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…
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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…
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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…
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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…
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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…
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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…
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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…
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I dati delle serie temporali non sono altro che punti collegati temporalmente in sequenza. Ad esempio, la misurazione della temperatura nelle varie fasi di un processo chimico, oppure il numero di persone che entra a ogni ora in un edificio. I dati delle serie temporali hanno caratteristiche diverse dai dati tabellari, e quasi andrebbero considerate…
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Ogni data scientist conosce la grandissima importanza della visualizzazione e deve avere a disposizione i relativi Tool per la visualizzazione. Le visualizzazioni, anche in altri campi del sapere, consentono di mettere in collegamento idee complesse in modo efficiente. Questo nell’analisi dati vale ancora di più, perché spesso il data scientist si rivolge a persone che…
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Finché dobbiamo creare un modello di Machine Learning va tutto bene. Le prime difficoltà per un data engineer arrivano però quando si tratta di selezionare quale modello è in grado di trarre le migliori prestazioni e generalizzazioni dai nostri dati, con il machine learning automatico. Gli algoritmi di Machine Learning sono moltissimi, dalla regressione alla…
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