Migliorare le performance con ChatGPT: alcuni casi pratici
Come utilizzare al meglio ChatGPT per il tuo lavoro da software engineer, 10 esempi pratici di utilizzo quotidiano.
Come utilizzare al meglio ChatGPT per il tuo lavoro da software engineer, 10 esempi pratici di utilizzo quotidiano.
Una correlazione può essere diretta (o positiva) quando entrambe le variabili si muovono nella stessa direzione, o inversa (o negativa), ovvero quando al salire del primo valore, scende il secondo. Oppure può esserci una correlazione neutra (anche detta “nulla”).
Le prestazioni di alcuni modelli possono peggiorare se due o più variabili sono strettamente correlate, il che si chiama multicollinearità.
Un perito informatico, un ingegnere informatico o un informatico “puro” possono convertirsi al mondo dal data engineering e imparare la matematica. Possono farlo anche persone che provengono da ambiti totalmente diversi, a patto di studiare le regole fondamentali della materia. Però serve una buona dose di conoscenza matematica, necessaria per analizzare i dati con cognizione…
Leggi tutto
La discesa del gradiente e la retropropagazione sono alleati importantissimi nel machine learning, perché base fondamentale delle reti neurali artificiali (RNA). In fondo, ogni data scientist lo sa: la selezione del modello corretto per ogni caso d’uso richiede una comprensione approfondita del problema in sé e degli algoritmi necessari per interpretarlo e risolverlo. In questo…
Leggi tutto
Si chiamano anche MLOps (Machine Learning Operations) e sono un insieme di consigli inerenti ai flussi di lavoro per semplificare e migliorare il machine learning o meglio, il ciclo di vita del tuo modello di machine learning. Ciclo di vita: migliorare il machine learning Con “ciclo di vita” intendiamo abitualmente le tre fasi dello sviluppo…
Leggi tutto
Esiste una grande differenza tra la classificazione e la regressione. In sostanza, la classificazione riguarda una categoria che viene affidata a un dato, mentre la regressione è più in grado di prevedere una quantità. Altro concetto importante da capire per chi si occupa di analisi dati e di statistica è l’accuratezza. Vedremo qui di seguito…
Leggi tutto
Programmare in Python: Noi sviluppatori abbiamo bisogno di best practice e di standard di programmazione, il nostro script deve essere leggibile, ordinato, facile da comprendere per altri, e facilmente modificabile per essere migliorato. Ecco quindi 3 consigli per programmare in Python che ho voluto raccogliere per chi sa già sviluppare, ma vorrebbe arrivare a un…
Leggi tutto
Ognuno deve essere responsabile della propria educazione e della propria saggezza. Vediamo insieme, in modo simpatico i 10 comandamenti del Machine Learning… 1. Matematica, codice e dati sono la tua santa trinità Qualsiasi pipeline di machine learning efficace sfrutta l’incrocio di matematica, codice e dati. Ciascuno è efficace quanto l’altro. Se i tuoi dati sono di…
Leggi tutto
Capita molto spesso di avere bisogno di una web app in cui inserire i propri dati, vuoi in una serie di grafici interattivi, vuoi in una dashboard, o in generale. Un’app data-driven come Streamlit è utilissima per comunicare agli altri le tue scoperte, e interagire con loro. Però non è facile come sembra. Infatti un…
Leggi tutto
Se ti devi occupare di classificazione, ti capiterà molto spesso la situazione in cui i tuoi dati siano sbilanciati per quanto riguarda il tag di classificazione. Creare modelli su un dataset che contiene delle classi sbilanciate è una grande sfida per chi si occupa di machine learning, perché purtroppo lo sbilanciamento distorce il modello verso…
Leggi tutto
Cerchi risposte che qui non trovi e hai WhatsApp? Puoi usare il nostro Bot Gratutito di Intelligenza Artificiale senza registrazione!
Puoi chiedere formule, analisi di codice, analisi di foto, trascrivere audio e analizzali ma più in generale tutto ciò di cui hai bisogno con pochissimo sforzo.