sviluppata utilizzando la potenza di più motori di intelligenza artificiale, tra cui Bard di Google, ChatGPT Sviluppato utilizzando la potenza di più motori di intelligenza artificiale, tra cui Bard di Google, ChatGPT pianificazione dei viaggi Live the World , utilizzando la stessa tecnologia di ChatGPT. Caratteristiche principali di Maya: Costruito utilizzando la tecnologia di ChatGPT. Eddy viaggia Gli utenti possono interagire con il chatbot tramite messaggi di testo o vocali.

Nella Data Science , le previsioni meteorologiche sono un'applicazione del machine learning sulle serie temporali dove utilizziamo dati temporali e algoritmi per fare previsioni per un determinato periodo di tempo. Se vuoi imparare a prevedere il tempo usando le tue competenze di Data Science, questo articolo è per te. Ti guiderò attraverso nelle previsione metereologiche usando Python e un algoritmo di Machine learning. Previsioni meteo con python e machine learning La previsione meteorologica è il compito di prevedere le condizioni meteorologiche per una data posizione e ora. Con l'uso di dati meteorologici e algoritmi, è possibile prevedere le condizioni meteorologiche per il numero di n giorni successivo. Per la previsione del tempo utilizzando Python, abbiamo bisogno di un set di dati contenente dati meteorologici storici basati su una posizione particolare. Ho trovato un set di dati su Kaggle basato sui dati meteorologici giornalieri. Possiamo utilizzare questo set di dati per il compito di previsioni meteorologiche. È possibile scaricare il set di dati da qui sotto oppure nella sezione Dataset cercando "DatiTemperatura.csv" Nella sezione seguente imparerai come analizzare e prevedere il tempo usando Python. Ora iniziamo questa attività importando le librerie Python necessarie e il set di dati di cui abbiamo bisogno: import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import plotly.express as px data = pd.read_csv("DatiTemperatura.csv") print(data.head()) Output: date meantemp humidity wind_speed meanpressure 0 2013-01-01 10.000000 84.500000 0.000000 1015.666667 1 2013-01-02 7.400000 92.000000 2.980000 1017.800000 2 2013-01-03 7.166667 87.000000 4.633333 1018.666667 3 2013-01-04 8.666667 71.333333 1.233333 1017.166667 4 2013-01-05 6.000000 86.833333 3.700000 1016.500000 Diamo un'occhiata alle statistiche descrittive di questi dati prima di andare avanti: print(data.describe()) Output: meantemp humidity wind_speed meanpressure count 1462.000000 1462.000000 1462.000000 1462.000000 mean 25.495521 60.771702 6.802209 1011.104548 std 7.348103 16.769652 4.561602 180.231668 min 6.000000 13.428571 0.000000 -3.041667 25% 18.857143 50.375000 3.475000 1001.580357 50% 27.714286 62.625000 6.221667 1008.563492 75% 31.305804 72.218750 9.238235 1014.944901 max 38.714286 100.000000 42.220000 7679.333333 Ora diamo un'occhiata alle informazioni su tutte le colonne nel set di dati: print(data.info()) Output: RangeIndex: 1462 entries, 0 to 1461 Data columns (total 5 columns): # Column Non-Null Count Dtype --- ------ -------------- ----- 0 date 1462 non-null object 1 meantemp 1462 non-null float64 2 humidity 1462 non-null float64 3 wind_speed 1462 non-null float64 4 meanpressure 1462 non-null float64 dtypes: float64(4), object(1) memory usage: 57.2+ KB La colonna della data in questo set di dati non ha un tipo di dati datetime. Lo cambieremo quando richiesto. Diamo un'occhiata alla temperatura media nel corso degli anni: figure = px.line(data, x="date", y="meantemp", title='Mean Temperature Over the Years') figure.show() Output: Ora diamo un'occhiata all'umidità nel corso degli anni: figure = px.line(data, x="date", y="humidity", title='Humidity Over the Years') figure.show() Output: Ora diamo un'occhiata alla velocità del vento nel corso degli anni: figure = px.line(data, x="date", y="wind_speed", title='Wind Speed Over the Years') figure.show() Output: Fino al 2015, la velocità del vento era maggiore durante agosto, settembre, dicembre e gennaio. Dopo il 2015 non si sono verificate anomalie nella velocità del vento durante agosto, settembre, dicembre e gennaio. Ora diamo un'occhiata al rapporto tra temperatura e umidità: figure = px.scatter(data_frame = data, x="humidity", y="meantemp", size="meantemp", trendline="ols", title = "Relationship Between Temperature and Humidity") figure.show() Output: C'è una correlazione negativa tra temperatura e umidità. Significa che una temperatura più alta comporta una bassa umidità e una temperatura più bassa comporta un'umidità elevata. Analisi del cambiamento di temperatura con Python Ora analizziamo il cambiamento di temperatura nel corso degli anni. Per questa attività, convertirò prima il tipo di dati della colonna della data in datetime. Quindi aggiungerò due nuove colonne nel set di dati per i valori di anno e mese. Ecco come possiamo modificare il tipo di dati ed estrarre i dati di anno e mese dalla colonna della data: data["date"] = pd.to_datetime(data["date"], format = '%Y-%m-%d') data['year'] = data['date'].dt.year data["month"] = data["date"].dt.month print(data.head()) Output: date meantemp humidity wind_speed meanpressure year month 0 2013-01-01 10.000000 84.500000 0.000000 1015.666667 2013 1 1 2013-01-02 7.400000 92.000000 2.980000 1017.800000 2013 1 2 2013-01-03 7.166667 87.000000 4.633333 1018.666667 2013 1 3 2013-01-04 8.666667 71.333333 1.233333 1017.166667 2013 1 4 2013-01-05 6.000000 86.833333 3.700000 1016.500000 2013 1 Ora diamo un'occhiata al cambiamento di temperatura nel corso degli anni: plt.style.use('fivethirtyeight') plt.figure(figsize=(15, 10)) plt.title("Temperature Change Over the Years") sns.lineplot(data = data, x='month', y='meantemp', hue='year') plt.show() Output: Sebbene il 2017 non sia stato l'anno più caldo dell'estate, possiamo vedere un aumento della temperatura media ogni anno. Previsioni meteo con Python Passiamo ora al compito delle previsioni del tempo. Userò il modello del profeta di Facebook per questo compito. Il modello del profeta di Facebook è una delle migliori tecniche per la previsione delle serie temporali. Se non hai mai utilizzato questo modello prima, puoi installarlo sul tuo sistema utilizzando il comando menzionato di seguito nel prompt dei comandi o nel terminale: pip install prophet Il modello prophet accetta dati temporali denominati "ds" ed etichettati come "y". Quindi convertiamo i dati in questo formato: forecast_data = data.rename(columns = {"date": "ds", "meantemp": "y"}) print(forecast_data) Output: ds y humidity wind_speed meanpressure year month 0 2013-01-01 10.000000 84.500000 0.000000 1015.666667 2013 1 1 2013-01-02 7.400000 92.000000 2.980000 1017.800000 2013 1 2 2013-01-03 7.166667 87.000000 4.633333 1018.666667 2013 1 3 2013-01-04 8.666667 71.333333 1.233333 1017.166667 2013 1 4 2013-01-05 6.000000 86.833333 3.700000 1016.500000 2013 1 ... ... ... ... ... ... ... 1457 2016-12-28 17.217391 68.043478 3.547826 1015.565217 2016 12 1458 2016-12-29 15.238095 87.857143 6.000000 1016.904762 2016 12 1459 2016-12-30 14.095238 89.666667 6.266667 1017.904762 2016 12 1460 2016-12-31 15.052632 87.000000 7.325000 1016.100000 2016 12 1461 2017-01-01 10.000000 100.000000 0.000000 1016.000000 2017 1 [1462 rows x 7 columns] Di seguito è riportato come possiamo utilizzare il modello del profeta di Facebook per le previsioni del tempo utilizzando Python: from prophet import Prophet from prophet.plot import plot_plotly, plot_components_plotly model = Prophet() model.fit(forecast_data) forecasts = model.make_future_dataframe(periods=365) predictions = model.predict(forecasts) plot_plotly(model, predictions) Output: E' così che puoi analizzare e prevedere il meteo usando Python. Riepilogo sulle Previsioni meteo con python e machine learning La previsione meteo è il compito di prevedere le condizioni meteorologiche per una data posizione e ora. Con l'uso di dati meteorologici e algoritmi, è possibile prevedere le condizioni meteorologiche per il numero di n giorni successivi. Spero che questo articolo sull'analisi e le previsioni meteorologiche utilizzando Python ti sia piaciuto. Sentiti libero di porre domande nella sezione commenti qui sotto.

Chatbot per la gestione delle richieste dei clienti: le compagnie assicurative possono utilizzare chatbot

responsabilità indipendenti di tutti i modelli in produzione che consentono decisioni che incidono sul business I Data Scientist sono in genere allineati con una linea di business e rimangono concentrati sugli obiettivi di quella particolare business unit o di un progetto specifico. I CIO e le operazioni IT, che lavorano con le linee di business, sono responsabili della creazione e

Lo scopo di questo articolo è mostrare lo stipendio medio di un data scientist in Italia e quanto questa cifra sia cambiata negli ultimi anni. Introduzione su Quanto guadagna un data scientist in Italia Il termine “data scientist” è un termine molto generico e molto impreciso. La definizione di data scientist si sta evolvendo e ci sono diversi approcci a questo concetto. In questo articolo, il data scientist sarà definito come una persona che si occupa di dati, ha un background informatico ed è in grado di utilizzare strumenti statistici per estrarre informazioni dai dati. Lo stipendio medio di un data scientist è un argomento molto importante. In Italia, lo stipendio medio di un data scientist è cresciuto molto velocemente negli ultimi anni. Il primo problema è che è molto difficile conoscere lo stipendio medio di un data scientist perché non esiste un database di tutti i data scientist con i loro relativi stipendi. E molte aziende non vogliono rivelare quanto pguadagano i loro data scientist L'unica fonte di dati sullo stipendio dei data scientist in Italia è l'indagine sugli stipendi dell'Istituto italiano di statistica (ISTAT). L'Indagine salariale ISTAT raccoglie gli stipendi di circa 600000 persone che lavorano in Italia. L'indagine salariale suddivide gli stipendi dei lavoratori in 10 diverse categorie, dalla più bassa alla più alta. Nel sondaggio, un data scientist potrebbe essere classificato nella 6° categoria, che comprende gli stipendi compresi tra 18000 e 43000 euro. Il sondaggio mostra che lo stipendio di un data scientist in Italia è aumentato negli ultimi 10 anni del 22%. Chi è il data scientist? I data scientist sono persone che hanno un background informatico e sono in grado di utilizzare strumenti statistici per estrarre informazioni dai dati. Il lavoro di un data scientist non è un singolo compito, ma un insieme di compiti diversi. Il primo compito di un data scientist è raccogliere dati. Il data scientist raccoglie i dati da molte fonti diverse. Il data scientist deve verificare la qualità dei dati. Il secondo compito di un data scientist è pulire i dati. Il data scientist deve verificare la qualità dei dati, rimuovere i valori anomali, correggere gli errori, controllare la coerenza dei dati e assicurarsi che tutti i dati siano nello stesso formato. Il terzo compito di un data scientist è organizzare i dati. Il data scientist deve organizzare i dati in modo che possano essere utilizzati da strumenti statistici. Il quarto compito di un data scientist è esplorare i dati. Il data scientist deve esplorare i dati e utilizzare strumenti statistici per estrarre informazioni dai dati. Il quinto compito di un data scientist è analizzare i dati. Il data scientist deve analizzare i dati ed estrarre informazioni dai dati significanti per lo sviluppo di modelli e previsioni. Il sesto compito di un data scientist è creare uno o più modelli per tentare di fare previsioni o cercare correlazioni. Il settimo compito di un data scientist è comunicare i risultati. Il data scientist deve comunicare i risultati al cliente e spiegarli alle persone che utilizzeranno i dati. L'ottavo compito di un data scientist è gestire il progetto. Il data scientist deve gestire il progetto e gestire le persone coinvolte nel progetto. Quanto guadagna un data scientist in Italia? Lo stipendio medio di un data scientist in Italia è di circa 35000 euro all'anno. Ma questo può variare molto in base agli anni di esperienza, titoli di studi e dimensioni dell'azienda. Lo stipendio medio di un data scientist è cresciuto negli ultimi 10 anni del 22%. Se andiamo però a vedere ricerche su campioni più piccoli, notiamo che attualmente un data scientist in Italia guadagna di media : Quindi ricapitolando , in Italia non ci sono dati ufficiali sullo stipendio medio dei data scientist, ma ci sono molti studi che lo stimano. In particolare, nel 2022, lo stipendio dei data scientist in Italia è stato stimato intorno ai 35.000 euro. I data scientist sono solitamente assunti nel settore IT, che è un settore importante in Italia. Tuttavia, non sono assunti solo in questo settore. I data scientist sono assunti in tutti i settori, dalla pubblica amministrazione alle aziende private, dagli ospedali alle università. Quanto guadagna un senior data scientist in Italia? Lo stipendio medio per un data scientist in Italia è di € 35.000 all'anno o € 17,95 all'ora. Lo stipendio annuo per le posizioni junior data scientist è di € 32.250, mentre i dipendenti senior data scientist possono guadagnare fino a € 70.500. Quanto guadagna un data scientist fuori dall'Italia? "Negli Stati Uniti, lo stipendio medio per i data scientist è di 43.400 dollari, mentre lo stipendio medio per un ingegnere informatico è di 38.000 dollari". "In India, lo stipendio medio per i data scientist è di 11.000 dollari, mentre lo stipendio medio per un ingegnere informatico è di 9.800 dollari". "In Cina, lo stipendio medio per i data scientist è di 2.800 dollari, mentre lo stipendio medio per un ingegnere informatico è di 2.500 dollari". "In Germania, lo stipendio medio per i data scientist è di 28.800 euro, mentre lo stipendio medio per un ingegnere informatico è di 25.500 euro". "In Francia, lo stipendio medio per i data scientist è di 33.000 euro, mentre lo stipendio medio per un ingegnere informatico è di 30.000 euro". "In Spagna, lo stipendio medio per i data scientist è di 29.200 euro, mentre lo stipendio medio per un ingegnere informatico è di 25.500 euro". "In Giappone, lo stipendio medio per i data scientist è di 45.500 euro, mentre lo stipendio medio per un ingegnere informatico è di 35.000 euro". "In Brasile, lo stipendio medio per i data scientist è di 19.000 dollari, mentre lo stipendio medio per un ingegnere informatico è di 17.000 dollari". "In Corea del Sud, lo stipendio medio per i data scientist è di 26.500 dollari, mentre lo stipendio medio per un ingegnere informatico è di 24.500 dollari". "In Australia, lo stipendio medio per i data scientist è di 51.000 dollari, mentre lo stipendio medio per un ingegnere informatico è di 45.000 dollari".

Questo è anche chiamato business intelligence o intelligence operativa.

Benvenuto nel mondo dell'intelligenza artificiale e della musica! In questo articolo esploreremo i migliori generatori di musica con AI, che stanno cambiando il modo in cui le opere musicali vengono create e ascoltate. L'intelligenza artificiale nella produzione musicale L'intelligenza artificiale è sempre più presente nel campo dell'arte, incluso il mondo della musica. Una volta implementata, l'AI può influire su ogni aspetto della produzione musicale, dalla generazione di musica alla produzione di master audio e allo streaming. Tuttavia, l'implementazione dell'AI non sostituisce gli artisti umani, ma viene utilizzata come strumento complementare per migliorare il processo creativo. Questa tecnologia offre ai musicisti dilettanti un modo innovativo per esplorare il proprio talento e migliorare il loro processo creativo. Generazione di musica con l'AI Molti esperti, ricercatori, musicisti ed etichette discografiche stanno cercando nuovi modi per integrare le tecnologie AI nella musica. Ci sono diversi software che possono produrre opere nello stile di diversi compositori, come ad esempio Mozart o Beethoven. Inoltre, alcuni algoritmi di apprendimento automatico possono generare canzoni e suoni completamente nuovi. Questa tecnologia ha anche la capacità di personalizzare la musica in base alle preferenze dell'ascoltatore, creando un'esperienza di ascolto unica e su misura. Tecnologie open source Un grande vantaggio di questi strumenti AI è che molti di essi sono open source, il che significa che chiunque può accedervi e iniziare a migliorare le tecnologie esistenti. Questo ha portato a una comunità di sviluppatori che stanno lavorando insieme per creare nuove tecnologie che rivoluzioneranno il mondo della musica. In conclusione, la tecnologia dell'intelligenza artificiale sta cambiando radicalmente il modo in cui la musica viene prodotta e ascoltata. Con la capacità di generare nuovi brani musicali, personalizzati e adattati ai gusti dell'ascoltatore, l'AI offre una nuova dimensione all'arte della musica. I migliori generatori di musica con Intelligenza Artificiale: Amper Music AIVA Ecrett Music Soundraw Boomy OpenAI - MuseNet Amadeus Code Ci sono molti strumenti di generazione musicale basati sull'intelligenza artificiale disponibili sul mercato. Tra questi, alcuni dei migliori sono Amper Music, AIVA, Ecrett Music, Soundraw, Boomy, OpenAI - MuseNet e Amadeus Code. Ognuno di questi strumenti utilizza algoritmi di apprendimento automatico per creare nuove composizioni musicali, offrendo ai musicisti e ai produttori una vasta gamma di opzioni per esplorare e sperimentare. Adesso li esamineremo uno ad uno. 1. Amper music In cima alla nostra lista dei migliori generatori di musica AI c'è Amper Music, che è uno dei generatori di musica AI più facili da usare, rendendolo una scelta perfetta per coloro che desiderano iniziare con la musica generata dall'IA. Amper non richiede una profonda conoscenza della teoria musicale o della composizione da utilizzare, poiché crea tracce musicali da campioni preregistrati. Questi vengono poi trasformati in audio reale, che può essere modificato con tasti musicali, tempo, singoli strumenti e altro ancora. Ad esempio, puoi accordare l'intero strumento per adattarlo all'atmosfera o all'atmosfera che stai cercando di ottenere. La piattaforma basata su cloud è un'ottima scelta per i creatori di contenuti o per le persone che desiderano sviluppare colonne sonore e audio per giochi, film o podcast. Con l'edizione premium, hai ancora più opzioni che ti integrano come artista. Ecco alcuni dei principali vantaggi di Amper Music: Crea rapidamente musica per un'ampia gamma di applicazioni (podcast, film e videogiochi) Milioni di campioni e molte varietà di strumenti Strumenti per migliorare la produzione musicale Piattaforma basata su cloud 2. AIVA Un altro impressionante generatore di musica AI che riceve sempre attenzione è AIVA, sviluppato nel 2016. L'IA viene costantemente migliorata per comporre colonne sonore per pubblicità, videogiochi, film e altro ancora. La prima pubblicazione di AIVA è stata intitolata "Opus 1 for Piano Solo", e ha anche pubblicato un album e composto musica per un videogioco. Lo strumento consente agli utenti di sviluppare musica da zero e può aiutare a produrre variazioni di brani esistenti, il tutto senza doversi preoccupare dei processi di licenza musicale. Con AIVA, puoi facilmente generare musica di molti generi e stili selezionando prima uno stile preimpostato. Quando si tratta di musica attuale, puoi utilizzare AIVA per applicare le modifiche. Ecco alcuni dei principali vantaggi di AIVA: Molti preset e formati musicali specificati Funzionale versione gratuita Possibilità di modificare le colonne sonore Modifica tracce esistenti 3. Ecrett Music Ecrett Music consente a chiunque di generare clip musicali allenandosi su centinaia di ore di brani esistenti. L'interfaccia semplice dello strumento e l'ampia selezione di scene, emozioni e generi lo rendono un'ottima scelta sia per i dilettanti che per i professionisti. Il generatore di musica AI ti consente di comporre musica per qualsiasi video o gioco e viene fornito con un generatore di musica royalty-free per evitare problemi con la licenza. Per utilizzare lo strumento, devi prima selezionare almeno un'opzione da Scena, Atmosfera e Genere prima di fare clic su "Crea musica". Lo strumento quindi crea la musica in base alle tue scelte e ottieni musica diversa ogni volta anche quando utilizzi le stesse impostazioni. Puoi anche personalizzare strumenti e strutture con pochi clic. Alcuni degli strumenti includono Melody, Backing, Bass e Drum. Dopo aver creato musica con Ecrett, puoi gestirla con Preferiti, Cronologia download, Caricamento video e altro. Ecco alcuni dei principali vantaggi di Ecrett Music: Versione di prova prima dell'abbonamento Interfaccia utente semplice e completa Semplice processo di creazione di musica Più piani di abbonamento 4. Soundraw Un'altra fantastica opzione per un generatore di musica AI è Soundraw, che ti consente di personalizzare una canzone con frasi create dall'IA, tra molte altre cose. Lo strumento si basa sulla combinazione di AI e il suo assemblaggio di strumenti manuali, che ti consentono di generare e personalizzare facilmente nuova musica. La piattaforma ha una funzione di personalizzazione che ti consente di improvvisare e accordare un singolo brano musicale. Mentre gli utenti gratuiti possono utilizzare il generatore di musica per creare musica, è necessario abbonarsi per download illimitati. Ecco alcuni dei principali vantaggi di Soundraw: Facile da usare Combina composizioni AI e strumenti manuali Plug-in compatibile con Google Chrome e Premiere Pro Download illimitati con piano di abbonamento 5. Boomy Uno degli strumenti che gioca un ruolo chiave nell'espandere l'accesso alla generazione musicale e nell'abbassare le barriere all'ingresso nella produzione musicale è Boomy, che ti consente di creare canzoni originali in pochi secondi. Puoi quindi inviare quei brani per la possibilità di guadagnare entrate in streaming da vari servizi, il che lo rende uno strumento davvero unico. Dopo aver impostato alcuni filtri e fatto clic su "Crea brano", l'intelligenza artificiale creativa dello strumento scrive e produce un brano completo in pochi secondi. Avrai quindi la possibilità di rifiutarlo o salvarlo. E mentre segui questo processo, l'intelligenza artificiale di Boomy sviluppa un profilo personalizzato per aiutarti a creare la musica migliore. Ecco alcuni dei principali vantaggi di Boomy: Versioni gratuite e in abbonamento Invia musica per guadagnare su piattaforme come YouTube e TikTok Accesso a molte caratteristiche e funzionalità Profilo personalizzato 6. OpenAI – MuseNet Uno dei più grandi nomi nel settore dell'intelligenza artificiale, OpenAI, ha il proprio strumento di generazione di musica AI online chiamato MuseNet. Secondo l'azienda, lo strumento può generare canzoni con un massimo di dieci strumenti diversi e musica in un massimo di 15 stili diversi. Un altro aspetto unico di MuseNet di OpenAI è che può imitare compositori famosi come Mozart, così come i migliori compositori di oggi. Lo strumento si basa su una rete neurale profonda addestrata sui dati acquisiti da fonti Internet e ciò gli consente di valutare la musica per lunghi periodi di tempo. È importante notare che mentre MuseNet ha molti campioni su Soundcloud e puoi goderti molta musica generata dall'intelligenza artificiale dallo strumento, a questo punto non ti consente ancora di generare la tua musica. Ecco alcuni dei principali vantaggi di MuseNet: Molti diversi campioni disponibili Imita compositori antichi e moderni Rete neurale profonda Valuta la musica per lunghi periodi di tempo 7. Codice Amadeus A chiudere la nostra lista dei migliori generatori di musica AI è Amadeus Code, che può essere utilizzato da qualsiasi appassionato di musica. L'app basata su IOS ti consente di creare nuove melodie in pochi minuti. Amadeus Code si basa su un motore di intelligenza artificiale che contiene progressioni di accordi di alcune delle canzoni più famose al mondo. Puoi quindi usarli per creare nuove strutture di composizioni musicali. Il generatore di musica AI consente inoltre di utilizzare i gesti per creare brani nuovi di zecca o ricreare segmenti specifici di brani composti in precedenza. Puoi esportare file audio e MIDI in un software di editing audio, ma devi acquistare tutti i brani che desideri conservare. Ecco alcuni dei principali vantaggi di Amadeus Code: Può essere esportato come file audio e MIDI Applicazione basata su IOS Crea nuove melodie in pochi minuti Usa i gesti per creare nuove canzoni

le aziende hanno iniziato a implementare tecniche della scienza dei dati per far crescere il proprio business dati aiutano le organizzazioni ad aumentare l'efficienza operativa, identificare nuove opportunità di business ora si affidano in parte ai Team di data scientist , un gruppo che può includere professionisti della business Di conseguenza, ha aggiunto, i data scientist dovrebbero collaborare con le parti interessate del business Business intelligence vs scienza dei dati Come la scienza dei dati, la business intelligence di base

Crea Chatbot Intelligenti Alimentati dai Tuoi Dati Nel panorama aziendale moderno, l'interazione con distingue questi Assistenti AI è la sua capacità di addestrare il modello di linguaggio utilizzato da ChatGPT In questo modo, il chatbot generato non solo avrà accesso alle conoscenze generali di ChatGPT, ma sarà Al centro di questa piattaforma c'è Jason AI, un assistente personale alimentato da ChatGPT che ti aiuta Non esitare a esplorare le opzioni disponibili e ad adottare soluzioni innovative per portare il tuo business

Le statistica è una raccolta di strumenti (Formule e teoremi) che puoi utilizzare per ottenere risposte a domande importanti basandoti sui dati. Puoi utilizzare metodi statistici descrittivi per trasformare le osservazioni grezze in informazioni che puoi comprendere e condividere. È possibile utilizzare metodi statistici inferenziali per ragionare da piccoli campioni di dati a interi domini. In questo post scoprirai chiaramente perché le statistiche sono importanti in generale e per l'apprendimento automatico e in generale i tipi di metodi disponibili. Dopo aver letto questo post, saprai: La statistica è generalmente considerata un prerequisito nel campo dell'apprendimento automatico applicato. Abbiamo bisogno di statistiche per trasformare le osservazioni in informazioni e per rispondere a domande su campioni di osservazioni. La statistica è una raccolta di strumenti sviluppati nel corso di centinaia di anni per riassumere i dati e quantificare le proprietà di un dominio in base a un campione di osservazioni. La statistica è un prerequisito obbligatorio per il Machine Learning! L'apprendimento automatico e la statistica sono due campi di studio strettamente correlati. Tanto che gli statistici si riferiscono all'apprendimento automatico come " statistica applicata " o " apprendimento statistico " piuttosto che come nome incentrato sull'informatica. L'apprendimento automatico è quasi universalmente presentato ai principianti presupponendo che il lettore abbia una certa esperienza in statistica. Possiamo renderlo concreto con alcuni esempi raccolti a ciliegia. Dai un'occhiata a questa citazione dall'inizio di un popolare libro di apprendimento automatico applicato intitolato " Modellazione predittiva applicata ": ... il lettore dovrebbe avere una certa conoscenza delle statistiche di base, tra cui varianza, correlazione, regressione lineare semplice e verifica di ipotesi di base (ad es. valori p e statistiche di test). Ecco un altro esempio tratto dal popolare libro " Introduzione all'apprendimento statistico ": Ci aspettiamo che il lettore abbia seguito almeno un corso elementare di statistica. Anche quando la statistica non è un prerequisito, è richiesta una conoscenza preliminare primitiva come si può vedere in questa citazione dal ampiamente letto " Programmazione dell'Intelligenza Collettiva ": … questo libro non presuppone che tu abbia alcuna conoscenza preliminare di […] o statistica. […] ma avere una certa conoscenza della trigonometria e della statistica di base ti aiuterà a capire gli algoritmi. Per essere in grado di comprendere l'apprendimento automatico, è necessaria una conoscenza di base delle statistiche. Per capire perché questo è il caso, dobbiamo prima capire perché abbiamo bisogno in primo luogo del campo della statistica. Perché imparare la Statistica? Le sole osservazioni grezze sono dati, ma non sono informazioni o conoscenza. I dati sollevano domande, come ad esempio: Qual è l'osservazione più comune o prevista? Quali sono i limiti alle osservazioni? Che aspetto hanno i dati? Sebbene appaiano semplici, è necessario rispondere a queste domande per trasformare le osservazioni grezze in informazioni che possiamo utilizzare e condividere. Oltre ai dati grezzi, possiamo progettare esperimenti per raccogliere osservazioni. Da questi risultati sperimentali potremmo avere domande più sofisticate, come ad esempio: Quali variabili sono più rilevanti? Qual è la differenza in un risultato tra due esperimenti? Le differenze sono reali o il risultato di rumore nei dati? Domande di questo tipo sono importanti. I risultati sono importanti per il progetto, per le parti interessate e per un processo decisionale efficace. I metodi statistici sono necessari per trovare risposte alle domande che abbiamo sui dati. Possiamo vedere che per comprendere i dati utilizzati per addestrare un modello di apprendimento automatico e per interpretare i risultati del test di diversi modelli di apprendimento automatico, sono necessari metodi statistici. Questa è solo la punta dell'iceberg poiché ogni fase di un progetto di modellazione predittiva richiederà l'uso di un metodo statistico. Che cos'è la statistica? La statistica è un sottocampo della matematica. Si riferisce a una raccolta di metodi per lavorare con i dati e utilizzare i dati per rispondere alle domande. La statistica è l'arte di fare congetture numeriche su domande sconcertanti. […] I metodi sono stati sviluppati nel corso di diverse centinaia di anni da persone che cercavano risposte alle loro domande. È perché il campo è composto da un sacco di metodi per lavorare con i dati che può sembrare grande e amorfo ai principianti. Può essere difficile vedere il confine tra metodi che appartengono alla statistica e metodi che appartengono ad altri campi di studio. Spesso una tecnica può essere sia un metodo classico di statistica sia un moderno algoritmo utilizzato per la selezione delle caratteristiche o la modellazione. Sebbene una conoscenza pratica della statistica non richieda una profonda conoscenza teorica, alcuni teoremi importanti e facili da digerire dal rapporto tra statistica e probabilità possono fornire una base preziosa. Due esempi includono la legge dei grandi numeri e il teorema del limite centrale; il primo aiuta a capire perché i campioni più grandi sono spesso migliori e il secondo fornisce una base su come confrontare i valori attesi tra i campioni (es. valori medi). Quando si tratta degli strumenti statistici che utilizziamo nella pratica, può essere utile dividere il campo della statistica in due grandi gruppi di metodi: statistica descrittiva per riassumere i dati e statistica inferenziale per trarre conclusioni da campioni di dati. Le statistiche consentono ai ricercatori di raccogliere informazioni, o dati, da un gran numero di persone e quindi riassumere la loro esperienza tipica. […] Le statistiche vengono utilizzate anche per trarre conclusioni sulle differenze generali tra i gruppi. […] Le statistiche possono essere utilizzate anche per vedere se i punteggi di due variabili sono correlati e per fare previsioni. Cosa è la Statistica descrittiva? Le statistiche descrittive si riferiscono a metodi per riassumere le osservazioni grezze in informazioni che possiamo comprendere e condividere. Comunemente si pensa alla statistica descrittiva come al calcolo di valori statistici su campioni di dati al fine di riassumere le proprietà del campione di dati, come il valore atteso comune (es. media o mediana) e la diffusione dei dati (es. varianza o deviazione standard). Le statistiche descrittive possono anche riguardare metodi grafici che possono essere utilizzati per visualizzare campioni di dati. Grafici e grafici possono fornire un'utile comprensione qualitativa sia della forma o della distribuzione delle osservazioni, sia di come le variabili possono essere correlate tra loro. Cosa è la Statistica inferenziale? La statistica inferenziale è un nome di fantasia per i metodi che aiutano a quantificare le proprietà del dominio o della popolazione da un insieme più piccolo di osservazioni ottenute chiamato campione. Comunemente, pensiamo alla statistica inferenziale come alla stima di quantità dalla distribuzione della popolazione, come il valore atteso o la quantità di spread. Strumenti di inferenza statistica più sofisticati possono essere utilizzati per quantificare la probabilità di osservare campioni di dati data un'ipotesi. Questi sono spesso indicati come strumenti per la verifica di ipotesi statistiche, in cui l'ipotesi di base di un test è chiamata ipotesi nulla. Esistono molti esempi di metodi statistici inferenziali data la gamma di ipotesi che possiamo assumere e i vincoli che possiamo imporre ai dati al fine di aumentare la potenza o la probabilità che il risultato del test sia corretto. Conclusione In questo post hai scoperto chiaramente perché le statistiche sono importanti in generale e per l'apprendimento automatico e in generale i tipi di metodi disponibili. Nello specifico hai imparato: La statistica è generalmente considerata un prerequisito nel campo dell'apprendimento automatico applicato. Abbiamo bisogno di statistiche per trasformare le osservazioni in informazioni e per rispondere a domande su campioni di osservazioni. La statistica è una raccolta di strumenti sviluppati nel corso di centinaia di anni per riassumere i dati e quantificare le proprietà di un dominio in base a un campione di osservazioni. Hai domande? Poni le tue domande nei commenti qui sotto e faremo del nostro meglio per rispondere.

Prerequisiti : Se non sai perchè utilizzeremo python, clicca qui Se non hai ancora installato Python, clicca qui Se non sai come scaricare e gestire le librerie, clicca qui Se non sai cosa sia un Dataset, clicca qui Vediamo adesso come è possibile importare un dataset per successivamente farci delle analisi o creare modelli predittivi grazie alla libreria di Python : Pandas Prima di iniziare in questo articolo diamo per scontato che i dati siano già ordinati. Cosa significa? Che i dati siano strutturati, infatti utilizzeremo pandas per importare dati da fogli Excel, Csv & HTML Installiamo le librerie per importare i file excel o csv Per installare le librerie necessarie per la rappresentazione apriamo il terminale e digitiamo il seguenti comandi: pip install pandas pip3 install pandas #per python3 #se usi il nostro editor è già installato e premiamo invio. Creiamo un nuovo file Python e importiamo la libreria scaricata. import pandas as pd Come Importare un file excel con python Per importare file Excel esiste un apposita funzione " read_excel() ". Vediamo qualche esempio #stampare i dati pd.read_excel("il_tuo_file.xls", sheet_name="Sheet1") #salvare i dati dentro una variabile xlsx = pd.read_excel("il_tuo_file.xls", sheet_name="Sheet1") #filtrare e salvare solo alcune colonne dentro una variabile #in questo caso verranno selezionate la colonna A e le colonne dalla C alla E xlsx = pd.read_excel("il_tuo_file.xls",'Sheet1', usecols='A,C:E') #salvare più fogli with pd.ExcelFile("il_tuo_file.xls") as xls: xlsx1 = pd.read_excel(xls, 'Sheet1') xlsx2 = pd.read_excel(xls, 'Sheet2') Ed ecco il nostro DataFrame pronto da analizzare in pochi click. Questa è la magia di Python e delle sue librerie. Grandi risultati con qualche linea di codice. Come Importare un file csv con python Per importare file Csv o di testo esiste un apposita funzione " read_csv() ". Vediamo qualche esempio #stampare i dati pd.read_csv("il_tuo_file.csv") #salvare i dati dentro una variabile dataset = pd.read_csv("il_tuo_file.csv") #filtrare e salvare i dati dentro una variabile #in questo caso verranno scartate tutte le righe contenti valori numerici dispari dataset = pd.read_csv("il_tuo_file.csv",skiprows=lambda x:x%2!=0) #saltare valori vuoti e salvare i dati dentro una variabile dataset = pd.read_csv("il_tuo_file.csv",skip_blank_lines=True) Ed ecco il nostro DataFrame pronto da analizzare in pochi click. Questa è la magia di Python e delle sue librerie. Grandi risultati con qualche linea di codice. Come Importare un file html con python Per importare file html esiste un apposita funzione " read_html() ". Il terzo metodo che descriverò in questo articolo è come prendere le tabelle che troviamo sul web, come su wikipedia. Spesso questa funzione è molto comoda, sulla rete si trovano informazioni davvero utili. Questo link è la pagina di wikipedia sui presidenti degli stati uniti e appena la apriamo ci accorgiamo che è composta da diverse tabelle molto ben fatte. Vediamo qualche esempio url = "https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_Presidents_of_the_United_States" #stampare i dati pd.read_html(url) #salvare i dati dentro una variabile tabella = pd.read_html(url) #filtrare e salvare i dati dentro una variabile #in questo caso verranno scartate tutte le righe che non corrispondono al match match = 'Barack Obama' tabella = pd.read_html(url, match=match) #saltare valori e salvare i dati dentro una variabile tabella = pd.read_html(url, skiprows=range(2)) Ed ecco il nostro DataFrame pronto da analizzare in pochi click. Questa è la magia di Python e delle sue librerie. Grandi risultati con qualche linea di codice. Scarica gratis il codice contenente le funzioni per importare file Excel, Csv & HTML Vuoi mettere in pratica quello che hai letto ? Scarica Progetti già pronti Lavora con il nostro editor online senza dover installare librerie Usa i nostri set di Dati Oppure segui i tutorial correlati : Diventare Data Scientist (Scienziato del dato) in 10 Step partendo da Zero Una Guida Semplice e Completa per passare da Excel a Python Visualizzare i dati con il LinePlot o grafico a linee con Python e MatplotLib Data engineer vs data scientist: quale carriera devi scegliere ? Differenze tra Analisi descrittiva, predittiva e prescrittiva Feature Engineering e Feature Selection per Principianti e non Spiegazione della più semplice rete neurale per principianti Prerequisiti per le carriere di Intelligenza Artificiale - Machine Learning PyScript, come usare Python nel browser! Principali Linguaggi di Programmazione per la Data Science Che cosa è il Machine Learning (ML) Migliori progetti Open Source Python di Intelligenza Artificiale Il tuo Primo Programma di Machine Learning con Python e Google Colab Come Analizzare Un Dataset in Solo 5 Passaggi Il tuo primo Programma di Deep Learning in Python con Keras Step-By-Step Come costruire modelli predittivi sanitari utilizzando PyHealth? Esempio pratico Rilevamento Di Veicoli In Tempo Reale Come implementare l'algoritmo Perceptron da zero in Python Implementare le reti neurali ricorrenti (RNN) con Python e Keras Deep learnign e python : Object Recognition e Object Predict esempio Come salvare e caricare il tuo modello di deep learning Grazie mille per la lettura, condividi l'articolo per sostenerci PROVA A VINCERE UN VIDEOCORSO SULLA DATASCEICE

Molto spesso il potenziale dell’intelligenza artificiale non viene completamente compreso. Infatti, si è abituati ad associare l’intelligenza artificiale - in breve “A.I.” - solo a programmi software che agevolano la nostra quotidianità, come ad esempio Cortana e Siri. Introduzione al ruolo dell’Intelligenza Artificiale nella Cyber Security In realtà, il potenziale che possiede questa tecnologia è enormemente più ampio, a tal punto da interessare vari settori, soprattutto nell’ambito della protezione dei dati, che rappresenta uno dei principali obiettivi delle nuove proposte dei ricercatori di questo settore. A tal proposito, la Cyber Security e l’intelligenza artificiale (AI) stanno diventando compagni indissolubili nella lotta agli attacchi informatici ma, al contempo, sono anche avversari poiché gli hacker, si servono della stessa tecnologia per rendere i loro attacchi sempre più complessi e sofisticati. Fino a non molto tempo fa, ricorrere all’AI significava porre del margine di distanza tra le tecniche di difesa e quelle di attacco, assicurando un certo vantaggio rispetto l’attaccante. Oggi questo margine si è andato sempre più ad assottigliare, permettendo così che il distacco tra il “bene” (la giusta applicazione delle AI nella Cyberg Security) ed il “male” (l’AI utilizzata come mezzo per attaccare i sistemi di sicurezza) sia, mediamente, in equilibro. Infatti, esiste il rischio che i pirati informatici possano usare per i loro attacchi gli stessi sistemi usati dalla “difesa”, servendosi di algoritmi di Machine learning e dei kit basati sull’intelligenza artificiale facilmente reperibili nel dark web. Ad esempio, l’utilizzo di tecniche di penetrazione, analisi e mimetismo comportamentale, permette di condurre attacchi molto più veloci, coordinati ed efficienti su migliaia di obiettivi contemporaneamente. Questi sistemi dotati di intelligenza artificiale sono in grado di saper distinguere se hanno la possibilità di compiere un attacco alla vulnerabilità dell’utente capace di paralizzare integralmente il sistema oppure se più semplicemente possono innestare un malware (un qualsiasi codice dannoso per il sistema operativo che lo ospita). Alcuni esempi di sistemi dotati di AI per attacchi informatici, anche presenti sul deep web, sono: Intelligenza Artificiale nella Cyber Security 1) IA-as-a-Service Consiste in un software “preimpostato” che hacker “criminali” mettono a disposizione di qualunque utente sia disposto a comprarlo. Questo “servizio” consente anche a coloro che non possiedono nel loro background un’approfondita conoscenza dell’intelligenza artificiale, di provare a violare dei sistemi di sicurezza. ​Ciò rende qualunque persona un potenziale aggressore informatico e permette alle piccole organizzazioni di hacker di essere più efficienti. Questo ha contribuito sicuramente all’ aumento degli attacchi informatici denunciati nel 2021, i quali sono stati in crescita del +9,3% rispetto al 2020; Segui ora l'AUTORE Pierfrancesco Lijoi sul suo profilo Linkedin Intelligenza Artificiale nella Cyber Security 2) Malware guidato dall’intelligenza artificiale Sono dei software che permettono di imitare il comportamento dell’utente. Solitamente sono applicati nell’ invio di e-mail di phishing. In questo caso l’intelligenza artificiale creerà dei testi di una qualità semantica identica a quella degli operatori umani, a tal punto che i destinatari non saranno in grado di distinguerli dalle vere e-mail. ​Ciò che rende difficile contrastare e bloccare definitamente ogni singola AI applicata per attacchi, è il fatto che questi sistemi utilizzano gli errori pregressi per migliorare le loro tattiche e capacità per insediarsi nel sistema di sicurezza della “vittima”. Segui ora l'AUTORE Pierfrancesco Lijoi sul suo profilo Linkedin Per contrastare questi tentativi della cyber criminalità, è possibile servirsi della stessa AI. In questa maniera l’intelligenza artificiale possiederà due ruoli distinti e contrapposti nella stessa partita: attaccante e difensore. Questi sistemi, nel ruolo di difensori, allo stesso modo, grazie alla loro capacità di apprendimento, saranno in grado di riconoscere i modelli comportamentali degli aggressori e dei loro programmi così da intraprendere azioni mirate per neutralizzarli. Poiché le applicazioni AI sono particolarmente affidabili nel riconoscere e confrontare i modelli (per via della loro abilità nel filtraggio ed elaborazione di grandi quantità di dati), ciò rende possibile - molto più velocemente di quanto potrebbero fare gli analisti umani- il riconoscimento dei canali nascosti attraverso i quali i dati vengono dirottati e/o manomessi. ​Quanto appena detto, ad esempio, viene applicato tradizionalmente per identificare e memorizzare modelli e strutture complesse delle e-mail di spam, servendosi anche di modelli statistici, black-list o soluzioni di database, al fine di poterli riconoscere e bloccare. Ma questi sistemi “intelligenti” sono applicati anche nel rilevamento convenzionale del malware, come ad esempio i ransomware. Questi ultimi sono utilizzati al fine di limitare l'accesso del dispositivo infettato e richiedere un riscatto per la sua rimozione. Il rilevamento dei malware si basa principalmente sull’analisi del comportamento anomalo e/o sospetto del file/programma appena scaricato. L’AI confronterà le informazioni raccolte sul file/programma imputato con i dati presenti nel suo database e sarà in grado di decidere se il software è dannoso o meno. Conclusioni sul ruolo dell’Intelligenza Artificiale nella Cyber Security Essendo questa una tecnologia che permette ai sistemi su cui è applicata di poter apprendere ed interagire con il mondo circostante, in un futuro non troppo lontano, essi potrebbero presto scoprire anche l’identità dei pirati informatici, poiché gli hacker (seppur in quantità minime) lasciano tracce nel codice intento a “bucare” il sistema di sicurezza selezionato. Molto spesso, infatti, gli hacker vanno a porre una vera e propria firma nel codice, così da poterlo rivendicare. Grazie a questi algoritmi di apprendimento si potrà estrarre queste firme, associando loro una caratteristica unica presente nel codice, così da poter ricostruire un profilo virtuale dell’hacker. In virtù di quanto è stato detto in precedenza, solo una collaborazione continuativa tra uomini e macchine può avere successo contro la Cyberg criminalità. Poiché i nuovi metodi di attacco, le nuove vulnerabilità e i ripetuti errori umani portano a una combinazione di eventualità per cui un sistema di sicurezza, puramente basato sull’AI, non potrà mai essere preparato. Segui ora l'AUTORE Pierfrancesco Lijoi sul suo profilo Linkedin

background professionale, devi aver sicuramente incontrato termini come "Data Science", "Data Engineering", "Business Quali sono le competenze richieste per diventare un Business Analyst? Business Analyst è più concentrato su competenze trasversali, pensiero critico, risoluzione dei problemi Competenze necessarie per diventare un Business Analyst Buone capacità analitiche Buone capacità logiche Gli analisti aziendali e gli analisti di business intelligence utilizzano queste informazioni e previsioni

Analisi interna per Data Scientist L'analisi interna consiste nell'esaminare il modello di business dell'azienda Modello di business e competenze chiave Il modello di business di un'azienda è il modo in cui l'azienda Comprendere il modello di business, la proposta di valore e le competenze chiave dell'azienda per cui Esistono così tanti tipi diversi di modelli di business ed è davvero interessante conoscerli. Oltre ad avere una profonda conoscenza del modello di business, è necessario conoscere le competenze

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