Il flusso delle immagini generate attraverso AI (Artificial Intelligence) sta inondando il web e pare inarrestabile. Una stima quantitativa precisa del fenomeno non esiste ma si parla di diversi milioni di immagini generate e pubblicate solo negli ultimi sei mesi (da Agosto 2022 a Febbraio 2023). Gli strumenti per la generazione di immagini basati su AI si susseguono a ritmi incalzanti, senza precedenti neanche per il settore della tecnologia avanzata. DALLE-2, MidJourney, Stable Diffusion sono solo alcuni tra i nomi più celebri balzati agli onori della ribalta nel giro di pochi mesi. C’è chi parla oramai di un nuovo settore dell’Arte figurativa: l’AI Art, cioè l’arte di immagini generate attraverso AI. Si può, però, definire vera Arte l’AI Art? Il dibattito sulla questione è accesissimo e non sorprende. Il mondo dell’arte è stato letteralmente preso d’assalto e, per alcuni, rischia di essere travolto. Molte sono le accuse rivolte all’AI Art [1] ma la più importante riguarda il fatto che nella generazione di immagini manchi un vero sforzo artistico. Basta scrivere un testo (detto “prompt”) in cui si definisce che cosa si vuol ottenere e lo strumento genera automaticamente l’immagine. Ben altro sforzo rispetto a dipingere un quadro su una tela! A questa accusa si può, in prima battuta, rispondere ricordando che anche Charles Baudelaire aveva mosso una simile obiezione nei confronti della fotografia nel celebre “Salon de 1859” [2]. Anzi Baudelaire era stato ben più feroce dei detrattori della AI Art di oggi: “Se si consentirà alla fotografia di servire da supplemento all’arte in qualcuna delle sue funzioni, questa sarà soppiantata e corrotta, grazie anche alla stupidità delle moltitudini che sono il naturale alleato della fotografia ”. Per fortuna, niente di quanto vaticinato da Baudelaire è accaduto ma, anzi, l’Arte, liberata dalla necessità di rappresentare pedissequamente la Realtà, ha potuto esprimersi in movimenti come l’Impressionismo o il Surrealismo [3]. La questione del “basso sforzo” è, poi, un mito che ci proponiamo di sfatare attraverso una descrizione minuziosa (quasi scientifica) del processo di generazione di una immagine artistica. Come viene generata la AI Art Per comprendere quanta parte abbia l’essere umano nel processo di generazione di un’immagine artistica usando la “Artificial Intelligence (AI)” conviene far riferimento a uno schema semplice ma veritiero su come si svolge il processo di generazione (Fig. 1). Figura 1 – Il processo di generazione di una immagine artistica usando AI In pratica il processo di generazione è la ripetizione di una interazione tra umano e modello (la componente di AI): Dall’umano al modello attraverso un prompt e qualche altro parametro (prompt + params); Dal modello all’umano attraverso una immagine-risultato (image-response). Se l’immagine-risultato non corrisponde all’idea che l’umano trova soddisfacente (esteticamente, come fedeltà di rappresentazione) l’input verso il modello è cambiato e il processo si ripete finché non si giunge a un’immagine soddisfacente. Che cosa c’è dentro il modello? Dentro il modello c’è uno spazio latente (multimodal latent space) formato da parole e feature di immagini, cioè c’è uno spazio latente multimodale. Questo spazio latente multimodale è stato allestito attraverso il “training” del modello usando un dataset di parole e corrispondenti immagini. Si osserva che sia le parole che le immagini provengono da altri umani attraverso le opere degli artisti, del passato e del presente, e attraverso la descrizione delle opere. Dal punto di vista del modello quando l’umano inserisce un input (prompt+params) si determina una posizione dentro lo spazio latente e da quella posizione con un determinato algoritmo si sintetizza un’immagine, combinando le feature delle immagini nei pressi del punto determinato dal prompt. L’umano, dunque, è, in pratica, un esploratore dello spazio latente del modello. La pratica di generazione mostra come esistono zone produttive (miniere) e zone improduttive (deserto). Talvolta l’umano intercetta una miniera con prompt improbabili o non attinenti con l’argomento del prompt. C’è una certa dose di casualità nel processo di generazione che corrisponde alla casualità di alcune tecniche pittoriche moderne. Che cosa c’è dentro l’umano? Nell’umano c’è, essenzialmente un Idea dell’opera che si vuol realizzare. Da un punto di vista antropologico l’umano è un insieme complesso, dotato di una densità misteriosa, non conoscibile completamente. Anche l’Idea dell’umano può cambiare nel corso del processo di generazione di un’immagine. In base alla immagine-risultato l’umano può cambiare idea. Per esempio perché si è costatata l’impossibilità di produrre un’immagine che corrisponda in modo soddisfacente all’Idea o, semplicemente, perché il risultato-immagine ha fatto nascere un’idea migliore di quella originale. Il processo di generazione di un’immagine da parte dell’umano è quindi un processo creativo non deterministico. Sappiamo, poi, che anche la creatività umana non è infinita ma è delimitata da archetipi universali, come ha sottolineato Jung [4]. Tuttavia anche nella generazione con AI si possono riconoscere gli stili dei diversi umani che prediligono certi temi e certe aree dello spazio latente invece che altre. In fondo, anche in un’opera d’arte tradizionale è sempre un’idea che guida l’artista. Si pensi allo stile di Michelangelo Buonarroti: uomini, donne e bambini sono, essenzialmente, “eroi” nerboruti (V. Tondo Doni, Fig. 2). Figura 2 – il Tondo Doni di Michelangelo Post-produzione Una volta che l’umano abbia ottenuto una immagine-risultato soddisfacente sono possibili altre operazioni successive: inpainting – Si tolgono dall’immagine alcuni elementi attraverso l’AI; outpainting – Si aggiungono nuovi elementi all’immagine tramite AI; Photoshop – Si effettuano delle correzioni usando un editor di immagini; ri-mediazione attraverso la pittura – L’immagine è stampata, ad esempio su tela, e l’artista umano prende colori e pennelli per cambiare l’immagine stampata; altre elaborazioni – L’umano può decidere di generare un video dall’immagine, aggiungere una colonna sonora, creare dei rumori o, addirittura, degli odori. Questo mette in luce il fatto che un’opera d’arte può essere ottenuta con l’AI ma non solo. L’Arte è qualcosa di più complesso e libero della semplice AI. Insomma, È Vera Arte? Per noi la risposta è netta e chiara: è vera Arte! Per alcuni questa affermazione può essere uno shock ma, per onestà, questa nuova realtà non si può negare. È chiaro che con l’AI la manualità non conta. Non si prendono in mano pennello e colori ma il processo creativo che si compie è fortemente umano. Anche la componente casuale con cui viene generata un’immagine non toglie nulla al processo artistico, come mostra tanta parte di Arte del Novecento. Comunque, a parte i ragionamenti, le polemiche e, talvolta, anche le elucubrazioni alla fine ciò che conta è il giudizio finale, è la percezione di un utente finale che valuta, secondo il suo giudizio soggettivo, il valore estetico dell’opera. Si riporta una serie di opere generate dall’autore di questo articolo senza commento (Fig. 3-6). Ognuno giudichi da solo. Per saperne di più sull’Intelligenza Artificiale e le sue applicazioni nel mondo dell'arte, vi invito a visitare il sito web di Mathema, l’azienda di cui sono CEO, e di seguirci sulla nostra pagina Linkedin ufficiale. Riferimenti [1] Ennio Bianco, “E’ Arte o non è Arte, è Arte o non è Arte, …”, 2022 [2] Charles Baudelaire, Salon de 1859 [3] Cathy Reisenwitz, "Artist Ellen Maidman-Tanner on why AI is actually good for art" [4] M. Mazzeschi, "Why AI can generate art we can understand: a Jungian approach"

Benvenuto nel mondo dell'intelligenza artificiale e della musica! In questo articolo esploreremo i migliori generatori di musica con AI, che stanno cambiando il modo in cui le opere musicali vengono create e ascoltate. L'intelligenza artificiale nella produzione musicale L'intelligenza artificiale è sempre più presente nel campo dell'arte, incluso il mondo della musica. Una volta implementata, l'AI può influire su ogni aspetto della produzione musicale, dalla generazione di musica alla produzione di master audio e allo streaming. Tuttavia, l'implementazione dell'AI non sostituisce gli artisti umani, ma viene utilizzata come strumento complementare per migliorare il processo creativo. Questa tecnologia offre ai musicisti dilettanti un modo innovativo per esplorare il proprio talento e migliorare il loro processo creativo. Generazione di musica con l'AI Molti esperti, ricercatori, musicisti ed etichette discografiche stanno cercando nuovi modi per integrare le tecnologie AI nella musica. Ci sono diversi software che possono produrre opere nello stile di diversi compositori, come ad esempio Mozart o Beethoven. Inoltre, alcuni algoritmi di apprendimento automatico possono generare canzoni e suoni completamente nuovi. Questa tecnologia ha anche la capacità di personalizzare la musica in base alle preferenze dell'ascoltatore, creando un'esperienza di ascolto unica e su misura. Tecnologie open source Un grande vantaggio di questi strumenti AI è che molti di essi sono open source, il che significa che chiunque può accedervi e iniziare a migliorare le tecnologie esistenti. Questo ha portato a una comunità di sviluppatori che stanno lavorando insieme per creare nuove tecnologie che rivoluzioneranno il mondo della musica. In conclusione, la tecnologia dell'intelligenza artificiale sta cambiando radicalmente il modo in cui la musica viene prodotta e ascoltata. Con la capacità di generare nuovi brani musicali, personalizzati e adattati ai gusti dell'ascoltatore, l'AI offre una nuova dimensione all'arte della musica. I migliori generatori di musica con Intelligenza Artificiale: Amper Music AIVA Ecrett Music Soundraw Boomy OpenAI - MuseNet Amadeus Code Ci sono molti strumenti di generazione musicale basati sull'intelligenza artificiale disponibili sul mercato. Tra questi, alcuni dei migliori sono Amper Music, AIVA, Ecrett Music, Soundraw, Boomy, OpenAI - MuseNet e Amadeus Code. Ognuno di questi strumenti utilizza algoritmi di apprendimento automatico per creare nuove composizioni musicali, offrendo ai musicisti e ai produttori una vasta gamma di opzioni per esplorare e sperimentare. Adesso li esamineremo uno ad uno. 1. Amper music In cima alla nostra lista dei migliori generatori di musica AI c'è Amper Music, che è uno dei generatori di musica AI più facili da usare, rendendolo una scelta perfetta per coloro che desiderano iniziare con la musica generata dall'IA. Amper non richiede una profonda conoscenza della teoria musicale o della composizione da utilizzare, poiché crea tracce musicali da campioni preregistrati. Questi vengono poi trasformati in audio reale, che può essere modificato con tasti musicali, tempo, singoli strumenti e altro ancora. Ad esempio, puoi accordare l'intero strumento per adattarlo all'atmosfera o all'atmosfera che stai cercando di ottenere. La piattaforma basata su cloud è un'ottima scelta per i creatori di contenuti o per le persone che desiderano sviluppare colonne sonore e audio per giochi, film o podcast. Con l'edizione premium, hai ancora più opzioni che ti integrano come artista. Ecco alcuni dei principali vantaggi di Amper Music: Crea rapidamente musica per un'ampia gamma di applicazioni (podcast, film e videogiochi) Milioni di campioni e molte varietà di strumenti Strumenti per migliorare la produzione musicale Piattaforma basata su cloud 2. AIVA Un altro impressionante generatore di musica AI che riceve sempre attenzione è AIVA, sviluppato nel 2016. L'IA viene costantemente migliorata per comporre colonne sonore per pubblicità, videogiochi, film e altro ancora. La prima pubblicazione di AIVA è stata intitolata "Opus 1 for Piano Solo", e ha anche pubblicato un album e composto musica per un videogioco. Lo strumento consente agli utenti di sviluppare musica da zero e può aiutare a produrre variazioni di brani esistenti, il tutto senza doversi preoccupare dei processi di licenza musicale. Con AIVA, puoi facilmente generare musica di molti generi e stili selezionando prima uno stile preimpostato. Quando si tratta di musica attuale, puoi utilizzare AIVA per applicare le modifiche. Ecco alcuni dei principali vantaggi di AIVA: Molti preset e formati musicali specificati Funzionale versione gratuita Possibilità di modificare le colonne sonore Modifica tracce esistenti 3. Ecrett Music Ecrett Music consente a chiunque di generare clip musicali allenandosi su centinaia di ore di brani esistenti. L'interfaccia semplice dello strumento e l'ampia selezione di scene, emozioni e generi lo rendono un'ottima scelta sia per i dilettanti che per i professionisti. Il generatore di musica AI ti consente di comporre musica per qualsiasi video o gioco e viene fornito con un generatore di musica royalty-free per evitare problemi con la licenza. Per utilizzare lo strumento, devi prima selezionare almeno un'opzione da Scena, Atmosfera e Genere prima di fare clic su "Crea musica". Lo strumento quindi crea la musica in base alle tue scelte e ottieni musica diversa ogni volta anche quando utilizzi le stesse impostazioni. Puoi anche personalizzare strumenti e strutture con pochi clic. Alcuni degli strumenti includono Melody, Backing, Bass e Drum. Dopo aver creato musica con Ecrett, puoi gestirla con Preferiti, Cronologia download, Caricamento video e altro. Ecco alcuni dei principali vantaggi di Ecrett Music: Versione di prova prima dell'abbonamento Interfaccia utente semplice e completa Semplice processo di creazione di musica Più piani di abbonamento 4. Soundraw Un'altra fantastica opzione per un generatore di musica AI è Soundraw, che ti consente di personalizzare una canzone con frasi create dall'IA, tra molte altre cose. Lo strumento si basa sulla combinazione di AI e il suo assemblaggio di strumenti manuali, che ti consentono di generare e personalizzare facilmente nuova musica. La piattaforma ha una funzione di personalizzazione che ti consente di improvvisare e accordare un singolo brano musicale. Mentre gli utenti gratuiti possono utilizzare il generatore di musica per creare musica, è necessario abbonarsi per download illimitati. Ecco alcuni dei principali vantaggi di Soundraw: Facile da usare Combina composizioni AI e strumenti manuali Plug-in compatibile con Google Chrome e Premiere Pro Download illimitati con piano di abbonamento 5. Boomy Uno degli strumenti che gioca un ruolo chiave nell'espandere l'accesso alla generazione musicale e nell'abbassare le barriere all'ingresso nella produzione musicale è Boomy, che ti consente di creare canzoni originali in pochi secondi. Puoi quindi inviare quei brani per la possibilità di guadagnare entrate in streaming da vari servizi, il che lo rende uno strumento davvero unico. Dopo aver impostato alcuni filtri e fatto clic su "Crea brano", l'intelligenza artificiale creativa dello strumento scrive e produce un brano completo in pochi secondi. Avrai quindi la possibilità di rifiutarlo o salvarlo. E mentre segui questo processo, l'intelligenza artificiale di Boomy sviluppa un profilo personalizzato per aiutarti a creare la musica migliore. Ecco alcuni dei principali vantaggi di Boomy: Versioni gratuite e in abbonamento Invia musica per guadagnare su piattaforme come YouTube e TikTok Accesso a molte caratteristiche e funzionalità Profilo personalizzato 6. OpenAI – MuseNet Uno dei più grandi nomi nel settore dell'intelligenza artificiale, OpenAI, ha il proprio strumento di generazione di musica AI online chiamato MuseNet. Secondo l'azienda, lo strumento può generare canzoni con un massimo di dieci strumenti diversi e musica in un massimo di 15 stili diversi. Un altro aspetto unico di MuseNet di OpenAI è che può imitare compositori famosi come Mozart, così come i migliori compositori di oggi. Lo strumento si basa su una rete neurale profonda addestrata sui dati acquisiti da fonti Internet e ciò gli consente di valutare la musica per lunghi periodi di tempo. È importante notare che mentre MuseNet ha molti campioni su Soundcloud e puoi goderti molta musica generata dall'intelligenza artificiale dallo strumento, a questo punto non ti consente ancora di generare la tua musica. Ecco alcuni dei principali vantaggi di MuseNet: Molti diversi campioni disponibili Imita compositori antichi e moderni Rete neurale profonda Valuta la musica per lunghi periodi di tempo 7. Codice Amadeus A chiudere la nostra lista dei migliori generatori di musica AI è Amadeus Code, che può essere utilizzato da qualsiasi appassionato di musica. L'app basata su IOS ti consente di creare nuove melodie in pochi minuti. Amadeus Code si basa su un motore di intelligenza artificiale che contiene progressioni di accordi di alcune delle canzoni più famose al mondo. Puoi quindi usarli per creare nuove strutture di composizioni musicali. Il generatore di musica AI consente inoltre di utilizzare i gesti per creare brani nuovi di zecca o ricreare segmenti specifici di brani composti in precedenza. Puoi esportare file audio e MIDI in un software di editing audio, ma devi acquistare tutti i brani che desideri conservare. Ecco alcuni dei principali vantaggi di Amadeus Code: Può essere esportato come file audio e MIDI Applicazione basata su IOS Crea nuove melodie in pochi minuti Usa i gesti per creare nuove canzoni

Guardando al futuro, le compagnie assicurative stanno già iniziando ad adottare l'intelligenza artificiale come arma segreta per migliorare l'esperienza del cliente e ridurre i costi operativi. Nel 2030 o nel 2050, la situazione potrebbe essere ancora più estrema: immagina di poter accedere a un'assicurazione personalizzata in pochi secondi, basata sui dati raccolti in tempo reale dai tuoi dispositivi portatili, come smartwatch o sensori indossabili. In questo futuro, l'AI potrebbe essere in grado di prevedere i tuoi rischi con una precisione mai vista prima, eliminando la necessità di interventi umani nella valutazione dei rischi e nell'elaborazione delle polizze. Inoltre, l'AI potrebbe essere utilizzata per prevenire gli incidenti, grazie a sistemi di guida assistita e allarmi automatici che potrebbero ridurre il numero di richieste di risarcimento. Questo non solo sarebbe un enorme vantaggio per i clienti, ma anche per le compagnie assicurative, che potrebbero risparmiare tempo e denaro nel processo di elaborazione delle polizze e dei reclami. In sintesi, l'intelligenza artificiale potrebbe rivoluzionare il settore delle assicurazioni, portando ad un futuro in cui la sicurezza e la protezione sono garantite in modo più efficiente e personalizzato per tutti. Non perdere l'occasione di scoprire come l'intelligenza artificiale stia cambiando il modo in cui ci assicuriamo e ci proteggiamo per il futuro. Cos'è l' IA e perchè integrarla nelle assicurazioni L'intelligenza artificiale (AI) è una tecnologia che sta rivoluzionando il modo in cui le aziende di tutto il mondo operano e interagiscono con i propri clienti. In parole povere, l'AI si riferisce alla capacità di una macchina di imparare e agire in modo autonomo, simile a un essere umano, sulla base di un insieme di dati. Questa tecnologia può essere utilizzata per risolvere una vasta gamma di problemi, dall'automazione dei processi aziendali alla valutazione dei rischi, alla personalizzazione delle esperienze dei clienti e molto altro ancora. Nel settore delle assicurazioni, l'AI sta avendo un impatto significativo sulla capacità delle compagnie assicurative di valutare i rischi e di offrire prodotti più personalizzati ai propri clienti. Ad esempio, l'AI può essere utilizzata per analizzare i dati raccolti dai sensori indossabili e dai dispositivi mobili degli assicurati, al fine di valutare i loro rischi individuali e fornire polizze personalizzate. Oppure può essere utilizzata per prevenire gli incidenti, grazie a sistemi di guida assistita e allarmi automatici che riducono il numero di richieste di risarcimento. Intelligenza artificiale e assicurazioni , le principali applicazioni : Sebbene molti di noi pensino all'assicurazione come ad una pratica tradizionale e statica, l'IA sta apportando cambiamenti innovativi al modo in cui le compagnie assicurative operano e si relazionano con i loro clienti. Ecco 7 esempi di come l'intelligenza artificiale sta cambiando il settore delle assicurazioni in modo sorprendente: Rilevamento dei danni tramite immagini satellitari: le compagnie assicurative possono ora utilizzare immagini satellitari e tecnologie di riconoscimento visivo per individuare e valutare i danni causati da eventi naturali come uragani, tornado o inondazioni, in modo da accelerare la risposta e il processo di risarcimento. Utilizzo dei dati di geo localizzazione per la valutazione del rischio: le compagnie assicurative possono utilizzare i dati di geo localizzazione per valutare il rischio di un potenziale cliente in base alla posizione geografica e altri fattori come la densità di traffico o la criminalità nella zona. Chatbot per la gestione delle richieste dei clienti: le compagnie assicurative possono utilizzare chatbot basati sull'intelligenza artificiale per rispondere alle domande dei clienti e gestire le loro richieste, migliorando l'efficienza e la tempestività del servizio clienti. Analisi dei social media per valutare il rischio: le compagnie assicurative possono utilizzare l'analisi dei social media per valutare il rischio di un potenziale cliente in base alle informazioni pubbliche disponibili sui suoi profili social. Quindi attento a quello che pubblichi :) Utilizzo di droni per la valutazione dei danni: le compagnie assicurative possono utilizzare droni per ispezionare i danni causati da eventi naturali o incidenti, riducendo i tempi di valutazione e di risarcimento. Intelligenza artificiale per la prevenzione degli incidenti: le compagnie assicurative possono utilizzare l'IA per prevedere e prevenire gli incidenti stradali e ridurre il numero di sinistri. Personalizzazione delle polizze attraverso l'utilizzo dei big data: le compagnie assicurative possono utilizzare i big data e l'analisi predittiva per personalizzare le polizze in base alle esigenze specifiche dei clienti, migliorando così la soddisfazione del cliente e la retention. Intelligenza artificiale e assicurazioni , i vantaggi per aziende e clienti L'utilizzo dell'intelligenza artificiale nel settore delle assicurazioni sta portando numerosi vantaggi. Grazie alla potenza di calcolo dell'AI, le compagnie di assicurazione possono elaborare grandi quantità di dati in tempo reale, migliorando l'efficienza e l'accuratezza delle loro operazioni. Inoltre, l'AI può aiutare a ridurre il rischio e le perdite finanziarie, migliorando la prevenzione delle frodi e la valutazione del rischio. Ma i vantaggi dell'utilizzo dell'AI non si limitano alla sfera finanziaria: possono anche migliorare la soddisfazione dei clienti. Grazie alle capacità predittive dell'AI, le compagnie di assicurazione possono prevedere con maggiore precisione i bisogni e le esigenze dei propri clienti, offrendo loro soluzioni personalizzate e migliorando la loro esperienza di servizio. Inoltre, l'AI può aiutare a semplificare il processo di gestione delle richieste dei clienti, migliorando i tempi di risposta e la qualità del servizio. L'utilizzo dell'AI nel settore delle assicurazioni può anche portare ad una maggiore trasparenza e comprensione delle politiche assicurative da parte dei consumatori. Grazie all'AI, le compagnie di assicurazione possono analizzare grandi quantità di dati e fornire ai clienti informazioni dettagliate sulle loro coperture e sui loro diritti. Questo non solo aiuta i clienti a prendere decisioni più informate sulle loro polizze assicurative, ma può anche migliorare la fiducia e la trasparenza nell'intero settore delle assicurazioni. Intelligenza artificiale e assicurazioni , i rischi L'intelligenza artificiale nel settore delle assicurazioni ha molti vantaggi, ma ci sono anche alcune sfide importanti da affrontare. Una delle principali sfide riguarda la qualità dei dati. L'intelligenza artificiale si basa sui dati per apprendere e migliorare, ma se i dati non sono accurati o incompleti, l'AI potrebbe fornire risultati errati. Ci sono anche preoccupazioni per la privacy dei dati e la sicurezza delle informazioni personali dei clienti. Un'altra sfida riguarda l'interpretazione dei risultati dell'AI. Anche se l'intelligenza artificiale può fornire risultati precisi, non è sempre facile capire come l'AI ha raggiunto quella conclusione. Ciò potrebbe portare a difficoltà nella spiegazione delle decisioni alle persone coinvolte. Immagina che un algoritmo di valutazione del rischio per l'assicurazione auto tenga conto dell'età del conducente e della posizione geografica. Potrebbe sembrare ragionevole presumere che i conducenti più anziani siano meno propensi ad avere incidenti rispetto ai giovani, e quindi abbassare il costo dell'assicurazione per loro. Tuttavia, se l'algoritmo considera anche la posizione geografica dell'assicurato, potrebbe assumere erroneamente che una persona anziana che vive in un quartiere considerato pericoloso per i crimini, sia più propensa a causare un incidente rispetto ad un conducente giovane che vive in un quartiere tranquillo. Questo può portare a un aumento del prezzo dell'assicurazione per la persona anziana, anche se in realtà non c'è alcuna prova che sia più a rischio. Questa è solo una delle molte possibili situazioni in cui i bias dell'IA possono influire sui prezzi delle assicurazioni, sottolineando l'importanza di monitorare e ridurre i bias nelle applicazioni dell'IA nel settore assicurativo. Infine, l'intelligenza artificiale potrebbe portare a una riduzione delle opportunità di lavoro per le persone, in particolare per i lavori che coinvolgono la valutazione dei rischi e la sottoscrizione delle polizze. Tuttavia, anche se ci sono sfide da affrontare, l'uso dell'intelligenza artificiale nel settore delle assicurazioni continuerà ad aumentare e potrebbe portare a molte opportunità di miglioramento dell'efficienza e della soddisfazione dei clienti. Intelligenza artificiale e assicurazioni , vediamo un esempio reale Ecco un esempio di codice Python che genera un semplice dataset di assicurazioni e applica un algoritmo di machine learning per prevedere il costo dell'assicurazione medica per un nuovo cliente: #SEMPLICE ESEMPIO utilizzando il MACHINE LEARNING import numpy as np from sklearn.linear_model import LinearRegression # generazione dei dati age = np.array([18, 25, 30, 40, 50, 60, 70, 80]) smoker = np.array([0, 1, 1, 0, 1, 0, 0, 0]) bmi = np.array([20, 22, 25, 30, 35, 40, 45, 50]) charges = np.array([2000, 3000, 3500, 4000, 5000, 7000, 8000, 9000]) # Abbiamo 8 clienti con diverse età, bmi e alcuni sono fumatori # uniamo le variabili in un array di features features = np.column_stack((age, smoker, bmi)) # creiamo il modello di regressione lineare model = LinearRegression() # addestramento del modello sui dati model.fit(features, charges) # esempio di previsione per un nuovo cliente # divertiti a cambiare eta o gli altri parametri new_customer = np.array([[35, 0, 28]]) predicted_charges = model.predict(new_customer) # output della previsioneprint("Il costo previsto dell'assicurazione per il nuovo cliente è:", predicted_charges[0]) In questo esempio, abbiamo creato un dataset fittizio composto da variabili come l'età, il fumo e l'indice di massa corporea (BMI) di un cliente e il costo dell'assicurazione medica. Abbiamo utilizzato un algoritmo di regressione lineare per addestrare un modello sui dati esistenti e prevedere il costo dell'assicurazione per un nuovo cliente. Il modello ha considerato i fattori come l'età e il fumo del cliente e ha fornito una stima del costo dell'assicurazione basata su questi fattori. #SEMPLICE ESEMPIO utilizzando il DEEP LEARNING import numpy as np import tensorflow as tf # generazione dei dati age = np.array([18, 25, 30, 40, 50, 60, 70, 80]) smoker = np.array([0, 1, 1, 0, 1, 0, 0, 0]) bmi = np.array([20, 22, 25, 30, 35, 40, 45, 50]) charges = np.array([2000, 3000, 3500, 4000, 5000, 7000, 8000, 9000]) # normalizzazione dei dati age_norm = age / np.max(age) smoker_norm = smoker / np.max(smoker) bmi_norm = bmi / np.max(bmi) charges_norm = charges / np.max(charges) # uniamo le variabili in un array di features normalizzate features = np.column_stack((age_norm, smoker_norm, bmi_norm)) # creiamo il modello di rete neurale con Keras model = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Dense(units=16, input_shape=[3], activation='relu'), tf.keras.layers.Dense(units=1, activation='linear') ]) # compiliamo il modello specificando l'ottimizzatore e la funzione di perdita model.compile(optimizer=tf.optimizers.Adam(learning_rate=0.01), loss='mean_squared_error') # addestramento del modello sui dati normalizzati model.fit(features, charges_norm, epochs=1000, verbose=0) # esempio di previsione per un nuovo cliente new_customer = np.array([[35, 0, 28]]) new_customer_norm = new_customer / np.array([np.max(age), np.max(smoker), np.max(bmi)]) predicted_charges_norm = model.predict(new_customer_norm) predicted_charges = predicted_charges_norm * np.max(charges) # output della previsione print("Il costo previsto dell'assicurazione per il nuovo cliente è:", predicted_charges[0]) In questo esempio, abbiamo utilizzato TensorFlow e Keras per creare una rete neurale artificiale con un livello di input e un livello di output. Abbiamo normalizzato i dati di input e di output per migliorare le prestazioni del modello, e addestrato la rete neurale utilizzando l'ottimizzatore Adam e la funzione di perdita mean squared error. Infine, abbiamo utilizzato il modello per effettuare una previsione sui dati di un nuovo cliente, applicando la normalizzazione inversa per ottenere una previsione sul costo dell'assicurazione. Questa è solo una semplice dimostrazione di come l'intelligenza artificiale e il machine learning possano essere utilizzati nel settore delle assicurazioni per aiutare a prevedere i costi delle polizze e migliorare la precisione delle stime. Conclusione Intelligenza artificiale e assicurazioni In conclusione, in questo articolo abbiamo esplorato come l'intelligenza artificiale stia trasformando il settore delle assicurazioni. Abbiamo visto come l'AI stia già migliorando l'efficienza e la precisione dei processi decisionali delle compagnie assicurative, permettendo loro di individuare potenziali frodi e di personalizzare le offerte per i clienti. Abbiamo anche esaminato le sfide che l'uso dell'AI comporta nel settore assicurativo, come ad esempio la gestione dei dati, la privacy e i problemi legati ai bias di algoritmi. Infine, abbiamo dato un'occhiata al futuro dell'intelligenza artificiale nel mondo delle assicurazioni. Il potenziale è enorme: l'AI potrebbe migliorare ulteriormente i processi decisionali e aiutare le compagnie assicurative a gestire i rischi in modo più efficiente. Tuttavia, è importante che le aziende continuino a fare attenzione alle sfide e alle conseguenze etiche dell'uso dell'AI nel settore. Ti Ringraziamo per averci seguito in questo viaggio alla scoperta dell'intelligenza artificiale e delle assicurazioni, e ci auguriamo che questo articolo sia stato utile per comprendere il ruolo cruciale dell'AI nel futuro del settore assicurativo.

Con l'avanzare della tecnologia, l'intelligenza artificiale sta diventando sempre più sofisticata e diffusa. Tuttavia, ci sono alcuni rischi e pericoli che l'IA potrebbe comportare. Tra queste voci, vi è quella del celebre fisico teorico Stephen Hawking, il quale ha affermato che lo sviluppo dell'intelligenza artificiale potrebbe portare alla fine della razza umana. Non solo Hawking, ma anche Elon Musk, fondatore di Tesla e SpaceX, ha espresso la sua preoccupazione riguardo l'IA, definendola come una tecnologia in grado di fare molto più di quanto la maggior parte delle persone sappia, con un tasso di miglioramento esponenziale. L'allarme riguarda molteplici aspetti, come l'automazione di determinati lavori, l'utilizzo di algoritmi di genere e razziali, e l'impiego di armi autonome che operano senza la supervisione umana. Ci troviamo ancora alle prime fasi di ciò che l'IA è veramente capace, e la sensazione di disagio e incertezza sta crescendo sempre di più. È necessario affrontare il tema con cautela e responsabilità per evitare che l'intelligenza artificiale possa rappresentare una minaccia per l'umanità. RISCHI DELL'INTELLIGENZA ARTIFICIALE Perdita di posti di lavoro causata dall'automazione Violazioni della privacy Deepfake Bias algoritmico causato da dati errati Disuguaglianza socioeconomica Volatilità del mercato Automatizzazione delle armi 8 Pericoli dell'IA Le domande su chi sta sviluppando l'intelligenza artificiale e per quali scopi rendono ancora più essenziale comprendere i suoi potenziali svantaggi. Di seguito diamo uno sguardo più da vicino ai possibili pericoli dell'intelligenza artificiale ed esploriamo come gestirne i rischi. L'INTELLIGENZA ARTIFICIALE È UNA MINACCIA? La comunità tecnologica ha a lungo dibattuto sulle minacce poste dall'intelligenza artificiale. L'automazione dei posti di lavoro, la diffusione di notizie false e una pericolosa corsa agli armamenti di armi alimentate dall'intelligenza artificiale sono stati citati come alcuni dei maggiori pericoli posti dall'IA. 1. PERDITE DI POSTI DI LAVORO DOVUTE ALL'AUTOMAZIONE DELL'IA L'automazione del lavoro basata sull'intelligenza artificiale rappresenta una preoccupazione sempre più urgente in diversi settori, come il marketing, la produzione e l'assistenza sanitaria. Si prevede che tra il 2020 e il 2025 ben 85 milioni di posti di lavoro andranno persi a causa dell'automazione, con particolare vulnerabilità per i dipendenti neri e latini. Con il progredire della tecnologia, i robot IA diventano sempre più intelligenti e abili, riducendo l'impiego di lavoratori umani. Sebbene sia vero che l'intelligenza artificiale creerà 97 milioni di nuovi posti di lavoro entro il 2025, molte persone potrebbero non possedere le competenze tecniche richieste da questi ruoli e potrebbero rimanere indietro se le aziende non investiranno nella formazione dei propri dipendenti. Come evidenziato da Ford, è improbabile che le persone che svolgono lavori semplici, come girare hamburger da McDonald's, possano facilmente trovare impiego in nuovi lavori richiedenti competenze tecnologiche avanzate. I nuovi lavori richiederanno infatti una maggiore istruzione e formazione, nonché talenti intrinseci come le capacità interpersonali e la creatività, che almeno finora rappresentano punti di forza esclusivamente umani. È importante per le aziende investire nella formazione dei propri dipendenti per migliorare la loro forza lavoro e garantire che la transizione verso l'automazione avvenga in modo equo e sostenibile, evitando di creare disparità sociali e di aumentare la disoccupazione. Inoltre, le aziende dovrebbero considerare l'adozione di strategie che consentano di integrare l'intelligenza artificiale in modo da migliorare l'efficienza e la produttività dei propri processi, senza però eliminare completamente il fattore umano. 2. MANIPOLAZIONE SOCIALE ATTRAVERSO ALGORITMI DI INTELLIGENZA ARTIFICIALE Con l'avvento dell'intelligenza artificiale, la manipolazione sociale attraverso gli algoritmi di intelligenza artificiale è diventata un reale pericolo. Un rapporto del 2018 sui potenziali abusi dell'IA ha individuato la manipolazione sociale come uno dei maggiori rischi associati alla tecnologia. Tuttavia, questa paura è diventata realtà, poiché sempre più politici si affidano alle piattaforme di social media per promuovere i loro punti di vista. Un esempio recente è quello di Ferdinand Marcos Jr., che ha utilizzato un esercito di troll TikTok per cercare di catturare i voti dei giovani filippini durante le elezioni del 2022. TikTok utilizza un algoritmo di intelligenza artificiale per saturare il feed di un utente con contenuti relativi ai media precedenti che hanno visualizzato sulla piattaforma. Tuttavia, questo algoritmo non è in grado di filtrare contenuti dannosi e imprecisi, sollevando preoccupazioni sulla capacità di TikTok di proteggere i propri utenti da media pericolosi e fuorvianti. Inoltre, i deepfake sono diventati sempre più diffusi sui media e le notizie online. Questa tecnologia consente di sostituire l'immagine di una figura con un'altra in una foto o in un video, rendendo difficile distinguere tra notizie affidabili e disinformazione. Di conseguenza, il pubblico non sa più cosa è reale e cosa no, e non può fare affidamento su ciò che, storicamente, abbiamo considerato la migliore prova possibile. Questo scenario rappresenta un problema enorme e preoccupante per la società. Come ha sottolineato Ford, "Non si può letteralmente credere ai propri occhi e alle proprie orecchie". La manipolazione sociale attraverso algoritmi di intelligenza artificiale è diventata un pericolo reale e deve essere affrontata in modo adeguato per proteggere la società e la sua integrità. 3. SORVEGLIANZA SOCIALE CON TECNOLOGIA AI L'avvento dell'Intelligenza Artificiale (IA) non rappresenta solo una minaccia esistenziale, ma potrebbe anche influenzare negativamente la privacy e la sicurezza delle persone. Un caso emblematico di come la tecnologia di riconoscimento facciale possa essere utilizzata a fini di sorveglianza è quello della Cina, che ne fa uso negli uffici, nelle scuole e in altri luoghi pubblici. Il rischio concreto è che, oltre a tracciare i movimenti degli individui, il governo possa raccogliere dati sufficienti per monitorare le attività, le relazioni e le opinioni politiche delle persone. Ma non solo. In alcune città degli Stati Uniti, i dipartimenti di polizia hanno adottato algoritmi di polizia predittiva per prevenire i reati. Tuttavia, questi algoritmi sono influenzati dai tassi di arresto, che hanno un impatto sproporzionato sulle comunità di colore, portando a un eccesso di polizia e suscitando dubbi sulla resistenza delle democrazie autoproclamate a non trasformare l'IA in un'arma autoritaria. Come avverte Ford, il rischio è che regimi autoritari possano fare uso dell'IA a loro vantaggio, ma anche le democrazie occidentali non sono immuni da questo pericolo. È quindi fondamentale porre dei vincoli all'uso dell'IA in modo da proteggere la privacy e la sicurezza delle persone. 4. PREGIUDIZI DOVUTI ALL'INTELLIGENZA ARTIFICIALE Il pregiudizio dell'intelligenza artificiale (IA) rappresenta una grave minaccia per l'uguaglianza e la giustizia sociale. Secondo Olga Russakovsky, docente di informatica all'Università di Princeton, i pregiudizi dell'IA vanno ben oltre il semplice aspetto del genere e della razza. In effetti, l'IA viene sviluppata dagli esseri umani, che sono intrinsecamente prevenuti. Russakovsky ha sottolineato che i ricercatori di intelligenza artificiale sono principalmente uomini che provengono da determinati dati demografici razziali, cresciuti in aree socioeconomiche elevate e privi di disabilità. Questo fa sì che si sia creata una popolazione abbastanza omogenea che rende difficile affrontare in modo ampio le questioni globali. Le limitate esperienze dei creatori di intelligenza artificiale potrebbero essere la causa del mancato riconoscimento da parte dei sistemi vocali di determinati dialetti e accenti, o della mancanza di considerazione da parte delle aziende delle conseguenze negative di un chatbot che impersona figure famose della storia umana. Tuttavia, gli sviluppatori e le imprese dovrebbero fare maggiori sforzi per evitare di riprodurre potenti pregiudizi e discriminazioni che mettono a rischio le minoranze. È importante che l'IA sia sviluppata in modo equo e rappresentativo di tutti gli esseri umani, indipendentemente dal loro genere, razza o condizione socio-economica. Solo così sarà possibile creare un futuro in cui l'IA contribuisca a costruire una società più giusta e inclusiva per tutti. 5. AMPLIAMENTO DELLA DISUGUAGLIANZA SOCIOECONOMICA COME RISULTATO DELL'IA L'utilizzo dell'intelligenza artificiale (IA) ha portato notevoli benefici, ma non è immune da pregiudizi e discriminazioni. In particolare, l'IA può ampliare le disuguaglianze socioeconomiche e le pratiche di assunzione discriminatorie delle aziende. Innanzitutto, le analisi facciali e vocali utilizzate per valutare i candidati sono ancora viziati da pregiudizi razziali, riproponendo quindi le stesse pratiche discriminatorie che si vorrebbero eliminare. Le aziende che non riconoscono questi pregiudizi presenti negli algoritmi di intelligenza artificiale rischiano di compromettere le loro iniziative di reclutamento basate sull'IA. Ma le preoccupazioni non si limitano alle questioni di discriminazione. L'automazione causata dall'IA ha portato alla perdita di posti di lavoro e all'ampliamento delle disuguaglianze socioeconomiche. Infatti, i lavoratori con compiti manuali e ripetitivi hanno subito riduzioni salariali fino al 70%, mentre i lavoratori con occupazioni più qualificate, come quelli di tipo "colletti bianchi", sono rimasti in gran parte intatti, anzi alcuni di loro hanno persino ottenuto salari più alti. Le affermazioni che l'IA abbia superato i confini sociali o creato più posti di lavoro non dipingono un quadro completo della situazione. È importante analizzare le differenze in base a razza, classe e altre categorie, poiché solo così si possono comprendere gli effetti dell'IA sulla società. Per evitare che l'IA aggravi le disuguaglianze sociali ed economiche, è fondamentale prestare attenzione ai pregiudizi presenti negli algoritmi e alle pratiche di assunzione discriminatorie. Solo così l'IA può essere utilizzata in modo equo e giusto per tutti. 6. INDEBOLIMENTO DELL'ETICA E DELLA BUONA VOLONTÀ A CAUSA DELL'IA L'IA rappresenta un grande passo avanti per l'umanità, ma non dobbiamo sottovalutare i rischi connessi alla sua applicazione. Tecnologi, giornalisti, politici e anche leader religiosi hanno lanciato l'allarme sulle potenziali insidie socio-economiche della tecnologia. In particolare, Papa Francesco, nel corso di un incontro vaticano del 2019, ha messo in guardia contro la capacità dell'IA di diffondere opinioni tendenziose e dati falsi, sottolineando le conseguenze di vasta portata del lasciare che questa tecnologia si sviluppi senza adeguata supervisione o moderazione. Ma non solo. L'uso della tecnologia può portare anche ad un indebolimento dell'etica e della buona volontà. L'esempio di ChatGPT, uno strumento di intelligenza artificiale conversazionale, è emblematico: molti utenti ne fanno uso per evitare di scrivere i propri incarichi, minacciando così l'integrità accademica e la creatività. Inoltre, il fatto che OpenAI abbia sfruttato lavoratori kenioti sottopagati per migliorare lo strumento, solleva non poche perplessità sulle modalità di sviluppo e sull'impatto sociale dell'IA. Nonostante le preoccupazioni sollevate, c'è ancora la tendenza a spingere la busta con l'IA, anche a costo di mettere a rischio il bene comune e di rinunciare all'etica. Come ha sottolineato Messina, la mentalità è: "Se possiamo farlo, dovremmo provarci; vediamo cosa succede. E se riusciamo a farci soldi, ne faremo un sacco". Ma non dobbiamo perdere di vista il fatto che l'IA non è esente da rischi e da conseguenze indesiderate. È importante affrontare questi problemi con prudenza e responsabilità, per garantire che il progresso tecnologico sia veramente a servizio del bene comune. 7. ARMI AUTONOME ALIMENTATE DALL'INTELLIGENZA ARTIFICIALE La corsa tecnologica verso l'intelligenza artificiale non è stata esclusa dal suo utilizzo a scopo bellico. Nel campo della ricerca e della robotica, molti ricercatori hanno espresso le proprie preoccupazioni riguardo alle armi autonome alimentate dall'IA. In una lettera aperta del 2016, oltre 30.000 persone, compresi i ricercatori di intelligenza artificiale e robotica, hanno espresso il proprio dissenso nei confronti degli investimenti in armi autonome alimentate dall'IA. "Il punto cruciale per l'umanità oggi è decidere se avviare una corsa globale agli armamenti di intelligenza artificiale o impedire che questa abbia inizio", hanno affermato nella lettera. "Se una qualsiasi grande potenza militare promuove lo sviluppo di armi IA, una corsa globale agli armamenti diventa praticamente inevitabile e il punto finale di questa traiettoria tecnologica è ovvio: le armi autonome diventeranno i Kalashnikov del futuro". Questa previsione ha trovato conferma nei Lethal Autonomous Weapon Systems, sistemi di armi letali autonomi che localizzano e distruggono i loro obiettivi senza alcuna regolamentazione. A causa della proliferazione di armi potenti e complesse, alcune delle nazioni più potenti del mondo hanno ceduto alle ansie e contribuito a una guerra fredda tecnologica. Ma il pericolo non riguarda soltanto i militari: molte di queste nuove armi rappresentano una minaccia concreta per i civili che si trovano sul campo di battaglia. Tuttavia, il rischio si amplifica quando le armi autonome cadono nelle mani sbagliate. Gli hacker hanno dimostrato la loro capacità di eseguire vari tipi di attacchi informatici, quindi non è difficile immaginare un attore malintenzionato che si infiltra in armi autonome e provoca l'apocalisse totale. In questo contesto, è urgente che le rivalità politiche e le tendenze guerrafondaie vengano tenute sotto controllo. L'intelligenza artificiale, infatti, potrebbe finire per essere applicata con le peggiori intenzioni. Per questo motivo, è necessario che tutti i governi adottino politiche chiare e rigorose in materia di sviluppo di armi autonome e al tempo stesso sostengano la ricerca sulle applicazioni pacifiche dell'IA. Solo così si potrà garantire un futuro sicuro e sereno per tutti. 8. CRISI FINANZIARIE CAUSATE DAGLI ALGORITMI DI INTELLIGENZA ARTIFICIALE Il settore finanziario è stato tra i primi a beneficiare dell'introduzione di tecnologie di intelligenza artificiale per migliorare l'efficienza dei processi e dei servizi. Tuttavia, sebbene le tecnologie AI siano in grado di eseguire operazioni a una velocità vertiginosa e con una precisione quasi perfetta, il loro utilizzo spregiudicato potrebbe portare a conseguenze imprevedibili e potenzialmente disastrose. Uno dei maggiori rischi dell'utilizzo degli algoritmi di intelligenza artificiale nel settore finanziario è la possibile creazione di una crisi finanziaria. Gli algoritmi di trading automatico, infatti, possono effettuare migliaia di scambi al secondo, in modo rapido e massiccio, senza alcuna considerazione per il contesto e l'interconnessione dei mercati, e con l'unico obiettivo di ottenere un piccolo profitto in pochi secondi. Questa strategia di trading può essere efficace per gli operatori individuali, ma quando si verifica una vendita massiccia di migliaia di azioni in un breve periodo di tempo, può indurre gli investitori a comportarsi in modo irrazionale, causando improvvisi crolli di mercato e estreme volatilità. Come dimostrano gli episodi del Flash Crash del 2010 e del Knight Capital Flash Crash, l'utilizzo sconsiderato degli algoritmi di intelligenza artificiale può causare conseguenze imprevedibili e creare problemi finanziari a livello globale. Tuttavia, ci sono anche vantaggi nell'utilizzo dell'IA nel mondo finanziario. Gli algoritmi di intelligenza artificiale possono aiutare gli investitori a prendere decisioni informate e basate sui dati, fornendo informazioni in tempo reale sui trend di mercato e sui pattern di scambio. Per questo motivo, le organizzazioni finanziarie dovrebbero investire nella comprensione dei propri algoritmi di intelligenza artificiale e considerare attentamente gli impatti di questi strumenti sulla fiducia degli investitori. Solo una comprensione adeguata delle tecnologie AI e la loro applicazione attenta possono evitare il rischio di una crisi finanziaria causata dall'automatizzazione sregolata del trading. Mitigare i rischi dell'IA L'intelligenza artificiale ha ancora numerosi vantaggi , come l'organizzazione dei dati sanitari e l'alimentazione di auto a guida autonoma. Tuttavia, per ottenere il massimo da questa tecnologia promettente, alcuni sostengono che sia necessaria una regolamentazione abbondante. MODI PER SUPERARE I RISCHI DELL'INTELLIGENZA ARTIFICIALE Sviluppare normative nazionali e internazionali. Creare standard organizzativi per l'applicazione dell'IA. Rendere l'IA parte della cultura e delle discussioni aziendali. Informare la tecnologia con prospettive umanistiche. "Normalmente non sono un sostenitore della regolamentazione e della supervisione - penso che in genere si dovrebbe peccare per minimizzare queste cose - ma questo è un caso in cui si corre un pericolo molto serio per il pubblico", ha detto Musk durante il suo discorso all'SXSW del 2018 . “Deve essere un ente pubblico che abbia intuizioni e quindi supervisione per confermare che tutti stanno sviluppando l'IA in modo sicuro. Questo è estremamente importante.” "I creatori di IA devono cercare le intuizioni, le esperienze e le preoccupazioni delle persone di etnie, generi, culture e gruppi socio-economici, così come quelli di altri campi, come economia, diritto, medicina, filosofia, storia, sociologia, comunicazioni , interazione uomo-computer, psicologia e studi scientifici e tecnologici (STS)." Bilanciare l'innovazione high-tech con il pensiero incentrato sull'uomo è un metodo ideale per produrre tecnologia responsabile e garantire che il futuro dell'IA rimanga pieno di speranza per la prossima generazione. I pericoli dell'intelligenza artificiale dovrebbero sempre essere un argomento di discussione, in modo che i leader possano trovare modi per utilizzare la tecnologia per scopi nobili. "Penso che possiamo parlare di tutti questi rischi, e sono molto reali", ha detto Ford. "Ma l'intelligenza artificiale sarà anche lo strumento più importante nella nostra cassetta degli attrezzi per risolvere le maggiori sfide che dobbiamo affrontare".

Se sei un esperto del settore del machine learning, probabilmente sei già a conoscenza del fatto che la scelta della migliore pipeline di modelli di machine learning per un set di dati può essere una vera sfida. Inoltre, spesso questo processo richiede un intervento manuale che richiede molte ore di lavoro. Ma cosa succederebbe se ti dicessi che c'è un modo per automatizzare questo processo? Gli esperti sanno che spesso la ricerca della migliore pipeline di modelli può essere come cercare un ago in un pagliaio Beh, c'è! È chiamato AutoML e fornisce strumenti che permettono di rilevare automaticamente buone pipeline di modelli di machine learning per un set di dati, con un intervento minimo da parte dell'utente. L'utilizzo di AutoML è particolarmente adatto agli esperti di dominio che non hanno una conoscenza approfondita dell'apprendimento automatico, ma anche per i professionisti dell'apprendimento automatico che cercano di ottenere rapidamente buoni risultati per un'attività di modellazione predittiva. Fortunatamente, esistono librerie open source disponibili per l'utilizzo di metodi AutoML con librerie di machine learning popolari in Python, come la libreria di machine learning scikit-learn. In questo tutorial ti mostrerò come utilizzare le migliori librerie AutoML open source per scikit-learn in Python, in modo da poter sfruttare al massimo le potenzialità di AutoML. Dopo aver completato questo tutorial, sarai in grado di scoprire come utilizzare le tecniche di AutoML per scoprire automaticamente e rapidamente una pipeline di modelli di machine learning con buone prestazioni per un'attività di modellazione predittiva. Inoltre, scoprirai le tre librerie AutoML più popolari per Scikit-Learn: Hyperopt-Sklearn, Auto-Sklearn e TPOT. Sarai in grado di utilizzare queste librerie per scoprire modelli con buone prestazioni per attività di modellazione predittiva in Python. Insomma, se vuoi scoprire come utilizzare AutoML per semplificare il processo di modellazione predittiva e ottenere risultati migliori e più veloci, questo tutorial è quello che fa per te. Quindi, senza ulteriori indugi, iniziamo! Indice su AutoML : le migliori librerie python Questo tutorial è diviso in quattro parti; sono: Machine learning automatizzato Auto Sklearn Strumento di ottimizzazione della pipeline basato su albero (TPOT) Hyperopt-Sklearn Conclusione Machine learning automatizzato Sei alla ricerca di un modo semplice e veloce per creare modelli di machine learning predittivi? Allora AutoML potrebbe essere la soluzione che fa per te! Questa tecnologia innovativa consente di selezionare automaticamente la preparazione dei dati, il modello di machine learning e gli iperparametri del modello, senza richiedere alcuna conoscenza specifica in materia. In pratica, basta fornire i dati di input e il sistema di AutoML si occuperà di tutto il resto, individuando l'approccio migliore per l'applicazione specifica. Grazie a questa tecnologia all'avanguardia, persino gli scienziati di dominio che non hanno conoscenze approfondite in materia di machine learning potranno accedere a questo campo in modo semplice e intuitivo. Inoltre, non c'è bisogno di creare da zero una pipeline di modelli: molte aziende offrono servizi di AutoML preconfezionati, che consentono di scaricare o utilizzare online una pipeline già pronta all'uso. Google, Microsoft e Amazon sono solo alcuni esempi di aziende che offrono questa opzione. Ma non solo: esistono anche numerose librerie open source che implementano le tecniche di AutoML, offrendo l'opportunità di personalizzare le trasformazioni dei dati, i modelli e gli iperparametri in modo specifico per le tue esigenze. In particolare, tre librerie si sono distinte come le migliori del settore: Hyperopt-Sklearn, Auto-Sklearn e TPOT. Se hai una libreria preferita che non compare in questa lista, condividila con noi nei commenti qui sotto. Pronto a scoprire il mondo di AutoML? Continua a leggere per tutte le informazioni necessarie! Auto Sklearn Auto-Sklearn è una libreria open source di AutoML in Python che utilizza modelli di machine learning della libreria scikit-learn. La libreria è stata sviluppata da Matthias Feurer et al. e descritta nel loro documento del 2015 intitolato "Efficient and Robust Automated Machine Learning". In questo documento, viene introdotto un nuovo e robusto sistema AutoML basato su scikit-learn, che utilizza 15 classificatori, 14 metodi di pre-elaborazione delle caratteristiche e 4 metodi di pre-elaborazione dei dati. Ciò porta a uno spazio di ipotesi strutturato con 110 iperparametri. Il primo passo è installare la libreria Auto-Sklearn utilizzando pip come segue: pip install autosklearn #per python locale !pip install autosklearn #per google colab Dopo aver installato la libreria, è possibile importarla e stampare il numero di versione per confermare l'installazione corretta: # Stampa la versione di Auto-Sklearn import autosklearn print('autosklearn: %s' % autosklearn.__version__) Eseguendo questo esempio, verrà stampato il numero di versione, che dovrebbe essere uguale o superiore a 0.6.0. Successivamente, è possibile dimostrare l'utilizzo di Auto-Sklearn su un dataset di classificazione sintetico. In questo esempio, viene definita una classe AutoSklearnClassifier che controlla la ricerca e la configurazione per una durata massima di due minuti (120 secondi), uccidendo ogni singolo modello la cui valutazione richiede più di 30 secondi. Al termine dell'esecuzione, le statistiche della ricerca sono riportate e il modello con le migliori prestazioni è valutato su un set di dati di controllo. Ecco l'esempio completo: # Esempio di auto-sklearn su un dataset di classificazione from sklearn.datasets import make_classification from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import accuracy_score from autosklearn.classification import AutoSklearnClassifier # Definizione del dataset X, y = make_classification(n_samples=100, n_features=10, n_informative=5, n_redundant=5, random_state=1) # Suddivisione in set di training e test X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.33, random_state=1) # Definizione della ricerca model = AutoSklearnClassifier(time_left_for_this_task=2*60, per_run_time_limit=30, n_jobs=8) # Esecuzione della ricerca model.fit(X_train, y_train) # Statistiche della ricerca print(model.sprint_statistics()) # Valutazione del miglior modello y_hat = model.predict(X_test) acc = accuracy_score(y_test, y_hat) print("Accuracy: %.3f" % acc) L'esecuzione di questo esempio richiederà circa due minuti, data la durata massima di esecuzione impostata. Alla fine dell'esecuzione, verrà stampato un riepilogo che mostra che sono stati valutati 599 modelli e che le prestazioni stimate del modello finale sono state del 95,6%. auto-sklearn results:Dataset name: 771625f7c0142be6ac52bcd108459927 Metric: accuracy Best validation score: 0.956522 Number of target algorithm runs: 653 Number of successful target algorithm runs: 599 Number of crashed target algorithm runs: 54 Number of target algorithms that exceeded the time limit: 0 Number of target algorithms that exceeded the memory limit: 0 Quindi valutiamo il modello sul set di dati di controllo e vediamo che è stata raggiunta un'accuratezza di classificazione del 97 percento, che è ragionevolmente abile. Accuracy: 0.970 Strumento di ottimizzazione della pipeline basato su albero (TPOT) TPOT (Tree-based Pipeline Optimization Tool) è una libreria Python che utilizza un algoritmo evolutivo per progettare e ottimizzare automaticamente le pipeline di machine learning. La pipeline è rappresentata da una struttura ad albero e include algoritmi per la preparazione e la modellazione dei dati, nonché gli iperparametri del modello. Per utilizzare TPOT, la libreria deve essere installata utilizzando pip come segue: !pip install tpot Una volta installata, è possibile importare la libreria e verificare la versione installata come segue: import tpot print(f"tpot: {tpot.__version__}") L'utilizzo di TPOT per una classificazione sintetica può essere dimostrato con il seguente esempio: from sklearn.datasets import make_classification from sklearn.model_selection import RepeatedStratifiedKFold from tpot import TPOTClassifier # definisci dataset X, y = make_classification(n_samples=100, n_features=10, n_informative=5, n_redundant=5, random_state=1) # definisci model evaluation cv = RepeatedStratifiedKFold(n_splits=10, n_repeats=3, random_state=1) # definisci ricerca model = TPOTClassifier(generations=5, population_size=50, cv=cv, scoring='accuracy', verbosity=2, random_state=1, n_jobs=-1) # esegui la ricerca model.fit(X, y) # esporta il miglior modello model.export('tpot_best_model.py') L'esecuzione dell'esempio potrebbe richiedere alcuni minuti e verrà visualizzata una barra di avanzamento sulla riga di comando. L'accuratezza dei modelli con le migliori prestazioni verrà segnalata lungo il percorso. I risultati specifici varieranno data la natura stocastica della procedura di ricerca. In questo caso, la pipeline con le migliori prestazioni ha raggiunto una precisione media di circa il 92,6%, come indicato di seguito: Generation 1 - Current best internal CV score: 0.9166666666666666 Generation 2 - Current best internal CV score: 0.9166666666666666 Generation 3 - Current best internal CV score: 0.9266666666666666 Generation 4 - Current best internal CV score: 0.9266666666666666 Generation 5 - Current best internal CV score: 0.9266666666666666 Best pipeline: ExtraTreesClassifier(input_matrix, bootstrap=False, criterion=gini, max_features=0.35000000000000003, min_samples_leaf=2, min_samples_split=6, n_estimators=100) Il miglior modello viene salvato in un file denominato "tpot_best_model.py". Il codice nel file "tpot_best_model.py" può essere utilizzato per adattare la pipeline su un set di dati specifico. La pipeline con le migliori prestazioni viene quindi salvata in un file denominato " tpot_best_model.py ". import numpy as np import pandas as pd from sklearn.ensemble import ExtraTreesClassifier from sklearn.model_selection import train_test_split # NOTE: Make sure that the outcome column is labeled 'target' in the data file tpot_data = pd.read_csv('PATH/TO/DATA/FILE', sep='COLUMN_SEPARATOR', dtype=np.float64) features = tpot_data.drop('target', axis=1) training_features, testing_features, training_target, testing_target = \ train_test_split(features, tpot_data['target'], random_state=1) # Average CV score on the training set was: 0.9266666666666666 exported_pipeline = ExtraTreesClassifier(bootstrap=False, criterion="gini", max_features=0.35000000000000003, min_samples_leaf=2, min_samples_split=6, n_estimators=100) # Fix random state in exported estimator if hasattr(exported_pipeline, 'random_state'): setattr(exported_pipeline, 'random_state', 1) exported_pipeline.fit(training_features, training_target) results = exported_pipeline.predict(testing_features) È quindi possibile recuperare il codice per la creazione della pipeline del modello e integrarlo nel progetto. Hyperopt-Sklearn HyperOpt è una libreria Python open source per l'ottimizzazione bayesiana sviluppata da James Bergstra. È progettato per l'ottimizzazione su larga scala per modelli con centinaia di parametri e consente di ridimensionare la procedura di ottimizzazione su più core e più macchine. HyperOpt-Sklearn contiene la li breria HyperOpt e consente la ricerca automatica di metodi di preparazione dei dati, algoritmi di apprendimento automatico e iperparametri del modello per attività di classificazione e regressione. Ora che abbiamo familiarità con HyperOpt e HyperOpt-Sklearn, diamo un'occhiata a come utilizzare HyperOpt-Sklearn. Il primo passo è installare la libreria HyperOpt. Ciò può essere ottenuto utilizzando il gestore di pacchetti pip come segue: sudo pip install hyperopt Successivamente, dobbiamo installare la libreria HyperOpt-Sklearn. Anche questo può essere installato utilizzando pip, anche se dobbiamo eseguire questa operazione manualmente clonando il repository ed eseguendo l'installazione dai file locali, come segue: git clone git@github.com:hyperopt/hyperopt-sklearn.git cd hyperopt-sklearn sudo pip install . cd .. Possiamo confermare che l'installazione è andata a buon fine controllando il numero di versione con il seguente comando: sudo pip show hpsklearn Questo riepilogherà la versione installata di HyperOpt-Sklearn, confermando che viene utilizzata una versione moderna. Name: hpsklearn Version: 0.0.3 Summary: Hyperparameter Optimization for sklearn Home-page: http://hyperopt.github.com/hyperopt-sklearn/ Author: James Bergstra Author-email: anon@anon.com License: BSD Location: ... Requires: nose, scikit-learn, numpy, scipy, hyperopt Required-by: Successivamente, possiamo dimostrare l'utilizzo di Hyperopt-Sklearn su un'attività di classificazione sintetica. Possiamo configurare un'istanza HyperoptEstimator che esegue la ricerca, inclusi i classificatori da considerare nello spazio di ricerca, i passaggi di pre-elaborazione e l'algoritmo di ricerca da utilizzare. In questo caso, utilizzeremo TPE, o Tree of Parzen Estimators, ed eseguiremo 50 valutazioni. Al termine della ricerca, viene valutata e riepilogata la pipeline del modello più performante. Di seguito è riportato l'esempio completo utilizzando il formato del codice Python: # Esempio di Hyperopt-sklearn per un dataset di classificazionefrom sklearn.datasets import make_classification from sklearn.model_selection import train_test_split from hpsklearn import HyperoptEstimator from hpsklearn import any_classifier from hpsklearn import any_preprocessing from hyperopt import tpe # Definiamo il dataset X, y = make_classification(n_samples=100, n_features=10, n_informative=5, n_redundant=5, random_state=1) # Suddividiamo il dataset in set di training e di test X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.33, random_state=1) # Definiamo la ricerca model = HyperoptEstimator( classifier=any_classifier('cla'), preprocessing=any_preprocessing('pre'), algo=tpe.suggest, max_evals=50, trial_timeout=30 ) # Eseguiamo la ricerca model.fit(X_train, y_train) # Riepiloghiamo le performance acc = model.score(X_test, y_test) print("Accuracy: %.3f" % acc) # Riepiloghiamo il miglior modello print(model.best_model()) Verrà segnalato lo stato di avanzamento della ricerca e verranno visualizzati alcuni avvisi che puoi tranquillamente ignorare. Al termine dell'esecuzione, il modello con le migliori prestazioni viene valutato sul set di dati di controllo e la pipeline rilevata viene stampata per un uso successivo. I tuoi risultati specifici potrebbero differire a causa della natura stocastica dell'algoritmo di apprendimento e del processo di ricerca. Prova a eseguire l'esempio alcune volte. In questo caso, possiamo vedere che il modello scelto ha raggiunto una precisione di circa l'84,8% sul set di test di controllo. La pipeline prevede un modello SGDClassifier senza pre-elaborazione. Accuracy: 0.848 {'learner': SGDClassifier(alpha=0.0012253733891387925, average=False, class_weight='balanced', early_stopping=False, epsilon=0.1, eta0=0.0002555872679483392, fit_intercept=True, l1_ratio=0.628343459087075, learning_rate='optimal', loss='perceptron', max_iter=64710625.0, n_iter_no_change=5, n_jobs=1, penalty='l2', power_t=0.42312829309173644, random_state=1, shuffle=True, tol=0.0005437535215080966, validation_fraction=0.1, verbose=False, warm_start=False), 'preprocs': (), 'ex_preprocs': ()} Il modello stampato può quindi essere utilizzato direttamente, ad esempio il codice copiato e incollato in un altro progetto. Conclusione AutoML Vorrei ringraziarti per aver dedicato del tempo alla lettura di questo articolo su AutoML e librerie Python per il machine learning automatizzato. Spero che tu abbia trovato queste informazioni utili e interessanti per la tua attività di sviluppo. Il campo del machine learning sta crescendo rapidamente, e l'automazione sta diventando sempre più importante per migliorare l'efficienza e la produttività. Con AutoML e le librerie Python descritte in questo articolo, puoi velocizzare il processo di creazione di modelli di machine learning e ottenere risultati migliori in meno tempo. Se hai domande o commenti su questo argomento, ti invito a condividerli nella sezione dei commenti qui sotto. Grazie ancora per aver letto questo articolo e ti auguro buona fortuna nel tuo prossimo progetto di machine learning!

In un mondo dove l'intelligenza artificiale è sempre più presente nella vita quotidiana, Google sta facendo un altro passo avanti presentando Bard AI. Questo servizio sperimentale di intelligenza artificiale conversazionale è alimentato da LaMDA, il modello linguistico di nuova generazione di Google, e cerca di combinare la conoscenza del mondo con l'intelligenza e la creatività dei grandi modelli linguistici. Cos'è Google Bard AI? Google Bard AI è un servizio sperimentale di intelligenza artificiale conversazionale presentato da Google. Funziona alimentandosi da LaMDA, il modello linguistico di nuova generazione di Google, e ha l'obiettivo di combinare la conoscenza del mondo con la creatività dei grandi modelli linguistici. Bard si basa sulle informazioni presenti sul web per fornire risposte di alta qualità e fresche, aiutando le persone a comprendere meglio il mondo che le circonda. Il modello leggero di LaMDA utilizzato inizialmente per il lancio di Bard richiede una potenza di calcolo inferiore, permettendo a Google di scalare il servizio a più utenti e di ricevere feedback. Questi feedback esterni saranno combinati con i test interni di Google per garantire che le risposte fornite da Bard siano sicure, affidabili e di alta qualità. Come funziona Google Bard ? Bard utilizza LaMDA, il modello linguistico di nuova generazione di Google, per aiutare le persone a comprendere meglio il mondo che li circonda. Ad esempio, Bard può spiegare le nuove scoperte dal telescopio spaziale James Webb della NASA a un bambino di 9 anni o fornire informazioni sulle abilità dei migliori giocatori di calcio. Questo servizio sperimentale mira a fornire informazioni accurate e alla portata di tutti, rendendo la conoscenza più accessibile e comprensibile per le persone. Come accedere a Google Bard ? Inizialmente, Bard verrà rilasciato con un modello leggero di LaMDA che richiede una potenza di calcolo inferiore, consentendo a Google di scalare a più utenti e ricevere più feedback. Questo modello leggero renderà Bard più accessibile a una vasta gamma di utenti, mentre il feedback esterno verrà combinato con i test interni di Google per garantire che le risposte di Bard siano di alta qualità, sicurezza e affidabilità. Google è sempre stata all'avanguardia nell'utilizzo dell'intelligenza artificiale per migliorare la ricerca per miliardi di persone. Con il lancio di Bard AI, Google si espande ulteriormente in questo campo, offrendo alle persone un'esperienza di intelligenza artificiale conversazionale unica e utile. L'obiettivo finale è portare i vantaggi dell'intelligenza artificiale nella vita quotidiana delle persone, rendendoli più informati e istruiti su questioni di rilevanza globale. Google Bard AI vs Chat GPT A prima vista, Bard AI e ChatGPT sembrano simili, poiché entrambi sono modelli di intelligenza artificiale conversazionale. Tuttavia, ci sono alcune importanti differenze tra i due. Ad esempio, Bard AI è un servizio sperimentale di Google, mentre ChatGPT è un modello sviluppato da OpenAI. Inoltre, Bard AI è basato sul modello linguistico LaMDA, mentre ChatGPT è basato sul modello transformer GPT-3. La storia dell'intelligenza artificiale di Google Google ha una lunga storia di utilizzo dell'intelligenza artificiale per migliorare la ricerca per miliardi di persone. BERT, uno dei primi modelli di Google, ha cambiato la comprensione delle complessità del linguaggio umano. MUM, introdotto due anni fa, è stato ancora più rivoluzionario, poiché è 1000 volte più potente di BERT e ha una comprensione delle informazioni di livello superiore e multilingue. Le tecnologie più recenti di intelligenza artificiale di Google, come LaMDA, PaLM, Imagen e MusicLM, si basano su questo, creando modi completamente nuovi di interagire con le informazioni, dal linguaggio e dalle immagini al video e all'audio. Google sta lavorando per portare questi ultimi progressi dell'IA nei propri prodotti, a partire dalla ricerca.

L'Intelligenza Artificiale è una delle tecnologie più avanzate e in rapida crescita della nostra epoca. Con la sua popolarità crescente, il linguaggio utilizzato per descriverla diventa sempre più complesso. Ecco perché abbiamo deciso di creare un "Dizionario dell'Intelligenza Artificiale", una guida per conoscere i termini più importanti e usati nel mondo dell'IA. Questo dizionario ti aiuterà a capire meglio il mondo dell'IA e ti permetterà di parlare con maggiore sicurezza dei suoi termini più importanti. Questo articolo coprirà i termini dell'IA che iniziano con ogni lettera dell'alfabeto italiano, con una breve spiegazione per ognuno di essi. Cosa è il dizionario dell'IA ? Il "Dizionario dell'Intelligenza Artificiale" è una guida completa e dettagliata ai termini più importanti e utilizzati nel mondo dell'IA. Questo articolo rappresenta una risorsa unica per tutti coloro che desiderano comprendere e parlare con sicurezza di questo affascinante campo. Attraverso una serie di paragrafi, questo articolo elenca e spiega in modo semplice ed esaustivo i termini chiave dell'IA, dall'apprendimento automatico alla rete neurale, dall'elaborazione del linguaggio naturale alla robotica. Il risultato è un dizionario che rappresenta una fonte di informazioni affidabile e accessibile per tutti, dai principianti agli esperti. Perché questo articolo è importante Questo articolo è importante per molte ragioni. In primo luogo, con la crescente importanza dell'IA nella società, è fondamentale che tutti, sia i professionisti che i non addetti ai lavori, comprendano i termini chiave e le tecnologie dell'IA. Il "Dizionario dell'Intelligenza Artificiale" rappresenta una risorsa ideale per questo, poiché spiega i termini in modo semplice ed accessibile, rendendoli comprensibili a chiunque. Inoltre, conoscere i termini dell'IA ti permetterà di partecipare a conversazioni più informate e di essere una voce attiva nella discussione sull'IA e sul suo impatto sulla società. Infine, questo articolo fornisce una fonte affidabile di informazioni sul mondo dell'IA, che può essere utilizzata come riferimento continuo per comprendere e discutere di questo affascinante campo. In sintesi, questo articolo rappresenta un'opportunità unica per ampliare la propria conoscenza dell'IA e diventare un esperto in questo campo in continua evoluzione. Iniziamo: A B C D E F G H I L M N O P Q R S T U V Z Dizionario dell'intelligenza artificiale : LETTERA A Analisi delle componenti principali: L'analisi delle componenti principali (PCA) è una tecnica di riduzione della dimensionalità che utilizza una trasformazione lineare per ridurre il numero di variabili di un insieme di dati mantenendo la massima quantità di informazione. Questo approccio è spesso utilizzato nell'IA per visualizzare i dati e comprenderne la struttura sottostante. Algoritmi di classificazione: Gli algoritmi di classificazione sono tecniche utilizzate dall'IA per assegnare una categoria o una classe a un insieme di dati. Questi algoritmi possono essere di tipo decision tree, Naive Bayes o support vector machine a seconda del tipo di dati che stanno elaborando e della decisione che devono prendere. Algoritmi di clustering: Gli algoritmi di clustering sono una tecnica di machine learning che utilizza l'IA per raggruppare insiemi di dati simili in base a determinate caratteristiche. Questi algoritmi possono essere utilizzati per identificare tendenze o pattern nel dato, o per segmentare un insieme di dati in categorie distinte. Algoritmi di ottimizzazione: Gli algoritmi di ottimizzazione sono tecniche utilizzate dall'IA per trovare il valore ottimale di una funzione. Questi algoritmi possono essere utilizzati per risolvere problemi matematici complessi, come la risoluzione di equazioni o la minimizzazione di costi. Apprendimento automatico: L'apprendimento automatico è una branca dell'IA che si concentra sullo sviluppo di algoritmi in grado di imparare e migliorare automaticamente dai dati. Questa tecnologia è spesso utilizzata per risolvere problemi complessi, come la previsione delle tendenze del mercato o la diagnosi di malattie. Architettura di rete neurale: L'architettura di rete neurale è un modello di intelligenza artificiale ispirato al funzionamento del cervello umano. Questa architettura utilizza una serie di nodi interconnessi che lavorano insieme per risolvere problemi complessi. Artificial Neural Network (ANN): Un Artificial Neural Network (ANN) è una rete neurale artificiale utilizzata per risolvere problemi complessi. Questa tecnologia utilizza una serie di nodi interconnessi per emulare il funzionamento del cervello umano. Autoencoder: Un autoencoder è un tipo di rete neurale utilizzato per la riduzione della dimensionalità e l'apprendimento non supervisionato. Questo algoritmo lavora su un insieme di dati per identificare le caratteristiche più rilevanti e rielaborare i dati in una forma più semplice e comprensibile. Dizionario dell'intelligenza artificiale : LETTERA B Backpropagation: è un algoritmo di ottimizzazione utilizzato nella formazione dei modelli di rete neurale artificiale. Consiste nella regolazione dei pesi all'interno della rete, al fine di migliorare le prestazioni di previsione. Bayesian network: è un modello probabilistico che rappresenta la relazione causale tra eventi e proprietà. Questo modello è stato sviluppato per modellare le relazioni causali e le probabilità tra eventi in un sistema, e viene spesso utilizzato in ambito IA. Behavioral cloning: è una tecnica di apprendimento per agenti di intelligenza artificiale che cerca di duplicare il comportamento umano. Questo è ottenuto attraverso l'utilizzo di un modello di rete neurale che imita i comportamenti umani. Bounding box: è una rappresentazione grafica che delimita un oggetto in un'immagine o in un video. Questo strumento è spesso utilizzato in ambito di intelligenza artificiale per identificare oggetti specifici in un'immagine o in un video. Breakthrough: è un evento o un risultato che rappresenta una svolta nella comprensione o nell'utilizzo di una tecnologia o di una scienza. In ambito di intelligenza artificiale, un breakthrough potrebbe essere l'introduzione di un algoritmo che supera le prestazioni dei suoi predecessori. Business Intelligence: è un insieme di tecnologie, metodologie e processi utilizzati per raccogliere, integrare e analizzare dati aziendali per supportare le decisioni di business. La intelligenza artificiale gioca un ruolo importante nell'analisi e nell'interpretazione dei dati aziendali. Bytecode: è un insieme di istruzioni utilizzate per rappresentare un programma informatico. Queste istruzioni sono compilate da un compilatore e possono essere eseguite da una macchina virtuale. Questo concetto è importante in ambito di intelligenza artificiale in quanto molti algoritmi di intelligenza artificiale utilizzano macchine virtuali per eseguire le proprie istruzioni. Batch normalization: è una tecnica utilizzata per normalizzare i dati durante il processo di formazione dei modelli di intelligenza artificiale. Questa tecnica aiuta a prevenire il sovraccarico di una rete neurale e a garantirne un funzionamento più stabile e preciso. Inoltre, l'utilizzo della batch normalization permette di velocizzare il processo di addestramento, rendendolo più efficiente. Benchmarking: è una tecnica utilizzata per valutare le prestazioni di un modello di intelligenza artificiale. Il benchmarking permette di confrontare i modelli con gli standard di riferimento e di valutare la loro capacità di risolvere i problemi assegnati. Questa tecnica è molto importante nella scelta e nella valutazione dei modelli di intelligenza artificiale, poiché permette di identificare i modelli più adatti a un determinato utilizzo. Dizionario dell'intelligenza artificiale : LETTERA C Classificazione: è il processo di assegnazione di una categoria o un'etichetta a un dato in base alle sue caratteristiche. Questo è uno dei compiti più comuni dell'IA e viene utilizzato in molte applicazioni come la classificazione delle email come spam o non spam. Cluster: è un insieme di oggetti o dati che sono simili tra loro. Nell'IA, l'algoritmo di clustering viene utilizzato per identificare gruppi di dati simili e separarli dai dati non simili. Convolutional Neural Network (CNN): è un tipo di rete neurale utilizzato per il riconoscimento delle immagini. Utilizza una combinazione di filtri e pooling per estrarre caratteristiche importanti dall'immagine. Cross-validation: è una tecnica utilizzata per valutare la precisione del modello di intelligenza artificiale. Il modello viene addestrato su un sottoinsieme dei dati e viene testato su un altro sottoinsieme dei dati. Correlazione: è una relazione matematica tra due variabili. Nell'IA, la correlazione viene utilizzata per identificare la relazione tra variabili e prevedere i risultati futuri. Chatbot: è un software che imita una conversazione umana. I chatbot sono spesso utilizzati in ambito commerciale per fornire assistenza ai clienti o per automatizzare alcune attività. Cognitive computing: è un approccio interdisciplinare che mira a creare sistemi di intelligenza artificiale che imitano il pensiero umano. Collaborative filtering: è una tecnica utilizzata per raccomandare prodotti o servizi ai clienti. L'algoritmo utilizza le preferenze degli utenti per raccomandare nuovi prodotti o servizi che potrebbero interessare l'utente. Context awareness: è la capacità di un sistema di intelligenza artificiale di capire e utilizzare informazioni sul contesto per fornire una risposta più precisa. Controllo delle armi artificiali: è un'iniziativa per regolamentare l'uso delle armi artificiali, come i droni armati, nell'interesse della pace e della sicurezza globale. Dizionario dell'intelligenza artificiale : LETTERA D Deep Learning: è un sottoinsieme dell'Intelligenza Artificiale che utilizza una serie di algoritmi di apprendimento automatico per la creazione di modelli di IA. Questi modelli sono composti da molteplici strati di reti neurali artificiali che possono analizzare grandi quantità di dati e produrre risultati precisi. Decision Tree: è un algoritmo di apprendimento automatico che utilizza un diagramma ad albero per prevedere i risultati basati su un insieme di input. Questo algoritmo viene utilizzato per la classificazione e la regressione. Deep Reinforcement Learning: è una tecnica di apprendimento automatico che combina il Deep Learning con il Reinforcement Learning. Questa tecnica viene utilizzata per addestrare un modello di intelligenza artificiale a prendere decisioni in ambienti non strutturati. Dimensionality Reduction: è una tecnica utilizzata per ridurre la quantità di dati che un modello di intelligenza artificiale deve analizzare. Questa tecnica aiuta a migliorare la velocità e la precisione dei modelli. Data Preprocessing: è un processo che consiste nell'elaborazione e nella pulizia dei dati prima che vengano utilizzati per addestrare un modello di intelligenza artificiale. Questo processo è importante per garantire che i dati siano utilizzati correttamente e che i risultati siano precisi. Data Augmentation: è una tecnica utilizzata per aumentare la quantità di dati utilizzati per addestrare un modello di intelligenza artificiale. Questa tecnica aiuta a prevenire il sovraccarico di dati e migliora la precisione del modello. Data Mining: è un processo che consiste nell'estrazione di informazioni significative da grandi quantità di dati. Questo processo viene utilizzato per identificare le tendenze e i modelli presenti nei dati e viene spesso utilizzato in combinazione con l'Intelligenza Artificiale. Data Balancing: è una tecnica utilizzata per equilibrare la quantità di dati utilizzati per addestrare un modello di intelligenza artificiale. Questa tecnica aiuta a prevenire il sovraccarico di dati e migliora la precisione del modello. Data Science: è una disciplina che combina la scienza dei dati, la statistica e l'Intelligenza Artificiale per estrarre informazioni significative da grandi quantità di dati. Questa disciplina viene utilizzata per identificare le tendenze e i modelli presenti nei dati. Dizionario dell'intelligenza artificiale : LETTERA E Early stopping: è un metodo utilizzato per prevenire l'overfitting nella formazione dei modelli di intelligenza artificiale. Questo metodo implica la interruzione della formazione del modello quando un determinato criterio di arresto viene soddisfatto. Emotion recognition: è una tecnologia che utilizza l'intelligenza artificiale per riconoscere e classificare le emozioni umane da fonti come l'espressione facciale, la voce e altri segnali non verbali. Error backpropagation: è un algoritmo utilizzato per addestrare i modelli di intelligenza artificiale. Questo algoritmo implica la retropropagazione degli errori nel modello allo scopo di ottimizzare i pesi e migliorare la prestazione. Explainability: si riferisce alla capacità di comprendere e spiegare la decisione presa da un modello di intelligenza artificiale. Questa caratteristica è importante per garantire la trasparenza e la fiducia nei modelli di intelligenza artificiale. Entity recognition: è una tecnologia che utilizza l'intelligenza artificiale per identificare e classificare le entità come nomi propri, luoghi, organizzazioni e altro in un testo. Evolutionary algorithms: sono algoritmi di intelligenza artificiale che imitano il processo di evoluzione biologica nella formazione dei modelli. Questi algoritmi utilizzano una combinazione di mutazione, selezione e riproduzione per evolvere soluzioni adattive. Expert system: sono sistemi di intelligenza artificiale che imitano l'intelletto umano di un esperto in una determinata area. Questi sistemi utilizzano il ragionamento basato sulle regole per risolvere problemi complessi e prendere decisioni. External memory network: sono reti neurali che utilizzano una memoria esterna per mantenere le informazioni e aiutare nella formazione dei modelli. Queste reti possono migliorare la prestazione dei modelli in applicazioni come il completamento automatico e la traduzione automatica. Extreme learning machine: è un tipo di algoritmo di intelligenza artificiale che utilizza una tecnica semplice e veloce per addestrare i modelli di reti neurali. Questo algoritmo è particolarmente utile per la formazione di modelli di grandi dimensioni. Explainable AI: è un approccio all'intelligenza artificiale che mira a rendere trasparenti e comprensibili le decisioni prese dai modelli di IA. Dizionario dell'intelligenza artificiale : LETTERA F Feature: Nell'IA, una feature è una variabile o caratteristica che viene utilizzata come input per un modello di apprendimento automatico. Ad esempio, se si vuole prevedere se una persona ha la diabete, le feature potrebbero essere l'età, il peso, l'altezza e la pressione sanguigna. Feedback: Nell'IA, il feedback è un processo che consente ai modelli di apprendimento automatico di migliorare continuamente le loro prestazioni. Ad esempio, se un modello classifica un'immagine in modo errato, il feedback verrà utilizzato per correggere il modello e migliorarne le prestazioni in futuro. Fuzzy logic: La logica fuzzy è un tipo di logica che consente di gestire incertezze e imprecisioni nei modelli di intelligenza artificiale. Si basa sul concetto di "gradi di appartenenza", che descrivono la relazione tra un elemento e un insieme fuzzy. Feature extraction: Nell'IA, l'estrazione di caratteristiche è un processo che consiste nell'identificare e selezionare le caratteristiche o le variabili più rilevanti da utilizzare come input per un modello di apprendimento automatico. Federated learning: Il federated learning è una tecnologia di apprendimento automatico che consente di addestrare modelli di IA sui dati di molte fonti, senza che questi dati vengano condivisi o trasferiti. Ciò garantisce la privacy dei dati. Forecasting: Nell'IA, il forecasting è una tecnica che utilizza modelli di apprendimento automatico per prevedere eventi futuri sulla base di dati storici. Ad esempio, un modello di forecasting può prevedere la domanda futura per un prodotto. Dizionario dell'intelligenza artificiale : LETTERA G Generative adversarial networks (GANs): I GANs sono un tipo di modello di intelligenza artificiale che utilizza due reti neurali in competizione l'una contro l'altra per generare dati sintetici. Una rete, detta generatore, cerca di generare dati che sembrano veri, mentre l'altra, detta discriminatore, cerca di identificare i dati sintetici dai dati veri. Graph neural networks (GNNs): I GNNs sono un tipo di rete neurale che viene utilizzato per analizzare e prevedere proprietà su grafi. Ad esempio, un GNN può essere utilizzato per prevedere la connessione futura tra persone in una rete sociale. Gradient descent: Il gradient descent è un algoritmo di ottimizzazione utilizzato nell'apprendimento automatico per trovare i valori ottimali dei parametri di un modello. Funziona calcolando il gradiente (ovvero la derivata) della funzione di costo rispetto ai parametri e modificando i parametri nella direzione che minimizza la funzione di costo. Generative models: I modelli generativi sono un tipo di modello di intelligenza artificiale che vengono utilizzati per generare nuovi dati a partire da un set di dati di partenza. Ad esempio, un modello generativo potrebbe generare immagini di gatti che sembrano reali, ma che non esistevano prima. Game theory: La teoria dei giochi è una branca della matematica che studia i comportamenti strategici in situazioni competitive o cooperative. Nell'IA, la teoria dei giochi viene utilizzata per modellare e analizzare le interazioni tra agenti intelligenti, ad esempio in giochi come scacchi o giochi di società. Graph: In IA, un grafo è una struttura di dati che rappresenta relazioni tra elementi. Ad esempio, un grafo sociale potrebbe rappresentare le relazioni tra persone in una rete sociale. Global optimization: L'ottimizzazione globale è una tecnica di ottimizzazione che cerca di trovare il valore ottimale di una funzione in un insieme definito. Nell'IA, l'ottimizzazione globale viene utilizzata per ottimizzare i parametri dei modelli di apprendimento automatico. Dizionario dell'intelligenza artificiale : LETTERA H Hardware: Si riferisce ai componenti fisici del computer che eseguono il calcolo, ad esempio processore, memoria, disco rigido. Hashtags: Sono etichette utilizzate sui social media per identificare i contenuti in base a un tema o a un argomento specifico. Human-in-the-loop: Si riferisce all'integrazione di un essere umano nei processi automatizzati dell'IA, ad esempio per fornire input o supervisionare i risultati. Hypertuning: Si riferisce all'ottimizzazione dei parametri di un modello di IA per migliorarne le prestazioni su un determinato compito. HPC (High Performance Computing): È un'architettura di calcolo che utilizza molte risorse per eseguire calcoli complessi in parallelo. Human augmentation: Si riferisce all'utilizzo dell'IA per aumentare le capacità umane, ad esempio con l'utilizzo di dispositivi wearable o exosuit. Heatmap: È una rappresentazione grafica che mostra la distribuzione di una variabile quantitativa in uno spazio bidimensionale. Hierarchical reinforcement learning: Si riferisce all'utilizzo di più livelli di controllo in un sistema di apprendimento per rinforzo per migliorare la sua capacità di prendere decisioni. Dizionario dell'intelligenza artificiale : LETTERA I Image Recognition: Si riferisce alla capacità dell'IA di identificare e classificare oggetti, persone, paesaggi e altri elementi presenti in un'immagine. Questo è un compito fondamentale nell'IA e viene utilizzato in molte applicazioni, come ad esempio la sicurezza delle informazioni, la fotografia digitale e i sistemi di assistenza alla guida. Interpolation: Si riferisce al processo di stima di un valore mancante in un insieme di dati utilizzando i valori circostanti. Questo è un metodo comune utilizzato per riempire i dati mancanti in una serie temporale o per completare un'immagine danneggiata. Input normalization: Si riferisce alla modifica delle caratteristiche di input per adattarle a un modello di IA, ad esempio mappandole su un intervallo specifico. Questo è un passaggio importante nella pre-elaborazione dei dati che aiuta a migliorare la precisione e la generalizzazione del modello. Image synthesis: Si riferisce alla creazione di immagini artificiali utilizzando modelli di IA, ad esempio generative adversarial networks. Questo campo sta evolvendo rapidamente e ha il potenziale di generare immagini realistiche per molte applicazioni, come ad esempio la creazione di nuove texture, la personalizzazione dei personaggi in un gioco o la simulazione della vita animale. Imitation learning: Si riferisce all'apprendimento di un comportamento da parte di un sistema di IA osservando l'azione di un essere umano. Questo è un metodo comune per insegnare a un agente come eseguire un compito, come ad esempio il controllo di un robot o la risoluzione di problemi. In-memory computing: Si riferisce all'utilizzo della memoria interna del computer per eseguire il calcolo invece che su un disco rigido esterno, aumentando le prestazioni. Questa tecnologia sta diventando sempre più importante per i sistemi di IA che richiedono una grande quantità di memoria e velocità di calcolo. Incremental learning: Si riferisce all'apprendimento incrementale di un modello di IA, che può adattarsi e migliorare nel tempo a seguito di nuovi dati o esperienze. Questo metodo è utile per i sistemi che devono funzionare in ambienti in cui i dati possono cambiare nel tempo, come ad esempio la classificazione delle immagini o la traduzione automatica. Dizionario dell'intelligenza artificiale : LETTERA L Language Model: un modello di intelligenza artificiale che è stato addestrato su grandi quantità di testo per prevedere il testo successivo in una frase o un documento. Questi modelli sono utilizzati in molte applicazioni, come la chatbot, la traduzione automatica e la generazione automatica di testo. Learning: l'acquisizione di conoscenza o abilità da parte di un sistema di intelligenza artificiale tramite l'analisi di dati o esperienze. Ci sono diversi tipi di apprendimento, come l'apprendimento supervisionato, non supervisionato e rinforzato. Logic Programming: un paradigma di programmazione che si basa sulla rappresentazione formale delle conoscenze e delle relazioni tra essi utilizzando regole e affermazioni. Questo è utilizzato per costruire sistemi esperti in IA. Language Processing (NLP): una branca dell'intelligenza artificiale che si concentra sulla capacità di un sistema di comprendere e generare il linguaggio umano. Questo include attività come la comprensione del testo, la traduzione automatica e la generazione automatica di testo. Learning Rate: un parametro in un algoritmo di apprendimento automatico che controlla la velocità con cui un modello si adatta ai dati. Se la velocità di apprendimento è troppo alta, il modello potrebbe "saturare" e non generalizzare correttamente ai dati, ma se è troppo bassa, potrebbe richiedere molto tempo per adattarsi ai dati. Latent Variable: una variabile che è presente in un sistema ma non può essere direttamente osservata. Queste variabili sono spesso utilizzate in modelli di intelligenza artificiale, come i modelli di clustering o di comprensione del testo, per rappresentare caratteristiche nascoste del sistema. Dizionario dell'intelligenza artificiale : LETTERA M Machine Learning (Apprendimento Automatico) : E' una sottobranca dell'IA che si concentra sull'utilizzo di algoritmi statistici per far sì che un sistema possa apprendere dai dati forniti e migliorare continuamente le sue prestazioni. Modello : In IA, un modello è un rappresentazione matematica di un sistema che descrive come i dati entrano in gioco per produrre una risposta. I modelli sono addestrati con i dati e quindi utilizzati per fare previsioni o prendere decisioni. Metriche : In IA, le metriche sono utilizzate per misurare l'accuratezza di un modello o la sua prestazione. Queste metriche possono includere precisione, recall, F1 score, AUC, tra le altre. Multi-Agent System (Sistema Multi-Agente) : E' un sistema composto da più agenti intelligenti che interagiscono tra loro per raggiungere un obiettivo comune. Questi agenti possono essere software, robot o persone che lavorano insieme per risolvere un problema. Markov Decision Process (Processo di Decisione di Markov) : E' un modello matematico utilizzato per descrivere sistemi in cui un agente deve prendere decisioni in base alla sua attuale situazione, che è descritta da uno stato. Monte Carlo Tree Search (Ricerca Albero Monte Carlo) - E' un algoritmo di ricerca utilizzato in IA per prendere decisioni in problemi che hanno una vasta quantità di opzioni possibili. Questo algoritmo simula molte possibilità per prendere la decisione più ottimale. Morfologia : E' lo studio della forma delle parole e delle loro componenti in una lingua. In IA, la morfologia viene utilizzata per analizzare il significato delle parole e per costruire sistemi di elaborazione del linguaggio naturale. Dizionario dell'intelligenza artificiale : LETTERA N Neural Network: Un sistema di reti di elaborazione parallele che imita il funzionamento del cervello umano. I modelli neurali sono stati utilizzati in molte applicazioni di intelligenza artificiale, come la classificazione delle immagini e la previsione del tempo. Natural Language Processing (NLP): Una branca dell'IA che si concentra sull'elaborazione e la comprensione del linguaggio umano da parte dei computer. Questo comprende tecniche come la traduzione automatica, la sintesi del discorso e l'analisi del sentiment. Natural Language Generation (NLG): Una tecnologia di IA che utilizza algoritmi di elaborazione del linguaggio naturale per generare testo automaticamente in una forma che sembra scritta da un essere umano. Questo viene utilizzato in molte applicazioni, come la creazione di rapporti automatizzati o la generazione di notizie. Neuromorphic Computing: Una forma di elaborazione basata sulla mimetizzazione dei processi computazionali del cervello umano. Questo tipo di calcolo è progettato per gestire problemi di intelligenza artificiale che sono troppo complessi per essere risolti con le tecniche di calcolo tradizionali. Non-Parametric Methods: Metodi di apprendimento automatico che non richiedono l'assunzione di un modello parametrico specifico per la distribuzione dei dati. Questi metodi sono spesso utilizzati in applicazioni di IA in cui la distribuzione dei dati è sconosciuta o troppo complessa da modellizzare. Numerical Optimization: Una branca della matematica che si concentra sulla risoluzione di problemi di ottimizzazione. Questa tecnologia viene utilizzata in molte applicazioni di IA, come la formazione di modelli di machine learning e la risoluzione di problemi di programmazione. Dizionario dell'intelligenza artificiale : LETTERA O Object Detection: è un sotto-ramo dell'IA che si concentra sulla capacità di un sistema di riconoscere oggetti specifici all'interno di un'immagine o un video. Questo è un compito cruciale per molte applicazioni di IA, come la sorveglianza video e la diagnostica medica. Optical Character Recognition (OCR): è una tecnologia di riconoscimento del testo che utilizza l'IA per estrarre testo da documenti scannerizzati o immagini. L'OCR è utile per la digitalizzazione di documenti cartacei e la creazione di database di testo elettronico. Overfitting: è un problema comune nell'addestramento di modelli di IA in cui il modello si adatta troppo ai dati di addestramento e non generalizza bene a nuovi dati. Questo può portare a risultati insoddisfacenti quando il modello viene utilizzato su dati non visti in precedenza. Outlier Detection: è una tecnica di IA utilizzata per identificare punti di dati che sono significativamente diversi dagli altri nei dati. Questo è utile per la pulizia dei dati e la prevenzione di errori nell'analisi dei dati. OpenAI: è una società di ricerca in IA con sede a San Francisco, California. OpenAI è dedicata alla promozione di un futuro sicuro e responsabile per l'IA attraverso la ricerca e lo sviluppo di tecnologie avanzate di IA. Ontology: è una rappresentazione formale della conoscenza che descrive le relazioni tra concetti e categorie. L'ontologia è spesso utilizzata per la modellizzazione della conoscenza per l'IA, come nei sistemi esperti. Dizionario dell'intelligenza artificiale : LETTERA P Pattern recognition: E' una branca dell'Intelligenza Artificiale che si concentra sull'analisi e l'identificazione di schemi presenti in dati. Utilizza algoritmi di machine learning per riconoscere schemi e modelli in dati numerici o visivi. Predictive analytics: E' l'uso di tecniche di machine learning e statistiche per analizzare dati passati e prevedere eventi futuri. Viene utilizzato in molte industrie, tra cui finanza, marketing e sanità, per prendere decisioni informate. Privacy: E' un problema critico nell'Intelligenza Artificiale, poiché i dati raccolti e utilizzati per addestrare i modelli possono essere sensibili e compromettere la privacy degli individui. Ci sono preoccupazioni relative alla raccolta, l'utilizzo e la protezione dei dati personali nell'era dell'IA. Processing language: E' un linguaggio di programmazione utilizzato per sviluppare sistemi di Intelligenza Artificiale e di elaborazione delle informazioni. Esempio di Processing Language è Prolog. Proprietary algorithms: Sono algoritmi sviluppati da singole aziende che sono proprietari del codice sorgente e non sono disponibili al pubblico. Questi algoritmi possono essere utilizzati per costruire sistemi di Intelligenza Artificiale proprietari che possono essere utilizzati per migliorare i processi aziendali e aumentare la competitività. Psychometrics: E' l'utilizzo dell'Intelligenza Artificiale e dell'analisi dei dati per valutare le capacità cognitive e personali di un individuo. Viene utilizzato in psicologia, reclutamento e selezione del personale. Pure AI: E' un tipo di Intelligenza Artificiale che non è basato su alcun input umano e che si auto-sviluppa. Attualmente, non esiste una forma pura di IA, ma molti ricercatori e sviluppatori stanno lavorando per raggiungere questo obiettivo. Personalization: E' il processo di personalizzare esperienze per singoli utenti sulla base dei loro dati e preferenze. L'IA gioca un ruolo importante nella personalizzazione, poiché i modelli possono essere addestrati su dati specifici degli utenti per fornire esperienze più personalizzate. Dizionario dell'intelligenza artificiale : LETTERA Q Quantum Machine Learning - è una sub-area di ricerca che si concentra sull'utilizzo di tecniche di apprendimento automatico per l'analisi dei dati quantistici. Quantum Computing - è una tecnologia che si basa sulla meccanica quantistica per elaborare informazioni. Questa tecnologia può essere utilizzata per creare algoritmi di Intelligenza Artificiale più avanzati e veloci. Querying - consiste nell'interrogare un sistema di Intelligenza Artificiale per ottenere informazioni specifiche. Questo processo è simile alla ricerca in un motore di ricerca, ma riguarda specificamente i sistemi di IA. Dizionario dell'intelligenza artificiale : LETTERA R Reinforcement Learning (RL): è una forma di apprendimento automatico in cui un'intelligenza artificiale è addestrata attraverso la ricompensa o la punizione per compiere determinate azioni. Recommendation Systems: sono sistemi di intelligenza artificiale che utilizzano algoritmi di apprendimento automatico per suggerire prodotti o servizi basati sulle preferenze e sulla storia dell'utente. Robotics: l'intelligenza artificiale è spesso utilizzata per sviluppare robot che possono eseguire compiti autonomamente o semiautonomamente. Regression Analysis: è una tecnica di intelligenza artificiale utilizzata per prevedere i risultati basati sui dati storici. Rule-Based Systems: sono sistemi di intelligenza artificiale che utilizzano un insieme di regole predefinite per prendere decisioni e risolvere problemi. Recurrent Neural Networks (RNN): sono un tipo di rete neurale che utilizza informazioni passate per prevedere o generare risultati futuri. Robustness: è la capacità di un sistema di intelligenza artificiale di funzionare correttamente in presenza di dati anomali o imprevisti. Representation Learning: è una tecnica di apprendimento automatico che mira a rappresentare i dati in una forma più utile per il successivo utilizzo da parte di un'intelligenza artificiale. Dizionario dell'intelligenza artificiale : LETTERA S Speech Recognition: è il riconoscimento del parlato, una tecnologia IA che consente a un computer di comprendere e tradurre il linguaggio parlato. Supervised Learning: è una forma di apprendimento automatico in cui l'algoritmo è addestrato su un insieme di dati etichettati per prevedere la classe o il valore target per nuovi dati. Sentiment Analysis: è una tecnologia IA che analizza il contenuto testuale per identificare e quantificare l'atteggiamento, l'opinione o le emozioni espressi in esso. Speech Synthesis: è la tecnologia che permette a un computer di generare una voce artificiale che suoni come un essere umano. Self-driving Cars: sono automobili progettate per viaggiare senza il controllo diretto di un umano, utilizzando sensori, telecamere e algoritmi di intelligenza artificiale. Speech Translation: è una tecnologia che consente di tradurre automaticamente il linguaggio parlato in un'altra lingua. Structured Data: sono dati organizzati in un formato standardizzato, come tabelle o schemi di database, che sono facili da processare e analizzare utilizzando tecnologie IA. Speech-to-Text: è una tecnologia che converte il parlato in testo digitale, rendendo possibile la trascrizione automatica delle conversazioni. Synthetic Data: sono dati artificiali generati da un computer che imitano la distribuzione e la struttura dei dati reali, utilizzati per addestrare i modelli di intelligenza artificiale. Dizionario dell'intelligenza artificiale : LETTERA T Transfer learning - E' una tecnica di apprendimento automatico che consiste nell'utilizzare i pesi di una rete neurale pre-addestrata su un compito diverso, più o meno simile, per ottenere una soluzione più efficiente rispetto all'addestramento da zero. TensorFlow - E' una libreria open source per l'apprendimento automatico sviluppata da Google. TensorFlow supporta molteplici tipi di reti neurali e altri algoritmi di apprendimento automatico. Text classification - E' una tecnica di elaborazione del linguaggio naturale che consiste nell'associare a un testo una categoria o etichetta predefinita. Turing Test - E' un test proposto da Alan Turing per verificare la capacità di un sistema di intelligenza artificiale di imitare comportamenti umani in modo convincente. Tokenization - E' un processo di elaborazione del linguaggio naturale che consiste nell'identificare e separare gli elementi linguistici significativi (token) in una stringa di testo. Time-series prediction - E' una tecnica di previsione che si concentra sulla previsione di una serie temporale di eventi o di dati. Transfer learning - E' una tecnica di apprendimento automatico che consiste nell'utilizzare i pesi di una rete neurale pre-addestrata su un compito diverso, più o meno simile, per ottenere una soluzione più efficiente rispetto all'addestramento da zero. Text generation - E' una tecnica di elaborazione del linguaggio naturale che consiste nella generazione di testo automaticamente, spesso utilizzando modelli di lingua basati su reti neurali. Dizionario dell'intelligenza artificiale : LETTERA U Non ci sono venute in mente parole che iniziano con la U , se ne conosci qualcuna lasciala nei commenti in fondo all'articolo Dizionario dell'intelligenza artificiale : LETTERA V Visual Recognition: un'area dell'Intelligenza Artificiale che si concentra sulla capacità di un sistema di riconoscere, interpretare e comprendere l'immagine e i dati visivi. Voice Recognition: l'uso dell'Intelligenza Artificiale per riconoscere e trascrivere la voce umana, spesso utilizzato per la sicurezza di accesso e la trascrizione di testi. Video Analytics: l'utilizzo dell'Intelligenza Artificiale per analizzare e comprendere i dati video, ad esempio rilevare il movimento o l'analisi del contenuto. Virtual Assistant: un'applicazione basata sull'Intelligenza Artificiale che assiste gli utenti svolgendo compiti come la prenotazione di appuntamenti, la ricerca di informazioni e l'invio di messaggi. VGG (Visual Geometry Group) Networks: una rete neurale sviluppata per il riconoscimento di immagini, utilizzata comunemente nel computer vision. Variational Autoencoder: un tipo di modello di Intelligenza Artificiale che utilizza l'apprendimento automatico per codificare e decodificare dati. Vehicle Routing Problem: un problema di ottimizzazione che viene risolto con l'aiuto dell'Intelligenza Artificiale per determinare il percorso ottimale per un veicolo di consegna. Voice Synthesis: l'utilizzo dell'Intelligenza Artificiale per generare la voce artificiale che sembra umana. Video Generation: la generazione automatica di video utilizzando l'Intelligenza Artificiale, come la creazione di video animati o la generazione di video da descrizioni testuali. Dizionario dell'intelligenza artificiale : LETTERA Z Non ci sono venute in mente parole che iniziano con la U , se ne conosci qualcuna lasciala nei commenti in fondo all'articolo Conclusione sul Dizionario dell'intelligenza artificiale In conclusione, l'intelligenza artificiale è un campo in continua evoluzione che sta influenzando in modo significativo la società e l'economia. Conoscere i termini chiave legati all'IA è fondamentale per comprendere la sua complessità e potenziale. Questo dizionario dell'IA ha fornito una panoramica dei concetti più importanti e dei termini utilizzati comunemente nel campo. Tuttavia, si raccomanda di continuare a esplorare e approfondire la conoscenza sull'IA, poiché questa è una disciplina in continua evoluzione e ci sono sempre nuovi sviluppi e termini da conoscere.

Come capire se uno studente o un dipendente sta utilizzando ChatGPT di OpenAI per completare un compito? Questo articolo ti darà tutti gli strumenti per capirlo! Il 30 novembre 2022, OpenAI ha rilasciato il sistema AI "ChatGPT" (https://openai.com/blog/chatgpt/), che è un assistente universale alla scrittura che può generare una varietà di risultati, inclusi i compiti scolastici. L'output (ad esempio, saggi, frasi, email, codici, etc... ) fornito da ChatGPT è così buono, che se fossi uno studente, userei ChatGPT per completare la maggior parte dei miei compiti scolastici con piccole revisioni. Ciò si traduce in un dilemma per i professori e gli insegnati, perchè è molto difficile capire se è lo studente che ha scritto il saggio o se l ha scritto ChatGPT. Avrebbero bisogno di una sorta di strumento per verificarlo. Ad esempio, se l'insegnante assegna i compiti sull'importanza della Dottrina Monore, uno studente può utilizzare ChatGPT per scrivere un saggio sulla Dottrina Monroe: OUTPUT CHATGPT La Dottrina Monroe era una dichiarazione di politica estera rilasciata dal presidente James Monroe nel 1823. Dichiarava che gli Stati Uniti non avrebbero interferito negli affari dei colonizzatori europei e che qualsiasi tentativo da parte delle potenze europee di colonizzare o interferire con stati indipendenti nelle Americhe avrebbe essere visto come una minaccia per gli Stati Uniti. La buona notizia è che OpenAI è consapevole delle preoccupazioni espresse dagli educatori e ha pubblicato Considerazioni per insegnanti su ChatGPT . Inoltre, sono attualmente disponibili strumenti per rilevare se il testo è stato generato dall'intelligenza artificiale. Classificatore di testo AI OpenAI Demo del rivelatore di output su OpenAI GPT-2 GPTZeroX di Edward Tian (Università di Princeton) DetectGPT della Stanford University Potresti voler utilizzare tutti e quattro gli strumenti per rilevare se il testo è stato generato dall'intelligenza artificiale poiché nessuno di questi strumenti è accurato al 100%. Ma prima di vedere tutti i siti o software che puoi usare per capire se un testo è stato scritto da un umano o no vediamo cosa può portare fare compiti con l' IA. Come rilevare testo generato da Intelligenze Artificiali IA? Ci sono diverse tecniche per rilevare il testo generato da un'IA, come l'utilizzo di software di controllo del plagio IA ( Che vedremo tra poco ) o l'analisi delle proprietà linguistiche del testo. Ad esempio, il software di controllo del plagio può identificare se il testo presenta somiglianze con altre fonti presenti in rete. D'altro canto, l'analisi delle proprietà linguistiche del testo può aiutare a individuare tracce di linguaggio innaturali che sono tipiche della scrittura generata da un'IA. In entrambi i casi, è importante utilizzare queste tecniche con cautela e considerare anche altri fattori, come lo stile unico di scrittura di uno studente, prima di giungere a conclusioni definitive. Conseguenze per gli studenti che utilizzano l'IA L'utilizzo di ChatGPT o di qualsiasi altra forma di intelligenza artificiale per completare i compiti scolastici può avere conseguenze negative per gli studenti. In primo luogo, la mancanza di sviluppo delle competenze di scrittura autentiche può rendere gli studenti meno preparati per il mondo del lavoro. In secondo luogo, se gli studenti vengono scoperti a utilizzare l'intelligenza artificiale per completare i compiti, possono essere sanzionati o anche espulsi. Questo può avere un impatto negativo sulla loro carriera scolastica e professionale. Prevenire l'uso improprio dell'intelligenza artificiale Gli insegnanti possono prevenire l'uso improprio dell'intelligenza artificiale adottando alcune misure. Ad esempio, possono incoraggiare lo sviluppo di competenze di scrittura autentiche attraverso l'assegnazione di compiti creativi e originali. Inoltre, possono utilizzare tecnologie di rilevamento del plagio per individuare eventuali casi di utilizzo improprio dell'intelligenza artificiale. E noi vi daremo tutti gli strumenti! NON UNO SOLO! Come rilevare testo generato da IA : tool 1 Classificatore di testo AI OpenAI OpenAI ha rilasciato AI Text Classifier il 31 gennaio 2023. AI Text Classifier è un modello GPT ottimizzato che prevede quanto è probabile che un pezzo di testo sia stato generato dall'intelligenza artificiale da una varietà di fonti, come ChatGPT. Puoi accedere a AI Text Classifier navigando su https://platform.openai.com/ai-text-classifier e accedendo al sito Web utilizzando il tuo account OpenAI ChatGPT. Per dimostrare lo strumento, ho copiato e incollato il saggio sopra e un po' di più, poiché richiede più di 1.000 caratteri, come mostrato di seguito: Lo strumento ha determinato che questo testo è stato probabilmente generato dall'intelligenza artificiale. Anche se sconsigliano d'immettere il testo direttamente in italiano noi ci abbiamo provato e funziona abbastanza bene. Come rilevare testo generato da IA : tool 2 Demo del rivelatore di output su OpenAI GPT-2 Lo strumento di OpenAI è ospitato su Hugging Face e si chiama GPT-2 Output Detector Demo che è stato sviluppato da OpenAI (vedi i dettagli qui => https://huggingface.co/roberta-base-openai-detector ). Puoi accedere alla demo del rilevatore di output GPT-2 navigando su https://huggingface.co/openai-detector . Per dimostrare lo strumento, ho copiato e incollato il saggio sopra, come mostrato di seguito: Lo strumento ha determinato che esiste una probabilità del 99,61% che questo testo sia stato generato utilizzando OpenAI GPT. Come rilevare testo generato da IA : tool 3 GPTZeroX Edward Tian (Princeton) ha aggiornato uno strumento a GPTZeroX ( http://gptzero.me/ ) il 29 gennaio 2023; precedentemente rilasciato il 2 gennaio 2023 come GPTZero. Lo strumento cerca sia "perplessità" che "esplosione". La perplessità misura la probabilità che ogni parola venga suggerita da un bot; un essere umano sarebbe più casuale. Burstiness misura i picchi nella perplessità di ogni frase. Un bot avrà probabilmente un grado di perplessità simile da frase a frase, ma è probabile che un essere umano scriva con punte, forse una frase lunga e complessa seguita da una più breve. Puoi accedere a GPTZeroX navigando su http://gptzero.me/ . Per dimostrare lo strumento, ho copiato e incollato il saggio sopra e un po' di più come mostrato di seguito: Lo strumento ha determinato che questo testo è stato probabilmente generato dall'intelligenza artificiale. Inoltre, GPTZeroX fornisce sia Perplexity Score che Burstiness Score. Come rilevare testo generato da IA : tool 4 DetectGPT La Stanford University ha rilasciato DetectGPT ( https://detectgpt.ericmitchell.ai/ ) il 31 gennaio 2023. DetectGPT è un metodo generico per utilizzare un modello linguistico per rilevare le proprie generazioni; tuttavia, questa prova di concetto rileva solo se una particolare parte di testo proviene da GPT-2 . I rilevamenti su campioni di altri modelli possono essere particolarmente inaffidabili. Potremmo aggiungere modelli più grandi come GPT-J (6B), GPT-NeoX (20B) o GPT-3 (175B) in futuro; eseguiamo valutazioni con questi e altri modelli nel nostro documento per il sito Web DetectGPT. Puoi accedere a DetectGPT navigando su https://detectgpt.ericmitchell.ai/ . Per dimostrare lo strumento, ho copiato e incollato il saggio sopra e un po' di più come mostrato di seguito: Tieni presente che ho dovuto mantenere il testo sotto le 200 parole, in modo da non surriscaldare le loro GPU per sito web. Lo strumento ha determinato che è probabile che questo testo provenga da GPT-2. Inoltre, DetectGPT fornisce testi perturbati. Altri strumenti per rilevare l'output di chat gpt Esistono altri due strumenti per rilevare se il testo è stato generato dall'intelligenza artificiale, che non ho provato: Rilevatore di contenuto AI di Writer Content at Scale AI Content Detection Vai a provare tutti e quattro gli strumenti! Si prega di notare che questi strumenti, come tutto in AI, hanno un'alta probabilità di rilevare l'output di testo generato dall'IA, ma non al 100% come attribuito da George EP Box "Tutti i modelli sono sbagliati, ma alcuni sono utili". Risorse per rilevare l'output di testi generati dall' IA compresa CHAT GPT Di seguito è riportato un elenco delle risorse utilizzate o a cui si fa riferimento in questo tutorial: Considerazioni dell'educatore per ChatGPT Classificatore di testo AI Hugging Face Demo del rilevatore di uscita GPT-2 Dettagli sul rilevatore di uscita GPT-2 GptZeroX OpenAI chatGPT DetectGPT Rilevamento delle generazioni GPT-2 con DetectGPT

In questo articolo imparerai a esportare i tuoi modelli e a usarli al di fuori di un ambiente Jupyter Notebook. Costruirai una semplice applicazione Web in grado di inserire l'input dell'utente in un modello di apprendimento automatico e visualizzare una previsione di output per l'utente. L'anno scorso abbiamo assistito a un massiccio aumento dell'ambito dei ruoli relativi ai dati. Tuttavia, molti professionisti dei dati si concentrano maggiormente sulla creazione di modelli e trascurano altri aspetti importanti del ciclo di vita della scienza dei dati. Questo può portare a una mancanza di capacità nell'implementazione e nella gestione effettiva dei modelli, rendendoli inutilizzabili per le aziende. In questo articolo, il team di Intelligenza Artificiale Italia ti guiderà attraverso i passi per creare un'applicazione web di intelligenza artificiale in soli 5 minuti. Impararerai come esportare e utilizzare i tuoi modelli al di fuori di un ambiente Jupyter Notebook, creare un'interfaccia user-friendly per l'input dell'utente e visualizzare le previsioni di output del modello. In particolare, ti mostreremo come: Creare e ottimizzare un modello di machine learning per risolvere un problema di classificazione Serializzare e salvare i modelli ML per un utilizzo futuro Caricare questi modelli in ambienti diversi, permettendoti di lavorare oltre i confini di un Jupyter Notebook Creare un'applicazione web utilizzando Streamlit da un modello di machine learning. Con queste competenze, sarai in grado di creare un'applicazione web funzionale di intelligenza artificiale in pochissimo tempo, generando valore per la tua azienda e facendo la differenza nell'utilizzo dei dati. Non perdere l'occasione di diventare un professionista completo nell'ambito dei dati e inizia a creare la tua app di intelligenza artificiale oggi! L'app Web prenderà come input gli indicatori demografici e di salute di un utente e genererà una previsione sul fatto che svilupperanno malattie cardiache nei prossimi dieci anni Passaggio 1: Creare un app web con IA Il Framingham Heart Study è uno studio cardiovascolare a lungo termine dei residenti di Framingham, Massachusetts. È stata condotta una serie di studi clinici su un gruppo di pazienti e sono stati registrati fattori di rischio come il BMI, la pressione sanguigna e i livelli di colesterolo. Questi pazienti hanno riferito a un centro di test ogni pochi anni per fornire informazioni sanitarie aggiornate. In questo tutorial, utilizzeremo un set di dati del Framingham Heart Study per prevedere se i pazienti nello studio svilupperanno malattie cardiache tra dieci anni. Può essere ottenuto su richiesta dal sito Web BioLincc e comprende i fattori di rischio di circa 3600 pazienti. Vuoi scaricare gratis il progetto comprensivo di tutti i file, dal dataset al codice per la webapp ? CLICCA QUì Passaggio 2: Creare un app web con IA Devi avere un IDE Python installato sul tuo dispositivo. Se generalmente lavori all'interno di un Jupyter Notebook, assicurati di installare un altro IDE o un editor di testo. Creeremo un'applicazione Web utilizzando Streamlit, che non può essere eseguita utilizzando un notebook. Suggerisco di scrivere il codice per creare e salvare il modello in Jupyter (Passaggio 3 e Passaggio 4). Quindi, passa a un altro IDE per caricare il tuo modello ed eseguire l'applicazione (passaggio 5). Se non ne hai già uno installato, ecco alcune opzioni tra cui puoi scegliere: Visual Studio Code Pycharm Atom Eclipse Vuoi scaricare gratis il progetto comprensivo di tutti i file, dal dataset al codice per la webapp ? CLICCA QUì Passaggio 3: Creare un app web con IA Assicurati di scaricare questo set di dati. Quindi, importa la libreria Pandas e carica il dataframe. import pandas as pd framingham = pd.read_csv('framingham.csv') framingham = framingham.dropna() framingham.head() Dando un'occhiata all'inizio del dataframe, nota che ci sono 15 fattori di rischio. Queste sono le nostre variabili indipendenti e le useremo per prevedere l'insorgenza di malattie cardiache tra dieci anni ( TenYearCHD) . Ora, diamo un'occhiata alla nostra variabile target: framingham['TenYearCHD'].value_counts() Si noti che ci sono solo due valori in questa colonna: 0 e 1. Un valore 0 indica che il paziente non ha sviluppato CHD in dieci anni e un valore 1 indica che l'ha fatto. Anche il set di dati è abbastanza sbilanciato. Ci sono 3101 pazienti con esito 0 e solo 557 pazienti con esito 1. Per garantire che il nostro modello non venga addestrato su un set di dati sbilanciato e preveda la classe di maggioranza il 100% delle volte, eseguiremo un sovracampionamento casuale sui dati di addestramento. Quindi, inseriremo un classificatore foresta casuale su tutte le variabili nel dataframe. from sklearn.model_selection import train_test_split from imblearn.over_sampling import RandomOverSampler from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.pipeline import Pipeline from sklearn.metrics import accuracy_score X = framingham.drop('TenYearCHD',axis=1) y = framingham['TenYearCHD'] X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X,y,test_size=0.20) oversample = RandomOverSampler(sampling_strategy='minority') X_over, y_over = oversample.fit_resample(X_train,y_train) rf = RandomForestClassifier() rf.fit(X_over,y_over) Ora, valutiamo le prestazioni del modello sul set di test: preds = rf.predict(X_test) print(accuracy_score(y_test,preds)) La precisione finale del nostro modello è di circa 0,83. Non spaventarti o entusiasmarti se è un po meno o un po di più... Vuoi scaricare gratis il progetto comprensivo di tutti i file, dal dataset al codice per la webapp ? CLICCA QUì Passaggio 4: Creare un app web con IA Salviamo il classificatore di foreste casuali che abbiamo appena creato. Useremo la libreria Joblib per fare questo, quindi assicurati di averla installata. import joblib joblib.dump(rf, 'fhs_rf_model.pkl') Questo modello è facilmente accessibile in diversi ambienti e può essere utilizzato per fare previsioni su dati esterni. Vuoi scaricare gratis il progetto comprensivo di tutti i file, dal dataset al codice per la webapp ? CLICCA QUì Passaggio 5: creazione dell'app Web Creazione dell'interfaccia utente Infine, possiamo iniziare a costruire un'applicazione web utilizzando il modello creato sopra. Assicurati di aver installato la libreria Streamlit prima di iniziare. Se stavi usando un notebook Jupyter per creare il classificatore, ora devi passare a un IDE Python diverso. Crea un file chiamato streamlit_fhs.py. La tua directory dovrebbe contenere i seguenti file: Quindi, importa le seguenti librerie nel tuo file .py : import streamlit as st import joblib import pandas as pd Creiamo un'intestazione per la nostra applicazione web ed eseguiamola per verificare se tutto funziona correttamente: st.write("# Previsione di malattie cardiache in 10 anni") Per eseguire l'app Streamlit, digita il seguente comando nel terminale: streamlit run streamlit_fhs.py Mi raccomando se chiudi il terminale l'app non funzionerà più. Ora vai a http://localhost:8501 dove risiede la tua app. Dovresti vedere una pagina simile a questa: Grande! Questo significa che tutto funziona. Ora, creiamo caselle di input per consentire agli utenti di inserire i propri dati (età, sesso, BP, ecc.). Ecco come creare un menu a discesa a scelta multipla in Streamlit per consentire agli utenti di selezionare il proprio sesso ( questo è un codice di esempio. Elimina questa riga una volta eseguita, l'esempio completo in italiano è disponibile di poco più giù) : gender = st.selectbox("Enter your gender",["Male", "Female"]) Passa di nuovo all'app Streamlit e aggiorna la pagina. Vedrai apparire questa casella a discesa sullo schermo: Ricorda, abbiamo 15 variabili indipendenti che dobbiamo raccogliere dall'utente. Copia le seguenti righe di codice per creare caselle di input in cui gli utenti possono inserire i dati. Divideremo la pagina in tre colonne per rendere l'app visivamente più accattivante. col1, col2, col3 = st.columns(3) sesso = col1.selectbox("Inserisci il tuo sesso",["Maschio", "Femmina"]) età = col2.number_input("Inserisci la tua età") istruzione = col3.selectbox("Qualifica accademica più alta",["Diploma di scuola superiore", "Laurea triennale", "Laurea magistrale", "Dottorato"]) fumatore = col1.selectbox("Sei attualmente un fumatore?",["Sì","No"]) anniFumando = col2.number_input("Numero di sigarette fumate al giorno") BPFarmaci = col3.selectbox("Sei attualmente in cura con farmaci per la pressione arteriosa?",["Sì","No"]) ictus = col1.selectbox("Hai mai avuto un ictus?",["Sì","No"]) ipertensione = col2.selectbox("Hai l'ipertensione?",["Sì","No"]) diabete = col3.selectbox("Hai il diabete?",["Sì","No"]) colesterolo = col1.number_input("Inserisci il tuo livello di colesterolo") pressione_sist = col2.number_input("Inserisci la tua pressione sistolica") pressione_diast = col3.number_input("Inserisci la tua pressione diastolica") bmi = col1.number_input("Inserisci il tuo BMI") frequenza_cardiaca = col2.number_input("Inserisci la tua frequenza cardiaca a riposo") glucosio = col3.number_input("Inserisci il tuo livello di glucosio") Infine, dobbiamo aggiungere un pulsante " Prevedi " in fondo alla pagina. Una volta che gli utenti fanno clic su questo pulsante, verrà visualizzato l'output. Ma lo facciamo dopo aver caricato il modello. Vuoi scaricare gratis il progetto comprensivo di tutti i file, dal dataset al codice per la webapp ? CLICCA QUì Fare previsioni L'interfaccia dell'app è pronta. Ora, tutto ciò che dobbiamo fare è raccogliere l'input dell'utente ogni volta che entra nel sistema. Dobbiamo passare questi dati al nostro classificatore per elaborare una previsione di output. L'input dell'utente è ora memorizzato nelle variabili che abbiamo create sopra: età, sesso, istruzione, ecc. Tuttavia, questo input non è in un formato che possa essere facilmente inserito dal classificatore. Stiamo raccogliendo stringhe sotto forma di domande Sì/No , e questo deve essere codificato nello stesso modo in cui lo erano i dati di addestramento. Eseguire le seguenti righe di codice per trasformare i dati di input dell'utente: if st.button('Prevedi'): df_pred = pd.DataFrame([[ sesso, età, istruzione, fumatore, anniFumando, BPFarmaci, ictus, ipertensione, diabete, colesterolo, pressione_sist, pressione_diast, bmi, frequenza_cardiaca, glucosio]], columns= ['genere','età','titolo di studio','fumatore attuale','sigarette al giorno','medicazione per pressione sanguigna','ictus pregresso','ipertensione','diabete','colesterolo totale','pressione sistolica','pressione diastolica','indice di massa corporea','frequenza cardiaca','livello di glucosio']) df_pred['genere'] = df_pred['genere'].apply(lambda x: 1 if x == 'Maschio' else 0) df_pred['ipertensione'] = df_pred['ipertensione'].apply(lambda x: 1 if x == 'Sì' else 0) df_pred['ictus pregresso'] = df_pred['ictus pregresso'].apply(lambda x: 1 if x == 'Sì' else 0) df_pred['diabete'] = df_pred['diabete'].apply(lambda x: 1 if x == 'Sì' else 0) df_pred['medicazione per pressione sanguigna'] = df_pred['medicazione per pressione sanguigna'].apply(lambda x: 1 if x == 'Sì' else 0) df_pred['fumatore attuale'] = df_pred['fumatore attuale'].apply(lambda x: 1 if x == 'Sì' else 0) def trasforma(data): risultato = 3 if(data=='Diploma di scuola superiore'): risultato = 0 elif(data=='Laurea triennale'): risultato = 1 elif(data=='Laurea specialistica/magistrale'): risultato = 2 return(risultato) df_pred['titolo di studio'] = df_pred['titolo di studio'].apply(trasforma) Possiamo semplicemente caricare il modello che abbiamo salvato in precedenza e usarlo per fare previsioni sui valori inseriti dall'utente: model = joblib.load('fhs_rf_model.pkl') prediction = model.predict(df_pred) Infine, dobbiamo visualizzare queste previsioni sullo schermo. Passa alla riga di codice in cui hai creato il pulsante di previsione in precedenza e modificalo come mostrato di seguito: if(prediction[0]==0): st.write('Probabilmente non svilupperai malattie cardiache nei prossimi 10 anni.',unsafe_allow_html=True) else: st.write('Probabilmente svilupperai malattie cardiache nei prossimi 10 anni.',unsafe_allow_html=True) Queste modifiche sono state aggiunte in modo che l'output venga visualizzato solo quando l'utente fa clic sul pulsante Predict. Inoltre, vogliamo che il testo venga visualizzato all'utente invece di mostrare loro solo i valori di previsione (0 e 1). Salva tutto il tuo codice e aggiorna di nuovo la tua pagina, e vedrai l'applicazione completata sullo schermo. Aggiungi numeri di input casuali e fai clic sul pulsante Prevedi per assicurarti che tutto funzioni: Vuoi scaricare gratis il progetto comprensivo di tutti i file, dal dataset al codice per la webapp ? CLICCA QUì In questo articolo abbiamo visto come utilizzare Streamlit per creare un'applicazione web di Machine Learning interattiva. Abbiamo utilizzato un modello di classificazione per prevedere il rischio di sviluppare malattie cardiache in un periodo di 10 anni. Abbiamo iniziato creando un'interfaccia utente semplice per raccogliere i dati dell'utente e utilizzando i dati raccolti per effettuare una previsione. Inoltre, abbiamo visto come utilizzare alcune funzionalità di Streamlit per rendere l'interfaccia utente più accattivante e coinvolgente. In un prossimo articolo, vedremo come pubblicare questa applicazione online in modo che possa essere utilizzata da un pubblico più ampio. Ci saranno diverse opzioni disponibili, come l'utilizzo di servizi di cloud computing come AWS o GCP, o l'utilizzo di servizi di hosting specifici per applicazioni web come Heroku o Zeit. Ci concentreremo sui passi necessari per configurare il tuo ambiente di produzione e su come rendere sicura e scalabile la tua applicazione. Inoltre, vedremo come monitorare le prestazioni dell'applicazione e come risolvere eventuali problemi. In generale, ti fornirò tutte le informazioni necessarie per trasformare la tua applicazione in un prodotto pronto per il lancio. Vuoi scaricare gratis il progetto comprensivo di tutti i file, dal dataset al codice per la webapp ? CLICCA QUì

In questo articolo, entreremo nel mondo emozionante delle startup, dove prevedere il profitto è fondamentale per il successo. Utilizzeremo un set di dati di 50 startup per analizzare le loro variabili e utilizzeremo il concetto di regressione lineare multipla per prevedere il profitto delle aziende startup. Immagina di poter prevedere con precisione il successo di una startup prima ancora che abbia iniziato a generare profitti. In questo articolo, scoprirai come fare proprio questo! Attraverso l'analisi dei dati e l'utilizzo di tecniche avanzate di previsione, scoprirai come prevedere il successo delle startup e come utilizzare queste informazioni a tuo vantaggio. Non perdere questa occasione unica di entrare nel mondo delle startup e imparare a prevedere il loro successo! Come funzionano le startup? Le startup sono come un'avventura in un mondo sconosciuto, dove l'innovazione e il rischio sono all'ordine del giorno. Come funzionano esattamente? Bene, possiamo dire che la pipeline delle startup opera seguendo principi simili a quelli delle grandi multinazionali, ma con una differenza fondamentale: mentre le grandi aziende lavorano per migliorare prodotti già esistenti, le startup hanno come obiettivo quello di creare qualcosa di nuovo e di vantaggioso. Questo è ciò che rende le startup così emozionanti e imprevedibili, non sai mai cosa potresti scoprire o creare. Ti immagini di essere tra i primi a scoprire il prossimo successo della startup? Con questo articolo, scoprirai come funzionano le startup e come utilizzare queste informazioni a tuo vantaggio! Come vengono finanziate le startup? Le startup sono come una corsa contro il tempo, dove ogni giorno è una sfida per ottenere il finanziamento necessario per far decollare l'idea. Ma come vengono effettivamente finanziate queste aziende? Come ho accennato in precedenza, le startup non sono aziende stabili dal punto di vista economico, quindi non è facile trovare investitori disposti a scommettere su di loro. Ma non disperare! Ci sono molti modi per finanziare una startup, dai finanziamenti iniziali ai round di finanziamento successivi. In poche parole, le startup cercano di trovare investitori che credono nella loro idea e che vogliono aiutarli a trasformarla in realtà, in cambio di una quota del futuro profitto. In questo articolo, esploreremo i vari modi in cui le startup vengono finanziate e ti mostreremo come analizzare e trarre profitto dagli investimenti in startup. Abbiamo bisogno di un modo in cui possiamo analizzare le nostre spese per le startup e quindi conoscerne un profitto! In che modo questo modello può aiutare? Il modello di apprendimento automatico può aiutare a prevedere i profitti delle startup analizzando il set di dati di 50 aziende e fornendo previsioni accurate in base alle spese sostenute. Questo strumento ci permette di avere una panoramica completa del mercato e di prendere decisioni informate per aumentare i profitti. Informazioni sul set di dati delle 50 startup Questo particolare set di dati contiene i dati di 50 startup a New York, California e Florida. Le funzionalità in questo set di dati sono la spesa in ricerca e sviluppo, la spesa amministrativa, la spesa di marketing e le funzionalità di localizzazione, mentre la variabile target è: profitto. – Fonte . Spesa in ricerca e sviluppo: l'importo che stanno spendendo in ricerca e sviluppo. Spesa amministrativa: l'importo che stanno spendendo per l'amministrazione. Spesa di marketing: l'importo che stanno spendendo per le strategie di marketing. Stato: a quale stato appartiene quella particolare startup. Profitto: Quanto profitto sta facendo quella particolare startup. Differenza tra regressione lineare e regressione lineare multipla La principale differenza tra la regressione lineare e la regressione lineare multipla è che nella regressione lineare c'è solo una variabile indipendente mentre quando controlliamo, Regressione lineare multipla c'è più di una variabile indipendente. Facciamo un esempio di entrambi gli scenari 1. Regressione lineare: quando vogliamo prevedere l'altezza di una persona in particolare solo dal peso di quella persona. 2. Regressione lineare multipla: se modifichiamo l'affermazione del problema di cui sopra solo un po', se abbiamo le caratteristiche come altezza, età e sesso della persona e dobbiamo prevedere il peso della persona, allora dobbiamo usare il concetto di regressione lineare multipla. Prevedere i profitti delle startup utilizzando Python Ti ricordiamo che adesso seguiranno una serie di codici e spiegazioni che potrai successivamente scaricare alla fine dell'articolo. Iniziamo. Scarica il dataset e crea un nuovo file o notebook python. Importiamo le librerie e carichiamo il datatset : Alla fine dell'articolo puoi scaricare tutto il progetto completo. import numpy as np import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt dataset = pd.read_csv('startup.csv') print(dataset.head()) Analisi numerica/statistica del dataset dataset.describe() Produzione: Dimensioni del set di dati print('Ci sono ',dataset.shape[0],'righe e ',dataset.shape[1],'colonne nel dataset.') Produzione: Ci sono 50 righe e 5 colonne nel set di dati. Qui stiamo cercando di verificare se ci sono valori ripetuti nel set di dati o meno. print('Ci sono',dataset.duplicated().sum(),' valori duplicati.') Produzione: Non sono presenti valori ripetuti nel set di dati. Controlla i valori NULL dataset.isnull().sum() Produzione: Spesa in ricerca e sviluppo 0 Amministrazione 0 Spesa in marketing 0 Stato 0 Profitto 0 dtype: int64 Schema del set di dati dataset.info() Produzione: RangeIndex: 50 voci, da 0 a 49 colonne di dati (5 colonne in totale): # Column Conteggio non nullo Dtype --- ------ -------------- ---- - 0 Spesa R&S 50 float non nullo64 ​​1 Amministrazione 50 float non nullo64 ​​2 Spesa di marketing 50 float non nullo64 ​​3 Stato 50 oggetto non nullo 4 Profitto 50 float64 non nullo dtypes: float64(4), object(1) memoria utilizzo: 2.1+ KB Dalla funzione corr possiamo trovare la correlazione tra le colonne. c = dataset.corr() c Produzione: Possiamo vedere che tutte e tre le colonne hanno una relazione diretta con il profit , che è la nostra variabile target. EDA sul set di dati dei profitti delle startup Matrice di correlazione sns.heatmap(c,annot=True,cmap='Blues') plt.show() Produzione: Qui possiamo vedere la correlazione diretta con il profitto da come viene mostrata nella heatmap del grafico di correlazione. Rilevamento dei valori anomali nella variabile target outliers = ['Profit'] plt.rcParams['figure.figsize'] = [8,8] sns.boxplot(data=dataset[outliers], orient="v", palette="Set2" , width=0.7) # orient = "v" : vertical boxplot , # orient = "h" : hotrizontal boxplot plt.title("Outliers Variable Distribution") plt.ylabel("Profit Range") plt.xlabel("Continuous Variable") plt.show() Produzione: Guardando il boxplot possiamo vedere i valori anomali in profit(target variable) , ma la quantità di dati non è molto (solo 50 voci) quindi non creerà un impatto molto negativo. Rilevamento dei valori anomali a livello di stato sns.boxplot(x = 'State', y = 'Profit', data = dataset) plt.show() Produzione: 1. Tutti i valori anomali presentati si trovano a New York. 2. Le startup situate in California possiamo vedere i massimi profitti e le massime perdite. Istogramma sul profitto sns.distplot(dataset['Profit'],bins=5,kde=True) plt.show() Produzione: Il profitto medio (che è 100k) è il più frequente, cioè dovrebbe rientrare nella categoria del diagramma di distribuzione. Trama di coppia o pairplot sns.pairplot(set di dati) plt.show() Produzione: 1. Come possiamo vedere nel pair pot, Ricerca e sviluppo sono direttamente proporzionali all'investimento che possiamo fare. 2. La spesa di marketing sembra essere direttamente proporzionale (sebbene ci siano alcuni valori anomali) con il profitto. 3. Non esiste alcuna relazione tra la seconda colonna e il profitto, ovvero la nostra colonna di destinazione. Sviluppo del modello per prevedere i profitti delle startup # suddivisione del set di dati in variabili dipendenti e indipendenti X = dataset.iloc[:, :-1].values y = dataset.iloc[:, 4].values Codificatore di etichette Label Encoder: codifica le etichette con valori compresi tra 0 e n_classes-1. labelencoder = LabelEncoder() X[:, 3] = labelencoder.fit_transform(X[:, 3]) X1 = pd.DataFrame(X) X1.head() Produzione: Ora dobbiamo suddividere i dati in dati di addestramento e test from sklearn.model_selection import train_test_split x_train,x_test,y_train,y_test = train_test_split(X,y,train_size=0.7,random_state=0) x_train Produzione: array([[130298.13, 145530.06, 323876.68, 1], [119943.24, 156547.42, 256512.92, 1], [1000.23, 124153.04, 1903.93, 2], [542.05, 51743.15, 0.0, 2], [65605.48, 153032.06, 107138.38, 2], [114523.61, 122616.84, 261776.23, 2], [61994.48, 115641.28, 91131.24, 1], [63408.86, 129219.61, 46085.25, 0], [78013.11, 121597.55, 264346.06, 0], [23640.93, 96189.63, 148001.11, 0], [76253.86, 113867.3, 298664.47, 0], [15505.73, 127382.3, 35534.17, 2], [120542.52, 148718.95, 311613.29, 2], [91992.39, 135495.07, 252664.93, 0], [64664.71, 139553.16, 137962.62, 0], [131876.9, 99814.71, 362861.36, 2], [94657.16, 145077.58, 282574.31, 2], [28754.33, 118546.05, 172795.67, 0], [0,0, 11693.8, 4517.06 , 0]. [93863.75, 127320.38, 249839.44, 1], [44069.95, 51283.14, 197029.42, 0], [77044.01, 99281.34, 140574.81, 2], [134615.46, 147198.87, 127716.82, 0], [67532.53, 105751.03, 304768.73, 1], [28663.76, 127056.21, 201126.82, 1], [78389.47, 153773.43, 299737.29, 2], [86419.7, 153514.11, 0.0, 2], [123334.88, 108679.17, 304981.62, 0], [38558.51, 82982.09, 174999.3, 0], [1315.46, 115816.21, 297114.46, 1], [144372.41, 118671.85, 383199.62, 2], [165349.2, 136897.8, 471784.1, 2], [0.0, 135426.92, 0.0, 0], [22177.74, 154806.14, 28334.72, 0]] , dtype=oggetto) Ora definiamo il modello from sklearn.linear_model import LinearRegression model = LinearRegression() model.fit(x_train,y_train) print('Modello allenato con successo') Produzione: Il modello è stato addestrato correttamente Testare il modello utilizzando la funzione di previsione y_pred = model.predict(x_test) y_pred Produzione: array([104055.1842384 , 132557.60289702, 133633.01284474, 72336.28081054, 179658.27210893, 114689.63133397, 66514.82249033, 98461.69321326, 114294.70487032, 169090.51127461, 96281.907934 , 88108.30057881, 110687.1172322 , 90536.34203081, 127785.3793861 ]) Punteggi dei test testing_data_model_score = model.score(x_test, y_test) print("Model Score/Performance sui Testing data",testing_data_model_score) training_data_model_score = model.score(x_train, y_train) print("Model Score/Performance sui Training data",training_data_model_score) Produzione: Model Score/Performance sui Testing data 0.9355139722149947 Model Score/Performance sui Training data 0.9515496105627431 Confronto tra valori previsti e valori effettivi df = pd.DataFrame(data={'Predicted value':y_pred.flatten(),'Actual Value':y_test.flatten()}) df Produzione: Come possiamo vedere che il valore previsto è vicino ai valori effettivi cioè quello presente nel set di test, quindi possiamo usare questo modello per la previsione . Ma prima, dobbiamo calcolare quanto viene generato l'errore. Scarica il progetto Gratis Valutazione del modello 1. Punteggio R2. È uno degli approcci statistici con cui possiamo trovare la varianza o la diffusione dei dati target e feature. from sklearn.metrics import r2_score r2Score = r2_score(y_pred, y_test) print("R2 score of model is :" ,r2Score*100) Produzione: Il punteggio R2 del modello è: 93.39448007716636 2. MSE: Usando questo approccio possiamo scoprire quanto la linea di best fit della regressione è vicina a tutto il residuo. from sklearn.metrics import mean_squared_error mse = mean_squared_error(y_pred, y_test) print("Mean Squarred Error is :" ,mse*100) Produzione: L'errore quadratico medio è: 6224496238,94644 3. RMSE: Questo è simile all'approccio dell'errore quadratico medio (MSE), l'unica differenza è che qui troviamo la radice dell'errore quadratico medio, cioè la radice dell'errore quadratico medio è uguale all'errore quadratico medio. Il motivo per trovare la radice è trovare il residuo più vicino ai valori trovati dall'errore quadratico medio. rmse = np.sqrt(mean_squared_error(y_pred, y_test)) print("Root Mean Squarred Error is : ",rmse*100) Produzione: L'errore quadratico medio della radice è: 788954.7666974603 4. MAE:Errore assoluto medio . Utilizzando questo approccio possiamo trovare la differenza tra i valori effettivi ei valori previsti, ma tale differenza è assoluta, ovvero la differenza è positiva. from sklearn.metrics import mean_absolute_error mae = mean_absolute_error(y_pred,y_test) print("Mean Absolute Error is :" ,mae) Produzione: L'errore assoluto medio è: 6503.5 Scarica il progetto Gratis Conclusione sulla previsione dei profitti delle startup Quindi, l'errore assoluto medio è 6503.5 . Pertanto il nostro valore previsto può essere 6503 unità in più o in meno rispetto al valore effettivo. Ok, non male ! Grazie per aver letto il mio articolo Spero che vi piaccia questo apprendimento passo dopo passo della previsione dei profitti della startup utilizzando l'apprendimento automatico. Buon apprendimento! Scarica il progetto Gratis

L'apprendimento automatico è diventato uno strumento essenziale per le organizzazioni di tutte le dimensioni per ottenere informazioni e prendere decisioni basate sui dati. Tuttavia, il successo dei progetti ML dipende fortemente dalla qualità dei dati utilizzati per addestrare i modelli. Una scarsa qualità dei dati può portare a previsioni imprecise e scarse prestazioni del modello. Comprendere l'importanza della qualità dei dati nel machine learning e le varie tecniche utilizzate per garantire dati di alta qualità è fondamentale. Questo articolo tratterà le basi del machine learning e l'importanza della qualità dei dati per il successo dei modelli di machine learning. Approfondirà inoltre la pipeline ETL e le tecniche utilizzate per la pulizia dei dati, la preelaborazione e l'ingegnerizzazione delle funzionalità. Alla fine di questo articolo, avrai una solida comprensione dell'importanza della qualità dei dati nel machine learning e delle tecniche utilizzate per garantire dati di alta qualità. Ciò contribuirà a implementare queste tecniche nei progetti del mondo reale e a migliorare le prestazioni dei loro modelli ML. Obiettivi formativi Cos'è l'apprendimento automatico? Perché i dati sono fondamentali nell'apprendimento automatico? Raccolta di dati tramite pipeline ETL? Cos'è l'iniezione di dati? L'importanza della pulizia dei dati Cos'è la pre-elaborazione dei dati? Un tuffo nell'ingegneria delle caratteristiche Codice completo per la pipeline ETL Conclusione Cos'è l'apprendimento automatico? L'apprendimento automatico è una forma di intelligenza artificiale che consente ai computer di apprendere e migliorare in base all'esperienza senza una programmazione esplicita. Svolge un ruolo cruciale nel fare previsioni, identificare modelli nei dati e prendere decisioni senza intervento umano. Ciò si traduce in un sistema più preciso ed efficiente. L'apprendimento automatico è una parte essenziale della nostra vita e viene utilizzato in applicazioni che vanno dagli assistenti virtuali alle auto a guida autonoma, all'assistenza sanitaria, alla finanza, ai trasporti e all'e-commerce. I dati, in particolare l'apprendimento automatico, sono uno dei componenti critici di qualsiasi modello. Dipende sempre dalla qualità dei dati che fornisci al tuo modello. Esaminiamo perché i dati sono così essenziali per l'apprendimento automatico. Che cos'è la Data Quality o qualità dei dati ? La qualità dei dati è un concetto cruciale nell'elaborazione dei dati e nell'intelligenza artificiale. Si riferisce alla completezza, accuratezza, affidabilità e coerenza dei dati. In altre parole, si tratta della capacità dei dati di soddisfare i requisiti e le aspettative degli utenti e delle applicazioni che li utilizzano. Una buona qualità dei dati è essenziale per l'analisi, la previsione e la decisione informate. La qualità dei dati è influenzata da molti fattori, tra cui la fonte dei dati, la raccolta dei dati, la gestione dei dati e la conservazione dei dati. Per garantire una qualità dei dati elevata, è importante utilizzare metodi di pulizia dei dati, validazione e verifica. In generale, una buona qualità dei dati è fondamentale per garantire che le informazioni utilizzate per prendere decisioni importanti siano affidabili e valide.📊💻 Perché i dati sono importanti nell'apprendimento automatico? Siamo circondati da molte informazioni ogni giorno. I giganti della tecnologia come Amazon, Facebook e Google raccolgono quotidianamente enormi quantità di dati. Ma perché raccolgono dati? Hai ragione se hai visto Amazon e Google approvare i prodotti che stai cercando. Infine, i dati delle tecniche di apprendimento automatico svolgono un ruolo essenziale nell'implementazione di questo modello. In breve, i dati sono il carburante che guida l'apprendimento automatico e la disponibilità di dati di alta qualità è fondamentale per creare modelli accurati e affidabili. Molti tipi di dati vengono utilizzati nell'apprendimento automatico, inclusi dati categorici, numerici, di serie temporali e di testo. I dati vengono raccolti tramite una pipeline ETL. Cos'è una pipeline ETL? Raccolta di dati tramite pipeline ETL La preparazione dei dati per l'apprendimento automatico viene spesso definita pipeline ETL per l'estrazione, la trasformazione e il caricamento. Estrazione : il primo passo nella pipeline ETL è l'estrazione dei dati da varie fonti. Può includere l'estrazione di dati da database, API o file semplici come CSV o Excel. I dati possono essere strutturati o non strutturati. Ecco un esempio di come estraiamo i dati da un file CSV. Codice Python: import pandas as pd #read csv file df = pd.read_csv("data.csv") #extract specific data name = df["name"] age = df["age"] address = df["address"] #print extracted data print("Name:", name) print("Age:", age) print("Address:", address) Trasformazione : è il processo di trasformazione dei dati per renderli adatti all'uso nei modelli di apprendimento automatico. Ciò può includere la pulizia dei dati per rimuovere errori o incoerenze, la standardizzazione dei dati e la conversione dei dati in un formato utilizzabile dal modello. Questo passaggio include anche la progettazione delle funzionalità, in cui i dati grezzi vengono trasformati in un set di funzionalità da utilizzare come input per il modello. Questo è un semplice codice per convertire i dati da JSON a DataFrame. import json import pandas as pd #load json file with open("data.json", "r") as json_file: data = json.load(json_file) #convert json data to a DataFrame df = pd.DataFrame(data) #write to csv df.to_csv("data.csv", index=False) Carica : il passaggio finale consiste nel caricare o caricare i dati convertiti nella destinazione. Può essere un database, un archivio dati o un file system. I dati risultanti sono pronti per un ulteriore utilizzo, come l'addestramento o il test dei modelli di machine learning. Ecco un semplice codice che mostra come carichiamo i dati usando pandas: import pandas as pd df = pd.read_csv('data.csv') Dopo aver raccolto i dati, generalmente utilizziamo l'iniezione di dati se troviamo valori mancanti. Cos'è l'iniezione di dati? L'aggiunta di nuovi dati a un server di dati esistente può essere eseguita per vari motivi per aggiornare il database con nuovi dati e per aggiungere dati più diversificati per migliorare le prestazioni dei modelli di apprendimento automatico. Oppure la correzione degli errori del set di dati originale viene solitamente eseguita dall'automazione con alcuni strumenti utili. Ci sono tre tipi. Inserimento batch: i dati vengono inseriti in blocco, di solito a un'ora fissa Iniezione in tempo reale: i dati vengono iniettati immediatamente quando vengono generati. Stream Injection: i dati vengono iniettati in un flusso continuo. Viene spesso utilizzato in tempo reale. Ecco un esempio di codice di come iniettiamo i dati utilizzando la funzione append utilizzando la libreria Pandas.La fase successiva della pipeline di dati è la pulizia dei dati. import pandas as pd # Create an empty DataFrame df = pd.DataFrame() # Add some data to the DataFrame df = df.append({'Name': 'John', 'Age': 30, 'Country': 'US'}, ignore_index=True) df = df.append({'Name': 'Jane', 'Age': 25, 'Country': 'UK'}, ignore_index=True) # Print the DataFrame print(df) L'importanza della pulizia dei dati La pulizia dei dati è la rimozione o la correzione di errori nei dati. Ciò può includere la rimozione di valori mancanti e duplicati e la gestione dei valori anomali. La pulizia dei dati è un processo iterativo e le nuove informazioni potrebbero richiedere di tornare indietro e apportare modifiche. In Python, la libreria Pandas viene spesso utilizzata per pulire i dati. Ci sono motivi importanti per la pulizia dei dati. Qualità dei dati : la qualità dei dati è fondamentale per un'analisi accurata e affidabile. Informazioni più precise e coerenti possono portare a risultati effettivi e a un migliore processo decisionale. Prestazioni dell'apprendimento automatico : i dati sporchi possono influire negativamente sulle prestazioni dei modelli di apprendimento automatico. La pulizia dei dati migliora la precisione e l'affidabilità del modello. Archiviazione e recupero dei dati: i dati puliti sono più facili da archiviare e recuperare e riducono il rischio di errori e incoerenze nell'archiviazione e nel recupero dei dati. Governance dei dati: la pulizia dei dati è fondamentale per garantire l'integrità dei dati e la conformità alle politiche e ai regolamenti normativi sui dati. Archiviazione dei dati : la cancellazione dei dati aiuta a salvare i dati per l'uso e l'analisi a lungo termine. Ecco il codice che mostra come eliminare i valori mancanti e rimuovere i duplicati utilizzando la libreria panda: df = df.dropna() df = df.drop_duplicates() # Fill missing values df = df.fillna(value=-1) Ecco un altro esempio di come puliamo i dati utilizzando varie tecniche import pandas as pd # Create a sample DataFrame data = {'Name': ['John', 'Jane', 'Mike', 'Sarah', 'NaN'], 'Age': [30, 25, 35, 32, None], 'Country': ['US', 'UK', 'Canada', 'Australia', 'NaN']} df = pd.DataFrame(data) # Drop missing values df = df.dropna() # Remove duplicates df = df.drop_duplicates() # Handle outliers df = df[df['Age'] < 40] # Print the cleaned DataFrame print(df) La terza fase della pipeline di dati è la pre-elaborazione dei dati, È anche utile comprendere chiaramente i dati e le caratteristiche prima di applicare qualsiasi metodo di pulizia e testare le prestazioni del modello dopo aver pulito i dati. Cos'è la pre-elaborazione dei dati? L'elaborazione dei dati sta preparando i dati per l'uso nei modelli di machine learning. Questo è un passaggio essenziale nell'apprendimento automatico perché garantisce che i dati siano in un formato utilizzabile dal modello e che eventuali errori o incoerenze vengano risolti. L'elaborazione dei dati di solito comporta una combinazione di pulizia dei dati, trasformazione dei dati e standardizzazione dei dati. I passaggi specifici dell'elaborazione dei dati dipendono dal tipo di dati e dal modello di machine learning in uso. Tuttavia, ecco alcuni passaggi generali: Pulizia dei dati : rimuovere errori, incoerenze e valori anomali dal database. Trasformazione dei dati : trasformazione dei dati in una forma che può essere utilizzata dai modelli di apprendimento automatico, come la modifica delle variabili categoriche in variabili numeriche. Normalizzazione dei dati : scala i dati in un intervallo specifico compreso tra 0 e 1, che aiuta a migliorare le prestazioni di alcuni modelli di machine learning. Aggiungi dati : aggiungi modifiche o manipolazioni ai punti dati esistenti per crearne di nuovi. Selezione o estrazione delle funzionalità : identifica e seleziona le funzionalità essenziali dai tuoi dati da utilizzare come input per il tuo modello di machine learning. Rilevamento dei valori anomali : identifica e rimuovi i punti dati che si discostano in modo significativo da grandi quantità di dati. I valori anomali possono alterare i risultati analitici e influire negativamente sulle prestazioni dei modelli di machine learning. Rileva duplicati : identifica e rimuovi punti dati duplicati. I dati duplicati possono portare a risultati imprecisi o inaffidabili e aumentare le dimensioni del set di dati, rendendone difficile l'elaborazione e l'analisi. Identifica le tendenze : trova modelli e tendenze nei tuoi dati che puoi utilizzare per fornire previsioni future o comprendere meglio la natura dei tuoi dati. L'elaborazione dei dati è essenziale nell'apprendimento automatico perché garantisce che i dati siano in una forma che il modello può utilizzare e che eventuali errori o incoerenze vengano rimossi. Ciò migliora le prestazioni del modello e l'accuratezza della previsione. Di seguito è riportato un semplice codice che mostra come utilizzare la classe LabelEncoder per ridimensionare le variabili categoriche in valori numerici e la classe MinMaxScaler per ridimensionare le variabili numeriche. import pandas as pd from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler, StandardScaler, OneHotEncoder, LabelEncoder # Create a sample DataFrame data = {'Name': ['John', 'Jane', 'Mike', 'Sarah'], 'Age': [30, 25, 35, 32], 'Country': ['US', 'UK', 'Canada', 'Australia'], 'Gender':['M','F','M','F']} df = pd.DataFrame(data) # Convert categorical variables to numerical encoder = LabelEncoder() df["Gender"] = encoder.fit_transform(df["Gender"]) # One hot encoding onehot_encoder = OneHotEncoder() country_encoded = onehot_encoder.fit_transform(df[['Country']]) df = pd.concat([df, pd.DataFrame(country_encoded.toarray())], axis=1) df = df.drop(['Country'], axis=1) # Scale numerical variables scaler = MinMaxScaler() df[['Age']] = scaler.fit_transform(df[['Age']]) # Print the preprocessed DataFrame print(df) La fase finale della pipeline di dati è l'ingegneria delle funzionalità. Un tuffo nell'ingegneria delle funzionalità L'ingegneria delle funzionalità trasforma i dati grezzi in funzionalità che possono essere utilizzate come input per i modelli di machine learning . Ciò comporta l'identificazione e l'estrazione dei dati più critici dalla materia prima e la loro conversione in un formato utilizzabile dal modello. L'ingegnerizzazione delle funzionalità è essenziale nell'apprendimento automatico perché può influire in modo significativo sulle prestazioni del modello. Diverse tecniche che possono essere utilizzate per l'ingegnerizzazione delle caratteristiche sono: Estrazione di funzionalità: estrae informazioni rilevanti dai dati grezzi. Ad esempio, identifica le funzionalità più importanti o combina le funzionalità esistenti per creare nuove funzionalità. Modifica dell'attributo: cambia il tipo di attributo, ad esempio modificando una variabile categoriale in una variabile numerica o ingrandendo i dati per adattarli a un intervallo specifico. Selezione delle funzionalità : determina le funzionalità essenziali dei tuoi dati da utilizzare come input per il tuo modello di machine learning. Riduzione dimensione : ridurre il numero di elementi nel database rimuovendo elementi ridondanti o irrilevanti. Aggiungi dati : aggiungi modifiche o manipolazioni ai punti dati esistenti per crearne di nuovi. L'ingegnerizzazione delle funzionalità richiede una buona comprensione dei dati, del problema da risolvere e degli algoritmi di apprendimento automatico da utilizzare. Questo processo è iterativo e sperimentale e potrebbe richiedere diverse iterazioni per trovare il set di funzionalità ottimale che migliora le prestazioni del nostro modello. Codice completo per l'intera pipeline ETL Ecco un esempio di una pipeline ETL completa che utilizza le librerie pandas e scikit-learn: import pandas as pd from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler, StandardScaler, OneHotEncoder, LabelEncoder # Extract data from CSV file df = pd.read_csv('data.csv') # Data cleaning df = df.dropna() df = df.drop_duplicates() # Data transformation encoder = LabelEncoder() df["Gender"] = encoder.fit_transform(df["Gender"]) onehot_encoder = OneHotEncoder() country_encoded = onehot_encoder.fit_transform(df[['Country']]) df = pd.concat([df, pd.DataFrame(country_encoded.toarray())], axis=1) df = df.drop(['Country'], axis=1) scaler = MinMaxScaler() df[['Age']] = scaler.fit_transform(df[['Age']]) # Load data into a new CSV file df.to_csv('cleaned_data.csv', index=False) I dati vengono prima recuperati da un file CSV utilizzando la funzione pandas read_csv() di questo esempio. La pulizia dei dati viene quindi eseguita rimuovendo i valori mancanti e i duplicati. Questa operazione viene eseguita utilizzando LabelEncoder per modificare le variabili categoriali in numeriche, OneHotEncoder per ridimensionare le variabili categoriali in numeri e MinMaxScaler per ridimensionare le variabili numeriche. Infine, i dati eliminati vengono letti in un nuovo file CSV utilizzando la funzione pandas to_csv(). Si noti che questo esempio è una versione molto semplificata della pipeline ETL. In uno scenario reale, la pipeline può essere più complessa e comportare più elaborazione e outsourcing, determinazione dei costi, ecc. possono includere metodi come. Inoltre, anche la tracciabilità dei dati è essenziale. Cioè, tiene traccia dell'origine dei dati, delle sue modifiche e di dove sono archiviati. Questo non solo ti aiuta a capire la qualità dei tuoi dati, ma ti aiuta anche a eseguire il debug e rivedere la tua pipeline. Inoltre, è essenziale comprendere chiaramente i dati e le caratteristiche prima di applicare metodi di post-elaborazione e controllare le prestazioni del modello dopo la pre-elaborazione. Informazione. Conclusione La qualità dei dati è fondamentale per il successo dei modelli di machine learning. Prendendoti cura di ogni fase del processo, dalla raccolta dei dati alla pulizia, elaborazione e convalida, puoi garantire che i tuoi dati siano della massima qualità. Ciò consentirà al tuo modello di fare previsioni più accurate, portando a risultati migliori e progetti di machine learning di successo.

Stai per scoprire come il Quantum Machine Learning (QML) sta rivoluzionando il mondo dell'Intelligenza Artificiale, superando i limiti del Machine Learning tradizionale e aprendo nuove opportunità per l'ottimizzazione delle prestazioni. In questo articolo approfondiremo le origini di QML, come si differenzia dal Machine Learning tradizionale e le sue possibili applicazioni nell'ambito industriale. Inoltre, esploreremo gli sviluppi più recenti nella ricerca e le aspettative per il futuro dell'apprendimento automatico quantistico. Non perdere l'occasione di scoprire come il potere del calcolo quantistico può aiutare a superare i limiti dell'IA e migliorare le tue prestazioni. Indice sull'apprendimento automatico quantistico QML Introduzione a QML: cos'è e come si differenzia dal machine learning classico QML: dalla teoria alla pratica - esempi di applicazioni industriali Come sfruttare il potere del calcolo quantistico per superare i limiti dell'IA Il futuro dell'apprendimento automatico quantistico Le sfide e le opportunità del QML: considerazioni finali e prospettive future Esempio python sull'apprendimento automatico quantistico (QML) Conclusione: il QML, una nuova era nell'apprendimento automatico. Cos’è l'apprendimento automatico quantistico ? L'apprendimento automatico quantistico (QML) è una nuova frontiera nell'ambito dell'Intelligenza Artificiale che fonde la potenza del calcolo quantistico con le capacità del Machine Learning tradizionale. Il QML si basa sull'utilizzo di algoritmi quantistici, ovvero algoritmi che sfruttano le proprietà quantistiche dei sistemi fisici per elaborare i dati. Questo consente di superare i limiti del calcolo classico e di ottenere una maggiore accuratezza e precisione nell'elaborazione dei dati. Il QML offre numerose opportunità per l'ottimizzazione delle prestazioni in diversi ambiti, tra cui il riconoscimento di immagini, l'elaborazione del linguaggio naturale e la modellizzazione predittiva. L'apprendimento automatico quantistico è una tecnologia emergente che sta attirando sempre più l'attenzione degli esperti di IA e offre una grande potenzialità per il futuro. Differenze tra Machine learning quantistico e classico? L'apprendimento automatico quantistico (QML) si differenzia dal Machine Learning classico in molti aspetti, ma uno dei più evidenti è l'utilizzo di algoritmi quantistici. Mentre gli algoritmi del Machine Learning classico si basano sull'elaborazione dei dati utilizzando i bit, ovvero unità di informazione binaria, quelli del QML utilizzano qubit, unità di informazione quantistica che può assumere diverse configurazioni. Ciò consente al QML di elaborare grandi quantità di dati in modo più efficiente e di superare i limiti del calcolo classico. Per fare un esempio pratico, immaginiamo di voler riconoscere un'immagine contenente un animale. Un algoritmo di Machine Learning classico potrebbe analizzare l'immagine pixel per pixel, confrontando i colori con una libreria di immagini di animali già noti. Invece, un algoritmo di QML potrebbe utilizzare la sovrapposizione quantistica, ovvero la capacità di un qubit di assumere diverse configurazioni contemporaneamente, per analizzare l'immagine in modo più efficiente e riconoscere l'animale con maggiore accuratezza e precisione. Applicazioni dell'apprendimento automatico quantistico L'apprendimento automatico quantistico (QML) non è solo una teoria accademica, ma sta già trovando applicazioni concrete nell'ambito industriale. Il potere del calcolo quantistico permette al QML di superare i limiti del Machine Learning tradizionale e di offrire prestazioni migliori in diversi ambiti. Un esempio di applicazione del QML è la previsione del mercato azionario. Gli algoritmi di Machine Learning tradizionale possono avere difficoltà a elaborare grandi quantità di dati finanziari e a prevedere il comportamento del mercato, ma l'utilizzo di algoritmi quantistici consente al QML di analizzare i dati in modo più efficiente e di offrire previsioni più accurate. Un altro esempio di applicazione del QML è la simulazione di sistemi molecolari. La modellizzazione di sistemi molecolari è un compito computazionalmente impegnativo che richiede la risoluzione di equazioni quantistiche. Gli algoritmi quantistici del QML possono essere utilizzati per risolvere queste equazioni in modo più efficiente e offrire simulazioni più accurate. Un'altra applicazione è l'ottimizzazione di algoritmi di ottimizzazione. Gli algoritmi di ottimizzazione sono utilizzati per trovare la configurazione ottimale di un sistema in un determinato contesto. Gli algoritmi quantistici del QML possono essere utilizzati per ottimizzare questi algoritmi di ottimizzazione e migliorare le prestazioni del sistema. Questi sono solo alcuni esempi di come il QML sta trovando applicazioni pratiche nell'ambito industriale e come il potere del calcolo quantistico può aiutare a superare i limiti del Machine Learning tradizionale. Come sfruttare il potere del calcolo quantistico per superare i limiti dell'IA Il calcolo quantistico offre una serie di vantaggi rispetto al calcolo classico che possono essere sfruttati per superare i limiti dell'Intelligenza Artificiale. Uno dei principali vantaggi è la capacità di elaborare grandi quantità di dati in modo più efficiente. Gli algoritmi quantistici possono analizzare i dati contemporaneamente in più configurazioni, utilizzando la sovrapposizione quantistica, consentendo di elaborare i dati in modo più veloce rispetto agli algoritmi classici. Inoltre, il calcolo quantistico offre maggiore accuratezza e precisione nell'elaborazione dei dati. Gli algoritmi quantistici possono utilizzare una maggiore quantità di informazioni rispetto agli algoritmi classici, consentendo di raggiungere livelli di accuratezza e precisione mai visti prima. Il calcolo quantistico può anche essere utilizzato per superare i limiti del riconoscimento di immagini e del riconoscimento vocale. Ad esempio, gli algoritmi quantistici possono essere utilizzati per riconoscere immagini in modo più preciso e veloce rispetto agli algoritmi classici, o per migliorare la qualità del riconoscimento vocale in ambienti rumorosi. Il futuro dell'apprendimento automatico quantistico Il futuro dell'apprendimento automatico quantistico (QML) è estremamente promettente. Con la continua evoluzione della tecnologia quantistica e l'aumento della disponibilità di computer quantistici, ci aspettiamo di vedere un aumento delle applicazioni pratiche del QML nell'ambito industriale. In particolare, ci aspettiamo di vedere un maggiore utilizzo del QML nell'elaborazione dei dati, nell'ottimizzazione dei sistemi e nell'apprendimento automatico. Inoltre, il QML può offrire nuove opportunità per la creazione di algoritmi di IA più efficienti e precisi. Le tecnologie quantistiche come la crittografia quantistica e l'intelligenza quantistica possono offrire nuovi modi per proteggere i dati e migliorare le prestazioni delle IA. Le sfide e le opportunità del QML Le sfide e le opportunità del QML sono ancora in gran parte sconosciute, poiché la tecnologia è ancora in fase di sviluppo. Una delle maggiori sfide è la mancanza di computer quantistici adatti per l'elaborazione dei dati in grandi quantità. Gli algoritmi quantistici sono ancora in fase di sviluppo e richiedono una maggiore comprensione delle proprietà quantistiche dei sistemi fisici. Nonostante ciò, le opportunità del QML sono enormi e possono offrire nuove opportunità per migliorare le prestazioni dell'IA e per creare nuovi metodi di elaborazione dei dati e di apprendimento automatico. Esempio python sull'apprendimento automatico quantistico (QML) Requisiti : Prima di poter installare Qt per Python, devi prima installare il seguente software: Pitone 3.7+, Ti consigliamo di utilizzare un ambiente virtuale, come venv o virtualen Installazione Ora sei pronto per installare i pacchetti Qt per Python usando pip. Dal terminale, esegui il seguente comando: pip install pyside6 , per l'ultima versione. pip install pyside6==6.0 , per la versione 6.0in particolare. Metti alla prova la tua installazione Ora che hai installato Qt per Python, prova la tua configurazione eseguendo i seguenti costrutti Python per avviare un programma di riconoscimento facciale: # Copyright (C) 2022 The Qt Company Ltd. # SPDX-License-Identifier: LicenseRef-Qt-Commercial OR BSD-3-Clause import os import sys import time import cv2 from PySide6.QtCore import Qt, QThread, Signal, Slot from PySide6.QtGui import QAction, QImage, QKeySequence, QPixmap from PySide6.QtWidgets import (QApplication, QComboBox, QGroupBox, QHBoxLayout, QLabel, QMainWindow, QPushButton, QSizePolicy, QVBoxLayout, QWidget) """This example uses the video from a webcam to apply pattern detection from the OpenCV module. e.g.: face, eyes, body, etc.""" class Thread(QThread): updateFrame = Signal(QImage) def __init__(self, parent=None): QThread.__init__(self, parent) self.trained_file = None self.status = True self.cap = True def set_file(self, fname): # The data comes with the 'opencv-python' module self.trained_file = os.path.join(cv2.data.haarcascades, fname) def run(self): self.cap = cv2.VideoCapture(0) while self.status: cascade = cv2.CascadeClassifier(self.trained_file) ret, frame = self.cap.read() if not ret: continue # Reading frame in gray scale to process the pattern gray_frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) detections = cascade.detectMultiScale(gray_frame, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30, 30)) # Drawing green rectangle around the pattern for (x, y, w, h) in detections: pos_ori = (x, y) pos_end = (x + w, y + h) color = (0, 255, 0) cv2.rectangle(frame, pos_ori, pos_end, color, 2) # Reading the image in RGB to display it color_frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB) # Creating and scaling QImage h, w, ch = color_frame.shape img = QImage(color_frame.data, w, h, ch * w, QImage.Format_RGB888) scaled_img = img.scaled(640, 480, Qt.KeepAspectRatio) # Emit signal self.updateFrame.emit(scaled_img) sys.exit(-1) class Window(QMainWindow): def __init__(self): super().__init__() # Title and dimensions self.setWindowTitle("Patterns detection") self.setGeometry(0, 0, 800, 500) # Main menu bar self.menu = self.menuBar() self.menu_file = self.menu.addMenu("File") exit = QAction("Exit", self, triggered=qApp.quit) self.menu_file.addAction(exit) self.menu_about = self.menu.addMenu("&About") about = QAction("About Qt", self, shortcut=QKeySequence(QKeySequence.HelpContents), triggered=qApp.aboutQt) self.menu_about.addAction(about) # Create a label for the display camera self.label = QLabel(self) self.label.setFixedSize(640, 480) # Thread in charge of updating the image self.th = Thread(self) self.th.finished.connect(self.close) self.th.updateFrame.connect(self.setImage) # Model group self.group_model = QGroupBox("Trained model") self.group_model.setSizePolicy(QSizePolicy.Preferred, QSizePolicy.Expanding) model_layout = QHBoxLayout() self.combobox = QComboBox() for xml_file in os.listdir(cv2.data.haarcascades): if xml_file.endswith(".xml"): self.combobox.addItem(xml_file) model_layout.addWidget(QLabel("File:"), 10) model_layout.addWidget(self.combobox, 90) self.group_model.setLayout(model_layout) # Buttons layout buttons_layout = QHBoxLayout() self.button1 = QPushButton("Start") self.button2 = QPushButton("Stop/Close") self.button1.setSizePolicy(QSizePolicy.Preferred, QSizePolicy.Expanding) self.button2.setSizePolicy(QSizePolicy.Preferred, QSizePolicy.Expanding) buttons_layout.addWidget(self.button2) buttons_layout.addWidget(self.button1) right_layout = QHBoxLayout() right_layout.addWidget(self.group_model, 1) right_layout.addLayout(buttons_layout, 1) # Main layout layout = QVBoxLayout() layout.addWidget(self.label) layout.addLayout(right_layout) # Central widget widget = QWidget(self) widget.setLayout(layout) self.setCentralWidget(widget) # Connections self.button1.clicked.connect(self.start) self.button2.clicked.connect(self.kill_thread) self.button2.setEnabled(False) self.combobox.currentTextChanged.connect(self.set_model) @Slot() def set_model(self, text): self.th.set_file(text) @Slot() def kill_thread(self): print("Finishing...") self.button2.setEnabled(False) self.button1.setEnabled(True) self.th.cap.release() cv2.destroyAllWindows() self.status = False self.th.terminate() # Give time for the thread to finish time.sleep(1) @Slot() def start(self): print("Starting...") self.button2.setEnabled(True) self.button1.setEnabled(False) self.th.set_file(self.combobox.currentText()) self.th.start() @Slot(QImage) def setImage(self, image): self.label.setPixmap(QPixmap.fromImage(image)) if __name__ == "__main__": app = QApplication() w = Window() w.show() sys.exit(app.exec()) Conclusione: il QML, una nuova era nell'apprendimento automatico. In conclusione, l'apprendimento automatico quantistico (QML) rappresenta una nuova frontiera nell'Intelligenza Artificiale, offrendo una serie di vantaggi rispetto agli algoritmi di apprendimento automatico tradizionali. Grazie alla capacità di elaborare grandi quantità di dati in modo più efficiente e di raggiungere livelli di accuratezza e precisione mai visti prima, il QML può offrire nuove opportunità per l'elaborazione dei dati, l'ottimizzazione dei sistemi e l'apprendimento automatico. Nonostante la tecnologia sia ancora in fase di sviluppo e ci siano ancora molte sfide da affrontare, il futuro dell'apprendimento automatico quantistico appare estremamente promettente. Sfruttare il potere del calcolo quantistico per sviluppare algoritmi di apprendimento automatico quantistici e altre tecnologie basate sull'IA quantistica può offrire una nuova generazione di sistemi intelligenti più efficienti e precisi. Vorrei ringraziare i lettori per aver dedicato del tempo per leggere questo articolo sull'apprendimento automatico quantistico. Spero che abbia fornito una panoramica completa su cosa sia il QML, come si differenzia dal machine learning classico e quali sono le sue applicazioni pratiche. Riteniamo che il QML rappresenti una grande opportunità per migliorare le prestazioni dell'IA e per creare nuovi metodi di elaborazione dei dati e di apprendimento automatico. Invitiamo i nostri lettori a condividere questo articolo con amici e colleghi interessati all'argomento e a seguirci per rimanere aggiornati sulle ultime novità e sviluppi del QML. Grazie ancora per la lettura.

Tanti anni fa, nel 1977, quando iniziai ad occuparmi di cibernetica, lo feci perché leggendo un libro di Silvio Ceccato, mi sembra si intitolasse “L’ABC della cibernetica”, ci misi tre settimane per cercare di capire quello che c’era scritto nelle prime tre pagine. Dice Wikipedia: Filosofo irregolare, dopo aver proposto una definizione del termine "filosofia" e un'analisi dello sviluppo storico di questa disciplina, a partire dalla fine degli anni '40 ha preferito prenderne le distanze e perseguire la costruzione di un'opzione alternativa, denominata inizialmente "metodologia operativa" e in seguito "cibernetica della mente". (e gia questo, per un potenziale ribelle come ero a quel tempo, mi affascinava moltissimo). Continua Wikipedia: Silvio Ceccato fu Saggista prolifico, ha scritto numerosi libri, saggi, e articoli, rendendosi noto in particolare nel campo della cibernetica. Pur ottenendo notevole successo di pubblico con i suoi libri, riscosse scarso successo negli ambienti scientifici e filosofici accademici. (non poteva essere diversamente). Fu tra i primi in Italia ad interessarsi alla traduzione automatica di testi, settore in cui ha fornito importanti contributi scientifici. Negli anni sessanta sperimentò anche la relazione tra cibernetica e arte in collaborazione con il Gruppo V di Rimini. Studioso della mente, intesa come l'insieme delle attività che l'uomo svolge per costituire i significati, memorizzarli ed esprimerli, ne propose un modello in termini di organo - funzione, scomponendo quest'ultima in fasi provvisoriamente elementari di un ipotetico organo, e nelle loro combinazioni in sequenze operazionali, in parte poi designate dalle parole e dalle frasi, o da altri codici utilizzati nei rapporti sociali. Su questi argomenti pubblicò 21 volumi e centinaia di saggi. Anche io a quel tempo, sebbene giovane scapestrato, studiavo queste cose, ma all’università, avevo “preferito” la praticità della vita (che per praticità della vita, bisogna intendere che, essendo figlio di emigranti, sebbene i miei genitori mi spingessero a continuare gli studi, io, vivendo con i nonni che ormai stavano diventando vecchi e soli, optai per un percorso più avventuroso, ma questo non lo potevo immaginare, sicuramente quello che volevo, era di essere di supporto a questi poveri vecchietti, se avessi trovato un buon lavoro, forse avrei anche avuto il tempo ( non so la voglia), di rimettermi in gioco con gli esami). Così a ventitre, ventiquattro anni, mi ritrovai con un paio di negozi di informatica da gestire e una collaborazione con un laboratorio di elettronica. Non c’era ancora internet, ovviamente, per studiare, mi compravo i libri, ma anche se giunsi davanti al portone di ingresso dell’università, per prendere i moduli, ritornai a casa, senza compilarli, dicendomi che, con il carattere che mi ritrovavo, (avevo litigato con qualche professoressa il giorno della verifica d’esame di italiano per la maturità, che mi bruciò il ‘60…), il dovere sociale che mi aveva costretto alla leva militare, lo avevo assolto, e non me la sentivo di dire ancora “Signor ssssisssignore!”. Evidentemente la lettura del libro “Un Uomo” di Oriana Fallaci, aveva lasciato il segno sin da quel 1978, percui, siccome anche io, nel mio piccolo, avevo scritto un libro, che in piccola parte è stato riportato in alcuni articoli su questo sito, andai a trovare di persona, a Milano, questo grande faro, che mi aveva aiutato ad illuminare le parti più buie della mia mente. Mi ricordo ancora che, nel lungo colloquio, ad un certo momento, quando gli dissi che mi dispiaceva non aver approfondito gli studi universitari, anche perché non c’era un corso di studi sulla cibernetica o sulla psicocibernetica, Lui mi disse, ma uno con le tue capacità, ha bisogno di un pezzo di carta per vivere? ( si sentiva tutta la sua delusione per il mondo accademico), credimi, mi disse, ha più soddisfazione un idraulico a Venezia, che un professore a Milano. Fatto sta, che consegnai una copia dei miei appunti, una buona bottiglia di prosecco ed un salame nostrano, perché mi sembrava una cosa buona riportare alla memoria i nostri prodotti tipici, ad uno che probabilmente aveva origini Venete, e ritornai a casa, con un senso di tristezza e di malinconia, ma anche con la voglia di impegnarmi, a modo mio, nel cercare di fare qualcosa di utile. Non ho mai voluto cercare ipocriti risconti su quelli che erano gli studi che conducevo, la vita poi mi riservò tante avventure, molto spesso brutte avventure, per cui, cercare di portare a casa “la pagnotta”, in una giungla di animali feroci, era già un buon risultato. Quindi, tra una esperienza e l’altra approdai ad operare nell’ambito della impiantistica elettrica, poi nell’automazione industriale, nella robotica industriale, per finire anche ad occuparmi di intelligenza artificiale e robotica sociale. Mai avrei detto, in quel lontano 1977 che, iniziare a studiare cibernetica, più per sopravvivenza che per curiosità, mi avrebbe portato a programmare una macchina (Q.bo STEM), che in qualche modo, usufruendo di un sistema interlacciato di informazioni, riuscisse, non solo a tradurre autonomamente delle frasi, da molte lingue diverse, ma riuscisse anche a parlare, (anche se ancora grezzamente), con dei fonemi appropriati, e soprattutto, a capire i comandi. Era difficile allora, immaginare, dal basso delle mie conoscenze, che sarebbe stato possibile implemetare degli algoritmi, dei motori inferenziali, tali da permettere un simile approccio ai processi di traduzione. Mentre adesso, è sin troppo semplice, dall’alto della piramide software necessaria per poter espletare questo compito, scrivere alcune righe di programma, per raggiungere i risultati che potete riscontrare nel video allegato. In pratica, con circa trecento linee di codice in Python, si può fare in modo che Q.bo risponda ai comandi, riconosca in che lingua si intende tradurre la frase, permetta la traduzione in lingue diverse e la ripetizione della frase. Ovvio, qualche volta sbaglia a capire le parole, (dipende da internet)… ma risulta essere lo stesso simpatico! In sintesi, come nella modalità più classica, la strutturazione del programma prevede il caricamento di alcune librerie fondamentali (che costituiscono la piramide), in modo particolare, si considerano le seguenti: #!/usr/bin/python3 # import the necessary packages import speech_recognition as sr from deep_translator import GoogleTranslator import re import os import subprocess import wave #import yaml import time Poi si passa al settaggio delle variabili utilizzate in questo processo: # setting for i, mic_name in enumerate(sr.Microphone.list_microphone_names()): if mic_name == "dmicQBO_sv": m = sr.Microphone(i) print ("microphone is", m) Query = "" P_language = "" Api_Lang = "" translated = "" start = True end = False first_translate = False command = "" counter = 0 new_Lang = False Lang_verified = False repeat = False Phrase = "" #------------------ Txt_start = "sono pronto, al momento, posso fare traduzioni in inglese, francese o spagnolo" Txt_end = "va bene ciao" Txt_end1 = "fine delle traduzioni, spero di esserti stato utile" Txt_end2 = "però, aspetto che tu mi insegni a parlare in molte altre lingue!" dopodicchè viene istanziata una classe: class listen(): def __init__(self): #global start, enc, P_language, Api_Lang, Txt, Query, command #global first_translate e vengono definite le varie funzioni, una per il controllo dei comandi: def control_commands(self): global command, end, first_translate, new_Lang print ("command in control command is = ", command) if command != "": if "spegni" in command: print ("comando spegni attivato") command = "" end = True #..... if re.search(r'\s*cambia lingua', command): print("cambio lingua richiesto") first_translate = False new_Lang = True Lang_verified = False command = "" P_language = "" Api_Lang = "" if re.search(r'\s*ripeti*', command): global repeat print ("ripetizione richiesta") command = "" repeat = True if re.search(r'\s*smetti di tradurre', command): print ("richiesta di fine lavoro") end = True Una per il riconoscimento vocale del parlato italiano: def take_commands(self): global m, Query # initializing speech_recognition r = sr.Recognizer() # opening physical microphone of computer with m as source: r.adjust_for_ambient_noise(source) print('Ascolto...') r.pause_threshold = 1 # storing audio/sound to audio variable audio = r.listen(source) try: print("Riconoscimento") # Recognizing audio using google api Query = r.recognize_google(audio, language="it_IT") command= Query.lower() print("Questo è ciò che ho capito='", command, "'") except Exception as e: print(e) print("Prova a ripetere, credo di non aver capito") # returning none if there are errors return "None" # returning audio as text time.sleep(2) return command Una per la vocalità italiana: def Speak(self): global Txt print ("frase parlata", Txt) spk_now = 'espeak -v mb-it4 -s 120 -p 35 -w /tmp/temp.wav' +' " '+ Txt + ' " '+ '&& aplay -r 8000 -D convertQBO /tmp/temp.wav' subprocess.call(spk_now, shell=True) Una per le vocalità nelle lingue oggetto della traduzione: def Speak_Translate(self): print ("testo tradotto", translated) if Api_Lang == "en": spk_now = 'espeak -v mb-en1 -s 120 -p 35 -w /tmp/temp.wav' +' " '+ translated + ' " '+ '&& aplay -r 8000 -D convertQBO /tmp/temp.wav' subprocess.call(spk_now, shell=True) if Api_Lang == "es": spk_now = 'espeak -v mb-es2 -s 120 -p 35 -w /tmp/temp.wav' +' " '+ translated + ' " '+ '&& aplay -r 8000 -D convertQBO /tmp/temp.wav' subprocess.call(spk_now, shell=True) if Api_Lang == "fr": spk_now = 'espeak -v mb-fr1 -s 120 -p 80 -w /tmp/temp.wav' +' " '+ translated + ' " '+ '&& aplay -r 8000 -D convertQBO /tmp/temp.wav' subprocess.call(spk_now, shell=True) Una per la verifica del riconoscimento della richiesta inerente la lingua “target”: def verify(self): global Lang_verified global Api_Lang global P_language print ("contollo in verify", P_language) if re.search(r'\s*francese', P_language): print("lingua riconosciuta", P_language) Api_Lang = "fr" elif re.search(r'\s*inglese', P_language): print("lingua riconosciuta", P_language) Api_Lang = "en" elif re.search(r'\s*spagnolo', P_language): print ("lingua riconosciuta", P_language) Api_Lang = "es" elif re.search(r'\s*portoghese', P_language): print ("lingua riconosciuta", P_language) Api_Lang = "pt" if Api_Lang !="": Lang_verified = True else: P_language = "" Api_Lang = "" print ("verify non riconosce la lingua") command = "" Lang_verified = False ed infine una per la richiesta di traduzione alla I.A. remota: def translator(self): global translated print ("Api_Lang = ", Api_Lang) translated = GoogleTranslator(source = 'it', target = Api_Lang).translate(Phrase) print("traduzione",translated) Infine, le istruzioni di processo: prima di eseguire il codice, l’interprete Python legge il codice sorgente e definisce alcune variabili globali speciali, tra cui la variabile __name__ a cui viene assegnato il nome del modulo principale in esecuzione. Un modulo è un file contenente definizioni e dichiarazioni in Python. if __name__=='__main__': """ Main void. Is the main void executed when started. It does: - Start the node - Create an object of the class - Run the node """ while True: print("devo tradurre in che lingua?", P_language) print("o capire un comando?", command) print ("start=", start) if start == True: start = False Txt = Txt_start listen.Speak(Txt) command = listen.take_commands(m) listen.control_commands(command) print ("command", command) print ("controllo comandi effettuato", "end=", end) if end == True: print ("game over") print ("comando spegni in esecuzione") Txt = Txt_end command = "" start = False listen.Speak(Txt) Txt = Txt_end1 listen.Speak(Txt) Txt = Txt_end2 listen.Speak(Txt) #os.system("shutdown -h now") break P_language = command if Lang_verified == False: listen.verify(P_language) print ("Lang_verified =", Lang_verified) print ("lingua target =", Api_Lang) print ("controllo cambio lingua", "new_Lang=", new_Lang) print ("Api_Lang verificato:", Api_Lang) if Api_Lang !="" and new_Lang == True: print ("richiesta cambio lingua in corso") new_Lang = False Lang_verified = False Query = "" Txt = "sono pronto, dimmi in che lingua devo fare la traduzione" listen.Speak(Txt) command = listen.take_commands(m) P_language = command listen.control_commands(command) listen.verify(P_language) print ("verifica cambio lingua effettuata") if Api_Lang == "": print ("lingua non riconosciuta") Txt = "mi dispiace, non ho riconosciuto il nome della lingua, puoi ripetere?" Query = "" listen.Speak(Txt) Query = "" Txt ="" P_language = "" first_translate = False command ="" Lang_verified = False if Lang_verified == True and first_translate == False: print ("Lingua riconosciuta, prima traduzione") Query = "" if Api_Lang == "es": Query = "spagnolo" if Api_Lang == "en": Query = "inglese" if Api_Lang == "fr": Query = "francese" Txt= "la lingua che mi hai indicato dovrebbe essere " + Query listen.Speak(Txt) Query = "" Txt = "Dimmi la frase che vorresti tradurre" listen.Speak(Txt) Txt="" command = listen.take_commands(m) Phrase = command Txt = "la frase dovrebbe essere," + Phrase listen.Speak(Txt) Query ="" Txt = "che nella lingua da te richiesta, si traduce in questo modo: " listen.Speak(Txt) Txt = "" listen.translator(Phrase) listen.Speak_Translate(translated) first_translate = True print ("in attesa di comando") elif Api_Lang != "" and repeat == True: repeat = False listen.Speak_Translate(translated) elif Api_Lang != "" and re.search(r'\s*altra frase*', command): print ("chiede altra frase") Query = "" Txt = "Dimmi la frase che vorresti tradurre" listen.Speak(Txt) Txt="" command = listen.take_commands(m) Phrase = command Txt = "questa frase dovrebbe essere," + Phrase listen.Speak(Txt) Query ="" Txt = "che, se non sbaglio,si traduce così: " listen.Speak(Txt) Txt = "" listen.translator(Phrase) listen.Speak_Translate(translated) print ("frase tradotta") elif Query != "": Txt = "mi sembra di aver capito," + Query listen.Speak(Txt) Query = "" Txt = "ma non saprei come posso fare per esaudire il tuo desiderio!" listen.Speak(Txt) Query = "" Txt = "vuoi farmi un'altra domanda o spengo?" #------------------------ print ("P_language attuale ", P_language) listen.Speak(Txt) Txt = "" command ="" print ("controllo finale") else: print ("aspetta comandi") command = listen.take_commands(m) listen.control_commands(command) Query = "" Txt = "" command = "" counter += 1 print (" in tutti gli altri casi incrementa counter", counter) Detto questo, il gioco è fatto, si fa per dire! Ecco un video dell'output : Amazon ( Acquistabile con il Bonus Cultura e Carta docente ) Un ringraziamento particolare per tutti coloro che hanno dedicato il loro tempo prezioso a questa lettura, che spero possa essere di stimolo per le nuove generazioni, a cercare di “imparare ad imparare”, come dice Q.bo STEM, in alcuni video, senza mai farsi condizionare da false aspettative, consci del fatto che l’unica ricchezza che abbiamo è la nostra conoscenza, che va coltivata, come si coltivano le cose buone che ci dona la natura, scartando le erbacce che infestano il campo (appunto il campo di conoscenza che non è solo un big-data). Se siete interessasti ad aggiornamenti e video su Q.bo STEM potete seguirmi quì : https://patreon.com/Qbo_STEM

L'intelligenza artificiale (IA) sta trasformando il settore dell'e-commerce in modo significativo, offrendo una serie di vantaggi per i rivenditori online. Dalle interazioni personalizzate con i clienti, alla razionalizzazione dei processi aziendali, l'IA sta rendendo l'esperienza di acquisto online più efficiente e soddisfacente per i consumatori. Immaginate di entrare in un negozio virtuale dove il sistema è in grado di capire le vostre preferenze e di consigliarvi i prodotti più adatti alle vostre esigenze, oppure di poter effettuare un acquisto con solo un comando vocale. Questo e molto altro è possibile grazie all'utilizzo dell'IA nel mondo dell'e-commerce. Un esempio eclatante di come l'IA sta cambiando il modo in cui acquistiamo online è Amazon, che utilizza l'IA per personalizzare le raccomandazioni dei prodotti, il servizio di assistenza clienti e la gestione dei magazzini. Scopriamo insieme come l'IA sta cambiando il modo in cui acquistiamo online e quali sono i vantaggi che i rivenditori possono trarne. Progressi dell IA nell'e-commerce Dalla trasformazione digitale e dal software-as-a-service alla realtà virtuale e all'intelligenza artificiale, la tecnologia continua a spingere i limiti di ciò che può fare l'e-commerce. Con l'aumento dei progressi tecnologici, ogni giorno c'è qualcosa di nuovo che compete per attirare l'attenzione dei rivenditori online. Non ti ritroverai mai a corto di qualcosa di nuovo e diverso da provare: il vero compito è identificare le migliori opportunità per la tua attività di e-commerce. L'intelligenza artificiale sta cambiando il settore dell'e-commerce L'intelligenza artificiale non è solo una nuova tecnologia implementata per il suo "fattore interessante". L'implementazione dell'IA ha il potenziale per avere un impatto su qualsiasi numero di funzioni aziendali all'interno dell'organizzazione. Per capire come potrebbe influire sulla tua attività, è utile avere una comprensione dei componenti dell'intelligenza artificiale. La definizione di AI è ampia e comprende il data mining, l'elaborazione del linguaggio naturale e l'apprendimento automatico. Il data mining si riferisce alla raccolta di dati attuali e storici per informare le previsioni. L'elaborazione del linguaggio naturale si concentra sull'interazione uomo-computer e su come i computer interpretano il linguaggio umano naturale. L'apprendimento automatico riguarda l'utilizzo di una raccolta di algoritmi per applicare l'esperienza passata o fornire esempi per risolvere un problema. Negli ultimi due anni, la tecnologia AI è maturata ed è diventata un potente strumento per incrementare le vendite e ottimizzare le operazioni. Anche molte piccole imprese di e-commerce utilizzano la tecnologia con un qualche tipo di capacità di intelligenza artificiale. Vantaggi dell'intelligenza artificiale nell'e-commerce Amazon ha da tempo riconosciuto i vantaggi dell'intelligenza artificiale e delle tecnologie correlate. La gigantesca società di e-commerce utilizza l'apprendimento automatico per migliorare la selezione dei prodotti e l'esperienza utente e per ottimizzare la logistica. Una recente pubblicazione di McKinsey & Company e della Retail Industry Leaders Association ha nominato sette imperativi per ripensare la vendita al dettaglio nel 2021, e ognuno potrebbe in qualche modo essere supportato da un qualche tipo di tecnologia basata sull'intelligenza artificiale. 1. Marketing e pubblicità più mirati. La personalizzazione è una priorità assoluta, secondo i rivenditori intervistati, ma solo il 15% afferma di aver implementato completamente la personalizzazione su tutti i canali. Distinguiti dalla massa con un messaggio più personalizzato e intrattieni conversazioni individuali con i tuoi clienti. I progressi nell'intelligenza artificiale e nell'apprendimento automatico hanno consentito tecniche di personalizzazione profonda per personalizzare i contenuti in base all'utente. Analizzando i big data dalle cronologie degli acquisti e da altre interazioni con i clienti, puoi concentrarti su ciò che i tuoi clienti vogliono veramente e trasmettere il messaggio che risuonerà di più. 2. Maggiore fidelizzazione dei clienti. Fornire messaggi di marketing e pubblicità mirati personalizzati per i propri clienti può aumentare la fidelizzazione. La ricerca sulla personalizzazione omnicanale di McKinsey ha indicato che esiste un potenziale di aumento del 10-15% delle entrate e della fidelizzazione derivante dalle strategie di personalizzazione omnicanale. Il rapporto recita: “Un elemento critico della personalizzazione è la creazione di dati e approfondimenti migliori sui clienti, una risorsa che genera anche valore aggiunto lungo la catena del valore. … La nostra ricerca suggerisce che il ROI per la personalizzazione supererà rapidamente quello del marketing di massa tradizionale”. 3. Automazione continua. L'obiettivo dell'automazione è portare a termine un compito con il minor intervento umano possibile. Ciò può significare qualsiasi cosa, dalla pianificazione delle e-mail in un CRM o uno strumento di marketing , all'utilizzo di Zapier per automatizzare le attività o all'utilizzo di una tecnologia avanzata per facilitare le assunzioni. Nel contesto delle future tendenze dell'e-commerce , tuttavia, alcuni dei più discussi oggi sono la robotica e l'apprendimento automatico. L'intelligenza artificiale può svolgere un ruolo importante nell'aiutarti ad automatizzare le attività ripetitive che mantengono in funzione il tuo negozio online. Con l'intelligenza artificiale, puoi automatizzare cose come consigli sui prodotti, sconti fedeltà, supporto di basso livello e altro ancora. 4. Processo di vendita efficiente. L'utilizzo dell'intelligenza artificiale può aiutarti a creare un processo di vendita più efficiente raccogliendo dati sui tuoi clienti, automatizzando le richieste di follow-up sui carrelli abbandonati e altro ancora. Puoi aiutare a spostare i clienti attraverso la canalizzazione facendoli interagire con i chatbot per semplici domande. Questo grafico sopra mostra la quota di consumatori che si sono impegnati tramite chatbot, per settore e la vendita al dettaglio ha già un'adozione significativa. Applicazioni dell'IA nell'e-commerce: Ci sono molti casi d'uso nell'e -commerce per l'IA e probabilmente ne conosci molti, ecco sei dei più comuni: Consigli personalizzati sui prodotti. Ottimizzazione dei prezzi. Servizio clienti migliorato. Segmentazione della clientela. Logistica intelligente. Previsione delle vendite e della domanda. 1. Consigli personalizzati sui prodotti. È più facile che mai raccogliere ed elaborare i dati dei clienti sulla loro esperienza di acquisto online. L'intelligenza artificiale viene utilizzata per offrire consigli personalizzati sui prodotti basati sul comportamento dei clienti passati e sui clienti simili. I siti Web che consigliano articoli che potrebbero piacerti in base ad acquisti precedenti utilizzano l'apprendimento automatico per analizzare la cronologia degli acquisti. I rivenditori si affidano all'apprendimento automatico per acquisire dati, analizzarli e utilizzarli per offrire un'esperienza personalizzata, implementare una campagna di marketing, ottimizzare i prezzi e generare informazioni sui clienti. Nel tempo, l'apprendimento automatico richiederà sempre meno coinvolgimento da parte dei data scientist per i tipi di applicazioni quotidiane nelle società di e-commerce. 2. Ottimizzazione dei prezzi Il prezzo dinamico abilitato all'intelligenza artificiale è una strategia per modificare il prezzo del prodotto in base alla domanda e all'offerta. Con l'accesso ai dati giusti, gli strumenti odierni possono prevedere quando e cosa scontare, calcolando dinamicamente lo sconto minimo necessario per la vendita. 3. Servizio clienti migliorato. Con gli assistenti virtuali e la tecnologia chatbot, puoi fornire l'aspetto di un'assistenza clienti più touch . Sebbene questi bot non siano completamente autosufficienti, possono facilitare transazioni semplici, lasciando gli agenti di supporto dal vivo in grado di concentrarsi su problemi più complessi. Gli agenti virtuali hanno anche il vantaggio di essere disponibili 24 ore su 24, 7 giorni su 7, quindi domande e problemi di basso livello possono essere affrontati in qualsiasi momento della giornata, senza far aspettare il cliente. 4. Segmentazione della clientela. L'accesso a più dati aziendali e dei clienti e alla potenza di elaborazione consente agli operatori di e-commerce di comprendere i propri clienti e identificare le nuove tendenze meglio che mai. In una panoramica di Accenture , scrivono: “I sistemi di intelligenza artificiale possono esplorare molto rapidamente opzioni altamente complesse e varie per il coinvolgimento dei clienti e ottimizzare continuamente le loro prestazioni man mano che diventano disponibili più dati ". Ciò significa che i professionisti del marketing possono impostare i parametri e consentire all'intelligenza artificiale di ottimizzare e imparare a raggiungere la precisione". 5. Logistica intelligente. Secondo un rapporto di Emerging Tech Brew , "i poteri predittivi del machine learning brillano nella logistica, aiutando a prevedere tempi di transito, livelli di domanda e ritardi nelle spedizioni". Logistica intelligente o logistica intelligente, consiste nell'utilizzare informazioni in tempo reale attraverso sensori, tag RFID e simili, per la gestione dell'inventario e per prevedere meglio la domanda. I sistemi di apprendimento automatico diventano più intelligenti nel tempo per costruire previsioni migliori per la loro catena di approvvigionamento e le funzioni logistiche. 6. Previsioni delle vendite e della domanda. In particolare in un mondo durante e dopo la pandemia , ti consigliamo di pianificare il tuo inventario sia in tempo reale che su dati storici. L'intelligenza artificiale può aiutarti a fare proprio questo. Un recente rapporto di McKinsey suggerisce che gli investimenti nell'analisi dei clienti in tempo reale continueranno ad essere importanti per monitorare e reagire ai cambiamenti nella domanda dei consumatori che possono essere sfruttati per l'ottimizzazione dei prezzi o per il marketing mirato. Come implementare l'intelligenza artificiale nell'e-commerce L'adozione di nuove e innovative tecnologie può essere molto allettante per le aziende che vogliono rimanere competitive e migliorare i propri processi. Tuttavia, prima di procedere con l'implementazione di una nuova tecnologia è importante avere un piano ben definito per evitare sprechi di tempo e denaro e per non incorrere in false partenze. 1. Crea una strategia. Devi iniziare da qualche parte e la tua strategia definirà il percorso che devi intraprendere da lì al tuo obiettivo di intelligenza artificiale. Non limitarti ad assegnare questo a un esperto di intelligenza artificiale appena assunto o al tuo CIO o CTO. Pensa davvero a ciò che vuoi ottenere con l'IA. Adotta un approccio pratico e non dimenticare di iniziare in piccolo. Puoi sempre costruire sui tuoi successi lungo la strada. 2. Trova casi d'uso ristretti rilevanti per la strategia aziendale complessiva. I casi d'uso dell'IA di maggior successo vivono all'intersezione di obiettivi di business, differenziazione dei dati e modelli di intelligenza artificiale prontamente disponibili. Tutto questo per dire: dovresti concentrarti su opportunità di generazione di entrate in cui hai un vantaggio in termini di dati e in un contesto appropriato per una comprovata tecnologia AI. 3. Sfrutta le competenze di terze parti. Anche se sei un appassionato di AI da poltrona, vorrai accettare l'assistenza di esperti su questo. Coinvolgi una squadra di tigri su un progetto o part-time per scavare e aiutarti a costruire una roadmap strategica per l'IA. Queste terze parti possono essere utili anche per dare vita al tuo MVP (prodotto minimo vitale). 4. Costruisci una soluzione completa. Una volta che sei sicuro di ciò che il tuo team ha prodotto, è il momento di costruire la soluzione completa. Non sorprenderti se ci vogliono ancora alcune iterazioni prima che funzioni come ti aspetti. Man mano che tu e il tuo team vi sentirete più a vostro agio nel lavorare nel regno dell'IA, inizierete a vedere maggiori benefici dai progetti che implementate. Se vuoi offrire la migliore esperienza di acquisto possibile sul tuo sito web di e -commerce , esamina i vari vantaggi dell'intelligenza artificiale e dell'apprendimento automatico. Può aiutarti a fare un uso migliore dei dati dei tuoi clienti e aziendali per impostare un piano per il tuo futuro che funzionerà. Domande frequenti sull'intelligenza artificiale nell'e-commerce Come viene utilizzata l'intelligenza artificiale nell'e-commerce? L'intelligenza artificiale (IA) viene utilizzata in molti modi nell'e-commerce. Ad esempio, può essere utilizzata per personalizzare le raccomandazioni dei prodotti per i singoli clienti, per fornire assistenza clienti automatizzata e per ottimizzare la gestione dei magazzini. Inoltre, l'IA può anche essere utilizzata per analizzare i dati dei clienti per prendere decisioni aziendali più informate e per prevedere il futuro delle vendite. Quali sono i vantaggi dell'intelligenza artificiale nell'e-commerce? I vantaggi dell'utilizzo dell'IA nell'e-commerce sono numerosi. Ad esempio, può aiutare a migliorare l'esperienza del cliente personalizzando le raccomandazioni dei prodotti e la comunicazione. Inoltre, può anche aiutare a ridurre i costi automatizzando i processi aziendali e rendendo più efficiente la gestione dei magazzini. In che modo l'intelligenza artificiale migliorerà il business dell'e-commerce? L'IA migliorerà il business dell'e-commerce in diversi modi. Ad esempio, può aiutare a generare maggiori entrate automatizzando i processi di vendita e migliorando l'esperienza del cliente. Inoltre, può anche aiutare a ridurre i costi automatizzando i processi aziendali e rendendo più efficiente la gestione dei magazzini. Qual è l'esempio di AI nell'e-commerce? Un esempio di IA nell'e-commerce è Amazon, che utilizza l'IA per personalizzare le raccomandazioni dei prodotti, il servizio di assistenza clienti e la gestione dei magazzini.

Le diverse tecnichedi analisi dei dati includono descrittiva, esplorativa, inferenziale, predittiva, causale e meccanicistica. Ecco cosa devi sapere su ciascuno di essi. L'analisi dei dati è una disciplina che si occupa di estrarre informazioni dai dati raccolti e di utilizzarle per supportare le decisioni aziendali o per identificare nuove opportunità. Con la crescita esponenziale dei dati generati dalle attività quotidiane, diventa sempre più importante utilizzare tecniche di analisi efficaci per trarre informazioni significative. In questo articolo esploreremo alcune delle migliori tecniche di analisi dei dati disponibili attualmente, comprese l'analisi descrittiva, l'analisi esplorativa, l'analisi inferenziale e l'analisi predittiva. Ti mostreremo come queste tecniche possono essere utilizzate per risolvere problemi aziendali specifici e come possono aiutarti a ottenere una comprensione più profonda dei tuoi dati. Inoltre, esploreremo alcuni degli strumenti e delle librerie disponibili in Python per aiutarti a eseguire queste analisi. QUALI SONO LE TECNICHE DI ANALISI DEI DATI? Analisi descrittiva Analisi esplorativa Analisi inferenziale Analisi predittiva Analisi causale Analisi meccanicistica Con le sue molteplici sfaccettature, metodologie e tecniche, l'analisi dei dati viene utilizzata in una varietà di campi, tra cui - affari, scienza e scienze sociali, tra gli altri. Poiché le aziende prosperano sotto l'influenza di molti progressi tecnologici, l'analisi dei dati gioca un ruolo enorme nel processo decisionale , fornendo un sistema migliore, più rapido ed efficace che riduce al minimo i rischi e riduce i pregiudizi umani . Detto questo, esistono diverse tecbniche di analisi con obiettivi diversi. Esamineremo ognuno di seguito. Due campi di analisi dei dati L'analisi dei dati può essere divisa in due campi, secondo il libro R per Data Science : Generazione di ipotesi : comporta un'analisi approfondita dei dati e la combinazione delle conoscenze del dominio per generare ipotesi sul motivo per cui i dati si comportano in un determinato modo. Conferma dell'ipotesi - Ciò comporta l' utilizzo di un modello matematico preciso per generare previsioni falsificabili con sofisticazione statistica per confermare le ipotesi precedenti. Tecniche di analisi dei dati : L'analisi dei dati può essere separata e organizzata in sei tecniche, disposti in ordine crescente di complessità. Analisi descrittiva Analisi esplorativa Analisi inferenziale Analisi predittiva Analisi causale Analisi meccanicistica 1. ANALISI DESCRITTIVA L'obiettivo dell'analisi descrittiva è descrivere o riassumere un insieme di dati. Ecco cosa devi sapere: L'analisi descrittiva è la primissima analisi eseguita. Genera semplici riepiloghi su campioni e misurazioni. Coinvolge statistiche descrittive comuni come misure di tendenza centrale, variabilità, frequenza e posizione. Esempio di analisi descrittiva Prendiamo ad esempio la pagina delle statistiche COVID-19 su Google. Il grafico a linee è un puro riepilogo dei casi/decessi, una presentazione e descrizione della popolazione di un determinato Paese infettato dal virus. L'analisi descrittiva è il primo passaggio dell'analisi in cui riassumi e descrivi i dati che hai utilizzando le statistiche descrittive e il risultato è una semplice presentazione dei tuoi dati. Tecniche di analisi dei dati 1) Analisi Descrittiva esempio python Ecco un esempio di codice Python per eseguire una semplice analisi descrittiva su un set di dati: import pandas as pd # Carica il dataset data = pd.read_csv("dataset.csv") # Mostra un riepilogo delle informazioni del dataset print(data.info()) # Mostra le statistiche di base per ogni colonna numerica del dataset print(data.describe()) # Mostra la frequenza delle occorrenze per ogni colonna categoriale del dataset print(data.describe(include=['object'])) Il codice utilizza la libreria Pandas per leggere il file "dataset.csv" e creare un oggetto DataFrame. Quindi utilizziamo i metodi info(), describe() e include=['object'] per mostrare un riepilogo delle informazioni, delle statistiche di base e delle frequenze delle occorrenze per ogni colonna del DataFrame. Nota: Assumiamo che il tuo dataset sia salvato come un file CSV chiamato "dataset.csv" nella stessa directory del tuo script Python e che il dataset abbia le colonne necessarie per poter fare l'analisi descrittiva 2. ANALISI ESPLORATIVA (EDA) L'analisi esplorativa comporta l'esame o l'esplorazione dei dati e la ricerca di relazioni tra variabili precedentemente sconosciute. Ecco cosa devi sapere: EDA ti aiuta a scoprire le relazioni tra le misure nei tuoi dati. È utile per scoprire nuove connessioni e formulare ipotesi. Guida la pianificazione della progettazione e la raccolta dei dati. Esempio di analisi esplorativa Il cambiamento climatico è un argomento sempre più importante poiché la temperatura globale sta gradualmente aumentando nel corso degli anni. Un esempio di un'analisi esplorativa dei dati sul cambiamento climatico implica prendere l'aumento della temperatura negli anni dal 1950 al 2020 e l'aumento delle attività umane e dell'industrializzazione per trovare relazioni dai dati. Ad esempio, puoi aumentare il numero di fabbriche, auto in circolazione e voli aerei per vedere come ciò è correlato all'aumento della temperatura. L'analisi esplorativa esplora i dati per trovare relazioni tra le misure senza identificare la causa. È molto utile quando si formulano ipotesi. Tecniche di analisi dei dati 2) Analisi Esplorativa esempio python Ecco un esempio di codice Python per eseguire una semplice analisi esplorativa su un set di dati: import pandas as pd import pandas_profiling # Carica il dataset data = pd.read_csv("dataset.csv") # Crea un report di analisi esplorativa profile = pandas_profiling.ProfileReport(data) # Mostra il report in una finestra del browser profile.to_widgets() In questo esempio utilizziamo la libreria pandas_profiling per generare un report di analisi esplorativa su un dataset che abbiamo importato usando la libreria pandas e leggendolo dal file CSV. Il report mostra una serie di statistiche, grafici e informazioni sulle colonne del DataFrame e possiamo visualizzarlo chiamando il metodo to_widgets() del profilo generato. Il report di analisi esplorativa può aiutarci a comprendere meglio i dati, rilevare eventuali problemi o anomalie, e identificare i modelli o relazioni nascosti nei dati. Con la libreria pandas profiling possiamo generare il report in modo facile e veloce senza dover scrivere il codice necessario per generare il report da soli. 3. ANALISI INFERENZIALE L'analisi inferenziale implica l'utilizzo di un piccolo campione di dati per dedurre informazioni su una popolazione di dati più ampia. L'obiettivo della modellazione statistica stessa consiste nell'utilizzare una piccola quantità di informazioni per estrapolare e generalizzare le informazioni a un gruppo più ampio. Ecco cosa devi sapere: L'analisi inferenziale comporta l'utilizzo di dati stimati rappresentativi di una popolazione e fornisce una misura dell'incertezza o della deviazione standard della stima. L' accuratezza dell'inferenza dipende fortemente dal tuo schema di campionamento. Se il campione non è rappresentativo della popolazione, la generalizzazione sarà imprecisa. Questo è noto come teorema del limite centrale . Esempio di analisi inferenziale L'idea di trarre un'inferenza sulla popolazione in generale con un campione più piccolo è intuitiva. Molte statistiche che vedi sui media e su Internet sono deduzioni; una previsione di un evento basata su un piccolo campione. Ad esempio, uno studio psicologico sui benefici del sonno potrebbe coinvolgere un totale di 500 persone. Quando hanno seguito i candidati, i candidati hanno riferito di avere una migliore capacità di attenzione e benessere generale con sette-nove ore di sonno, mentre quelli con meno sonno e più sonno rispetto all'intervallo dato hanno sofferto di una riduzione della durata dell'attenzione e dell'energia . Questo studio tratto da 500 persone era solo una piccola parte dei 7 miliardi di persone nel mondo, ed è quindi un'inferenza della popolazione più ampia. L'analisi inferenziale estrapola e generalizza le informazioni del gruppo più ampio con un campione più piccolo per generare analisi e previsioni. Tecniche di analisi dei dati 3) Analisi Inferenziale esempio python Ecco un esempio di codice Python per eseguire una classificazione utilizzando la libreria scikit-learn: from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.metrics import accuracy_score # Carica i dati data = pd.read_csv("dataset.csv") # Scegli una colonna del dataset come variabile indipendente X = data.drop('colonna_target', axis=1) # Scegli la colonna target come variabile dipendente y = data['colonna_target'] # Dividi i dati in un set di addestramento e uno di test X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2) # Crea un modello di regressione logistica clf = LogisticRegression() # Addestra il modello sul set di addestramento clf.fit(X_train, y_train) # Fai le previsioni sul set di test y_pred = clf.predict(X_test) # Calcola la precisione del modello accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) # Stampa la precisione del modello print("Accuracy: ", accuracy) In questo esempio utilizziamo la libreria scikit-learn per eseguire una classificazione utilizzando un modello di regressione logistica. Dividiamo il nostro dataset in un set di addestramento e uno di test in modo da valutare la precisione del modello. Poi addestriamo il modello con i dati di addestramento e facciamo le previsioni con il set di test, compariamo le predizioni con i dati reali e otteniamo la precisione del modello. 4. ANALISI PREDITTIVA L'analisi predittiva implica l' utilizzo di dati storici o attuali per trovare modelli e fare previsioni sul futuro. Ecco cosa devi sapere: L'accuratezza delle previsioni dipende dalle variabili di input. La precisione dipende anche dai tipi di modelli. Un modello lineare potrebbe funzionare bene in alcuni casi e in altri no. Usare una variabile per prevederne un'altra non denota una relazione causale. Esempio di analisi predittiva Le elezioni statunitensi del 2020 sono un argomento popolare e molti modelli di previsione sono costruiti per prevedere il candidato vincente. FiveThirtyEight ha fatto questo per prevedere le elezioni del 2016 e del 2020. L'analisi della previsione per un'elezione richiederebbe variabili di input come dati storici dei sondaggi, tendenze e dati dei sondaggi attuali per restituire una buona previsione. Qualcosa di grande come un'elezione non userebbe solo un modello lineare, ma un modello complesso con determinate regolazioni per servire al meglio il suo scopo. L'analisi predittiva prende dati dal passato e dal presente per fare previsioni sul futuro. Tecniche di analisi dei dati 4) Analisi predittiva esempio python L'analisi predittiva è una tecnica utilizzata per prevedere eventi futuri o valori di una variabile di interesse in base ai dati storici disponibili. Ecco un esempio di codice Python per eseguire una previsione utilizzando la libreria scikit-learn: Copy code from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.metrics import mean_squared_error # Carica i dati data = pd.read_csv("dataset.csv") # Scegli una colonna del dataset come variabile indipendente X = data.drop('colonna_target', axis=1) # Scegli la colonna target come variabile dipendente y = data['colonna_target'] # Dividi i dati in un set di addestramento e uno di test X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2) # Crea un modello di regressione lineare regr = LinearRegression() # Addestra il modello sul set di addestramento regr.fit(X_train, y_train) # Fai le previsioni sul set di test y_pred = regr.predict(X_test) # Calcola l'errore quadratico medio mse = mean_squared_error(y_test, y_pred) # Stampa l'errore quadratico medio print("Mean Squared Error: ", mse) In questo esempio utilizziamo la libreria scikit-learn per eseguire una previsione utilizzando un modello di regressione lineare. Dividiamo il nostro dataset in un set di addestramento e uno di test in modo da valutare l'errore quadratico medio del modello. Poi addestriamo il modello con i dati di addestramento e facciamo le previsioni con il set di test, compariamo le predizioni con i dati reali e otteniamo l'errore quadratico medio. Come puoi vedere, l'analisi predittiva utilizza un modello matematico per prevedere un valore futuro in base ai dati storici e gli algoritmi di regressione sono molto utilizzati per questo tipo di analisi, esistono però anche altri metodi di previsione come ad esempio gli alberi decisionali, Random Forest, SVR e cosi via. L'analisi inferenziale e l'analisi predittiva sono due diverse tecniche di analisi statistica che hanno obiettivi e utilizzi diversi: L'analisi inferenziale è utilizzata per trarre conclusioni su una popolazione a partire da un campione. In altre parole, ci permette di estendere le informazioni ottenute da una piccola parte dei dati a un insieme più grande. In genere, l'analisi inferenziale viene utilizzata per valutare l'effetto di una determinata variabile su un'altra o per testare un'ipotesi sui dati. L'analisi predittiva invece, è utilizzata per fare previsioni su una o più variabili in base ai dati storici disponibili. In altre parole, utilizziamo i dati passati per prevedere ciò che potrebbe accadere in futuro. L'analisi predittiva utilizza i dati storici per costruire un modello che può essere utilizzato per prevedere eventi futuri. In sintesi, l'analisi inferenziale ci permette di estendere le informazioni ottenute da un campione a una popolazione mentre l'analisi predittiva ci permette di fare previsioni su eventi futuri utilizzando i dati passati. 5. ANALISI CAUSALE L'analisi causale esamina la causa e l'effetto delle relazioni tra le variabili e si concentra sulla ricerca della causa di una correlazione . Ecco cosa devi sapere: Per trovare la causa, devi chiederti se le correlazioni osservate che guidano la tua conclusione sono valide. Osservare solo i dati di superficie non ti aiuterà a scoprire i meccanismi nascosti alla base delle correlazioni. L'analisi causale viene applicata in studi randomizzati incentrati sull'identificazione della causalità. L'analisi causale è il gold standard nell'analisi dei dati e negli studi scientifici in cui la causa del fenomeno deve essere estratta e individuata, come separare il grano dalla pula. Buoni dati sono difficili da trovare e richiedono ricerche e studi costosi. Questi studi sono analizzati in forma aggregata (gruppi multipli) e le relazioni osservate sono solo effetti medi (media) dell'intera popolazione. Ciò significa che i risultati potrebbero non essere applicabili a tutti. Esempio di analisi causale Supponiamo che tu voglia verificare se un nuovo farmaco migliora la forza e la concentrazione umana. Per fare ciò, esegui prove di controllo randomizzate per il farmaco per testarne l'effetto. Confronti il ​​campione di candidati per il tuo nuovo farmaco con i candidati che ricevono un finto farmaco di controllo attraverso alcuni test incentrati sulla forza e sulla concentrazione e attenzione generale. Questo ti permetterà di osservare come il farmaco influisce sul risultato. L'analisi causale riguarda la scoperta della relazione causale tra le variabili e l'esame di come un cambiamento in una variabile influisce su un'altra. 6. ANALISI MECCANICISTICA L'analisi meccanicistica viene utilizzata per comprendere i cambiamenti esatti nelle variabili che portano ad altri cambiamenti in altre variabili. Ecco cosa devi sapere: Viene applicato nelle scienze fisiche o ingegneristiche, situazioni che richiedono alta precisione e poco margine di errore, solo il rumore nei dati è errore di misurazione. È progettato per comprendere un processo biologico o comportamentale, la fisiopatologia di una malattia o il meccanismo d'azione di un intervento. Esempio di analisi meccanicistica Molte ricerche a livello universitario e argomenti complessi sono esempi adatti, ma per dirla in termini semplici, diciamo che viene fatto un esperimento per simulare una fusione nucleare sicura ed efficace per alimentare il mondo. Un'analisi meccanicistica dello studio comporterebbe un preciso equilibrio tra il controllo e la manipolazione delle variabili con misure altamente accurate di entrambe le variabili e dei risultati desiderati. È questo intricato e meticoloso modus operandi verso questi grandi argomenti che consente scoperte scientifiche e il progresso della società. L'analisi meccanicistica è in qualche modo un'analisi predittiva, ma modificata per affrontare studi che richiedono metodologie di alta precisione e meticolose per la scienza fisica o ingegneristica . Quando utilizzare le diverse tecniche di analisi dei dati L'analisi descrittiva riassume i dati a portata di mano e li presenta in modo comprensibile. L'analisi esplorativa dei dati ti aiuta a scoprire correlazioni e relazioni tra le variabili nei tuoi dati. L'analisi inferenziale serve a generalizzare la popolazione più ampia con un campione di dati di dimensioni inferiori. L'analisi predittiva ti aiuta a fare previsioni sul futuro con i dati. L'analisi causale pone l'accento sulla ricerca della causa di una correlazione tra le variabili. L'analisi meccanicistica serve a misurare i cambiamenti esatti nelle variabili che portano ad altri cambiamenti in altre variabili.