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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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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La Scienza dei dati è un campo così ampio che include diverse suddivisioni per un Data Scientist come la preparazione e l’esplorazione dei dati, la rappresentazione e la trasformazione dei dati, la visualizzazione e la presentazione dei dati, l’analisi predittiva e l’apprendimento automatico. Per i principianti, è naturale sollevare la seguente domanda: di quali competenze…
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Per costruire un modello predittivo con tecniche statistiche o di data mining classico, utilizziamo dei dati relativi al passato, cerchiamo allora di capire vantaggi e svantaggi delle Reti Neurali. A titolo d’esempio potremmo partire da un nostro database di clienti, in particolare potremmo costruire un modello standard e identificare dei clienti che hanno le stesse…
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Quando si parla di #AI, l’utente non esperto tende, ad immaginare qualcosa di simile al famoso film Terminator. Quello che accade nella realtà è del tutto diverso e nella maggior parte dei casi si tratta di calcoli matematici che prendono il nome di Statistica o Matematica Statistica. La statistica è la disciplina che riguarda la raccolta,…
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