Trading Negli articoli precedenti : Machine Learning per il trading Come creare un modello ARIMA in Python Reti Neurali nel Trading Per la trattazione dell’argomento si farà uso del software di programmazione Python

Inoltre, esploreremo alcuni degli strumenti e delle librerie disponibili in Python per aiutarti a eseguire Tecniche di analisi dei dati 1) Analisi Descrittiva esempio python Ecco un esempio di codice Python per Tecniche di analisi dei dati 2) Analisi Esplorativa esempio python Ecco un esempio di codice Python per Tecniche di analisi dei dati 3) Analisi Inferenziale esempio python Ecco un esempio di codice Python Tecniche di analisi dei dati 4) Analisi predittiva esempio python L'analisi predittiva è una tecnica

l' intelligenza artificiale, in modo molto silenzioso e veloce, è entrata a far parte della nostra quotidianità. Ci basta pensare alle azioni più comuni (ad esempio la scelta del tragitto ottimale oppure al filtro che riconosce se una mail o messaggio sia di SPAM o meno ) alle quali ad oggi non c'è più dietro un pensiero/ragionamento di una persona ma un algoritmo insieme a uno o più modelli predittivi che prendono decisioni con pochi ( in alcuni casi senza ) controlli di persone. Ad oggi non vi è una vera e propria definizione in grado di definire in tutte le sue particolarità l'intelligenza artificale, per questo è stato inventato un Teorema, il quale enuncia : " L' Intelligenza Artificiale è tutto ciò che non è ancora stato fatto ". E' possibile trovare molte definizioni anche tra di loro contrastanti sull' AI le quali però raffigurano in parte una branchia/ramo dell' intelligenza artificiale ma non è su questo che vogliamo concentrarci in questo articolo. Concentriamoci però sul provare a classificare l' AI in due generiche classi : Intelligenza Artificiale Debole Intelligenza Artificiale Forte Vediamo subito le principli differenze tra queste due categorie. Intelligenza Artificiale Debole Questo tipo di intelligenza è fondato interamente su una singola frase "COME SE" ovvero questa agisce e pensa come se avesse capacità di pensiero ma SENZA averla. Lo scopo di questa intelligenza non è quello di andare a creare un programma che emuli il nostro pensiero o emuli il nostro modo di risolvere determinati problemi, ma di creare sistemi che siano in grado di agire con successo in alcune azioni/funzioni complesse solite di un essere umano (esempio più lampante la traduzione di testi o di documenti da una lingua ad un altra). Un punto fondamentale che riguarda l'AI debole sta nel fatto che la presenza di menti umane dietro questi sistemi è fondamentale perchè il nostro computer/server non è in grado di pensare o riflettere in maniera autonoma, ma "IMITA" soltanto. Ma che problemi risolve questa intelligenza che sembra stupida? Questo tipo di intelligenza nasce nel momento esatto in cui la complessità e capacità di calcolo è tale che nessuna persona umana è capace di fronteggiare tali calcoli e di avere una memoria così stabile anche quando si parla di un infinità di dati. Quindi l'AI debole va a risolvere tutti quei problemi che ad oggi hanno già una soluzione conosciuta, ma che per problemi di calcolo o memoria le persone non sono in grado di svolgere in modo autonomo. Sta cercando un corso sulla DataScience? Però costano tutti un sacco di soldi e non sei sicuro questo mestiere faccia per te? Oppure più semplicemente già lavori in questo settore e vuoi approfondire argomenti come machine learning e reti neurali ? Scopri il nostro Corso Gratuito da più di 100 Lezioni, a difficoltà crescente. L'unico corso in italiano gratuito che ti permetterà davvero di capire e approfondire temi fondamentali per questo mestiere. Clicca qui non aspettare, intanto iscriviti è GRATIS. Intelligenza Artificiale Forte Al contrario della AI debole questa transorma la nostra macchina (pc/server/smartphone) in qualcosa di più evoluto di un singolo strumento materiale, in qualcosa che è in grado di pensare come mente umana vera e propria. La quale ha quindi sia capacità cognitive sia conoscenza delle proprie capacità e dei propri limiti. Alla base della AI forte abbiamo una serie di sistemi o algoritmi "esperti o ben allenati" i quali sono in grado di andare a riprodurre, con successo, le conoscenze e prestazioni delle persone capaci in determinati settori. Ci sono molto aziende o organizzazioni che stanno al momento studiando questo tipo di AI ma al momento nessuana è riuscita a creare una tale Intelligenza. Meno male aggiungerei : ) Esiste anche un'altra definizione di Intelligenza Artificiale forte, la quale enuncia: "Qualsiasi intelletto che superi di molto tutte le prestazioni cognitive degli esseri umani" Le considerazioni finali, l'AI debole migliora notevolmente la nostra vita quotidiana dandoci la possibilità di dedicarci a ciò che più ci interessa, occupandosi di svolgere azioni che solo pochi decenni fa erano impensabili ( trovare la strada ottimale per arrivare in una scelta destinazione). L'AI forte invece è dove ci stiamo muovendo, dove a mia detta servirebbero delle leggi che ne regolamentano lo sviluppo e i futuri campi applicativi così da non incappare in forti danni sociali. Letture consigliate su per "La differenza tra Intelligenza Artificiale Forte e Debole" Intelligenza Artificiale nella Guerra Etica e Intelligenza Artificiale. L'Intelligenza Artificiale Spiegata Semplice Quali Sono i Tipi di Intelligenza Artificiale ? 5 settori che l'Intelligenza Artificiale sta rivoluzionando Intelligenza Artificiale Pro e Contro - Andiamo a vedere i Vantaggi e Svantaggi Migliori Citazioni sull'Intelligenza Artificiale Come utilizza Google l'intelligenza artificiale? Prerequisiti per le carriere di Intelligenza Artificiale

valutare le prestazioni dei modelli di deep learning. piu' nel particolare vedremo un esempio reale con python Come valutare le prestazioni dei modelli di deep learning con python Keras è una libreria Python potente la pratica funzione train_test_split () della libreria di apprendimento automatico scikit-learn di Python seguente, utilizzerai la pratica classe StratifiedKFold della libreria di apprendimento automatico Python Hai scoperto tre modi per stimare le prestazioni dei tuoi modelli di deep learning in Python utilizzando

Linguaggi di programmazione per la Data science Python e Data Science Python è un linguaggio di programmazione I vantaggi di python nella Data science: Python è facile da imparare. Python è un open source con una comunità attiva. I Contro di Python nella Data Science: Le visualizzazioni Python sono solitamente contorte Python ha tra Python e Julia.

Creare un Vector Store con Python Creare un Vector Store con Python è un'avventura affascinante nel cuore dell'incastonamento vettoriale, dove la potenza dell'IA si fonde con la versatilità del linguaggio di programmazione Python tokenizer.word_index.items()} print(word_embeddings) Ora hai creato con successo un Vector Store con Python Questo è solo l'inizio di un percorso entusiasmante nel mondo degli incastonamenti vettoriali con Python

In questo post del blog, esplorerò come possiamo usare Python per lavorare con dati multidimensionali Come creare grafici su dati multidimensionali con Python? manipolazioni di DataFrame), matplotlib (la libreria di visualizzazione OG più vicina all'interprete Python Scarica questo dataset per seguire il nostro tutorial : Ora crea un nuovo file python o notebook e inizia Istogrammi 2D dei dati multidimensionali con Python Gli istogrammi 2D vengono utilizzati principalmente

Esempio di Classificazione del testo con Python Classificazione del testo e Machine Learning Con il machine

della medicina riguarda la generazione di nuovi farmaci grazie a programmi, attualmenti sviluppati in Python ad un video il quale in 6 minuti fa un esempio su come utilizzando il linguaggio di programmazione python

25 righe di codice Tutorial di Regressione Logistica per l'apprendimento automatico Scikit Learn e Python Tutorial Per Creare Modelli di Intelligenza Artificiale Tutorial Pratico Tensorflow , TensorBoard e Python Principianti e non Spiegazione della più semplice rete neurale per principianti PyScript, come usare Python in Python con Keras Step-By-Step Come costruire modelli predittivi sanitari utilizzando PyHealth? Implementare le reti neurali ricorrenti (RNN) con Python e Keras Deep learnign e python : Object Recognition

In questo articolo, discuteremo dell'importanza dei modelli linguistici di grandi dimensioni e suggeriremo alcuni dei migliori modelli open source e le attività NLP per cui possono essere utilizzati. Cos'è un modello linguistico? Un modello linguistico è solo una distribuzione di probabilità su sequenze di token (parole). I modelli linguistici sono il fulcro della moderna elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e le loro applicazioni possono essere per una varietà di attività NLP come sintesi vocale, analisi del sentimento, riepilogo del testo, controllo ortografico, classificazione dei token, ecc. Nella maggior parte della NLP compiti, i modelli linguistici possono determinare la probabilità del prossimo token analizzando il testo dato. Il modello linguistico può essere sotto forma di reti Unigrams, N-grams, Exponential o Neural. Perhè usare i modelli linguistici ? Nel 2019, c'è stato un grande incremento nella popolarità del Language Modeling grazie allo sviluppo di trasformatori come BERT, GPT-2 e XLM. Questi modelli basati su trasformatori possono essere adattati da un modello di linguaggio generico a un'attività a valle specifica nota come messa a punto. Il processo di ottimizzazione richiede molti meno dati rispetto all'addestramento del modello linguistico da zero. Questo è uno dei motivi che rende le modalità basate su trasformatore straordinarie rispetto ai precedenti approcci utilizzati nella modellazione linguistica. Un altro motivo per cui i modelli linguistici sono così utilizzati è che un singolo modello può essere utilizzato per più attività NLP , ad esempio come risposta alle domande, classificazione di token e testo, riassunto di documenti, generazione di testo, traduzione e molti altri. I modelli linguistici basati su trasformatore possono eseguire queste attività NLP con prestazioni molto più elevate grazie alla presenza di più parametri e più dati di addestramento. Questo post include alcuni dei migliori modelli di linguaggio open source. I migliori modelli linguistici 1. GPT-Neo, GPT-J e GPT-NeoX GPT-Neo, GPT-J e GPT-NeoX sono modelli di intelligenza artificiale molto potenti e possono essere utilizzati per problemi di apprendimento a pochi colpi. L'apprendimento immediato è come l'addestramento/la messa a punto di qualsiasi modello di apprendimento profondo, tuttavia richiede solo un numero limitato di campioni. I modelli GPT-Neo, GPT-J e GPT-NeoX sono stati addestrati e rilasciati da EleutherAI come versioni open source di GPT-3, che è stato rilasciato da Open-AI ed è rimasto privato fino ad oggi. I modelli GPT-J e GPT-Neo sono simili a GPT-2 ed entrambi sono stati addestrati sul set di dati Pile. The Pile è un set di dati di modellazione del linguaggio open source da 825 GiB che consiste in 22 set di dati più piccoli combinati. L'importanza di Pile è la diversità delle sue fonti di dati che migliora la conoscenza generale tra domini e le attività della PNL a valle. GPT-NeoX è un miglioramento dei modelli GPT open source rilasciati in precedenza basati principalmente su Megatron-LM e DeepSeed. A causa della complessità e delle sue dimensioni, è stato costruito su Mesh TensorFlow e progettato per GPU. Il modello GPT-NeoX-20B ha 20 miliardi di parametri ed è stato addestrato sul Pile, il che lo rende il più grande modello autoregressivo denso disponibile pubblicamente. GPT-NeoX-20B può aiutare a sviluppare prove di concetto per misurare la fattibilità del progetto grazie all'apprendimento a colpi di poche. I migliori modelli linguistici 2. XLNET I ricercatori della Carnegie Mellon University e di Google hanno sviluppato un nuovo modello chiamato XLNet per eseguire attività di NLP come la comprensione della lettura, la classificazione del testo, l'analisi del sentimento e altro. La sua formulazione autoregressiva consente l'apprendimento di contesti bidirezionali massimizzando la probabilità su tutte le permutazioni dell'ordine di fattorizzazione e supera i limiti di BERT. Segue un metodo di pre-allenamento autoregressivo generalizzato. Inoltre, XLNet integra le idee di Transformer-XL, il modello autoregressivo all'avanguardia, nel pre-training. Empiricamente, XLNet supera BERT su 20 attività, per lo più con un ampio margine, e ottiene risultati all'avanguardia su 18 attività come risposta alle domande, inferenza del linguaggio naturale, analisi del sentimento e classifica dei documenti. I migliori modelli linguistici 3. Roberta I ricercatori di Facebook AI e dell'Università di Washington hanno analizzato come è stata addestrata la rappresentazione dell'encoder bidirezionale di Google da Transformers (BERT). Hanno apportato diverse modifiche al processo di allenamento e hanno anche migliorato le prestazioni. Inoltre, i ricercatori hanno utilizzato un set di dati più ampio per l'addestramento, hanno scelto mini-batch più grandi, hanno rimosso la Next Sentence Prediction (NSP) e hanno addestrato il modello con molte più iterazioni rispetto a BERT. Ciò ha portato a un modello ottimizzato chiamato RoBERTa (Robustly Optimized BERT Approach) che corrispondeva ai punteggi del modello XLNet sul benchmark GLUE (General Language Understanding Evaluation). È stato dimostrato che l'apprendimento trasferito nella PNL è altamente efficiente per le attività di classificazione del testo. I modelli RoBERTa raggiungono una precisione competitiva in un'ampia gamma di attività a valle, il che lo ha reso un modello "Go-to" per le attività di classificazione di token e testo da parte di molte aziende. I migliori modelli linguistici 4. DeBERTa I ricercatori di Microsoft Research hanno proposto BERT potenziato con la decodifica con un'attenzione districata per migliorare i modelli BERT e RoBERTa utilizzando due tecniche. In primo luogo, ha districato il meccanismo dell'attenzione, in cui ogni parola è rappresentata utilizzando due vettori che ne codificano rispettivamente il contenuto e la posizione, e i pesi dell'attenzione tra le parole sono calcolati utilizzando matrici districate sul loro contenuto e posizioni relative. In secondo luogo, viene utilizzato un decodificatore maschera avanzato per sostituire il livello softmax di output per prevedere i token mascherati per il pre-training del modello. Tanya sottolinea che queste due tecniche migliorano significativamente l'efficienza del pre-addestramento del modello e l'esecuzione delle attività a valle. Il modello DeBERTa supera per la prima volta la linea di base umana sul benchmark GLUE al momento della pubblicazione. Fino ad oggi i modelli DeBERTa sono utilizzati principalmente per una varietà di attività NLP come la risposta a domande, il riepilogo e la classificazione di token e testi. I migliori modelli linguistici 5. XLM-RoBERTa Nel mondo degli affari di oggi, le aziende di maggior successo hanno raggiunto il punto in cui devono offrire i propri servizi in lingue diverse dall'inglese. Grazie ai ricercatori del team AI di Facebook, XLM-RoBERTa è un modello linguistico basato su trasformatore ed è in grado di elaborare testo da 100 lingue diverse. In passato, ciò richiedeva di moltiplicare gli sforzi per ogni nuova lingua, occupandosi dei dettagli intricati di ogni lingua. Sebbene spesso non forniscano le migliori prestazioni per attività, i modelli multilingue come XLM-RoBERTa consentono alle aziende di generare valore per gli utenti che non parlano inglese molto più velocemente. I migliori modelli linguistici 6. DistilBERT Mentre altri modelli mirano a ottimizzare le prestazioni di BERT, DistilBERT ha un obiettivo diverso. Mentre XLNet, RoBERTa e DeBERTa hanno apportato miglioramenti alle prestazioni, DistilBERT cerca di migliorare la velocità di inferenza. Il suo obiettivo è ridurre le grandi dimensioni e aumentare la velocità di BERT_{BASE} e BERT_{LARGE} con parametri rispettivamente di 110M e 340M, pur mantenendo quanta più potenza possibile. DistilBERT riduce le dimensioni di BERT_{BASE} del 40% e migliora la velocità del 60% mantenendo il 97% delle sue capacità. I migliori modelli linguistici 7. BLOOM Con i suoi 176 miliardi di parametri, BLOOM è in grado di generare testo in 46 linguaggi naturali e 13 linguaggi di programmazione. Per quasi tutti, come spagnolo, francese e arabo, BLOOM sarà il primo modello linguistico con oltre 100 miliardi di parametri mai creato. Questo è il culmine di un anno di lavoro che ha coinvolto oltre 1000 ricercatori provenienti da oltre 70 paesi e oltre 250 istituzioni, che ha portato a un ciclo finale di 117 giorni (11 marzo - 6 luglio) per addestrare il modello BLOOM sul supercomputer Jean Zay nel sud di Parigi, Francia grazie a una sovvenzione di calcolo del valore stimato di 3 milioni di euro dalle agenzie di ricerca francesi CNRS e GENCI. I ricercatori possono ora scaricare, eseguire e studiare BLOOM per studiare le prestazioni e il comportamento di modelli linguistici di grandi dimensioni recentemente sviluppati fino alle loro operazioni interne più profonde. Più in generale, qualsiasi individuo o istituzione che accetti i termini della Licenza per l'IA responsabile del modello(sviluppato durante il progetto BigScience stesso) può utilizzare e costruire sul modello su una macchina locale o su un provider cloud. In questo spirito di collaborazione e miglioramento continuo, stiamo rilasciando, per la prima volta, anche i checkpoint intermedi e gli stati di ottimizzazione della formazione. Non hai 8 A100 con cui giocare? Un'API di inferenza, attualmente supportata dal cloud TPU di Google e da una versione FLAX del modello, consente anche test rapidi, prototipazione e utilizzo su scala ridotta. Puoi già giocarci su Hugging Face Hub. Facci sapere nei commenti se conosci altri modelli linguistici open source su cui poter mettere mano !

Trading Negli articoli precedenti : Machine Learning per il trading Come creare un modello ARIMA in Python Per la trattazione dell’argomento si farà uso del software di programmazione Python in ambiente Jupiter Dopo questa breve introduzione possiamo sviluppare un codice Python che ci permetta di risolvere il nostro Per chi fosse interessato ad ottenere i codici python completi e strutturati per un plug and play in

Sei un programmatore Python con anni di esperienza. Come posso creare un'applicazione web in Python? Sei un esperto di sviluppo web in Python. Come posso creare un'applicazione desktop in Python? Sei un esperto di sviluppo desktop in Python. Come posso creare un bot Telegram in Python? Sei un esperto di sviluppo di bot Telegram in Python. Come posso creare una GUI in Python? Sei un esperto di sviluppo GUI in Python.

Per capire come funziona l'apprendimento profondo vediamo un esempio con Python Indice Tutorial In questa e Google Colab Introduzione a Scikit Learn con esempio pratico in Python Come salvare e caricare modelli di Machine Learning con Python e scikit-learn Apprendimento non Supervisionato con Python Come Generare dataset con python e scikit-learn Corso Gratis su Python e Machine Learning Scikit Learn e Python Tutorial Manipolazione Dati con Python e Pandas

Competenze Essenziali per gli Ingegneri AI nel 2025 Python 2. PyTorch Python Deep learning, computer vision, NLP, reinforcement learning. scikit-learn Python Algoritmi OpenCV C++, Python Elaborazione immagini, rilevamento oggetti, riconoscimento facciale. NLTK Python NLP: tokenizzazione, stemming, classificazione del testo. spaCy Python NLP industriale: riconoscimento Caffe C++, Python CNN per classificazione immagini e ricerca nel deep learning.