è l'input per un altro layer, e questo viene fatto continuamente per ottenere un output finale. Tutti questi layer non sono lineari spesso. Un esempio di trasformazione non lineare è una trasformazione di matrice. L'apprendimento profondo è talvolta chiamato reti neurali profonde (DNN) perché utilizza reti neurali artificiali multistrato per implementare l'apprendimento profondo. Hai visto una foto di un neurone del cervello umano? Le reti neurali artificiali sono costruite in modo simile, con nodi neurali connessi come una rete. Gli algoritmi di deep learning richiedono macchine molto potenti ed è molto utile per rilevare pattern dai dati di input. ( ad esempio riconoscere oggetti nelle foto o video ) Un'applicazione di Deep Learning: Hai mai sentito parlare di WaveNet e Deep Speech? Entrambe sono reti di Deep Learning che generano automaticamente la voce umana dando in input solo un testo. Con il deep learning, i sistemi stanno imparando a imitare le voci umane al punto che è difficile distinguere tra una voce umana e una voce sintetizzata. Il Deep Learning ci avvicina a dare ai computer la capacità di parlare come gli umani. Ricorda Il deep learning è un sottoinsieme di ML che è un sottoinsieme di AI, quindi è AI. Che cos'è la scienza dei dati? La scienza dei dati ha un'intersezione con l'intelligenza artificiale ma non è un sottoinsieme dell'intelligenza artificiale. La scienza dei dati è lo studio di una curiosità suscitata in un dato campo, l'estrazione di dati da una grande fonte di dati relativi alla domanda in mente, l'elaborazione di dati, l'analisi e la visualizzazione di questi dati, in modo da dargli un significato per l'IT e strategie aziendali. In parole povere, è capire e dare un senso ai dati. Nella scienza dei dati vengono utilizzati molti strumenti. Includono strumenti statistici, probabilistici, algebra lineare e metrica, ottimizzazione numerica e programmazione. Un'applicazione della scienza dei dati: Scegliamo un concetto a caso: la sponsorizzazione. In che modo le persone ottengono una sponsorizzazione per una causa. Chi di solito è disposto a rispondere a un'e-mail di richiesta di sponsor. Quali parole chiave cercano nelle e-mail di richiesta di sponsorizzazione? preferirebbero una telefonata? In questo caso, la scienza dei dati può aiutare. Un pool di dati relativi a tutti coloro che hanno sponsorizzato una causa, al motivo per cui l'hanno sponsorizzata, alle loro preferenze in termini di canali di comunicazione ecc. Viene estratto un ampio insieme di dati non strutturati. I dati vengono elaborati, analizzati e visualizzati utilizzando i vari strumenti. Le conclusioni sono tratte da questi dati. Queste informazioni possono aiutare le organizzazioni non profit e le persone che perseguono una causa a cercare sponsor. La scienza dei dati non è completamente intelligenza artificiale, tuttavia parti della scienza dei dati si intersecano con l'intelligenza artificiale. Quando si arriva al punto, una cosa è comune a queste parole d'ordine: DATI! Grazie mille per aver letto tutto l'articolo, condividilo con i tuoi colleghi per evitare gaf durante i meeting 😊

Ad oggi sappiamo, e non è un segreto, che l'intero mondo dell'intelligenza artificiale è interamente basato sulla presenza di una grande quantità di dati. Grazie a tutti questi dati possiamo costruire modelli predittivi😲 ma vediamo meglio quale è il punto di partenza per poter arrivare a tali modelli. Prima di iniziare la spiegazione sul dataset ci tengo a farti notare una differenza molto sottile ma molto importante : la differenza tra Informazione e dato Per farti vedere graficamente questa differenza ti invito a pensare alla foto di un cane, ora immagina che questa foto sia la nostra informazione, dalla quale siamo in grado processandola di estrapolare dati utili ad esempio: il colore del pelo, la sua altezza, la sua razza e molte altre caratteristiche. Quindi, facendo un passo indietro, i dati (intesi come bit che viaggiano come schegge dentro il nostro computer) sono la nostra informazione elaborata in modo da poterci permettere di trarre dati importanti che la singola informazione nascondeva. Il dataset è un insieme di dati strutturati ( ad esempio una tabella ) creato per essere letto ed elaborato da un algoritmo. Solitamente questo insieme di dati è molto vasto, alcuni set di dati è stato stimato che non sarebbero leggibili nemmeno in un intera vita umana, come ad esempio ( tutti i post su Instagram/Facebook ) E' possibile creare il proprio dataset ? Quali sono gli strumenti ? Ne esistono di già pronti per esercitarsi ? Certo che è possibile creare il proprio dataset, lo puoi fare sfruttando più tecniche : Creazione Manuale : utilizzando software come Excel è possibile giorno dopo giorno creare delle tabelle contenenti dati strutturati. Creazione Semi-Automatica : utilizzando un motore di database puoi creare la tua base di dati, dove anche qui potrai inserire giorno per giorno nuovi dati Creazione Automatica : sempre con l'utilizzo dei database e un applicazione web è possibile creare moduli di raccolta dati per utenti che quando interagiranno verranno automaticamente salvati. Esistono molti strumenti per la creazione e gestione di dataset e la scelta può variare per migliorarne l'efficienza, te ne cito qui qualcuno sia per utilizzo locale sia in cloud: Excel LibreOffice (foglio di calcolo) Sas Azure Google Cloud Platform e motli altri E' anche possibile trovare molti dataset già pronti e confezionati pronti all'uso. Questi dataset sono di ogni genere e categoria, potrai trovare sicuramente qualcosa che si adatta al tuo progetto. Tra i migliori siti la mia top 3 è : Kaggle Google Amazon Dopo aver visto cosa è un Dataset e a cosa serve vediamo ora una raccolta di Dati Pubblici Italiani pronti per essere scaricati Dataset Agricoltura, pesca, silvicoltura e prodotti alimentari In questo tema rientra tutto ciò che riguarda il settore agricoltura, pesca, politiche forestali e alimentari. Ministero delle politiche agricole alimentari e forestali Pesca Marittima Dataset Istruzione cultura e sport In questo tema rientra tutto ciò che riguarda la cultura, il turismo, l’istruzione e le attività sportive, eventi culturali e locali. Beni culturali: Il MiBACT ha avviato vari progetti di pubblicazione di dataset in formato linked open data e open data: Thesaurus Reperti Archeologici Luoghi della cultura Eventi culturali Anagrafe delle biblioteche italiane Archivi di Stato MIUR - Portale unico dei dati della scuola Ambito Scuola Anagrafiche scuole Studenti Personale scuola Edilizia scolastica Sistema nazionale di valutazione Scuola Secondaria Ambito PON Dataset Ambiente In questo tema rientra tutto ciò che riguarda l’ambiente (rifiuti, consumo del suolo, oceani, ecc.) e il clima/meteo. ISPRA: I Linked Open Data dell’Istituto Superiore per la Protezione e la Ricerca Ambientale. CdS - Il consumo di suolo in Italia MAIS - Mosaicature Nazionali ISPRA pericolosità frane alluvioni ReNDiS - Il Repertorio Nazionale degli interventi per la Difesa del Suolo RMN - La Rete Mareografica Nazionale RON - Rete Ondametrica Nazionale Dataset Salute In questo tema rientra tutto ciò che concerne le attività sulla salute e tutto ciò che riguarda gli animali. INAIL - Infortuni: Sono pubblicati dati "elementari", per singolo infortunio. INAIL - Malattie Professionali: Sono pubblicati dati "elementari", per singolo caso di malattia professionale. FARMACIE: Elenco delle farmacie italiane Dispositivi Medici: Elenco aggiornato con cadenza settimanale dei dispositivi medici registrati presso la banca dati e il Repertorio del Ministero della Salute. Agenzia Italiana del Farmaco (AIFA): diversi dataset con info sui farmaci Vaccini anti COVID-19: il repository contiene i dati in formato aperto relativi ai vaccini anti COVID-19 Dataset Giustizia, sistema giuridico e sicurezza pubblica In questo tema rientra tutto ciò che riguarda le frodi, i crimini, la giustizia, le norme. Rientra anche tutto ciò che riguarda la difesa e gli aspetti legati alle attività del ministero dell’interno. Elezioni: Ministero dell'Interno - Dip. Affari interni e territoriali/Dati Elettoriali. Dataset Regioni e città In questo tema rientra tutto ciò che riguarda le strade urbane e i numeri civici. Il tema ha una forte sovrapposizione con ambiente perché potrebbe anche contenere tutto ciò che concerne la geografia del territorio (e.g., montagne, laghi, fiumi, ecc.). Estratti OpenStreetMap: In questo sito web sono a disposizione per il download libero e gratuito estratti del database OpenStreetMap ritagliati per Regione e Comune italiani. I dati sono aggiornati quotidianamente per tutti i formati disponibili. Dataset Trasporti ACI - Automobile Club d'Italia: pubblicazioni statistiche relative al fenomeno della motorizzazione nel suo complesso: parco veicoli e tendenze di mercato, incidentalità; archivio annuari sulla circolazione e le tendenze del mercato. Carburanti - Prezzi praticati e anagrafica degli impianti: I dataset, scaricabili in questa sezione in forma attualmente sperimentale, contengono le informazioni relative agli impianti e ai prezzi praticati dei carburanti. Patenti di Guida: Il dataset contiene l'elenco delle patenti di guida attive, ossia delle autorizzazioni amministrative alla guida di autoveicoli e motoveicoli, provenienti dall'archivio nazionale abilitati alla guida su strada gestito dalla Motorizzazione. Parco Circolante dei veicoli: Parco circolante dei veicoli su strada ( categorie Autoveicoli e Motoveicoli ) diviso per regione estratto dall'archivio nazionale dei veicoli gestito dalla Motorizzazione. Dataset Governo e settore pubblico In questo tema rientra tutto ciò che riguarda le politiche di governo, gli affari istituzionali, la trasparenza del settore pubblico (dati relativi ad amministrazione trasparente). Agenzia Demanio: Banca dati degli immobili di proprietà statale. Cantieri Scuole: Fonti dei principali dataset impiegati per la costruzione ed il funzionamento dell'applicazione CantieriScuole.it di #italiasicura.scuole. Banca dati Servizio Contratti Pubblici - SCP - Ministero trasporti: Il Dataset contiene gli avvisi, i bandi e gli esiti di gara in formato aperto raccolti dalla Banca dati SCP - Servizio Contratti Pubblici gestita dalla Direzione Generale per la regolazione e i contratti pubblici del Ministero delle Infrastrutture e Trasporti. Catasto rifiuti: Il Centro Nazionale per il ciclo dei rifiuti di ISPRA effettua annualmente il monitoraggio dei costi sostenuti dai comuni per la gestione dei rifiuti urbani e assimilati. Tali dati sono pubblicati nel Rapporto annuale sui Rifiuti Urbani. MISE: Aiuti di Stato OPENBDAP: Il portale della RGS che mette a disposizione i dati della Finanza Pubblica. OPENCOESIONE: Dati collegati alle politiche di coesione. Progetto menzionato nella sezione dedicata. SIOPE: dati sulle rilevazione telematica degli incassi e dei pagamenti effettuati dai tesorieri di tutte le amministrazioni pubbliche, che nasce dalla collaborazione tra la Ragioneria Generale dello Stato, la Banca d'Italia e l'ISTAT. Per ulteriori informazioni sulla strategia nazionale di open data consulta il portale nazionale dati.gov.it. Dataset Casi d'uso della Pubblica Amministrazione #ItaliaSicura: Presidenza del Consiglio dei Ministri Struttura di missione per il coordinamento e l'impulso nell'attuazione degli interventi di riqualificazione dell'edilizia scolastica. OPENCANTIERI: A che punto di realizzazione è un’opera pubblica. Per quale importo è stata finanziata, quanto sta effettivamente costando, se e perché ritarda, quanti giorni di lavoro vi sono stati effettivamente dedicati. OPENCIVITAS: Il Portale di accesso alle informazioni degli Enti Locali, un’iniziativa di trasparenza promossa dal Dipartimento delle Finanze e dalla SOSE. Conosci, confronta, valuta gli Enti Locali. OPENCUP: Open CUP mette a disposizione di tutti - cittadini, istituzioni ed altri enti - i dati, in formato aperto, sulle decisioni di investimento pubblico finanziate con fondi pubblici nazionali, comunitari o regionali o con risorse private registrate con il Codice Unico di Progetto. Open RE.G.I.O: Agenzia Nazionale per l'amministrazione e la destinazione dei beni sequestrati e confiscati alla criminalità organizzata. OPENTRASPORTI: Una piattaforma per la raccolta dati e l’offerta di servizi digitali a supporto del trasporto, abilitando la filiera co-modale integrata dalla pianificazione del viaggio fino alle destinazioni finali, con una ricaduta positiva non solo nel settore dei trasporti, ma anche sul sistema Italia nel suo complesso (turismo, cultura, servizi diversi). L’obiettivo è quello di creare un hub nazionale dei dati dell’infomobilità per lo sviluppo di servizi avanzati al viaggiatore. OPENDEMANIO: Iniziativa di open government sulle informazioni gestite dall’Agenzia del Demanio. Urban Index - Indicatori per le Politiche Urbane: Strumenti utili alla definizione e valutazione delle politiche pubbliche nelle aree urbane e nella convinzione che tali strumenti possano anche rivelarsi utili nella definizione dei contenuti di un’Agenda Urbana Nazionale. Presidenza del Consiglio dei Ministri - Dipartimento per la Programmazione e il Coordinamento della Politica Economica. Letture consigliate per "Cosa è un Dataset e a cosa serve" Come Generare dataset con python e scikit-learn Come Analizzare Un Dataset in Solo 5 Passaggi Dove trovare i migliori Dataset per esercitarsi con il Machine learning Come Creare Un Dataset per il tuo Progetto Di Machine Learning Dataset per Esercitarsi nella Data Science e Data Visualizzation Manipolazione Dati con Python e Pandas Come utilizza Google l'intelligenza artificiale? Prerequisiti per le carriere di Intelligenza Artificiale Grazie per aver letto Cosa è un Dataset e a cosa serve

La capacità di prevedere i tempi di consegna è cruciale per molti settori, dall'e-commerce alla logistica. Questo perché conoscere in anticipo i tempi di consegna permette di gestire al meglio le risorse, sia in termini di personale che di mezzi di trasporto, e di fornire un servizio efficiente e puntuale ai clienti. In questo articolo, vedremo come utilizzare Python e il deep learning per sviluppare un modello in grado di prevedere i tempi di consegna con un'elevata accuratezza. Attraverso l'utilizzo di tecniche di data preprocessing, costruzione del modello e addestramento, mostreremo come è possibile ottenere risultati promettenti utilizzando questo approccio. I servizi di consegna di cibo come Zomato e Swiggy devono mostrare il tempo preciso necessario per consegnare il tuo ordine per mantenere la trasparenza con i loro clienti. Queste aziende utilizzano algoritmi di Machine Learning o Deep Learning per prevedere i tempi di consegna del cibo in base a quanto tempo i partner di consegna hanno impiegato per la stessa distanza in passato. Quindi, se vuoi imparare a utilizzare l'apprendimento automatico per la previsione dei tempi di consegna del cibo, questo articolo fa per te. Questo articolo ti illustrerà la previsione dei tempi di consegna del cibo con il Deep Learning utilizzando Python. Previsione dei tempi di consegna con Python Per prevedere il tempo di consegna del cibo in tempo reale, dobbiamo calcolare la distanza tra il punto di preparazione del cibo e il punto di consumo del cibo. Dopo aver trovato la distanza tra il ristorante e i luoghi di consegna, dobbiamo trovare le relazioni tra il tempo impiegato dai partner di consegna per consegnare il cibo in passato per la stessa distanza. Quindi, per questa attività, abbiamo bisogno di un set di dati contenente dati sul tempo impiegato dai corrieri per consegnare il cibo dal ristorante al luogo di consegna. Ho trovato un set di dati ideale con tutte le funzionalità per questa attività. È possibile scaricare il set di dati da qui . Nella sezione seguente, ti illustrerò l'attività di previsione dei tempi di consegna del cibo con l'apprendimento prodondo utilizzando Python. Se non ti va di seguire il tutorial perchè già sei esperto puoi passare direttamente a scaricare il progetto e i dati : Clicca qui per scaricare il progetto finito. Previsione dei tempi di consegna del cibo utilizzando Python Inizierò l'attività di previsione dei tempi di consegna del cibo importando le librerie Python necessarie e il set di dati : #importiamlo le librerie import pandas as pd import numpy as np import plotly.express as px #leggiamo il dataset data = pd.read_csv("deliverytime.txt") print(data.head()) Output : ID Delivery_person_ID Delivery_person_Age Delivery_person_Ratings \ 0 4607 INDORES13DEL02 37 4.9 1 B379 BANGRES18DEL02 34 4.5 2 5D6D BANGRES19DEL01 23 4.4 3 7A6A COIMBRES13DEL02 38 4.7 4 70A2 CHENRES12DEL01 32 4.6 Restaurant_latitude Restaurant_longitude Delivery_location_latitude \ 0 22,745049 75,892471 22,765049 1 12.913041 77.683237 13.043041 2 12,914264 77,678400 12,924264 3 11.003669 76.976494 11.053669 4 12.972793 80.249982 13.012793 Luogo_di_consegna_longitudine Tipo_di_ordine Tipo_di_veicolo Tempo_impiegato(min) 0 75.912471 Snack moto 24 1 77.813237 Monopattino snack 33 2 77.688400 Bevande moto 26 3 77.026494 Buffet moto 21 4 80.289982 Monopattino snack 30 Diamo un'occhiata agli approfondimenti della colonna prima di andare avanti: #stampiamo le info data.info() Output : RangeIndex: 45593 entries, 0 to 45592 Data columns (total 11 columns): # Column Non-Null Count Dtype --- ------ -------------- ----- 0 ID 45593 non-null object 1 Delivery_person_ID 45593 non-null object 2 Delivery_person_Age 45593 non-null int64 3 Delivery_person_Ratings 45593 non-null float64 4 Restaurant_latitude 45593 non-null float64 5 Restaurant_longitude 45593 non-null float64 6 Delivery_location_latitude 45593 non-null float64 7 Delivery_location_longitude 45593 non-null float64 8 Type_of_order 45593 non-null object 9 Type_of_vehicle 45593 non-null object 10 Time_taken(min) 45593 non-null int64 dtypes: float64(5), int64(2), object(4) memory usage: 3.8+ MB Ora diamo un'occhiata se questo set di dati contiene o meno valori nulli: #vediamo se questo set di dati contiene o meno valori nulli data.isnull().sum() Output : ID 0 Delivery_person_ID 0 Delivery_person_Age 0 Delivery_person_Ratings 0 Restaurant_latitude 0 Restaurant_longitude 0 Delivery_location_latitude 0 Delivery_location_longitude 0 Type_of_order 0 Type_of_vehicle 0 Time_taken(min) 0 dtype: int64 Il set di dati non ha valori Null. Andiamo oltre! Calcolo della distanza tra latitudine e longitudine con python Il set di dati non ha alcuna funzionalità che mostri la differenza tra il ristorante e il luogo di consegna. Tutto quello che abbiamo sono i punti di latitudine e longitudine del ristorante e il luogo di consegna. Possiamo usare la formula haversine per calcolare la distanza tra due posizioni in base alle loro latitudini e longitudini. Di seguito è riportato come possiamo trovare la distanza tra il ristorante e il luogo di consegna in base alle loro latitudini e longitudini utilizzando la formula haversine: #raggio terra in km R = 6371 # Converte i gradi in radianti def deg_to_rad(degrees): return degrees * (np.pi/180) # Funzione per calcolare la distanza tra due punti usando la haversine formula def distcalculate(lat1, lon1, lat2, lon2): d_lat = deg_to_rad(lat2-lat1) d_lon = deg_to_rad(lon2-lon1) a = np.sin(d_lat/2)**2 + np.cos(deg_to_rad(lat1)) * np.cos(deg_to_rad(lat2)) * np.sin(d_lon/2)**2 c = 2 * np.arctan2(np.sqrt(a), np.sqrt(1-a)) return R * c # Calcoliamo la distanza per ogni coppiaa di punti data['distance'] = np.nan for i in range(len(data)): data.loc[i, 'distance'] = distcalculate(data.loc[i, 'Restaurant_latitude'], data.loc[i, 'Restaurant_longitude'], data.loc[i, 'Delivery_location_latitude'], data.loc[i, 'Delivery_location_longitude']) Ora abbiamo calcolato la distanza tra il ristorante e il luogo di consegna. Abbiamo anche aggiunto una nuova funzionalità nel set di dati come distanza. Diamo un'occhiata di nuovo al set di dati: print(data.head()) Oputput: ID Delivery_person_ID Delivery_person_Age Delivery_person_Ratings \ 0 4607 INDORES13DEL02 37 4.9 1 B379 BANGRES18DEL02 34 4.5 2 5D6D BANGRES19DEL01 23 4.4 3 7A6A COIMBRES13DEL02 38 4.7 4 70A2 CHENRES12DEL01 32 4.6 Restaurant_latitude Restaurant_longitude Delivery_location_latitude \ 0 22.745049 75.892471 22.765049 1 12.913041 77.683237 13.043041 2 12.914264 77.678400 12.924264 3 11.003669 76.976494 11.053669 4 12.972793 80.249982 13.012793 Delivery_location_longitude Type_of_order Type_of_vehicle Time_taken(min) \ 0 75.912471 Snack motorcycle 24 1 77.813237 Snack scooter 33 2 77.688400 Drinks motorcycle 26 3 77.026494 Buffet motorcycle 21 4 80.289982 Snack scooter 30 distance 0 3.025149 1 20.183530 2 1.552758 3 7.790401 4 6.210138 Esplorazione dei dati Ora esploriamo i dati per trovare le relazioni tra le caratteristiche. Inizierò osservando la relazione tra la distanza e il tempo impiegato per consegnare il cibo: figure = px.scatter(data_frame = data, x="distance", y="Time_taken(min)", size="Time_taken(min)", trendline="ols", title = "Relationship Between Distance and Time Taken") figure.show() Esiste una relazione coerente tra il tempo impiegato e la distanza percorsa per consegnare il cibo. Significa che la maggior parte dei partner di consegna consegna il cibo entro 25-30 minuti, indipendentemente dalla distanza. Ora diamo un'occhiata al rapporto tra il tempo impiegato per consegnare il cibo e l'età del partner di consegna: figure = px.scatter(data_frame = data, x="Delivery_person_Age", y="Time_taken(min)", size="Time_taken(min)", color = "distance", trendline="ols", title = "Relationship Between Time Taken and Age") figure.show() Esiste una relazione lineare tra il tempo impiegato per consegnare il cibo e l'età del partner di consegna. Significa che i giovani partner di consegna impiegano meno tempo per consegnare il cibo rispetto ai partner più anziani. Ora diamo un'occhiata al rapporto tra il tempo impiegato per consegnare il cibo e le valutazioni del partner di consegna: figure = px.scatter(data_frame = data, x="Delivery_person_Ratings", y="Time_taken(min)", size="Time_taken(min)", color = "distance", trendline="ols", title = "Relationship Between Time Taken and Ratings") figure.show() Esiste una relazione lineare inversa tra il tempo impiegato per consegnare il cibo e le valutazioni del partner di consegna. Significa che i partner di consegna con valutazioni più elevate impiegano meno tempo a consegnare il cibo rispetto ai partner con valutazioni basse. Ora diamo un'occhiata se il tipo di cibo ordinato dal cliente e il tipo di veicolo utilizzato dal partner di consegna influisce o meno sui tempi di consegna: fig = px.box(data, x="Type_of_vehicle", y="Time_taken(min)", color="Type_of_order") fig.show() Non c'è molta differenza tra il tempo impiegato dai corrieri a seconda del veicolo che stanno guidando e il tipo di cibo che stanno consegnando. Quindi le caratteristiche che contribuiscono maggiormente ai tempi di consegna del cibo in base alla nostra analisi sono: età del partner di consegna valutazioni del partner di consegna distanza tra il ristorante e il luogo di consegna Nella sezione seguente, ti illustrerò come addestrare un modello di Machine Learning per la previsione dei tempi di consegna del cibo. Quindi le caratteristiche che contribuiscono maggiormente ai tempi di consegna del cibo in base alla nostra analisi sono: età del partner di consegna valutazioni del partner di consegna distanza tra il ristorante e il luogo di consegna Nella sezione seguente, ti illustrerò come addestrare un modello di Machine Learning per la previsione dei tempi di consegna del cibo. Modello di previsione dei tempi di consegna del cibo Ora addestriamo un modello di Machine Learning utilizzando un modello di rete neurale LSTM per l'attività di previsione del tempo di consegna del cibo: # dividiamo i dati from sklearn.model_selection import train_test_split x = np.array(data[["Delivery_person_Age", "Delivery_person_Ratings", "distance"]]) y = np.array(data[["Time_taken(min)"]]) xtrain, xtest, ytrain, ytest = train_test_split(x, y, test_size=0.10, random_state=42) # creiamo un LSTM neural network model from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, LSTM model = Sequential() model.add(LSTM(128, return_sequences=True, input_shape= (xtrain.shape[1], 1))) model.add(LSTM(64, return_sequences=False)) model.add(Dense(25)) model.add(Dense(1)) model.summary() Oputput: Modello: "sequenziale" _________________________________________________________________ Livello (tipo) Output Shape Param # =================================================== =============== lstm (LSTM) (Nessuno, 3, 128) 66560 lstm_1 (LSTM) (Nessuno, 64) 49408 denso (Denso) (Nessuno, 25) 1625 dense_1 (Dense) (Nessuno, 1) 26 =================================================== =============== Parametri totali: 117.619 Parametri addestrabili: 117.619 Parametri non addestrabili: 0 Penultimo passaggio, alleniamo il modello con queste linee di codice : # Alleniamo il modello model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error') model.fit(xtrain, ytrain, batch_size=1, epochs=9) l'output sarà questo : Epoch 1/9 41033/41033 [==============================] - 188s 4ms/step - loss: 68.9068 Epoch 2/9 41033/41033 [==============================] - 183s 4ms/step - loss: 64.1141 Epoch 3/9 41033/41033 [==============================] - 177s 4ms/step - loss: 61.7114 Epoch 4/9 41033/41033 [==============================] - 178s 4ms/step - loss: 60.5743 Epoch 5/9 41033/41033 [==============================] - 177s 4ms/step - loss: 59.7754 Epoch 6/9 41033/41033 [==============================] - 182s 4ms/step - loss: 59.5807 Epoch 7/9 41033/41033 [==============================] - 177s 4ms/step - loss: 59.0811 Epoch 8/9 41033/41033 [==============================] - 174s 4ms/step - loss: 59.3632 Epoch 9/9 41033/41033 [==============================] - 161s 4ms/step - loss: 59.2885 Ora testiamo le prestazioni del nostro modello fornendo input per prevedere il tempo di consegna del cibo: #divertiti a fare previsioni print("Food Delivery Time Prediction") a = int(input("Età del Delivery Partner: ")) b = float(input("Voto della precedente consegna: ")) c = int(input("Distanza totale: ")) features = np.array([[a, b, c]]) print("Tempo previsto dal modello da aspettare in minuti = ", model.predict(features)) l'output sarà questo : Food Delivery Time Prediction Età del Delivery Partner: 28 Voto della precedente consegna: 2.8 Distanza totale: 5 1/1 [==============================] - 1s 782ms/step Tempo previsto dal modello da aspettare in minuti = [[32.381138]] Quindi è così che puoi utilizzare Deep Learning per l'attività di previsione dei tempi di consegna del cibo utilizzando il linguaggio di programmazione Python. Riepilogo Per prevedere il tempo di consegna del cibo in tempo reale, è necessario calcolare la distanza tra il punto di preparazione del cibo e il punto di consumo del cibo. Dopo aver trovato la distanza tra il ristorante e i luoghi di consegna, è necessario trovare le relazioni tra il tempo impiegato dai corrieri a consegnare il cibo in passato per la stessa distanza. Naturalmente questo si limita ad essere un semplice esempio. Per renderlo più realistico si potrebbe collegare alle api di google maps per aggiungere dati come il traffico, il numero di strade o percorsi disponibili, la velocità media percorsa in quelle strade e molto altro. Se ti va di estendere il progetto o di scaricarlo clica il bottone qui sotto:

Il business ha bisogno di cambiare come il vento, quindi una volta che hai superato una soluzione o una

Alan Turing era un matematico e scienziato britannico ed è considerato il padre dell'intelligenza artificiale (AI). Nato nel 1912, Turing mostrò una precoce attitudine per la matematica e iniziò a studiare all'Università di Cambridge nel 1931. Fu lì che si interessò per la prima volta al concetto di una macchina informatica universale, che avrebbe poi sviluppato nella macchina di Turing. Il lavoro di Turing sulla macchina di Turing e il suo articolo fondamentale "Computing Machinery and Intelligence" hanno posto le basi per lo sviluppo dei computer moderni e della ricerca sull'intelligenza artificiale. Nel documento, ha introdotto il test di Turing, un criterio per determinare se una macchina è capace di un comportamento intelligente. Le sue idee continuano a influenzare il campo dell'IA fino ad oggi e la sua eredità come "Padre dell'IA" sopravvive. In questo post sul blog, esploreremo la vita e il lavoro di Turing in modo più dettagliato e considereremo l'impatto duraturo dei suoi contributi nel campo dell'informatica. Indice su Alan Turing: il padre dell'intelligenza artificiale IA Vita e istruzione: l'istruzione di Turing, incluso il suo background. La macchina di Turing: il concetto di Turing della macchina di Turing. Il test di Turing: il test di Turing e la sua importanza. Conclusione: l'impatto duraturo nel campo dell'intelligenza artificiale. La storia di Alan Turing Alan Turing è nato a Londra, in Inghilterra, nel 1912. Ha mostrato una precoce attitudine per la matematica ed eccelleva nella materia durante tutta la sua scuola. Nel 1931 iniziò a studiare all'Università di Cambridge, dove si laureò in matematica nel 1934. Dopo la laurea, Turing si interessò al concetto di una macchina informatica universale, che iniziò a sviluppare nella macchina di Turing. Nel 1936 pubblicò un articolo sull'argomento, che fu ben accolto dai suoi colleghi e lo affermò come una stella nascente nel campo dell'informatica. Turing continuò la sua ricerca e lo sviluppo della macchina di Turing e nel 1939 fu nominato per una borsa di studio al King's College di Cambridge. Fu lì che iniziò a lavorare sulle macchine per decifrare i codici che avrebbero aiutato gli alleati a vincere la seconda guerra mondiale. Il suo lavoro su queste macchine, così come i suoi contributi teorici nel campo dell'informatica, gli hanno fatto guadagnare la reputazione di uno dei maggiori esperti del settore. Cos'è la macchina di Turing? La macchina di Turing è un dispositivo teorico proposto da Alan Turing nel 1936 come un modo per modellare il comportamento di qualsiasi algoritmo informatico. È un'ipotetica macchina che consiste in un nastro infinito diviso in celle, ciascuna delle quali può contenere un simbolo di un alfabeto finito. La macchina è in grado di leggere e scrivere simboli sul nastro, nonché di spostare il nastro a sinistra oa destra. Il concetto di Turing della macchina di Turing è stato un importante passo avanti nel campo dell'informatica, poiché ha fornito un modo per comprendere e analizzare i principi fondamentali del calcolo. Ha anche aperto la strada allo sviluppo dei moderni computer digitali, che si basano sugli stessi principi di input, output ed elaborazione dei dati. La macchina di Turing è stata utilizzata anche come base per studi teorici nei campi dell'intelligenza artificiale e della complessità computazionale. Continua ad essere un concetto importante nello studio dell'informatica ed è ampiamente considerato uno dei contributi più significativi di Turing nel campo. Cos'è il test di Turing? Il test di Turing, proposto da Alan Turing nel 1950, è un test della capacità di una macchina di esibire un comportamento intelligente che è indistinguibile da quello di un essere umano. Il test viene condotto facendo impegnare un giudice umano in una conversazione in linguaggio naturale con un altro essere umano e una macchina, entrambi nascosti alla vista del giudice. Se il giudice non è in grado di dire in modo affidabile quale dei due interlocutori nascosti è la macchina, si dice che la macchina ha superato il test di Turing. Il test di Turing è significativo perché fornisce una misura quantitativa della capacità di una macchina di esibire un comportamento intelligente. È stato ampiamente utilizzato nel campo dell'intelligenza artificiale come un modo per valutare i progressi della ricerca e dello sviluppo dell'IA. Nonostante il suo uso diffuso, il test di Turing è stato anche criticato per la sua attenzione sulla capacità di una macchina di imitare l'intelligenza umana, piuttosto che sulla sua capacità di eseguire compiti specifici o risolvere problemi. Alcuni ricercatori sostengono che test alternativi, come il test di Lovelace, che si concentra sulla capacità di una macchina di dimostrare il pensiero originale, potrebbero essere più efficaci nel valutare la vera intelligenza di una macchina. Conclusione su Alan Turing e l'IA I contributi di Alan Turing nel campo dell'informatica e dell'intelligenza artificiale hanno avuto un impatto duraturo e continuano a influenzare il campo oggi. Il suo lavoro sulla macchina di Turing e sul test di Turing ha stabilito le basi teoriche per l'informatica moderna e la ricerca sull'intelligenza artificiale, e le sue idee continuano a essere studiate e perfezionate dai ricercatori in questi campi. Anche il lavoro di Turing sulla decrittazione dei codici durante la seconda guerra mondiale ha avuto un impatto significativo, poiché ha aiutato gli alleati a decrittografare le comunicazioni tedesche e alla fine a vincere la guerra. I suoi contributi in tempo di guerra non furono ampiamente conosciuti fino a decenni dopo, quando i suoi contributi furono finalmente riconosciuti e celebrati. Oggi, l'eredità di Turing sopravvive attraverso l'annuale Turing Award, che viene assegnato dall'Association for Computing Machinery a individui che hanno dato un contributo significativo al campo dell'informatica. Il premio è considerato il più alto onore nel campo e molte delle più grandi menti dell'informatica sono state premiate con il Premio Turing. Nel complesso, il pensiero innovativo e i contributi pionieristici di Turing nel campo dell'informatica hanno avuto un impatto duraturo e continuano a influenzare lo sviluppo dell'IA e di altre tecnologie all'avanguardia. In conclusione, Alan Turing è stato un visionario matematico e scienziato informatico britannico che ha gettato le basi per la moderna ricerca sull'intelligenza artificiale (AI). Il suo lavoro pionieristico sulla macchina di Turing e sul test di Turing ha avuto un impatto duraturo nel campo dell'informatica e le sue idee continuano a plasmare lo sviluppo dell'IA oggi. Grazie per aver letto il nostro articolo su Alan Turing e i suoi contributi nel campo dell'IA. Ci auguriamo che abbiate trovato le informazioni interessanti e istruttive. Se ti è piaciuto questo articolo, considera di condividerlo con amici e colleghi che potrebbero essere interessati a conoscere la vita e il lavoro di Turing. Grazie per il vostro supporto e non vediamo l'ora di condividere altri contenuti con voi in futuro.

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

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

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

Le diverse tecnichedi analisi dei dati includono descrittiva, esplorativa, inferenziale, predittiva, causale e meccanicistica. Ecco cosa devi sapere su ciascuno di essi. L'analisi dei dati è una disciplina che si occupa di estrarre informazioni dai dati raccolti e di utilizzarle per supportare le decisioni aziendali o per identificare nuove opportunità. Con la crescita esponenziale dei dati generati dalle attività quotidiane, diventa sempre più importante utilizzare tecniche di analisi efficaci per trarre informazioni significative. In questo articolo esploreremo alcune delle migliori tecniche di analisi dei dati disponibili attualmente, comprese l'analisi descrittiva, l'analisi esplorativa, l'analisi inferenziale e l'analisi predittiva. Ti mostreremo come queste tecniche possono essere utilizzate per risolvere problemi aziendali specifici e come possono aiutarti a ottenere una comprensione più profonda dei tuoi dati. Inoltre, esploreremo alcuni degli strumenti e delle librerie disponibili in Python per aiutarti a eseguire queste analisi. QUALI SONO LE TECNICHE DI ANALISI DEI DATI? Analisi descrittiva Analisi esplorativa Analisi inferenziale Analisi predittiva Analisi causale Analisi meccanicistica Con le sue molteplici sfaccettature, metodologie e tecniche, l'analisi dei dati viene utilizzata in una varietà di campi, tra cui - affari, scienza e scienze sociali, tra gli altri. Poiché le aziende prosperano sotto l'influenza di molti progressi tecnologici, l'analisi dei dati gioca un ruolo enorme nel processo decisionale , fornendo un sistema migliore, più rapido ed efficace che riduce al minimo i rischi e riduce i pregiudizi umani . Detto questo, esistono diverse tecbniche di analisi con obiettivi diversi. Esamineremo ognuno di seguito. Due campi di analisi dei dati L'analisi dei dati può essere divisa in due campi, secondo il libro R per Data Science : Generazione di ipotesi : comporta un'analisi approfondita dei dati e la combinazione delle conoscenze del dominio per generare ipotesi sul motivo per cui i dati si comportano in un determinato modo. Conferma dell'ipotesi - Ciò comporta l' utilizzo di un modello matematico preciso per generare previsioni falsificabili con sofisticazione statistica per confermare le ipotesi precedenti. Tecniche di analisi dei dati : L'analisi dei dati può essere separata e organizzata in sei tecniche, disposti in ordine crescente di complessità. Analisi descrittiva Analisi esplorativa Analisi inferenziale Analisi predittiva Analisi causale Analisi meccanicistica 1. ANALISI DESCRITTIVA L'obiettivo dell'analisi descrittiva è descrivere o riassumere un insieme di dati. Ecco cosa devi sapere: L'analisi descrittiva è la primissima analisi eseguita. Genera semplici riepiloghi su campioni e misurazioni. Coinvolge statistiche descrittive comuni come misure di tendenza centrale, variabilità, frequenza e posizione. Esempio di analisi descrittiva Prendiamo ad esempio la pagina delle statistiche COVID-19 su Google. Il grafico a linee è un puro riepilogo dei casi/decessi, una presentazione e descrizione della popolazione di un determinato Paese infettato dal virus. L'analisi descrittiva è il primo passaggio dell'analisi in cui riassumi e descrivi i dati che hai utilizzando le statistiche descrittive e il risultato è una semplice presentazione dei tuoi dati. Tecniche di analisi dei dati 1) Analisi Descrittiva esempio python Ecco un esempio di codice Python per eseguire una semplice analisi descrittiva su un set di dati: import pandas as pd # Carica il dataset data = pd.read_csv("dataset.csv") # Mostra un riepilogo delle informazioni del dataset print(data.info()) # Mostra le statistiche di base per ogni colonna numerica del dataset print(data.describe()) # Mostra la frequenza delle occorrenze per ogni colonna categoriale del dataset print(data.describe(include=['object'])) Il codice utilizza la libreria Pandas per leggere il file "dataset.csv" e creare un oggetto DataFrame. Quindi utilizziamo i metodi info(), describe() e include=['object'] per mostrare un riepilogo delle informazioni, delle statistiche di base e delle frequenze delle occorrenze per ogni colonna del DataFrame. Nota: Assumiamo che il tuo dataset sia salvato come un file CSV chiamato "dataset.csv" nella stessa directory del tuo script Python e che il dataset abbia le colonne necessarie per poter fare l'analisi descrittiva 2. ANALISI ESPLORATIVA (EDA) L'analisi esplorativa comporta l'esame o l'esplorazione dei dati e la ricerca di relazioni tra variabili precedentemente sconosciute. Ecco cosa devi sapere: EDA ti aiuta a scoprire le relazioni tra le misure nei tuoi dati. È utile per scoprire nuove connessioni e formulare ipotesi. Guida la pianificazione della progettazione e la raccolta dei dati. Esempio di analisi esplorativa Il cambiamento climatico è un argomento sempre più importante poiché la temperatura globale sta gradualmente aumentando nel corso degli anni. Un esempio di un'analisi esplorativa dei dati sul cambiamento climatico implica prendere l'aumento della temperatura negli anni dal 1950 al 2020 e l'aumento delle attività umane e dell'industrializzazione per trovare relazioni dai dati. Ad esempio, puoi aumentare il numero di fabbriche, auto in circolazione e voli aerei per vedere come ciò è correlato all'aumento della temperatura. L'analisi esplorativa esplora i dati per trovare relazioni tra le misure senza identificare la causa. È molto utile quando si formulano ipotesi. Tecniche di analisi dei dati 2) Analisi Esplorativa esempio python Ecco un esempio di codice Python per eseguire una semplice analisi esplorativa su un set di dati: import pandas as pd import pandas_profiling # Carica il dataset data = pd.read_csv("dataset.csv") # Crea un report di analisi esplorativa profile = pandas_profiling.ProfileReport(data) # Mostra il report in una finestra del browser profile.to_widgets() In questo esempio utilizziamo la libreria pandas_profiling per generare un report di analisi esplorativa su un dataset che abbiamo importato usando la libreria pandas e leggendolo dal file CSV. Il report mostra una serie di statistiche, grafici e informazioni sulle colonne del DataFrame e possiamo visualizzarlo chiamando il metodo to_widgets() del profilo generato. Il report di analisi esplorativa può aiutarci a comprendere meglio i dati, rilevare eventuali problemi o anomalie, e identificare i modelli o relazioni nascosti nei dati. Con la libreria pandas profiling possiamo generare il report in modo facile e veloce senza dover scrivere il codice necessario per generare il report da soli. 3. ANALISI INFERENZIALE L'analisi inferenziale implica l'utilizzo di un piccolo campione di dati per dedurre informazioni su una popolazione di dati più ampia. L'obiettivo della modellazione statistica stessa consiste nell'utilizzare una piccola quantità di informazioni per estrapolare e generalizzare le informazioni a un gruppo più ampio. Ecco cosa devi sapere: L'analisi inferenziale comporta l'utilizzo di dati stimati rappresentativi di una popolazione e fornisce una misura dell'incertezza o della deviazione standard della stima. L' accuratezza dell'inferenza dipende fortemente dal tuo schema di campionamento. Se il campione non è rappresentativo della popolazione, la generalizzazione sarà imprecisa. Questo è noto come teorema del limite centrale . Esempio di analisi inferenziale L'idea di trarre un'inferenza sulla popolazione in generale con un campione più piccolo è intuitiva. Molte statistiche che vedi sui media e su Internet sono deduzioni; una previsione di un evento basata su un piccolo campione. Ad esempio, uno studio psicologico sui benefici del sonno potrebbe coinvolgere un totale di 500 persone. Quando hanno seguito i candidati, i candidati hanno riferito di avere una migliore capacità di attenzione e benessere generale con sette-nove ore di sonno, mentre quelli con meno sonno e più sonno rispetto all'intervallo dato hanno sofferto di una riduzione della durata dell'attenzione e dell'energia . Questo studio tratto da 500 persone era solo una piccola parte dei 7 miliardi di persone nel mondo, ed è quindi un'inferenza della popolazione più ampia. L'analisi inferenziale estrapola e generalizza le informazioni del gruppo più ampio con un campione più piccolo per generare analisi e previsioni. Tecniche di analisi dei dati 3) Analisi Inferenziale esempio python Ecco un esempio di codice Python per eseguire una classificazione utilizzando la libreria scikit-learn: from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.metrics import accuracy_score # Carica i dati data = pd.read_csv("dataset.csv") # Scegli una colonna del dataset come variabile indipendente X = data.drop('colonna_target', axis=1) # Scegli la colonna target come variabile dipendente y = data['colonna_target'] # Dividi i dati in un set di addestramento e uno di test X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2) # Crea un modello di regressione logistica clf = LogisticRegression() # Addestra il modello sul set di addestramento clf.fit(X_train, y_train) # Fai le previsioni sul set di test y_pred = clf.predict(X_test) # Calcola la precisione del modello accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) # Stampa la precisione del modello print("Accuracy: ", accuracy) In questo esempio utilizziamo la libreria scikit-learn per eseguire una classificazione utilizzando un modello di regressione logistica. Dividiamo il nostro dataset in un set di addestramento e uno di test in modo da valutare la precisione del modello. Poi addestriamo il modello con i dati di addestramento e facciamo le previsioni con il set di test, compariamo le predizioni con i dati reali e otteniamo la precisione del modello. 4. ANALISI PREDITTIVA L'analisi predittiva implica l' utilizzo di dati storici o attuali per trovare modelli e fare previsioni sul futuro. Ecco cosa devi sapere: L'accuratezza delle previsioni dipende dalle variabili di input. La precisione dipende anche dai tipi di modelli. Un modello lineare potrebbe funzionare bene in alcuni casi e in altri no. Usare una variabile per prevederne un'altra non denota una relazione causale. Esempio di analisi predittiva Le elezioni statunitensi del 2020 sono un argomento popolare e molti modelli di previsione sono costruiti per prevedere il candidato vincente. FiveThirtyEight ha fatto questo per prevedere le elezioni del 2016 e del 2020. L'analisi della previsione per un'elezione richiederebbe variabili di input come dati storici dei sondaggi, tendenze e dati dei sondaggi attuali per restituire una buona previsione. Qualcosa di grande come un'elezione non userebbe solo un modello lineare, ma un modello complesso con determinate regolazioni per servire al meglio il suo scopo. L'analisi predittiva prende dati dal passato e dal presente per fare previsioni sul futuro. Tecniche di analisi dei dati 4) Analisi predittiva esempio python L'analisi predittiva è una tecnica utilizzata per prevedere eventi futuri o valori di una variabile di interesse in base ai dati storici disponibili. Ecco un esempio di codice Python per eseguire una previsione utilizzando la libreria scikit-learn: Copy code from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.metrics import mean_squared_error # Carica i dati data = pd.read_csv("dataset.csv") # Scegli una colonna del dataset come variabile indipendente X = data.drop('colonna_target', axis=1) # Scegli la colonna target come variabile dipendente y = data['colonna_target'] # Dividi i dati in un set di addestramento e uno di test X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2) # Crea un modello di regressione lineare regr = LinearRegression() # Addestra il modello sul set di addestramento regr.fit(X_train, y_train) # Fai le previsioni sul set di test y_pred = regr.predict(X_test) # Calcola l'errore quadratico medio mse = mean_squared_error(y_test, y_pred) # Stampa l'errore quadratico medio print("Mean Squared Error: ", mse) In questo esempio utilizziamo la libreria scikit-learn per eseguire una previsione utilizzando un modello di regressione lineare. Dividiamo il nostro dataset in un set di addestramento e uno di test in modo da valutare l'errore quadratico medio del modello. Poi addestriamo il modello con i dati di addestramento e facciamo le previsioni con il set di test, compariamo le predizioni con i dati reali e otteniamo l'errore quadratico medio. Come puoi vedere, l'analisi predittiva utilizza un modello matematico per prevedere un valore futuro in base ai dati storici e gli algoritmi di regressione sono molto utilizzati per questo tipo di analisi, esistono però anche altri metodi di previsione come ad esempio gli alberi decisionali, Random Forest, SVR e cosi via. L'analisi inferenziale e l'analisi predittiva sono due diverse tecniche di analisi statistica che hanno obiettivi e utilizzi diversi: L'analisi inferenziale è utilizzata per trarre conclusioni su una popolazione a partire da un campione. In altre parole, ci permette di estendere le informazioni ottenute da una piccola parte dei dati a un insieme più grande. In genere, l'analisi inferenziale viene utilizzata per valutare l'effetto di una determinata variabile su un'altra o per testare un'ipotesi sui dati. L'analisi predittiva invece, è utilizzata per fare previsioni su una o più variabili in base ai dati storici disponibili. In altre parole, utilizziamo i dati passati per prevedere ciò che potrebbe accadere in futuro. L'analisi predittiva utilizza i dati storici per costruire un modello che può essere utilizzato per prevedere eventi futuri. In sintesi, l'analisi inferenziale ci permette di estendere le informazioni ottenute da un campione a una popolazione mentre l'analisi predittiva ci permette di fare previsioni su eventi futuri utilizzando i dati passati. 5. ANALISI CAUSALE L'analisi causale esamina la causa e l'effetto delle relazioni tra le variabili e si concentra sulla ricerca della causa di una correlazione . Ecco cosa devi sapere: Per trovare la causa, devi chiederti se le correlazioni osservate che guidano la tua conclusione sono valide. Osservare solo i dati di superficie non ti aiuterà a scoprire i meccanismi nascosti alla base delle correlazioni. L'analisi causale viene applicata in studi randomizzati incentrati sull'identificazione della causalità. L'analisi causale è il gold standard nell'analisi dei dati e negli studi scientifici in cui la causa del fenomeno deve essere estratta e individuata, come separare il grano dalla pula. Buoni dati sono difficili da trovare e richiedono ricerche e studi costosi. Questi studi sono analizzati in forma aggregata (gruppi multipli) e le relazioni osservate sono solo effetti medi (media) dell'intera popolazione. Ciò significa che i risultati potrebbero non essere applicabili a tutti. Esempio di analisi causale Supponiamo che tu voglia verificare se un nuovo farmaco migliora la forza e la concentrazione umana. Per fare ciò, esegui prove di controllo randomizzate per il farmaco per testarne l'effetto. Confronti il ​​campione di candidati per il tuo nuovo farmaco con i candidati che ricevono un finto farmaco di controllo attraverso alcuni test incentrati sulla forza e sulla concentrazione e attenzione generale. Questo ti permetterà di osservare come il farmaco influisce sul risultato. L'analisi causale riguarda la scoperta della relazione causale tra le variabili e l'esame di come un cambiamento in una variabile influisce su un'altra. 6. ANALISI MECCANICISTICA L'analisi meccanicistica viene utilizzata per comprendere i cambiamenti esatti nelle variabili che portano ad altri cambiamenti in altre variabili. Ecco cosa devi sapere: Viene applicato nelle scienze fisiche o ingegneristiche, situazioni che richiedono alta precisione e poco margine di errore, solo il rumore nei dati è errore di misurazione. È progettato per comprendere un processo biologico o comportamentale, la fisiopatologia di una malattia o il meccanismo d'azione di un intervento. Esempio di analisi meccanicistica Molte ricerche a livello universitario e argomenti complessi sono esempi adatti, ma per dirla in termini semplici, diciamo che viene fatto un esperimento per simulare una fusione nucleare sicura ed efficace per alimentare il mondo. Un'analisi meccanicistica dello studio comporterebbe un preciso equilibrio tra il controllo e la manipolazione delle variabili con misure altamente accurate di entrambe le variabili e dei risultati desiderati. È questo intricato e meticoloso modus operandi verso questi grandi argomenti che consente scoperte scientifiche e il progresso della società. L'analisi meccanicistica è in qualche modo un'analisi predittiva, ma modificata per affrontare studi che richiedono metodologie di alta precisione e meticolose per la scienza fisica o ingegneristica . Quando utilizzare le diverse tecniche di analisi dei dati L'analisi descrittiva riassume i dati a portata di mano e li presenta in modo comprensibile. L'analisi esplorativa dei dati ti aiuta a scoprire correlazioni e relazioni tra le variabili nei tuoi dati. L'analisi inferenziale serve a generalizzare la popolazione più ampia con un campione di dati di dimensioni inferiori. L'analisi predittiva ti aiuta a fare previsioni sul futuro con i dati. L'analisi causale pone l'accento sulla ricerca della causa di una correlazione tra le variabili. L'analisi meccanicistica serve a misurare i cambiamenti esatti nelle variabili che portano ad altri cambiamenti in altre variabili.

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

So che l'idea di imparare cose che puoi già fare in Excel / VBA in un ambiente completamente nuovo come Python non sembra così eccitante, tuttavia, i vantaggi offerti da Python, le molte librerie disponibili e l'alta richiesta delle aziende di data scientist rende ancora più interessante questo " switch ". Per questo motivo, ho pensato a un utile e semplice guida che avrei voluto avere quando sono passato da Excel a Python. In questo articolo, utilizzeremo le librerie Panda e Numpy di Python per sostituire molti Excel funzioni che probabilmente hai usato in passato. Sommario Importare i dati Somma, Media, Max, Min, Count Sostituiamo l' IF Pulizia dei dati di base Sostituiamo i grafici di Excel con Matplotlib di Python Prima di iniziare : Se non sai perchè utilizzeremo python, clicca qui Se non hai ancora installato Python, clicca qui Se non sai come scaricare e gestire le librerie, clicca qui Se non sai cosa sia un Dataset, clicca qui Se non sai quali sono le migliori librerie per l'I.A. , clicca qui IMPORTARE I DATI In questa guida, utilizzeremo un file Excel con formato .csv, ma non preoccuparti, un vantaggio di Python è la possibilità di poter leggere quasi ogni tipo di file, txt, json, xml, html e i vari formati excel. Ti lascio il link per vedere come importare i diversi tipi di file. Nel caso in cui vuoi solo esercitarti e non sai che dataset usare ti lascio questo link per vedere dove trovare dataset gratis a scaricare. Se vuoi seguire passo passo l'intero articolo ti lascio il file .csv che utilizzeremo in questa guida. Per iniziare con questa guida, importiamo le librerie Pandas, Numpy e Matplotlib. #importiamo le librerie import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import numpy as np Con questo, possiamo dare una prima occhiata ai dati. Per farlo, usiamo pd.read_csv (). Assicurati che il CSV e il tuo script Python si trovino nella stessa cartella. dataset = pd.read_csv("EsempioPython.csv") print(dataset) Una volta letto questo file CSV, gli diamo un nome. In questo caso, l'ho chiamato dataset. Come consuetudine si usa df che sta per dataframe ed è il nome tipico dato dopo aver letto un file CSV. Dopo eseguendo il codice sottostante, otteniamo il seguente output. Nel nostro caso stiamo usando jupyter notebook per scrivere il codice quindi se stai utilizzando il terminale o altri editor sarà stampato in modo diverso. Sembra simile a un foglio di calcolo Excel, ma in questo formato sarà più facile lavorare i dati i dati. Ora ti mostrerò in Python come eseguire alcune funzioni comuni che probabilmente utilizzato in Excel. SOMMA, MEDIA, MAX, MIN e COUNT Le popolari funzioni di Excel possono essere facilmente sostituite con i metodi Pandas. Prima di farti vedere le singole funzioni, ci tengo a dirti che Se vogliamo ottenere la maggior parte delle funzioni elencate sopra, utilizziamo il metodo .describe(). Diamo un'occhiata. print(dataset.describe()) Output: Come puoi vedere per ogni colonna ne verranno calcolate le principali operazioni statistiche di base. Ora procediamo nel vedere come sommare due o più colonne. Per specificare su quali colonne operare utilizzeremo le parentisi subito dopo la nostra variabile contenente tutti i dati, con all'interno i nomi delle colonne che vuoi selezionare. Ne vediamo subito un esempio. #Vogliamo calcolare le vendite totali dei negozi vendite_totali = dataset["Quantity"].sum() print(vendite_totali) Output: Quindi, se vogliamo selezionare una colonna specifica, selezioniamo prima con parentesi quadre ["colonna"] e poi usa il metodo di cui abbiamo bisogno (.sum (), .mean (), .count (), ecc.). Ad esempio, calcoliamo la media, il max e il min delle quantità vendute dei negozi. print("media : " + str( dataset["Quantity"].mean() ) ) print("MAX : " + str( dataset["Quantity"].max() ) ) print("MIN : " + str( dataset["Quantity"].min()) ) Output: media : 780.5861655834982 MAX : 67875.0 MIN : 1.0 Come puoi vedere è veramente semplice, quasi più di Excel dopo che ci avrai preso mano. Nel caso in cui desideriamo contare il numero di dati specifici all'interno di una colonna, possiamo usare il .value_counts () metodo. Ora vediamo un esempio dove contiamo quale tipi di metodi sono stati usati negli ordini. print(dataset["Order_method_type"].value_counts()) Output: Web 69181 Sales visit 7168 Telephone 5814 E-mail 3092 Fax 1664 Mail 1024 Special 532 Name: Order_method_type, dtype: int64 Come puoi vedere anche la gestione delle variabili di testo non è minimamente un problema per Python. Ora facciamo un salto di livello e vediamo come implementare l' IF di Excel con numpy, utilizzando sempre semplici funzioni. SOSTITUIAMO L' IF Possiamo facilmente sostituire la funzione IF di Excel utilizzando Numpy. Immaginiamo di voler sapere quali vendite sono superiori ad una quantità di 200 pezzi e creare quindi un nuovo attributo per ogni riga la dove la vendita risulta maggiore o minore di questa quantità. Possiamo farlo facilmente con quanto segue codice. dataset["Vendite_all_ingrosso"] = np.where(dataset['Quantity'] > 500, 'vendita ad un negozio', 'vendita per privato') ​ print("dataset") Output: Come puoi vedere np.where () necessita di 3 argomenti: la condizione, il valore se la condizione è Vera e il valore se la condizione è Falsa. Supponiamo ora di avere una condizione più complessa, la quale richiede di classificare nello specifico a che tipo di struttura è stato l'acquisto basandosi sulle quantità. In questo case, abbiamo più di 2 valori, quindi usiamo np.select () necessita di argomenti: un elenco di condizioni un elenco di valori Un elenco in Python è rappresentato dalle parentesi quadre []. Vediamo come si fa in modo pratico. condizioni = [(dataset['Quantity']>=900), (dataset['Quantity']>=800)&(dataset['Quantity']<900), (dataset['Quantity']>=700)&(dataset['Quantity']<800), (dataset['Quantity']>=600)&(dataset['Quantity']<700), (dataset['Quantity']>=500)&(dataset['Quantity']<600), (dataset['Quantity']<500) ] ​ valori= ['Negozio vendita ingrosso', 'Centro commerciale', 'Catena di negozi', 'Negozio Grande', 'Negozio medio-piccolo', 'Ptivato-Retailer'] ​ dataset["Acquirente"] = np.select(condizioni, valori) ​ print("dataset") Output: Come puoi vedere manipolare colonne o righe con Python non è molto difficile, ma andiamo avanti e vediamo quali altre funzioni possiamo replicare da Excel. Immaginiamo di voler le vendite di prodotti solo di uno specifico Paese. Per farlo, in primo luogo, scrivi la condizione dataset ["Retailer_country"] == "Italy" e poi selezioniamo quella condizione all'interno del frame dataset utilizzando parentesi quadre [] dataset_italia = dataset[dataset["Retailer_country"]=="Italy"] dataset_italia Output: Abbiamo selezionato solo le vendite avvenute in italia e le abbiamo inserite dentro un nuovo dataframe dataset_italia . Adesso possiamo eseguire qualsiasi calcolo che abbiamo visto prima "Sum, Average, Max, Min, Count" . Se abbiamo due o più condizioni, il codice sarà simile a quello sopra, ma con alcuni cambiamenti. Immaginiamo di voler creare un ulteriore dataframe contenente solo le vendite fatte in Spagna nel 2014. dataset_spagna_2014 = dataset[(dataset["Retailer_country"]=="Spain") & (dataset["Year"]==2014)] dataset_spagna_2014 Output: Poiché ci sono 2 condizioni, potremmo usare & | che rappresenta e / o rispettivamente. Tieni a mente che ogni condizione dovrebbe essere tra parentesi. PULIZIA DAI DI BASE Vedremo alcuni metodi utilizzati per la pulizia dei dati. Continueremo a utilizzare il frame df_excel che abbiamo definito in precedenza. STANDARDIZZAZIONE DEL TESTO Potrebbe capitare, soprattutto se si opera con dati correlati a variabili non numeriche, di dover standardizzare il testo in modo da poterlo successivamente convertire in una variabile categorica numerica. Cambia il faromato del testo con .str.lower, .str.upper o .str.title Per accedere alle stringhe contenute in una colonna, usiamo .str possiamo quindi cambiare maiuscole e minuscole di testo con quanto segue . dataset["Product"].str.title() dataset["Product"].str.upper() dataset["Product"].str.lower() Output: ​ Per sovrascrivere la colonna ti basterà assegnare il comando precedente sulla colonna. Questo è il codice. dataset['Product'] = dataset['Product'].str.lower() RIMOZIONE VALORI NULLI Ora vediamo come eliminare i valori nulli presenti nel dataset la sintassi della funzione dropna () è: dropna(self, axis=0, how="any", thresh=None, subset=None, inplace=False) axis : i valori possibili sono {0 o "indice", 1 o "colonne"}, valore predefinito 0. Se 0, rilascia le righe con valori nulli. Se 1, rilascia le colonne con valori mancanti. how : i valori possibili sono {'any', 'all'}, il valore predefinito 'any'. Se "any", rilascia la riga / colonna se uno dei valori è nullo. Se "all", rilascia la riga / colonna se mancano tutti i valori. thresh : un valore int per specificare la soglia per l'operazione di eliminazione. subset : specifica le righe / colonne in cui cercare valori nulli. inplace : un valore booleano. Se True, il DataFrame di origine viene modificato e viene restituito None. Per sovrascrivere il Dataset, senza valori nulli, ci basterà utilizzare questa riga di codice. SOSTITUIAMO I GRAFICI DI EXCEL CON MATPLOTLIB DI PYTHON Questa parte dell'articolo ti introdurrà alla rappresentazione grafica in Python con Matplotlib, che è probabilmente la libreria di rappresentazione grafica e di visualizzazione dei dati più popolare per Python. Installazione Il modo più semplice per installare matplotlib è usare pip. Digita il seguente comando nel terminale: pip install matplotlib #python2 pip install matplotlib #python3 OPPURE, puoi scaricarlo da qui e installarlo manualmente. Per iniziare (tracciamo una linea) Il codice sembra autoesplicativo. Sono stati seguiti i seguenti passaggi: Definisci i valori dell'asse x e corrispondenti dell'asse y come Liste. Stampali usando la funzione .plot () . Assegna un nome all'asse x e all'asse y usando le funzioni .xlabel () e .ylabel () . Dai un titolo alla tua trama usando la funzione .title () . Infine, per visualizzare il grafico, utilizziamo la funzione .show () . Tracciare due o più linee sullo stesso grafico Qui, tracciamo due linee sullo stesso grafico. Li differenziamo dando loro un nome ( etichetta ) che viene passato come argomento della funzione .plot (). La piccola casella rettangolare che fornisce informazioni sul tipo di linea e sul suo colore è chiamata legenda. Possiamo aggiungere una legenda al nostro grafico usando la funzione .legend () . Customizzazione dei grafici Qui, discutiamo alcune personalizzazioni elementari applicabili su quasi tutti i grafici. Come puoi vedere, abbiamo effettuato diverse personalizzazioni come : impostazione della larghezza della linea, dello stile della linea, del colore della linea. impostazione del pennarello, colore del viso del pennarello, dimensione del pennarello. sovrascrivendo l'intervallo degli assi x e y. Se l'override non viene eseguito, il modulo pyplot utilizza la funzione di scala automatica per impostare l'intervallo e la scala dell'asse. Grafico a barre Qui, usiamo la funzione plt.bar () per tracciare un grafico a barre. Le coordinate x del lato sinistro delle barre vengono trasmesse insieme alle altezze delle barre. puoi anche dare un nome alle coordinate dell'asse x definendo tick_labels Istogramma Qui, usiamo la funzione plt.hist () per tracciare un istogramma. le frequenze vengono passate come elenco delle età . L'intervallo può essere impostato definendo una tupla contenente il valore minimo e massimo. Il passaggio successivo consiste nel " raggruppare " l'intervallo di valori, ovvero dividere l'intero intervallo di valori in una serie di intervalli, quindi contare quanti valori rientrano in ciascun intervallo. Qui abbiamo definito bin = 10. Quindi, ci sono un totale di 100/10 = 10 intervalli. Trama a dispersione Qui, usiamo la funzione plt.scatter () per tracciare un grafico a dispersione. Come una linea, qui definiamo anche i valori dell'asse xe corrispondenti. L' argomento marker viene utilizzato per impostare il carattere da utilizzare come marker. La sua dimensione può essere definita utilizzando il parametro s . Grafico a torta Qui, tracciamo un grafico a torta usando il metodo plt.pie () . Prima di tutto, definiamo le etichette utilizzando un elenco chiamato attività . Quindi, una parte di ciascuna etichetta può essere definita utilizzando un altro elenco chiamato slice . Il colore per ciascuna etichetta viene definito utilizzando un elenco chiamato colori . shadow = True mostrerà un'ombra sotto ogni etichetta nel grafico a torta. startangle ruota l'inizio del grafico a torta di determinati gradi in senso antiorario dall'asse x. explode viene utilizzato per impostare la frazione di raggio con cui compensiamo ogni cuneo. autopct viene utilizzato per formattare il valore di ciascuna etichetta. Qui, l'abbiamo impostato per mostrare il valore percentuale solo fino a 1 cifra decimale. Tracciare curve di una data equazione Per impostare i valori dell'asse x, usiamo il metodo np.arange () in cui i primi due argomenti sono per l'intervallo e il terzo per l'incremento graduale. Il risultato è un array numpy. Per ottenere i valori dell'asse y corrispondenti, usiamo semplicemente il metodo np.sin () predefinito sull'array numpy. Infine, tracciamo i punti passando gli array xey alla funzione plt.plot () . Quindi, in questa parte, abbiamo discusso i vari tipi di grafici che possiamo creare in matplotlib. Come hai potuto vedere python offre le stesse se non più funzionalità di excel, spero che questa quida ti possa essere d'aiuto nella transizione. Per qualsiasi tipo di domanda o dubbio non esitare a lasciare un commento. Grazie mille per la lettura, condivi l'articolo !

Il CEO di Tesla Elon Musk ha rivelato un prototipo di un robot umanoide "Optimus" che condivide alcuni software e sensori di intelligenza artificiale con le funzionalità di assistenza alla guida del pilota automatico delle sue auto. Prima di continuare la lettura ti lasciamo al video della presentazione : Il primo prototipo Tesla bot Secondo Musk, questo prototipo può fare più di quello che è stato mostrato dal vivo, ma la prima volta che ha operato senza un legame è stata stasera sul palco. Musk ha previsto che potrebbe raggiungere un prezzo di probabilmente meno di $ 20.000 e più tardi, in una sessione di domande e risposte, ha spiegato che Tesla è molto brava a costruire l'IA e gli attuatori necessari per la robotica sulla base dell'esperienza di produzione di unità motrici per auto elettriche. Musk ha affermato che ciò lo aiuterebbe a mettere in produzione robot capaci e iniziare testandoli all'interno delle sue fabbriche. Ha affermato che la differenza tra il design di Tesla e altre "dimostrazioni di robot umanoidi molto impressionanti" è che l'Optimus di Tesla è fatto per la produzione di massa in "milioni" di unità e per essere molto capace. Mentre ha detto ciò, un team di lavoratori ha spostato un prototipo non deambulante dietro di lui. Il prototipo presentato inizialmente è un Optimus decostruito che Tesla chiama "Bumble C" che camminava in avanti e faceva una mossa di danza . Musk ha ammesso che volevano tenerlo al sicuro, non fare troppe mosse sul palco e farlo "cadere a terra". (Meglio evitare un altro incidente come con il Cybertruck, se possibile.) Successivamente, l'azienda ha mostrato alcuni video clip del robot che svolgeva altre attività come raccogliere scatole. Quindi il team di Tesla ha tirato fuori un altro prototipo che mostrava una versione molto vicina alla produzione di Optimus con il suo corpo completamente assemblato ma non completamente funzionante: era tenuto in piedi su un supporto e salutato il pubblico, mostrando la gamma di movimento del suo polso e mano. Il futuro del Tesla Bot Hanno rivelato che il robot iniziale presentato è stato sviluppato negli ultimi sei mesi. Discutendo gli ostacoli che devono affrontare per passare dal prototipo a un progetto funzionante, gli ingegneri sperano di eliminare ulteriori ostacoli alla progettazione "entro i prossimi mesi... o anni". Specifiche tecniche del prototipo Tesla Bot Contiene una batteria da 2,3 kWh, funziona con un SoC Tesla e dispone di connettività Wi-Fi e LTE. Le dimostrazioni incentrate sull'affrontare le articolazioni del robot, come le mani, i polsi o le ginocchia, hanno mostrato come elaboravano i dati per ciascuna articolazione, quindi hanno cercato le aree comuni in ogni progetto per trovare un metodo utilizzando solo sei diversi attuatori. Le mani simili a quelle umane sono un design biologicamente ispirato che secondo gli ingegneri le renderà più adatte a raccogliere oggetti di varie forme e dimensioni, tenere una borsa da 20 punti e avere una "presa di precisione" su piccole parti. Il software Autopilot di Tesla è stato spostato dalle sue auto al bot e riorganizzato per funzionare nel nuovo corpo e ambiente. "Sarà una trasformazione fondamentale per la civiltà come la conosciamo" ha detto Musk. Continua a dire che Optimus ha il potenziale di "due ordini di grandezza" di potenziale miglioramento della produzione economica. Musk ha annunciato per la prima volta il "Tesla Bot" all'AI Day dell'anno scorso, promettendo che sarebbe stato "amichevole" e potenzialmente avrebbe rivoluzionato la catena di montaggio e l'attività di produzione dell'azienda. Musk aveva avvertito i suoi fan di non aspettarsi che il prototipo assomigli al rendering lucido in bianco e nero mostrato per la prima volta all'evento dell'anno scorso. Quello nell'immagine qui sotto: Ma non è mancato il clamore, con Musk che ha definito il robot "lo sviluppo di prodotto più importante che stiamo facendo quest'anno" e prevedendo che avrà il potenziale per essere più significativo del settore dei veicoli nel tempo. Le applicazioni future potrebbero includere la cucina, il giardinaggio o persino i partner sessuali ; Musk ha affermato che la produzione potrebbe iniziare il prossimo anno. Nei giorni che hanno preceduto l'AI Day, gli esperti di robotica hanno messo in guardia dal comprare troppo nelle affermazioni di Musk. Hanno notato che altre aziende sono molto più avanti nello sviluppo di robot in grado di camminare, correre e persino saltare, ma nessuna afferma di essere vicina alla sostituzione del lavoro umano. La storia di Tesla è disseminata di idee fantasiose che non hanno mai avuto successo, come una rete di Supercharger a energia solare , lo scambio di batterie o caricatori robotici a forma di serpente, quindi nessuno sa se un Tesla Bot pronto per la produzione vedrà mai la luce del giorno . Ma l'azienda è dov'è oggi grazie alla pura volontà di Musk. Tesla bot è progettato per il lavoro manuale Quando ha annunciato il Tesla Bot all'ultimo AI Day, Musk ha affermato che il robot assumerà compiti pericolosi, noiosi e ripetitivi dagli umani. In futuro, "il lavoro fisico sarà una scelta", ha detto Musk. Il robot potrà camminare a 5 mph. Avrà uno schermo montato sul viso che mostrerà "informazioni utili" e sarà in grado di sollevare 150 libbre, ha detto Tesla. Una delle prime applicazioni per i robot Tesla sarà nelle fabbriche automobilistiche dell'azienda. Anche tu potrai comprarti un Tesla bot Ad aprile, Musk ha previsto che il Tesla Bot sarà disponibile per i consumatori in meno di 10 anni. Sarà in grado di svolgere compiti domestici come riordinare, preparare la cena, falciare il prato, fare la spesa e prendersi cura dei membri anziani della famiglia, ha detto Musk. Quando sarà ampiamente disponibile, costerà "meno di un'auto", secondo Musk. Quiz sul Tesla bot :

gratuito) MonkeyLearn (piano gratuito con funzionalità limitate) OpenAI API (API a pagamento ma scalabile) ChatGpt migliori strumenti con IA per fare ricerche di mercato: Quantilope Speak Appen Pecan Crayon Hotjar ChatGPT ChatGPT ChatGPT può essere un ottimo strumento da utilizzare in diverse fasi del processo di ricerca Un consiglio utile è sfruttare ChatGPT per l'analisi dei concorrenti, chiedendogli un riepilogo delle Per non parlare di strumenti come Crayon, Hotjar, ChatGPT, Browse AI e Brandwatch offrono funzionalità

Ampiamente utilizzato in vari domini, dai motori di ricerca ai chatbot, BERT dimostra la sua adattabilità Gemini/Bard: Il Chatbot di Google che Porta l'IA al Livello Successivo Quando si tratta di esplorare Rivoluzionare l'Assistenza Clienti con l'Intelligenza dei Chatbot Nell'era digitale, l'assistenza clienti E con i chatbot alimentati dall'Intelligenza Artificiale, le piccole imprese possono finalmente offrire Ecco i 4 vantaggi chiave che il nostro chatbot AI può offrire alla vostra piccola impresa: 📌 Supporto

Una checklist di chi ha esperienza nella creazione di dashboard, incluso chi ha affrontato sfide e insuccessi nel passato. Adesso, riflettendo sul mio percorso, mi rendo conto di aver contribuito alla creazione di oltre 200+ diverse dashboard nel corso della mia carriera. Il passare degli anni e l'assunzione di un ruolo di leadership mi hanno portato a considerare queste attività con uno sguardo più critico, interrogandomi sulla reale necessità e sul valore atteso di ciascuna richiesta di dashboard. La costruzione di una dashboard efficace richiede tempo e dedizione. Quando i requisiti non sono definiti chiaramente, può rapidamente trasformarsi in un incubo che si protrae per mesi, con l'aggravante che alla fine potrebbe non essere utilizzato da nessuno. Le persone spesso insistono per ottenere nuove dashboard con una certa celerità. Costruire una dashboard sembra una realizzazione concreta, un prodotto che può essere lanciato nel mondo reale, a differenza di uno studio più astratto. Tuttavia, se non esiste un problema chiaro che la dashboard può risolvere, o se il costo di sviluppo supera il valore che essa genererebbe, intraprendere il progetto potrebbe rivelarsi una perdita di tempo. Poiché il tuo tempo è inestimabile, metto a disposizione un elenco di controllo che potrebbe esserti di grande aiuto per incrementare le possibilità di successo del tuo progetto di dashboard. Passaggio 1: definire i casi d'uso e il pubblico Prima di iniziare il lavoro vero e proprio, dovresti avere ben chiare alcune cose e in particolare: perché stai costruendo questa dashboard e per chi. “ Scelte difficili, vita facile. Scelte facili, vita difficile. " — Jerzy Gregorek Dalla mia esperienza, è importante in questa fase mettere un paletto nel terreno ed essere chiari su quali sono e quali non sono i casi d’uso e chi è esattamente il pubblico a cui ci si rivolge. Se fai queste scelte “difficili” all’inizio, la tua vita sarà molto più semplice, quindi assicurati di rispondere correttamente alle seguenti domande: Qual è il problema che questa dashboard sta cercando di risolvere? Questa sarebbe la domanda n. 1 a cui rispondere. Se la tua dashboard non risolve nulla, le persone non la utilizzeranno. Definendo chiaramente il problema, puoi avere un'idea migliore del valore generato dalla dashboard e ciò può aiutarti a valutare quale dovrebbe essere il tuo investimento personale in questo progetto (vedi il mio articolo su "come selezionare su quale progetto di dati lavorare") avanti per maggiori informazioni!) A cosa non servirà? Avere chiaro per cosa sarà utile il dashboard e cosa non sarà utile ti consentirà di assicurarti di non "brave new world" nel dashboard, vale a dire sovraccaricare l'interfaccia con troppe informazioni e renderla difficile da usare. Sarà anche molto utile per il branding interno: se è chiaro che la tua dashboard è utile solo per fare X, la tua dashboard sarà conosciuta internamente come LA dashboard per fare X. Chi sarà il pubblico di questa dashboard? Personalizza l'esperienza per il tuo pubblico. Ad esempio, se il tuo pubblico non ha familiarità con il settore dell'attività di cui stai segnalando, dovresti aggiungere più contesto ai dati. Se non sanno come utilizzare i filtri, non dovresti aggiungere filtri. Se utilizzano principalmente il loro dispositivo mobile, assicurati che sia ottimizzato per i dispositivi mobili. Recluta alcuni beta tester che siano rappresentativi del tuo pubblico: possono darti feedback su eventuali modelli e sul prodotto finale. Come fai a sapere se la tua dashboard ha successo? Questo è difficile e spesso viene trascurato. Alla fine di questo progetto, vorresti avere un criterio semplice per decidere se si tratta di un successo o meno. Può essere basato sull'utilizzo (ad esempio "più di X persone si collegano mensilmente al dashboard") o basato sul progetto (ad esempio "la maggior parte delle decisioni sul progetto Y si basano sui dati forniti dal dashboard"). Passaggio n. 2: Benchmarking e Ispirazione - Comprendere il Tuo Pubblico Ora che hai un'idea chiara del successo e di ciò che dovresti costruire, è il momento di immergerti nel mondo del tuo pubblico e nel suo rapporto con i dati. Per rendere la tua dashboard un successo, è fondamentale comprendere appieno chi la utilizzerà e come si rapporta ai dati. Ecco alcuni aspetti da esplorare: 1. Esperienza Passata: È cruciale esaminare se la tua organizzazione ha già tentato di risolvere problemi simili in passato. Come si suol dire, "come possiamo costruire il futuro se non conosciamo il passato?" Imparare dalle esperienze precedenti, comprendendo cosa ha funzionato e cosa no, può rivelarsi straordinariamente potente. 2. Preferenze Esistenti: Quali dashboard il tuo pubblico preferisce? Esistono già strumenti o risorse che il tuo pubblico utilizza abitualmente? Potrebbero essere abituati a vedere i dati presentati in uno specifico formato o divisi per dimensioni particolari. L'analisi di queste preferenze può fornirti una lista di best practice da seguire e, altrettanto importante, cosa evitare nel tuo progetto. 3. Valore Minimo Requisito: È essenziale capire quale è la situazione attuale del tuo pubblico senza l'accesso alla nuova dashboard. Questo ti aiuterà a definire il "valore minimo" che la tua dashboard deve fornire. In altre parole, cosa deve offrire al minimo per essere utile. Questa comprensione ti permetterà di assegnare priorità alle funzionalità in modo mirato. In questo passaggio, ti stai preparando a costruire una dashboard che risponde alle esigenze e alle aspettative del tuo pubblico. La conoscenza profonda del tuo pubblico e del contesto storico è la chiave per creare una dashboard che avrà un impatto reale e positivo. Passaggio n. 3: Prototipare e Costruire - Creare un'Esperienza Utente di Successo L'esperienza dell'utente in una dashboard è cruciale per il suo successo, e spesso questo aspetto viene sottovalutato dagli analisti. Tuttavia, è fondamentale ricordare che una dashboard è un prodotto tangibile destinato a un utilizzo regolare. Il modo migliore per garantire che sia accattivante e funzionale è coinvolgere direttamente i tuoi potenziali utenti sin dalle prime fasi di sviluppo: 1. Costruzione dei Mockup: Inizia con la creazione di mockup. La costruzione di modelli, anche inizialmente su un semplice foglio di calcolo, ti permette di assicurarti di coprire tutti i possibili scenari d'uso e di ottimizzare l'esperienza utente (UX). Mantieni la semplicità come principale obiettivo e concentra l'attenzione sul problema che la dashboard mira a risolvere. Ricorda il "principio della piramide invertita" per presentare i dati in modo chiaro e comprensibile. Assicurati di utilizzare le visualizzazioni adeguate per i diversi tipi di dati. 2. Feedback dai Potenziali Utenti: Una tappa critica è quella di far esaminare i mockup ai tuoi potenziali utenti esperti. Popola i mockup con dati reali e mettili a disposizione dei tuoi beta tester (che hai identificato nel passaggio 1). Osserva attentamente come utilizzano i mockup, ossia quali percorsi seguono e se riescono a reperire autonomamente le informazioni di cui hanno bisogno. Se riscontri difficoltà o se l'esperienza utente è meno che ottimale, è il momento di ripartire, rivedere e migliorare. 3. Costruisci la Dashboard ! Ora che tutto è stato convalidato e che i tuoi beta tester sono entusiasti, vai avanti e costruisci la dashboard. Assicurati che i dati vengano caricati abbastanza velocemente, che tu sia coerente tra le diverse sezioni e che i numeri utilizzino il formato corretto. In questo passaggio, stai costruendo una base solida per una dashboard che non solo risolve problemi, ma lo fa in modo efficace ed efficiente. Coinvolgendo i potenziali utenti fin dall'inizio, puoi evitare problemi più gravi in fasi successive e creare un prodotto che risponde realmente alle loro esigenze. Passaggio 4: Prova, Prova, Prova - La Garanzia dell'Efficienza Ora entriamo nella fase cruciale della messa alla prova della tua dashboard. Può sembrare un processo semplice, ma la vera sfida è assicurarti che la dashboard funzioni nel senso più ampio del termine. Ma cosa significa veramente che "funzioni"? Significa che il tuo pubblico è in grado di trovare agevolmente le informazioni che sta cercando, e questo concetto coinvolge molteplici sfaccettature: 1. Precisione dei Dati: Uno degli aspetti più vitali è la precisione dei dati. Niente può minare la fiducia del tuo pubblico più velocemente di numeri inaccurati o discordanti con diverse fonti di dati. Assicurati che i numeri siano corretti e che corrispondano a diverse origini dati. Questo è il fondamento per la coerenza e l'affidabilità della tua dashboard. 2. Verifica dei Percorsi Utente: In precedenza hai identificato i Critical User Journeys (CUJ), i percorsi chiave degli utenti. Questo è il momento di metterli alla prova. Segui questi percorsi e verifica se la dashboard ti guida in modo fluido attraverso le attività critiche. Se incontri ostacoli o se i percorsi non si svolgono come previsto, è essenziale risolverli per garantire un'esperienza utente impeccabile. 3. Feedback dai Beta Tester: Coinvolgi nuovamente i tuoi beta tester, ma questa volta lasciali esplorare liberamente la dashboard. Ascolta attentamente le loro domande e osservazioni, perché spesso sono i segnali chiave di eventuali lacune o carenze. C'è la possibilità che alcune informazioni manchino o che il contesto non sia sufficiente. Risolvere queste questioni è fondamentale per assicurare che la tua dashboard funzioni in modo impeccabile. In questo passaggio finale, stai perfezionando il tuo prodotto per garantire che sia completamente allineato alle aspettative e alle esigenze del tuo pubblico. La fase di prova è il punto cruciale in cui tutte le componenti della dashboard vengono convalidate per garantire che sia pronta per il rilascio e per il suo impiego quotidiano. Un processo che richiede attenzione ai dettagli e la capacità di mettersi nei panni dei tuoi utenti per assicurarsi che la dashboard sia davvero all'altezza delle aspettative. Passaggio 5: Documentazione Completa - Condividere il Conoscere per Prosperare Hai fatto molta strada per arrivare fin qui, ma il quinto passaggio è cruciale tanto quanto gli altri. La documentazione è la chiave per garantire la trasparenza e la continuità del tuo lavoro. Ricordi quanto ti ha aiutato vedere il lavoro di qualcun altro durante il passaggio 2? Ora è il tuo momento di condividere! 1. Origine e Trasformazione dei Dati: Inizia con la creazione di un documento sui requisiti del prodotto (PRD) per documentare l'origine dei dati e le trasformazioni che stai applicando. Spiega chiaramente da dove provengono i dati, come vengono raccolti e quali manipolazioni subiscono. Questo è fondamentale per garantire la comprensione della provenienza dei dati e delle metodologie applicate. 2. Registro dei Passaggi: Documenta accuratamente tutti i passaggi che hai seguito per la creazione della dashboard. Questo non solo ti aiuterà a mantenere la traccia di ciò che hai fatto, ma sarà prezioso per i tuoi colleghi che potrebbero dover subentrare nel progetto dopo di te. La chiarezza e la completezza della documentazione favoriscono una transizione senza intoppi. 3. FAQ Basata sul Feedback: Sfrutta le domande e le osservazioni dei tuoi beta tester raccolte nel passaggio 4 per creare una sezione FAQ. Questa FAQ può essere direttamente collegata dalla dashboard e dal PRD. Rispondi alle domande frequenti e ai potenziali problemi che potrebbero sorgere durante l'uso. In questo modo, stai fornendo un supporto autonomo agli utenti e riducendo al minimo la necessità di assistenza esterna. La documentazione completa è la chiave per la condivisione del conoscere e per garantire che il tuo lavoro abbia un impatto duraturo. Contribuendo in questo modo, non solo stai costruendo una dashboard di successo, ma stai anche promuovendo una cultura di collaborazione e trasparenza all'interno della tua organizzazione. Passaggio n. 6: Rilascio di un Capolavoro - L'Inizio di un Nuovo Capitolo Finalmente sei arrivato al momento tanto atteso, il rilascio della tua dashboard. Questo è un momento di trionfo e la tua opera merita di essere celebrata. Ma il lavoro non è ancora finito; ora è il momento di far sì che il mondo ne venga a conoscenza e ne trae vantaggio: 1. E-mail di Lancio: Invia un'e-mail di lancio a tutte le parti interessate giuste. Questa è la tua occasione per fare una prima impressione memorabile. Assicurati che l'e-mail di lancio sia accattivante e che trasmetta chiaramente il valore della dashboard per i destinatari. Questo è il tuo biglietto da visita, quindi dovrebbe riflettere l'impegno e l'entusiasmo che hai investito nel progetto. 2. Corsi di Formazione: Considera l'idea di organizzare corsi di formazione, specialmente se la tua dashboard è complessa o destinata a un gruppo ristretto di utenti. I corsi non solo aiuteranno gli utenti a padroneggiare la dashboard, ma forniranno anche un'opportunità per raccogliere feedback e suggerimenti per possibili miglioramenti futuri. È un modo per rendere il lancio più interattivo e coinvolgente. 3. Ottimizzazione e Ricerca: Assicurati che la tua dashboard sia facilmente reperibile. Se la tua organizzazione dispone di un sistema di gestione della conoscenza centralizzato, assicurati che la tua dashboard sia inclusa e ottimizzata per essere facilmente trovata. L'accessibilità è fondamentale per garantire che chiunque abbia bisogno delle informazioni presentate nella dashboard possa trovarle senza sforzo. Il rilascio della dashboard segna l'inizio di un nuovo capitolo e l'inizio dell'uso quotidiano. Questo è il momento in cui il tuo lavoro prende vita e inizia a portare valore. Ma ricorda che il rilascio è solo l'inizio; l'iterazione e il miglioramento continuo saranno fondamentali per assicurarti che la tua dashboard rimanga rilevante e all'altezza delle aspettative. Passaggio 7: Valutare il Successo - Alla Ricerca delle Risposte Ora arriva il momento culminante, in cui puoi misurare il successo della tua dashboard. È il momento di prendere in considerazione i criteri di successo definiti nel passaggio 1 e di esaminare attentamente se hai raggiunto gli obiettivi che ti eri prefissato. Ecco alcune domande chiave che ti aiuteranno a valutare il successo della tua dashboard: 1. Il Numero di Utenti: Hai raggiunto il numero di utenti previsto o sperato? Questo è un indicatore importante della diffusione della tua dashboard e della sua rilevanza per l'organizzazione. 2. Aiutare le Persone Giuste: La tua dashboard sta effettivamente aiutando le persone giuste a prendere decisioni informate e a compiere azioni significative? Questo è il fulcro del suo valore, quindi è fondamentale assicurarsi che stia svolgendo questo ruolo in modo efficace. 3. Esaminare le Mancanze: Se hai scoperto che la tua dashboard non sta raggiungendo i risultati desiderati, è il momento di esaminare cosa è andato storto. Identifica le aree che richiedono miglioramento e lavora su soluzioni o strategie per superare gli ostacoli. 4. Celebrare i Successi: Se, d'altro canto, la tua dashboard sta ottenendo risultati eccezionali, prenditi il tempo per celebrare. Riconoscere il successo è importante, ed è anche un'opportunità per rafforzare il tuo team e motivarlo ulteriormente. La vita è troppo breve per non fare il punto sulla riuscita del tuo lavoro. Valutando il successo della tua dashboard, sarai in grado di identificare le aree di miglioramento, apprendere dalle tue esperienze e, se del caso, festeggiare i traguardi raggiunti. Questo passaggio chiude un ciclo, ma apre le porte a nuove opportunità e sfide che ti aspettano. E hai finito! Ma... questo è solo l'inizio. Poiché una dashboard è un prodotto tangibile destinato a un utilizzo regolare, è fondamentale considerare il suo ciclo di vita. Molte variabili possono influenzare il suo successo nel tempo: il pubblico previsto può evolvere, le esigenze possono cambiare e le fonti dati possono essere aggiornate. Pertanto, è essenziale disporre dei processi adeguati per il mantenimento e l'aggiornamento continuo. Il rilascio è solo il punto di partenza, e garantire il successo a lungo termine richiede attenzione e dedizione costanti. Per saperne di più su come affrontare questa fase cruciale, resta sintonizzato. Abbiamo in serbo per te approfondimenti su come gestire e far crescere il valore della tua dashboard nel tempo. Speriamo che tu abbia apprezzato questo articolo informativo e appassionante. Se sei alla ricerca di ulteriori conoscenze e competenze per eccellere nella visualizzazione dei dati e nell'uso di strumenti come Power BI, ti invitiamo a scoprire i nostri corsi specializzati. (Clicca Qui) Grazie alla collaborazione con IntelligenzaArtificialeItalia.net e professionisti indipendenti, possiamo offrirti i corsi più convenienti sul mercato. Scopri di più e amplia le tue competenze oggi stesso. Non esitare a condividere i tuoi pensieri e domande nella sezione commenti. Grazie per averci seguito! Se sei in teressato parla adesso con un nostro esperto sulla visualizzazione Dati , oltre ai corsi possono offrirti consulenze dedicate e la realizzazione di progetti da 0. (Clicca Qui)