Per risolvere problemi di statistica e matematica bisogna avere un approccio analitico, in quanto sono due discipline fondamentali in una vasta gamma di campi, dalle scienze sociali alla fisica, dall’ingegneria ai corsi di finanza. Sebbene siano indispensabili, molti studenti all’università, partecipanti a master e professionisti in formazione si trovano spesso a fare i conti con…
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Facile, veloce e intuitiva: così appare la prima versione di TensorFlow Similarity, un pacchetto Python che consente di addestrare modelli di similarità usando TensorFlow. Oggi un’abilità importantissima per qualsiasi app o programma è trovare le correlazioni. Dal suggerire oggetti simili a quelli già acquistati, ai titoli di giornale che ti vengono proposti sulla base delle…
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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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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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Il clustering in Python o analisi dei cluster è un processo importantissimo perché spesso consente di vedere nei dati di input dei modelli interessanti per le nostre analisi. Si tratta di apprendimento non supervisionato, che serve ad esempio per individuare il comportamento di un gruppo di clienti. Ogni caso è a sé e richiedere degli…
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Tutti conosciamo l’importanza delle immagini giuste, quando si tratta le visualizzazioni dati in Python. Anche una persona non del settore, quando vede una buona visualizzazione di una grande mole di dati, è in grado di trarre conclusioni e di prendere decisioni data-driven. A questo servono i data engineer! Ma diciamoci la verità: quanto tempo ci…
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In questo articolo, fornirò una rapida panoramica di alcune delle funzioni di attivazione nel deep learning più comuni, utilizzate nelle reti neurali. Ma prima di discuterli, discutiamo alcuni concetti di base relativi alle funzioni di attivazione. Una rapida discussione di tutte le principali funzioni di attivazione nell’apprendimento profondo. Contenuti 1. Perché abbiamo bisogno di funzioni…
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Esaminare i fondamenti dei modelli di apprendimento profondo e delle reti neurali artificiali. Da circa novembre 2013, il termine “deep learning” in italiano “Apprendimento profondo” ha iniziato a guadagnare popolarità, soprattutto all’interno della comunità di scienza dei dati. Questa tendenza arriva subito dopo il boom dei “big data” nel 2010 e il boom della “scienza…
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