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.

La capacità di prevedere i tempi di consegna è cruciale per molti settori, dall'e-commerce alla logistica. Questo perché conoscere in anticipo i tempi di consegna permette di gestire al meglio le risorse, sia in termini di personale che di mezzi di trasporto, e di fornire un servizio efficiente e puntuale ai clienti. In questo articolo, vedremo come utilizzare Python e il deep learning per sviluppare un modello in grado di prevedere i tempi di consegna con un'elevata accuratezza. Attraverso l'utilizzo di tecniche di data preprocessing, costruzione del modello e addestramento, mostreremo come è possibile ottenere risultati promettenti utilizzando questo approccio. I servizi di consegna di cibo come Zomato e Swiggy devono mostrare il tempo preciso necessario per consegnare il tuo ordine per mantenere la trasparenza con i loro clienti. Queste aziende utilizzano algoritmi di Machine Learning o Deep Learning per prevedere i tempi di consegna del cibo in base a quanto tempo i partner di consegna hanno impiegato per la stessa distanza in passato. Quindi, se vuoi imparare a utilizzare l'apprendimento automatico per la previsione dei tempi di consegna del cibo, questo articolo fa per te. Questo articolo ti illustrerà la previsione dei tempi di consegna del cibo con il Deep Learning utilizzando Python. Previsione dei tempi di consegna con Python Per prevedere il tempo di consegna del cibo in tempo reale, dobbiamo calcolare la distanza tra il punto di preparazione del cibo e il punto di consumo del cibo. Dopo aver trovato la distanza tra il ristorante e i luoghi di consegna, dobbiamo trovare le relazioni tra il tempo impiegato dai partner di consegna per consegnare il cibo in passato per la stessa distanza. Quindi, per questa attività, abbiamo bisogno di un set di dati contenente dati sul tempo impiegato dai corrieri per consegnare il cibo dal ristorante al luogo di consegna. Ho trovato un set di dati ideale con tutte le funzionalità per questa attività. È possibile scaricare il set di dati da qui . Nella sezione seguente, ti illustrerò l'attività di previsione dei tempi di consegna del cibo con l'apprendimento prodondo utilizzando Python. Se non ti va di seguire il tutorial perchè già sei esperto puoi passare direttamente a scaricare il progetto e i dati : Clicca qui per scaricare il progetto finito. Previsione dei tempi di consegna del cibo utilizzando Python Inizierò l'attività di previsione dei tempi di consegna del cibo importando le librerie Python necessarie e il set di dati : #importiamlo le librerie import pandas as pd import numpy as np import plotly.express as px #leggiamo il dataset data = pd.read_csv("deliverytime.txt") print(data.head()) Output : ID Delivery_person_ID Delivery_person_Age Delivery_person_Ratings \ 0 4607 INDORES13DEL02 37 4.9 1 B379 BANGRES18DEL02 34 4.5 2 5D6D BANGRES19DEL01 23 4.4 3 7A6A COIMBRES13DEL02 38 4.7 4 70A2 CHENRES12DEL01 32 4.6 Restaurant_latitude Restaurant_longitude Delivery_location_latitude \ 0 22,745049 75,892471 22,765049 1 12.913041 77.683237 13.043041 2 12,914264 77,678400 12,924264 3 11.003669 76.976494 11.053669 4 12.972793 80.249982 13.012793 Luogo_di_consegna_longitudine Tipo_di_ordine Tipo_di_veicolo Tempo_impiegato(min) 0 75.912471 Snack moto 24 1 77.813237 Monopattino snack 33 2 77.688400 Bevande moto 26 3 77.026494 Buffet moto 21 4 80.289982 Monopattino snack 30 Diamo un'occhiata agli approfondimenti della colonna prima di andare avanti: #stampiamo le info data.info() Output : RangeIndex: 45593 entries, 0 to 45592 Data columns (total 11 columns): # Column Non-Null Count Dtype --- ------ -------------- ----- 0 ID 45593 non-null object 1 Delivery_person_ID 45593 non-null object 2 Delivery_person_Age 45593 non-null int64 3 Delivery_person_Ratings 45593 non-null float64 4 Restaurant_latitude 45593 non-null float64 5 Restaurant_longitude 45593 non-null float64 6 Delivery_location_latitude 45593 non-null float64 7 Delivery_location_longitude 45593 non-null float64 8 Type_of_order 45593 non-null object 9 Type_of_vehicle 45593 non-null object 10 Time_taken(min) 45593 non-null int64 dtypes: float64(5), int64(2), object(4) memory usage: 3.8+ MB Ora diamo un'occhiata se questo set di dati contiene o meno valori nulli: #vediamo se questo set di dati contiene o meno valori nulli data.isnull().sum() Output : ID 0 Delivery_person_ID 0 Delivery_person_Age 0 Delivery_person_Ratings 0 Restaurant_latitude 0 Restaurant_longitude 0 Delivery_location_latitude 0 Delivery_location_longitude 0 Type_of_order 0 Type_of_vehicle 0 Time_taken(min) 0 dtype: int64 Il set di dati non ha valori Null. Andiamo oltre! Calcolo della distanza tra latitudine e longitudine con python Il set di dati non ha alcuna funzionalità che mostri la differenza tra il ristorante e il luogo di consegna. Tutto quello che abbiamo sono i punti di latitudine e longitudine del ristorante e il luogo di consegna. Possiamo usare la formula haversine per calcolare la distanza tra due posizioni in base alle loro latitudini e longitudini. Di seguito è riportato come possiamo trovare la distanza tra il ristorante e il luogo di consegna in base alle loro latitudini e longitudini utilizzando la formula haversine: #raggio terra in km R = 6371 # Converte i gradi in radianti def deg_to_rad(degrees): return degrees * (np.pi/180) # Funzione per calcolare la distanza tra due punti usando la haversine formula def distcalculate(lat1, lon1, lat2, lon2): d_lat = deg_to_rad(lat2-lat1) d_lon = deg_to_rad(lon2-lon1) a = np.sin(d_lat/2)**2 + np.cos(deg_to_rad(lat1)) * np.cos(deg_to_rad(lat2)) * np.sin(d_lon/2)**2 c = 2 * np.arctan2(np.sqrt(a), np.sqrt(1-a)) return R * c # Calcoliamo la distanza per ogni coppiaa di punti data['distance'] = np.nan for i in range(len(data)): data.loc[i, 'distance'] = distcalculate(data.loc[i, 'Restaurant_latitude'], data.loc[i, 'Restaurant_longitude'], data.loc[i, 'Delivery_location_latitude'], data.loc[i, 'Delivery_location_longitude']) Ora abbiamo calcolato la distanza tra il ristorante e il luogo di consegna. Abbiamo anche aggiunto una nuova funzionalità nel set di dati come distanza. Diamo un'occhiata di nuovo al set di dati: print(data.head()) Oputput: ID Delivery_person_ID Delivery_person_Age Delivery_person_Ratings \ 0 4607 INDORES13DEL02 37 4.9 1 B379 BANGRES18DEL02 34 4.5 2 5D6D BANGRES19DEL01 23 4.4 3 7A6A COIMBRES13DEL02 38 4.7 4 70A2 CHENRES12DEL01 32 4.6 Restaurant_latitude Restaurant_longitude Delivery_location_latitude \ 0 22.745049 75.892471 22.765049 1 12.913041 77.683237 13.043041 2 12.914264 77.678400 12.924264 3 11.003669 76.976494 11.053669 4 12.972793 80.249982 13.012793 Delivery_location_longitude Type_of_order Type_of_vehicle Time_taken(min) \ 0 75.912471 Snack motorcycle 24 1 77.813237 Snack scooter 33 2 77.688400 Drinks motorcycle 26 3 77.026494 Buffet motorcycle 21 4 80.289982 Snack scooter 30 distance 0 3.025149 1 20.183530 2 1.552758 3 7.790401 4 6.210138 Esplorazione dei dati Ora esploriamo i dati per trovare le relazioni tra le caratteristiche. Inizierò osservando la relazione tra la distanza e il tempo impiegato per consegnare il cibo: figure = px.scatter(data_frame = data, x="distance", y="Time_taken(min)", size="Time_taken(min)", trendline="ols", title = "Relationship Between Distance and Time Taken") figure.show() Esiste una relazione coerente tra il tempo impiegato e la distanza percorsa per consegnare il cibo. Significa che la maggior parte dei partner di consegna consegna il cibo entro 25-30 minuti, indipendentemente dalla distanza. Ora diamo un'occhiata al rapporto tra il tempo impiegato per consegnare il cibo e l'età del partner di consegna: figure = px.scatter(data_frame = data, x="Delivery_person_Age", y="Time_taken(min)", size="Time_taken(min)", color = "distance", trendline="ols", title = "Relationship Between Time Taken and Age") figure.show() Esiste una relazione lineare tra il tempo impiegato per consegnare il cibo e l'età del partner di consegna. Significa che i giovani partner di consegna impiegano meno tempo per consegnare il cibo rispetto ai partner più anziani. Ora diamo un'occhiata al rapporto tra il tempo impiegato per consegnare il cibo e le valutazioni del partner di consegna: figure = px.scatter(data_frame = data, x="Delivery_person_Ratings", y="Time_taken(min)", size="Time_taken(min)", color = "distance", trendline="ols", title = "Relationship Between Time Taken and Ratings") figure.show() Esiste una relazione lineare inversa tra il tempo impiegato per consegnare il cibo e le valutazioni del partner di consegna. Significa che i partner di consegna con valutazioni più elevate impiegano meno tempo a consegnare il cibo rispetto ai partner con valutazioni basse. Ora diamo un'occhiata se il tipo di cibo ordinato dal cliente e il tipo di veicolo utilizzato dal partner di consegna influisce o meno sui tempi di consegna: fig = px.box(data, x="Type_of_vehicle", y="Time_taken(min)", color="Type_of_order") fig.show() Non c'è molta differenza tra il tempo impiegato dai corrieri a seconda del veicolo che stanno guidando e il tipo di cibo che stanno consegnando. Quindi le caratteristiche che contribuiscono maggiormente ai tempi di consegna del cibo in base alla nostra analisi sono: età del partner di consegna valutazioni del partner di consegna distanza tra il ristorante e il luogo di consegna Nella sezione seguente, ti illustrerò come addestrare un modello di Machine Learning per la previsione dei tempi di consegna del cibo. Quindi le caratteristiche che contribuiscono maggiormente ai tempi di consegna del cibo in base alla nostra analisi sono: età del partner di consegna valutazioni del partner di consegna distanza tra il ristorante e il luogo di consegna Nella sezione seguente, ti illustrerò come addestrare un modello di Machine Learning per la previsione dei tempi di consegna del cibo. Modello di previsione dei tempi di consegna del cibo Ora addestriamo un modello di Machine Learning utilizzando un modello di rete neurale LSTM per l'attività di previsione del tempo di consegna del cibo: # dividiamo i dati from sklearn.model_selection import train_test_split x = np.array(data[["Delivery_person_Age", "Delivery_person_Ratings", "distance"]]) y = np.array(data[["Time_taken(min)"]]) xtrain, xtest, ytrain, ytest = train_test_split(x, y, test_size=0.10, random_state=42) # creiamo un LSTM neural network model from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, LSTM model = Sequential() model.add(LSTM(128, return_sequences=True, input_shape= (xtrain.shape[1], 1))) model.add(LSTM(64, return_sequences=False)) model.add(Dense(25)) model.add(Dense(1)) model.summary() Oputput: Modello: "sequenziale" _________________________________________________________________ Livello (tipo) Output Shape Param # =================================================== =============== lstm (LSTM) (Nessuno, 3, 128) 66560 lstm_1 (LSTM) (Nessuno, 64) 49408 denso (Denso) (Nessuno, 25) 1625 dense_1 (Dense) (Nessuno, 1) 26 =================================================== =============== Parametri totali: 117.619 Parametri addestrabili: 117.619 Parametri non addestrabili: 0 Penultimo passaggio, alleniamo il modello con queste linee di codice : # Alleniamo il modello model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error') model.fit(xtrain, ytrain, batch_size=1, epochs=9) l'output sarà questo : Epoch 1/9 41033/41033 [==============================] - 188s 4ms/step - loss: 68.9068 Epoch 2/9 41033/41033 [==============================] - 183s 4ms/step - loss: 64.1141 Epoch 3/9 41033/41033 [==============================] - 177s 4ms/step - loss: 61.7114 Epoch 4/9 41033/41033 [==============================] - 178s 4ms/step - loss: 60.5743 Epoch 5/9 41033/41033 [==============================] - 177s 4ms/step - loss: 59.7754 Epoch 6/9 41033/41033 [==============================] - 182s 4ms/step - loss: 59.5807 Epoch 7/9 41033/41033 [==============================] - 177s 4ms/step - loss: 59.0811 Epoch 8/9 41033/41033 [==============================] - 174s 4ms/step - loss: 59.3632 Epoch 9/9 41033/41033 [==============================] - 161s 4ms/step - loss: 59.2885 Ora testiamo le prestazioni del nostro modello fornendo input per prevedere il tempo di consegna del cibo: #divertiti a fare previsioni print("Food Delivery Time Prediction") a = int(input("Età del Delivery Partner: ")) b = float(input("Voto della precedente consegna: ")) c = int(input("Distanza totale: ")) features = np.array([[a, b, c]]) print("Tempo previsto dal modello da aspettare in minuti = ", model.predict(features)) l'output sarà questo : Food Delivery Time Prediction Età del Delivery Partner: 28 Voto della precedente consegna: 2.8 Distanza totale: 5 1/1 [==============================] - 1s 782ms/step Tempo previsto dal modello da aspettare in minuti = [[32.381138]] Quindi è così che puoi utilizzare Deep Learning per l'attività di previsione dei tempi di consegna del cibo utilizzando il linguaggio di programmazione Python. Riepilogo Per prevedere il tempo di consegna del cibo in tempo reale, è necessario calcolare la distanza tra il punto di preparazione del cibo e il punto di consumo del cibo. Dopo aver trovato la distanza tra il ristorante e i luoghi di consegna, è necessario trovare le relazioni tra il tempo impiegato dai corrieri a consegnare il cibo in passato per la stessa distanza. Naturalmente questo si limita ad essere un semplice esempio. Per renderlo più realistico si potrebbe collegare alle api di google maps per aggiungere dati come il traffico, il numero di strade o percorsi disponibili, la velocità media percorsa in quelle strade e molto altro. Se ti va di estendere il progetto o di scaricarlo clica il bottone qui sotto:

L'intelligenza artificiale (IA) è una tecnologia in rapida crescita che sta già influenzando in modo significativo la nostra vita quotidiana. Forse non te ne accorgi, ma l'IA è presente in molti aspetti della nostra vita, dalla sicurezza all'assistenza sanitaria, all'automazione delle attività domestiche. Ti sei mai chiesto come sarebbe la tua vita senza l'IA? Immagina di dover fare tutto manualmente, senza il supporto di sistemi di sicurezza basati sull'IA, senza la tecnologia di assistenza personale che ti aiuta a gestire le attività quotidiane, senza l'IA nella diagnosi e nella cura della salute. Ma l'IA non porta solo opportunità; pone anche serie minacce ai nostri diritti e alla società nel suo complesso. C'è il rischio di dipendere troppo dall'IA, di perdere posti di lavoro a causa dell'automazione, di vedere violata la nostra privacy e la sicurezza dei dati, di creare disuguaglianze nell'accesso all'IA. In questo articolo esamineremo i modi in cui l'IA influisce sulla nostra vita e le possibili conseguenze che forse non avevi mai considerato. Immergiti con noi in questo mondo in rapido mutamento e scopri come l'IA sta già cambiando il mondo in cui viviamo. Se sei curioso di conoscere meglio l'IA e di capire come può influire sulla tua vita, questo è l'articolo che fa per te. Non perdere l'occasione di scoprire di più su questa tecnologia affascinante e sui suoi impatti sulla società. I. Introduzione Definizione d'intelligenza artificiale Come l'IA sta influenzando la nostra vita II. Come l'IA rende la nostra vita più sicura Sistemi di sicurezza basati sull'IA IA nei veicoli e nella navigazione IA nella prevenzione delle minacce informatiche III. Come l'IA rende la nostra vita più facile IA nella tecnologia di assistenza personale IA nell'automazione delle attività domestiche IA nei sistemi di assistenza sanitaria IV. Come l'IA rende la nostra vita più sana IA nella diagnosi e nella cura della salute IA nella gestione delle malattie croniche IA nell'attività fisica e nella nutrizione V. Possibili minacce dell'IA Rischio di dipendenza dall'IA Perdita di posti di lavoro a causa dell'automazione Violazione della privacy e della sicurezza dei dati Disuguaglianza nell'accesso all'IA VI. Conclusione Sommario delle opportunità e delle sfide dell'IA nella vita quotidiana Importanza di un approccio equilibrato all'utilizzo dell'IA. Dicci la verità, davvero pensi di non usare tutti i giorni l'intelligenza Artificiale? Come usaiamo l'Intelligenza artificiale nella vita quotidiana : Personalizzazione del feed di notizie sui social media Rilevamento di spam o contenuti inappropriati sui social media Consigli su cosa guardare su servizi di streaming come Netflix o Hulu Consigli personalizzati su cosa acquistare online Raccogliere dati sull'attività fisica e il sonno tramite dispositivi indossabili Gestire la propria casa tramite comandi vocali Utilizzo di sistemi di sicurezza basati sull'IA per proteggere la propria abitazione Utilizzo di software di scrittura automatica Prevenire minacce informatiche attraverso l'utilizzo di sistemi di sicurezza basati sull'IA ma ora facciamo un passo indietro ... Definizione d'intelligenza artificiale L'intelligenza artificiale (IA) è una tecnologia che mira a replicare le capacità cognitive umane, come il pensiero, il ragionamento e la percezione, attraverso l'utilizzo di algoritmi e di sistemi di apprendimento automatico. In altre parole, l'IA è una tecnologia che consente ai computer di "pensare" e di "agire" in modo simile agli esseri umani. Esistono diverse tipologie di IA, come l'IA debole e l'IA forte. L'IA debole, anche conosciuta come IA di primo livello, si limita a eseguire compiti specifici, come la risoluzione di problemi matematici o il riconoscimento delle parole in un testo. L'IA forte, invece, è in grado di eseguire qualsiasi compito che un essere umano può fare, come comprendere il linguaggio naturale o prendere decisioni autonome. L'IA è utilizzata in molti campi, come il marketing, la finanza, la medicina e l'intrattenimento, e sta rapidamente diventando una parte sempre più importante della nostra vita quotidiana. Tuttavia, l'IA pone anche alcune sfide etiche e sociali, come il rischio di sostituire gli esseri umani in alcuni lavori o di creare disuguaglianze nell'accesso alla tecnologia. In questo articolo esploreremo in dettaglio come l'IA sta influenzando la nostra vita e le possibili conseguenze di questa tecnologia in rapido sviluppo. Intelligenza artificiale nella vita quotidiana L'intelligenza artificiale (IA) è presente nella nostra vita quotidiana in modo più diffuso di quanto pensiamo. Prendiamo ad esempio una giornata tipo di una persona: quando si sveglia, probabilmente controlla i suoi social media, dove l'IA è utilizzata per mostrare i contenuti più rilevanti per lui. Quando esce di casa per andare a lavoro, potrebbe usare un'app per il traffico che sfrutta l'IA per fornire informazioni in tempo reale sulla situazione delle strade. Una volta arrivato a lavoro, potrebbe utilizzare un software che utilizza l'IA per correggere gli errori di ortografia e grammatica. Quando torna a casa, potrebbe fare la spesa online su Amazon, dove l'IA viene utilizzata per mostrare prodotti personalizzati in base alle precedenti ricerche dell'utente. Infine, prima di dormire, potrebbe guardare un film o una serie TV su Netflix, dove l'IA viene utilizzata per consigliare i contenuti in base alle precedenti visioni dell'utente. In questa semplice giornata, abbiamo visto come l'IA sia presente in molti aspetti della nostra vita. E questo è solo un piccolo esempio: l'IA viene utilizzata anche nei sistemi di sicurezza, nella tecnologia di assistenza personale, nei sistemi di assistenza sanitaria, e in molti altri campi. Ogni volta che utilizziamo un servizio o un prodotto che sfrutta l'IA, produciamo una quantità di dati che vengono raccolti e analizzati per migliorare i nostri servizi e prodotti. L'IA sta rapidamente diventando una parte sempre più importante della nostra vita. Intelligenza artificiale nella vita quotidiana Come l'IA rende la nostra vita più sicura Sistemi di sicurezza basati sull'IA I sistemi di sicurezza basati sull'intelligenza artificiale (IA) stanno diventando sempre più diffusi e stanno rivoluzionando il modo in cui proteggiamo noi stessi e le nostre proprietà. Un esempio di sistema di sicurezza basato sull'IA è il riconoscimento facciale, che viene utilizzato in molti luoghi pubblici per identificare le persone e prevenire attività illecite. Altri esempi di sistemi di sicurezza basati sull'IA sono le telecamere di sicurezza dotate di rilevamento del movimento e di allarme, che possono essere impostate per avvisare le autorità in caso di intrusione, e i sistemi di sicurezza per la casa che possono essere controllati a distanza tramite un'app. Inoltre, l'IA viene utilizzata anche nella prevenzione delle minacce informatiche, come i virus e gli attacchi hacker. Ad esempio, molti antivirus utilizzano l'IA per rilevare e neutralizzare i malware in tempo reale. L'IA viene anche utilizzata per analizzare i comportamenti anomali nei sistemi informatici e per identificare eventuali minacce, come ad esempio l'accesso non autorizzato ai dati sensibili. IA nei veicoli e nella navigazione Molti veicoli moderni sono dotati di sistemi di assistenza alla guida basati sull'IA, come il controllo automatico della velocità, il mantenimento della corsia, il riconoscimento dei segnali stradali e il parcheggio automatico. Questi sistemi utilizzano sensori e telecamere per raccogliere informazioni sull'ambiente circostante e per aiutare il conducente a guidare in modo più sicuro. Inoltre, l'IA viene utilizzata anche nei sistemi di navigazione, come ad esempio Google Maps e Waze. Queste app utilizzano l'IA per raccogliere informazioni in tempo reale sulla situazione del traffico, per suggerire percorsi alternativi e per segnalare eventuali incidenti o lavori in corso. Molti utenti non riuscirebbero a orientarsi senza questi sistemi di navigazione, che diventano sempre più precisi e affidabili grazie all'utilizzo dell'IA. Inoltre, l'IA sta anche aprendo la strada alla guida autonoma, ovvero la possibilità di avere veicoli senza conducente. Anche se la tecnologia è ancora in fase di sviluppo, molti veicoli sono già in grado di viaggiare a bassa velocità in modalità autonoma in determinate condizioni. In futuro, è probabile che la guida autonoma diventi sempre più diffusa, grazie all'utilizzo dell'IA per il rilevamento degli ostacoli, il mantenimento della corsia e il seguimento delle segnaletiche stradali. Tuttavia, la guida autonoma pone anche alcune sfide etiche e legali, come ad esempio la responsabilità in caso di incidente. IA nella prevenzione delle minacce informatiche L'IA non è solo utile per proteggere i nostri sistemi informatici; può anche essere utilizzata per proteggere le nostre informazioni personali e le nostre attività online. Ad esempio, molti servizi di password manager utilizzano l'IA per generare password uniche e sicure, e molti browser utilizzano l'IA per segnalare siti web potenzialmente dannosi o fraudolenti. Inoltre, l'IA viene utilizzata anche nella lotta alle fake news, analizzando i contenuti dei siti web e delle piattaforme di social media per identificare notizie false o ingannevoli. Questo è particolarmente importante in un'epoca in cui le informazioni false possono essere diffuse rapidamente e avere un impatto significativo sulla società. Intelligenza artificiale nella vita quotidiana Come l'IA rende la nostra vita più facile IA nella tecnologia di assistenza personale L'IA viene utilizzata in molti assistenti vocali, come Amazon Alexa e Google Home, che possono essere controllati tramite comandi vocali e possono aiutare a svolgere diverse attività, come impostare promemoria, cercare informazioni o riprodurre musica. Questi assistenti vocali possono essere particolarmente utili per le persone con disabilità motorie o non vedenti, che possono trovare difficile utilizzare dispositivi con un'interfaccia touch. Inoltre, l'IA viene utilizzata anche in molti dispositivi di assistenza alla vista, come ad esempio gli occhiali intelligenti che possono riconoscere i segnali stradali e i cartelli, o gli smart speaker che possono leggere ad alta voce i libri o le email. Questi dispositivi possono essere molto utili per le persone non vedenti o con disabilità visive, che possono avere difficoltà a svolgere attività come la lettura o la navigazione. IA nell'automazione delle attività domestiche L'intelligenza artificiale (IA) sta diventando sempre più presente nella nostra vita quotidiana e uno dei modi in cui l'IA sta cambiando le nostre abitudini domestiche è attraverso l'automazione delle attività. Grazie a dispositivi di assistenza vocale come Amazon Echo e Google Home, è possibile controllare molti aspetti della nostra casa con semplici comandi vocali. Ad esempio, è possibile accendere o spegnere le luci, regolare il termostato, avviare l'aspirapolvere robot o riprodurre musica semplicemente parlando con il dispositivo. In futuro, è probabile che questi dispositivi diventino ancora più sofisticati e in grado di riconoscere i nostri bisogni e adattarsi di conseguenza. Ad esempio, l'assistente vocale potrebbe accendere la caffettiera automatica al nostro risveglio o regolare la temperatura del frigorifero in base al cibo che abbiamo a disposizione. Inoltre, è possibile che questi dispositivi diventino in grado di gestire l'intera casa in modo completamente autonomo, rendendo la nostra vita ancora più facile e comoda. IA nei sistemi di assistenza sanitaria Ad esempio, l'IA viene utilizzata per analizzare grandi quantità di dati medici, come ad esempio risultati di esami, cartelle cliniche e registrazioni di sensori, al fine di individuare pattern e tendenze che potrebbero essere utili per la diagnosi e il trattamento delle malattie. In questo modo, l'IA può aiutare i medici a prendere decisioni cliniche più accurate e a individuare precocemente eventuali problemi di salute. Inoltre, l'IA viene utilizzata anche per sviluppare nuovi farmaci e terapie, analizzando i dati delle ricerche scientifiche e individuando nuove possibili applicazioni per i farmaci esistenti o le molecole sconosciute. Questo può accelerare il processo di sviluppo dei farmaci e rendere disponibili trattamenti innovativi per i pazienti. L'IA viene anche utilizzata nella telemedicina, che permette ai medici di fornire assistenza ai pazienti a distanza attraverso l'utilizzo di videoconferenze o chat. Questo può essere particolarmente utile per le persone che vivono in aree rurali o che hanno difficoltà a spostarsi, permettendo loro di ricevere l'assistenza di cui hanno bisogno senza doversi recare in una struttura ospedaliera o ambulatoriale. Inoltre, l'IA viene utilizzata anche per sviluppare sistemi di monitoraggio della salute, come ad esempio i dispositivi indossabili che raccolgono dati sull'attività fisica, il sonno e il battito cardiaco, al fine di fornire informazioni utili ai medici per la valutazione della salute dei pazienti. Insomma, l'IA sta diventando sempre più presente nei sistemi di assistenza sanitaria e sta offrendo nuove opportunità per migliorare la qualità dell'assistenza e rendere il sistema più efficiente. Tuttavia, è importante considerare anche gli aspetti etici e legali dell'utilizzo dell'IA in questo settore, come ad esempio la protezione della privacy dei pazienti e la necessità di garantire che l'IA non sostituisca completamente il ruolo del medico. Intelligenza artificiale nella vita quotidiana Come l'IA rende la nostra vita più sana IA nella diagnosi e nella cura della salute L'intelligenza artificiale (IA) sta offrendo nuove opportunità per individuare precocemente i problemi di salute e intervenire in modo tempestivo. Uno dei modi in cui l'IA viene utilizzata in questo settore è attraverso la diagnostica predittiva, che si basa sull'analisi di grandi quantità di dati medici per individuare pattern e tendenze che potrebbero essere utili per la diagnosi e il trattamento delle malattie. Ad esempio, l'IA può essere utilizzata per analizzare i risultati degli esami, le cartelle cliniche e i dati raccolti da dispositivi di monitoraggio della salute, al fine di identificare i fattori di rischio per determinate patologie o di individuare precocemente i segnali di una malattia in fase di sviluppo. In questo modo, è possibile intervenire tempestivamente e prevenire il progredire della malattia o ridurre il rischio di complicanze. IA nella gestione delle malattie croniche L'intelligenza artificiale (IA) può essere utilizzata per gestire efficacemente le malattie croniche, come ad esempio il diabete, l'ipertensione o le malattie cardiovascolari. Grazie all'analisi dei dati raccolti da dispositivi di monitoraggio della salute, come ad esempio glucometri, misuratori della pressione arteriosa o tracker dell'attività fisica, l'IA può aiutare i pazienti a prevenire le complicanze e a gestire meglio la loro malattia. Ad esempio, l'IA può essere utilizzata per prevedere i picchi di glicemia o di pressione arteriosa e per fornire avvisi tempestivi in modo da poter intervenire con terapie appropriate. Inoltre, l'IA può anche essere utilizzata per monitorare l'aderenza alle terapie e per fornire consigli personalizzati sulla dieta, l'attività fisica e lo stile di vita in generale, al fine di ottimizzare il controllo della malattia. Insomma, l'IA può essere uno strumento prezioso nella gestione delle malattie croniche, permettendo di prevenire le complicanze e di gestire meglio la malattia. IA nell'attività fisica e nella nutrizione L'intelligenza artificiale (IA) può essere utilizzata per aiutarci a mantenere uno stile di vita attivo e a seguire un'alimentazione sana. Ad esempio, molti dispositivi indossabili, come gli smartwatch o i tracker dell'attività fisica, utilizzano l'IA per raccogliere dati sull'attività fisica, come ad esempio il numero di passi effettuati, le calorie bruciate o il sonno, e per fornire consigli personalizzati su come raggiungere i nostri obiettivi di fitness. Inoltre, esistono anche app di nutrizione che utilizzano l'IA per aiutarci a scegliere gli alimenti più adatti alle nostre esigenze nutrizionali e a seguire un'alimentazione equilibrata. Ad esempio, queste app possono analizzare le nostre abitudini alimentari, i nostri obiettivi di peso e il nostro stile di vita, e fornirci consigli personalizzati sulla quantità di cibo da consumare e sulla scelta degli alimenti più adatti. Intelligenza artificiale nella vita quotidiana Possibili minacce dell'IA Rischio di dipendenza dall'IA L'intelligenza artificiale (IA) è sempre più presente nella nostra vita quotidiana e può facilmente diventare una dipendenza. Ad esempio, molti di noi sono ormai dipendenti dallo smartphone e dalle app che ci aiutano a gestire le nostre attività, come ad esempio la navigazione, il tracciamento dell'attività fisica o la gestione delle finanze. L'IA può anche creare dipendenza in modo subdolo, ad esempio attraverso l'utilizzo di algoritmi che ci spingono a utilizzare determinate app o a guardare determinati contenuti online. L'utilizzo eccessivo dell'IA può avere anche effetti negativi sulla nostra salute, come ad esempio la sindrome da affaticamento digitale o l'aumento del rischio di obesità a causa della sedentarietà. È quindi importante fare una riflessione sulla nostra dipendenza dall'IA e su come utilizziamo questa tecnologia. Potrebbe essere utile fare una pausa dallo smartphone o limitare il tempo di utilizzo di determinate app per evitare di diventare troppo dipendenti da questi strumenti. Inoltre, è importante anche considerare gli effetti della nostra dipendenza dall'IA sugli altri aspetti della nostra vita e sulla nostra relazione con gli altri. Ad esempio, potrebbe essere utile fare una pausa dallo smartphone durante i pasti o durante il tempo trascorso con le persone a noi care, per evitare di essere distratti dalle notifiche o di trascurare le nostre relazioni interpersonali. La dipendenza dall'IA può anche rendere difficile staccare dal lavoro e dalle preoccupazioni, quindi è importante trovare un equilibrio e fare un uso consapevole di questa tecnologia. Perdita di posti di lavoro a causa dell'automazione L'intelligenza artificiale (IA) e l'automazione dei processi lavorativi stanno rapidamente diventando una realtà e potrebbero portare alla perdita di molti posti di lavoro. Ad esempio, molti lavori manuali o ripetitivi potrebbero essere automatizzati, rendendo inutile la presenza umana. Inoltre, anche lavori che richiedono competenze professionali potrebbero essere minacciati dall'IA, ad esempio nel campo della traduzione o della scrittura. È importante fare una riflessione su come l'IA sta cambiando il mondo del lavoro e su come ci si può preparare a questi cambiamenti. Potrebbe essere utile investire in competenze trasversali, come ad esempio la creatività o l'empatia, che difficilmente potranno essere automatizzate. Inoltre, è importante anche considerare come l'IA può essere utilizzata per creare nuove opportunità di lavoro, ad esempio nella creazione di nuove tecnologie o nella gestione dei sistemi automatizzati. Violazione della privacy e della sicurezza dei dati L'intelligenza artificiale (IA) dipende dall'analisi dei dati e dei comportamenti degli utenti per funzionare al meglio, ma questo può comportare la violazione della privacy e della sicurezza dei dati personali. Ad esempio, le app che utilizziamo raccolgono spesso informazioni su di noi, come ad esempio la nostra posizione geografica o le nostre abitudini di navigazione, e le condividono con terze parti senza il nostro consenso. Inoltre, anche le aziende che utilizzano l'IA per prendere decisioni, come ad esempio nell'ambito del credito o del lavoro, possono utilizzare informazioni personali in modo discriminatorio o ingiusto. È quindi importante fare una riflessione su come proteggere la nostra privacy e la sicurezza dei nostri dati quando utilizziamo l'IA. Potrebbe essere utile leggere attentamente le politiche sulla privacy delle app che utilizziamo e configurare le impostazioni di sicurezza del nostro smartphone o del nostro computer in modo da limitare la raccolta di dati personali. Inoltre, è importante anche essere consapevoli delle informazioni personali che condividiamo online e fare attenzione a chi le sta utilizzando. Disuguaglianza nell'accesso all'IA L'intelligenza artificiale (IA) può creare disuguaglianze nell'accesso ai servizi e alle opportunità, soprattutto per le piccole aziende. Le tecnologie basate sull'IA, come ad esempio i dispositivi di assistenza vocale o i sistemi di navigazione, possono essere fuori dalla portata di molte piccole imprese a causa dei loro costi elevati. Inoltre, l'accesso all'IA può essere limitato anche a causa della mancanza di infrastrutture adeguate, come ad esempio la mancanza di connessioni internet veloci o stabili. Le piccole aziende possono essere svantaggiate rispetto alle grandi aziende nell'accesso all'IA per diverse ragioni. Ad esempio, le grandi aziende hanno spesso maggiori risorse finanziarie per investire in tecnologie avanzate e possono contare su una struttura interna più solida per gestirle. Inoltre, le grandi aziende possono anche avere maggiori opportunità di partnership e di collaborazione con i fornitori di tecnologie IA. Potrebbe essere utile investire in progetti che mirano a rendere l'IA accessibile anche alle piccole imprese, ad esempio attraverso l'utilizzo di tecnologie open source o l'offerta di corsi di formazione. Inoltre, è importante anche considerare come le piccole aziende possano sfruttare le opportunità offerte dall'IA per crescere e competere con le grandi aziende, ad esempio attraverso la personalizzazione dei servizi o l'offerta di soluzioni innovative. Opportunità e delle sfide dell'IA nella vita quotidiana L'intelligenza artificiale (IA) sta rapidamente diventando una parte importante della nostra vita quotidiana, offrendo sia opportunità che sfide. Le opportunità offerte dall'IA sono molteplici e vanno dal rendere la nostra vita più sicura, più facile e più sana, a fornirci nuove opportunità di lavoro e di business. Ad esempio, l'IA può essere utilizzata per prevenire minacce informatiche, per gestire malattie croniche, per aiutarci a mantenere uno stile di vita attivo e a seguire un'alimentazione sana, o per automatizzare alcune attività domestiche. Inoltre, l'IA può anche offrire nuove opportunità di lavoro e di business, ad esempio nei settori della tecnologia o della sanità. D'altra parte, l'IA presenta anche alcune sfide, come ad esempio il rischio di dipendenza dalle tecnologie, la perdita di posti di lavoro a causa dell'automazione e la disuguaglianza nell'accesso alle tecnologie. Inoltre, l'utilizzo dell'IA può anche comportare il rischio di violazione della privacy e della sicurezza dei dati, soprattutto se non vengono adottate misure adeguate per proteggere queste informazioni. Affrontare queste sfide e sfruttare al meglio le opportunità offerte dall'IA richiede una riflessione attenta e una pianificazione accurata. Importanza di un approccio equilibrato all'utilizzo dell'IA. Ecco alcuni altri consigli pratici che puoi seguire per un utilizzo equilibrato dell'IA: Evita di trascorrere troppo tempo sui social media o su altre piattaforme online. Prenditi delle pause regolari e cerca di dedicare del tempo anche ad altre attività, come ad esempio leggere, fare sport o trascorrere del tempo con gli amici o la famiglia. Leggi attentamente i termini e le condizioni di utilizzo di ogni app o servizio online. Assicurati di capire come vengono utilizzati i tuoi dati e quali sono le tue opzioni per proteggere la tua privacy. Sii critico nei confronti delle informazioni che ricevi online. Non dare per scontato che tutto ciò che leggi o senti sia vero. Verifica sempre le fonti e cerca più opinioni prima di prendere una decisione o di condividere un'informazione. Adotta un atteggiamento responsabile nei confronti dell'utilizzo dei dispositivi di assistenza vocale o di altre tecnologie IA. Ricorda che questi dispositivi possono essere sempre in ascolto e che i tuoi comandi vocali possono essere registrati e utilizzati per fornire servizi personalizzati. Scegli con cura le app o i servizi che utilizzi. Verifica la reputazione dell'azienda che li fornisce e le politiche sulla privacy prima di condividere i tuoi dati personali. Seguendo questi consigli, potrai utilizzare l'IA in modo responsabile e sicuro, proteggendo la tua privacy e garantendo un equilibrio nella tua vita quotidiana.

Stai cercando il miglior computer portatile per lavorare con l' intelligenza artificiale? Amerai questo post in quanto include i modelli consigliati da esperti di Intelligenza artificiale, apprendimento automatico e apprendimento profondo del settore. Abbiamo concentrato la nostra esperienza sull'identificazione dei migliori laptop che ti consentono di sviluppare progetti di Machine Learning , Data Science, Deep Learning, Neural Networking e l'intero campo dell'IA. Pertanto, i laptop in questo elenco possono eseguire facilmente Tensorflow, Knime, Neural Designer, Keras, MXNet, Theano, RapidMiner e altri. Tutte le nostre selezioni hanno processori ultraveloci con il numero massimo di core a diversi livelli di budget. Sebbene il ML sia più un processo ad alta intensità di CPU , le implementazioni di Deep Learning richiederebbero di entrare in possesso di una potente GPU dotata di core CUDA sufficienti per l'elaborazione parallela. E se ti piacciono le reti neurali e altri processi potenziati dall'intelligenza artificiale, è necessario acquistare un computer con RAM sufficiente. Poiché i set di dati stanno diventando sempre più grandi, è necessaria anche una buona quantità di spazio di archiviazione. Vediamo quali sono i requisiti di sistema medi per un computer ML. Requisiti minimi e consigliati per un portatile dedicato al Machine Learning Dal momento che utilizzerai pesanti algoritmi di apprendimento automatico per studiare una grande quantità di dati e migliorare l'esperienza lungo il percorso, avrai bisogno di una macchina potente e potenziata. Le specifiche sono simili a quelle che potresti vedere nei laptop da gioco . Migliori portatili per il Machine Learning e Deep Learning: TensorBook ASUS ROG Strix G15 Dell Gaming G3 15 3500 Acer Nitro 5 Creator MSI 15 ASUS ZenBook 14 Acer Swift X Che tu sia un ingegnere dell'apprendimento automatico o uno studente universitario che sta seguendo un corso di apprendimento automatico, i laptop elencati qui non ti deluderanno. Poiché il nostro team di ricercatori si è assicurato di includere modelli a prova di futuro che dureranno facilmente oltre 5 anni. 1. Il migliore in assoluto: TensorBook CPU: Intel Core i7-10870H da 2,2 GHz RAM: 64 GB Memoria: SSD da 2 TB Display: FHD da 15,6 pollici (1920 x 1080) GPU: GPU NVIDIA RTX 3080 Max-Q da 8 GB Batteria: fino a 2 ore Inizieremo con il miglior notebook per Machine Learning. Non c'è bisogno di stressare il caricamento dei framework e delle librerie ML necessari come Keras, PyTorch e Tensorflow, il TensorBook di Lambda Labs utilizzando questa bestia specializzata di un laptop. processore Quando si tratta di gestire i requisiti di elaborazione, il chipset Intel Core i7-10870H è un'aggiunta lodevole in grado di turbo clock a velocità fino a 5GHz. Come nel caso di qualsiasi framework di apprendimento automatico, la CPU esistente può occuparsi della pre-elaborazione dell'input e di altre attività di calcolo che vengono per lo più avviate, in serie. GPU Le attività di calcolo parallele, tra cui la formazione e l'implementazione di un modello ML di deep learning, sono facilmente gestite da NVIDIA GeForce RTX 3080 con edizione Max-Q e 8 GB di VRAM dedicata. Con 6144 core CUDA con cui lavorare, la GPU in questione è l'opzione perfetta per la CPU per scaricare la maggior parte delle attività di sollevamento pesanti. La scheda grafica viene fornita con 192 core tensor, basati sull'architettura Turing di NVIDIA è in grado di aggiungere supporto AI-Enhanced e precisione di deep learning a questo notebook. I nostri esperti hanno valutato le prestazioni della GPU del fornitore, sulla base dell'interfaccia INT8 e dei benchmark di Deep Learning, solo per rendersi conto che la GPU esistente implementa modelli di Machine Learning il 14% più velocemente rispetto all'RTX 2070 Super . Siamo rimasti colpiti dalla tecnologia Dynamic Boost della GPU basata su CUDA per scaricare costantemente le attività dalla CPU alla GPU, in base ai requisiti di sistema. La GPU Max-Q supporta anche il Deep Learning SuperSampling per consentire ai giochi di sfruttare la potenza dell'intelligenza artificiale. RAM e memoria Il TensorBook può facilmente gestire gli impegni multitasking più pesanti possibili grazie all'enorme RAM da 64 GB . Sebbene la GPU sia in grado di gestire più di 14.000 esempi di addestramento al secondo, puoi facilmente archiviare i modelli addestrati in una delle due unità SSD da 1 TB. Ancora più importante, puoi selezionare una piattaforma operativa in base alle tue esigenze, con le scelte che sono Ubuntu 20.04, Windows 10 e la piattaforma dual boot che supporta entrambi questi sistemi operativi contemporaneamente. TensorBook include anche un pacchetto Lambda proprietario che comprende il bundle Tensorflow e altri framework, disponibile come parte dell'abbonamento gratuito di un anno. Schermo Il vivace pannello da 15,6 pollici è caratterizzato da una risoluzione Full HD di 1920 x 1080 pixel. Lo schermo adatto ai giocatori presenta una frequenza di aggiornamento di 144 Hz ed è anche caratterizzato dalla gamma di colori NTSC del 72%. Tastiera e periferiche Per quanto riguarda la produttività, ottieni una tastiera resistente, un touchpad impressionante, una webcam di base e altri altoparlanti. Nonostante i componenti potenti, questo laptop supera la scala a soli 4,39 libbre. Porte Quando si tratta di connettività, supporto Thunderbolt 3, Mini DisplayPort e HDMI per il collegamento di un display esterno, per impostare i flussi di lavoro. Altre specifiche funzionali includono slot di tipo A, connettività Wi-Fi 6 e altro. L'unico aspetto negativo oltre al prezzo è la travolgente durata della batteria di 2 ore. Tra tutti i prodotti che abbiamo recensito per ML, il TensorBook di Lambda Labs si è distinto. Quindi, se stai cercando un laptop progettato per ML e deep learning e non viaggi molto senza un caricabatterie, allora adorerai questa macchina. PRO Processore a 16 thread di decima generazione GPU top di gamma Schermo adatto ai giocatori con frequenza di aggiornamento di 144 Hz 64 GB di RAM SSD da 2 TB CONTRO Batteria deludente Prezzo decisamente non accessibile >4000€ 2. Portatile Ideale per ML con display 4K: MSI GE66 Raider CPU: Intel Core i9-11980HK da 2,3 GHz RAM: 32 GB Memoria: SSD da 2 TB Display: 15,6 pollici 4K UHD (3840 x 2160) GPU: 10 GB NVIDIA GeForce RTX 3080 Batteria: fino a 5 ore L'ascesa di Business Intelligence & Analytics ha portato alla luce l'utilità dei laptop di MSI sia per i data scientist che per i creativi. MSI GE66 Raider offre la migliore combinazione di potente CPU, GPU e display 4K che porta la tua esperienza a un livello completamente nuovo. CPU e GPU Le applicazioni di data intelligence di fascia alta come Tableau e TensorFlow funzionano senza problemi, merito del processore octa-core in Intel Core i9-11980HK che può raggiungere una velocità massima di 4,6 GHz. La GPU NVIDIA GeForce RTX 3080 offre la potenza di una memoria dedicata da 10 GB che gestisce anche giochi e software di progettazione ad alta intensità di processore. RAM e memoria La simbiosi di 32 GB di RAM e 2 TB di SSD può sgranocchiare grandi quantità di dati utilizzati in strumenti come Apache Mahout, Shogun, KNIME, ecc. Windows 10 Pro è l'ideale per i professionisti che lavorano con strumenti integrati per la crittografia, l'accesso remoto e l'accesso rapido con Autenticazione di Windows Hello. Schermo Il display 4K da 15,6 pollici offre immagini straordinarie con una risoluzione di 3840 x 2160 px. La forza delle cornici sottili, l'ampia gamma di colori e gli ampi angoli di visione aggiungono più vita ai tuoi effetti visivi. Il corpo in alluminio scuro pesa e MSI mantiene il laptop compatto con la sua tecnologia di raffreddamento caratteristica. Tastiera e tastierino numerico La tastiera retroilluminata salta il tastierino numerico e aggiunge più spazio ai tasti. La corsa della chiave rimane ideale per lunghe sessioni di lavoro. Il touch è più ampio con un lettore di impronte nell'angolo sinistro e trova comunque spazio sufficiente per i gesti multi-touch. Porte È possibile collegare due display esterni tramite due porte USB di tipo C. Inoltre, questo laptop ML ha una porta USB di tipo A o una porta HDMI. Il lettore di schede SD, il jack audio combinato sono utili aggiunte. La presenza di una porta ethernet e il supporto a WiFi-6 e Bluetooth 5 apre agli ultimi standard di connettività wireless. L'impressionante batteria a quattro celle da 99 Wh può durare fino a 5 ore di utilizzo bilanciato. Il display 4K e il processore ad alta potenza possono testare i limiti della tua batteria. L'MSI GE66 Raider è tra i migliori laptop per deep learning, ingegneri di machine learning, grafici e data scientist. PRO Windows Pro Supporto Thunderbolt Display 4K UHD Eccellente durata della batteria Wi-Fi-6 CONTRO Flessibilità della tastiera Fan rumoroso 3. Il meglio per l'apprendimento profondo: ASUS ROG Strix G15 CPU: Intel Core i7-10750H da 2,6 GHz RAM: 16 GB Memoria: SSD da 512 GB Display: FHD da 15,6 pollici (1920 x 1080) GPU: NVIDIA GeForce RTX 2060 da 6 GB Batteria: fino a 8 ore ASUS ROG Strix G15 porta un sistema di raffreddamento intelligente sulla sua macchina da gioco alimentato da una potente combinazione di elaborazione. CPU e GPU Un processore Hexa-core multi-threading di Intel Core i7-10750H e la più recente tecnologia di ray tracing in NVIDIA GeForce RTX 2060 con una memoria dedicata di 6 GB rendono questo laptop affidabile per l'apprendimento automatico e l'elaborazione di big data. RAM e memoria La RAM da 16 GB e l'SSD da 512 GB apportano una grande quantità di potenza multitasking e una buona quantità di spazio di archiviazione a questa macchina informatica per eseguire macchine virtuali . Puoi anche aggiornare la memoria, se necessario. Schermo Le sottili cornici del display da 15,6 pollici offrono immagini ad un'alta risoluzione di 1920 x 1080 pixel. La frequenza di aggiornamento di 144 Hz mantiene la grafica di gioco fluida e riduce la sfocatura del movimento. A 5,28 libbre, il telaio grigio opaco sembra pesante. Il sistema termico e la ventilazione rendono il laptop un po' ingombrante. Tastiera e trackpad La tastiera retroilluminata multicolore evita il tastierino numerico per la spaziatura ideale dei tasti. E la comoda corsa dei tasti e la spaziatura rendono la tastiera adatta per una digitazione senza errori. Il trackpad ha distinti pulsanti di clic sinistro/destro. Porte Con quattro porte USB, una porta HDMI, una porta Ethernet e un jack audio, ASUS si occupa della connettività cablata. Puoi collegare facilmente più display esterni. Il supporto a WiFi-6 e Bluetooth 5.0 apre l'accesso alla connettività wireless veloce a Internet e agli accessori. La batteria a quattro celle da 90 Wh garantisce che il computer possa durare fino a 8 ore, a seconda dell'utilizzo. In Strix G15, ASUS offre una bestia da gioco che può fungere da ottimo laptop da lavoro per il deep learning e i professionisti del machine learning che gestiscono calcoli di fascia alta con grandi set di dati nel flusso di analisi dei dati, mining e deep neural learning. PRO Wi-Fi-6 Processore hexa-core Frequenza di aggiornamento 144 Hz Sistema di raffreddamento intelligente Prezzo molto più accessibile CONTRO ingombrante 4. Migliore per desktop: Dell Gaming G3 15 3500 CPU: Intel Core i7-10750H da 2,6 GHz RAM: 16 GB Memoria: SSD da 512 GB Display: IPS FHD da 15,6 pollici (1920 x 1080) GPU: NVIDIA GeForce RTX 2060 da 6 GB Batteria: fino a 5 ore Nell'edizione G3 15 3500 , Dell racchiude un potente laptop per l'apprendimento automatico in grado di affrontare facilmente attività/applicazioni ad alta intensità di CPU e GPU. Il centro di comando Alienware e un efficiente sistema di raffreddamento consentono all'utente di ottenere il meglio dal potente hardware. CPU e GPU Il processore Hexa-core di Intel Core i7-10750H funziona alla velocità di clock di base di 2,6 GHz. La velocità turbo e la NVIDIA GeForce RTX 2060 VRAM da 6 GB ti consentono di goderti i giochi AAA come Tomb Raider, Assasin Creed, Call of duty, ecc. La forza dell'hardware è in grado di gestire il calcolo scientifico e strumenti di fascia alta come Apache, Tensorflow, Apprendimento automatico Amazon. RAM e memoria La RAM da 16 GB è necessaria per il multitasking di fascia alta. L'SSD da 512 GB offre spazio di archiviazione adeguato, avviamenti più rapidi, rapida accessibilità ai dati. Le macchine Dell sono dotate del comfort di un sistema operativo Windows 10 Home intuitivo. Schermo Il display da 15,6 pollici con cornici sottili sui lati offre il meglio da 1920 x 1080 pixel. La frequenza di aggiornamento di 144 Hz offre immagini fluide, ideali per i giochi. Con un peso di 5,18 libbre, il pesante laptop è disponibile in uno chassis completamente nero con sfumature blu sui bordi, sul logo, sui tasti e sul trackpad. Tastiera e Touchpad Dell riesce a inserire una tastiera full-size retroilluminata e un tastierino numerico separato con una spaziatura sufficiente e una comoda corsa dei tasti. Il touchpad è robusto, offre ampio spazio per i gesti con più dita. Porte Dell trova spazio per due porte USB 3.0, due porte USB 2.0, un lettore di schede SD, una porta HDMI, una porta Ethernet e un jack combinato audio. Il supporto per l'ultimo WiFi 6 e Bluetooth 5.1 offre connettività wireless veloce alla macchina Dell. Il laptop G3 riesce a ottenere 5 ore di backup dalla sua batteria a quattro celle da 68 WHr. Il laptop G3 si basa sulla potenza di un potente duo di elaborazione e sull'estetica del design di Dell, che è l'ideale per gli ingegneri dell'apprendimento automatico. PRO Wi-Fi-6 Sistema di raffreddamento a doppia ventola Frequenza di aggiornamento 144 Hz Supporto Thunderbolt Memoria grafica da 6 GB CONTRO Pesante Viene fornito con bloatware 5. Il meglio di Acer: Acer Nitro 5 CPU: Intel Core i7-9750H da 2,6 GHz RAM: 16 GB Memoria: SSD da 512 GB Display: IPS FHD da 15,6 pollici (1920 x 1080) GPU: NVIDIA GeForce RTX 2060 da 6 GB Batteria: fino a 8 ore L' Acer Nitro 5 offre la potenza di un processore i7 e l'ultima architettura Turing di NVIDIA a un prezzo accessibile, rendendolo ideale per ingegneri di intelligenza artificiale, ingegneri di software, scienziati di ML e appassionati di giochi allo stesso modo. CPU e GPU L'Intel Core i7-9750H ha sei core multi-threading con un limite superiore di 4,5 GHz. La potenza dei 1920 core CUDA e il ray-tracing in tempo reale in NVIDIA GeForce RTX 2060 migliora le prestazioni in modo da poter elaborare più rapidamente grandi blocchi di dati. RAM e memoria La potente combinazione di 16 GB di RAM multitasking e velocità di lettura/scrittura più elevate di 512 GB SSD lo rendono un lavoro leggero di applicazioni come flusso tensore, Tableau, ecc. L'edizione Windows 10 Home viene fornita con il pacchetto. Schermo La sinergia di IPS e della tecnologia proprietaria Comfyview aggiunge più dettagli e colori vivaci al display FHD da 15,6 pollici. La risoluzione di 1920 x 1080 pixel costituisce un display più denso. Nitro è disponibile in un corpo di plastica nera che pesa. Tastiera e trackpad La tastiera full-size ha un tastierino numerico dedicato. La retroilluminazione rossa funziona meglio nelle stanze buie. Acer mantiene la spaziatura confortevole e la corsa dei tasti da 1,4 mm è comoda. Il trackpad ha una dimensione standard. Porte Acer rimane generoso con la sua connettività cablata ospitando un totale di 4 porte USB, una porta LAN, una porta HDMI e un jack audio da 3,5 mm. Il supporto a WiFi-6 e Bluetooth è l'ultimo standard di connettività wireless. La batteria ha un'autonomia di 8 ore con un utilizzo leggero. L'Acer Nitro 5 fa alcuni compromessi lungo la strada per offrire un laptop conveniente ideale per i professionisti che lavorano in analisti aziendali e scienziati dell'apprendimento automatico. PRO Rapporto qualità-prezzo Wi-Fi-6 6 GB di VRAM Durata della batteria decente CONTRO Qualità di costruzione 6. Ideale per uomini d'affari: MSI Creator 15 CPU: Intel Core i7-11800H da 2,3 GHz RAM: 16 GB Memoria: SSD da 512 GB Display: OLED 4K DCI-P3 da 15,6 pollici (3840 x 2160) GPU: NVIDIA GeForce RTX 3060 da 6 GB Batteria: fino a 10 ore Il Creator 15 unisce potenza di elaborazione, grafica dedicata e ampio spazio di archiviazione, rendendolo ideale per i professionisti coinvolti nell'apprendimento automatico e nell'analisi aziendale. CPU e GPU L'Intel Core i7-11800H ha otto core multi-threading che possono funzionare a una velocità turbo di 4,6 GHz. La NVIDIA GeForce RTX 3060 ha una memoria grafica dedicata di 6 GB che aiuta nell'elaborazione dei dati di alto livello, nei giochi di fascia media. RAM e memoria La RAM da 16 GB è fondamentale per il multitasking. L'SSD da 512 GB offre il privilegio di un ampio spazio di archiviazione e una rapida accessibilità per strumenti di fascia alta. Windows-10 Home Edition offre un ecosistema intuitivo per una varietà di applicazioni. Schermo Lo schermo 4K da 15,6 pollici offre immagini ad alta risoluzione di 3840 x 2160 pixel, aggiungendo più vita al gioco coinvolgente. L'alta risoluzione aiuta davvero con il lavoro fluido con immagini e immagini per l'editing video , l' animazione e la modellazione 3D . Il Creator 15 è disponibile in un corpo nero . Tastiera e trackpad La tastiera in stile chiclet ha una retroilluminazione regolabile e un tastierino numerico separato. La corsa dei tasti di 1,4 mm offre una risposta nitida. La spaziatura rimane ideale nonostante i tasti freccia angusti. MSI Creator 15 include uno spazioso trackpad. Porte Il Creator 15 offre un'ampia connettività cablata tramite una porta USB di tipo C, Thunderbolt 4, tre porte USB di tipo A, una porta ethernet, un jack audio da 3,5 mm e una porta HDMI. Con Wi-Fi 6e e Bluetooth, MSI Creator 15 si occupa anche della connettività wireless. La batteria rimane uno dei punti deboli. Una batteria da 99,9 Wh può avere una durata fino a 10 ore, a seconda dell'utilizzo. MSI Creator 15 è l'ideale per i professionisti che lavorano all'avanguardia nel machine learning e nel deep learning, alla ricerca di un compagno di intrattenimento a casa. PRO Processore a otto core Schermo 4K Tastiera retroilluminata Memoria grafica dedicata CONTRO Durata media della batteria 7. Il migliore con ScreenPad: ASUS ZenBook 14 CPU: Intel Core i7-1165G7 da 2,8 GHz RAM: 16 GB Memoria: SSD da 512 GB Display: FHD da 14 pollici (1920 x 1080) GPU: NVIDIA GeForce MX450 da 2 GB Batteria: fino a 16 ore Zenbook 14 è uno dei design innovativi di Asus. Offre il lusso di un doppio schermo e la potenza di elaborazione ai professionisti che lavorano e agli aspiranti studenti per perseguire le proprie aspirazioni creative. CPU e GPU I quattro core che operano in Intel Core i7-1165G7 possono raggiungere fino a 4,7 GHz. Questo, combinato con l'aumento delle prestazioni offerto dalla NVIDIA GeForce MX450 con una VRAM di 2 GB, faciliterebbe il gioco, la progettazione e il calcolo dei dati di fascia alta del machine learning. RAM e memoria Il duo di 16 GB di RAM e 512 GB di SSD gioca un ruolo fondamentale nelle applicazioni multitasking e nelle applicazioni di utilità Asus in esecuzione sul secondo schermo. Windows 10 Pro viene fornito con il comfort integrato di accessi più rapidi, crittografia dei file e soluzioni di lavoro a distanza. Schermo Le cornici nano edge e gli ampi angoli di visione amplificano l'effetto dell'elevato rapporto schermo-corpo del display FHD da 15,6 pollici. L'ampia gamma di colori e una risoluzione maggiore di 1920 x 1080 pixel rendono le immagini più realistiche. Il touchpad da 5,6 pollici si converte in uno schermo con accesso alle applicazioni che semplificano il tuo lavoro. Tastiera e ScreenPad La tastiera retroilluminata full-size lascia il tastierino numerico per trovare lo spazio ideale per i tasti. Lo ScreenPad 2.0 si trasforma in un ampio touchpad in un solo tocco. Asus racchiude l'intero sistema in meno di 2,62 libbre in uno chassis grigio che porta il marchio dell'innovazione su di esso. Porte Zenbook è dotato di due porte Thunderbolt USB di tipo C per una ricarica rapida, una porta USB di tipo A, una porta HDMI 2.0, un lettore di schede micro SD e un jack audio. Ha compensato la mancanza di una porta Ethernet con il supporto a WiFi-6 e Bluetooth 5. ASUS afferma che la batteria da 63 Wh durerà per 16 ore. Ma il doppio schermo può testare i limiti della batteria. Zenbook 14 mette insieme un ambiente favorevole per i professionisti che dà loro il potere di gestire i requisiti di elaborazione sul lavoro. PRO Screenpad 2.0 Rapporto schermo-corpo del 92%. Supporto Thunderbolt Cornici con bordo nano Wi-Fi-6 CONTRO Nessuna porta Ethernet 8. Il miglior laptop conveniente per l'apprendimento automatico: Acer Swift X CPU: AMD Ryzen 7 5800U a 2,4 GHz RAM: 16 GB Memoria: SSD da 512 GB Display: IPS FHD da 14 pollici (1920 x 1080) GPU: NVIDIA GeForce RTX 3050 Ti da 4 GB Batteria: fino a 12 ore Swift X di Acer offre un conveniente laptop per l'apprendimento automatico con un'adeguata potenza di elaborazione e un'unità di elaborazione grafica dedicata che offre una solida piattaforma per studenti e aspiranti programmatori per esplorare il campo del deep learning, dell'apprendimento automatico e della business intelligence. CPU e GPU L'AMD Ryzen 7 5800U offre quad-core in grado di sincronizzare fino a 4,4 GHz per alimentare IDE di programmazione per computer e software come python, tableau, ecc. La grafica dell'unità GPU dedicata NVIDIA GeForce RTX 3050 Ti si riempie di miglioramenti delle prestazioni durante l'elaborazione e il gioco . RAM e memoria La RAM da 16 GB e l'SSD da 512 GB svolgono un ruolo cruciale nella gestione dei calcoli con set di dati di grandi dimensioni. Ringrazia il duo per stivali più veloci e facilità d'uso. Swift X viene fornito con il comfort di Windows 10 Home Edition. Schermo Il display IPS FHD da 14 pollici, il rapporto schermo-corpo dell'81,61%, l'Acer Exacolor garantiscono una visualizzazione di colori vibranti di qualità con una risoluzione di 1920 x 1080 pixel. Il telaio posteriore completo e il design semplice conferiscono al computer un aspetto professionale. Tastiera e tastierino numerico Acer trova spazio per una tastiera retroilluminata di dimensioni standard e un tastierino numerico dedicato. I tasti lasciano un'impressione confortevole nonostante la configurazione imballata. Il touchpad è di serie, il resto dei modelli economici. Porte Acer introduce tre porte USB con una porta USB di tipo C. Una porta HDMI, una porta ethernet e un jack audio vengono forniti con il pacchetto. In termini di connettività wireless, Acer supporta WiFi-6 e Bluetooth 5.2. La batteria dovrebbe durare fino a 12 ore. Se sei un aspirante studente di analisi alla ricerca di un computer conveniente che offra una potenza di elaborazione sufficiente per gestire più software, programmando IDE con un certo potenziale di gioco, Swift X è un'ottima scelta. PRO Tastiera retroilluminata Conveniente Memoria grafica dedicata Slot di memoria aggiornabili Processore quad-core CONTRO Telaio in plastica Domande frequenti sul miglior portatile ML o DL Perché il Convolutional Neural Networking richiede una potente GPU? La CNN dovrebbe essere un segmento delle implementazioni del Deep Learning e riguarda principalmente un'analisi statistica dettagliata delle immagini visive. Poiché la connessione, il networking e i processi rilevanti sono sinonimi della corteccia visiva degli esseri viventi, sono necessarie potenti GPU per eseguire codici e processi rilevanti in parallelo, soprattutto per ottenere l'output desiderato in poche ore. Che tipo di computer è abbastanza buono per le implementazioni di machine learning? Anche se puoi andare piano con le tue ricerche e finire con un notebook da gioco con tecnologia RTX o le tue implementazioni di machine learning, è consigliabile utilizzare la selezione di case mid-tower e micro-ATX per costruire un PC tutto tuo. Indipendentemente da ciò, dovresti optare per laptop con layout termici eccellenti poiché i processi di deep learning o di rete neurale possono andare avanti per ore e riscaldare la tua macchina, oltre i limiti consentiti. ( I portati sopra elencati sono fatti apposta per non bruciarsi sotto sforzo ) Perché hai bisogno di più di memoria di sistema del solito per i processi di ML o DL? I processi di apprendimento automatico, comprese le implementazioni di sistema, l'elaborazione dell'albero decisionale, la regressione lineare, la regressione logistica e persino il training approfondito end-to-end dipendono dai dati. Pertanto, ti consigliamo di optare per un minimo di 16 GB per cominciare. Sebbene diversi notebook workstation abbiano 32 GB o 64 GB di RAM su cui fare affidamento, è consigliabile averne uno con 16 GB e diversi slot aggiornabili per fare spazio alla scalabilità. Verdetto Ciascuno dei notebook compatibili con ML sopra si rivolge a una clientela specifica, in base alle preferenze, al budget e ai livelli di competenza. Indipendentemente dal laptop scelto, è necessario fare affidamento su una GPU efficiente con TFlops decenti e prestazioni architettoniche per adattarsi facilmente ai processi di deep learning. Tuttavia, puoi sempre mescolare e abbinare prima di considerare altre specifiche. Nel caso in cui dovessimo consigliare laptop per ML, Data Science e Deep Learning, il nostro voto andrebbe prontamente al TensorBook , a condizione che tu sia interessato solo alla prototipazione professionale, alle regressioni e alla formazione. Se desideri una buona quantità di spazio di archiviazione, MSI Creator 15 è un'opzione abbastanza affidabile. Infine, se hai un budget limitato, l' Acer Swift X è un buon laptop per il machine learning da considerare con una scheda grafica dedicata. Ci auguriamo che questo articolo ti abbia aiutato a trovare il miglior laptop per l'apprendimento automatico. Se hai domande, sentiti libero di lasciarle nella sezione commenti qui sotto e ti risponderemo il prima possibile. Ci dispiace ma sotto questo budget non ci sentiamo di consigliarti nessun portatile, per non deludere le tue aspettative e soprattutto per non fartelo bruciare dopo un mese di utilizzo. Potremmo consigliarti anche un portatile sui 300-500€ ma quanto ti arrabbieresti se poi non fa girare il tuo codice ? O se peggio ancora se si pianta ogni volta che provi a leggere grandi dataset ?

Hai mai sentito parlare del transfer learning? Si tratta di una tecnica avanzata di machine learning che permette di sfruttare i modelli pre-addestrati per risolvere nuove e differenti sfide di apprendimento automatico. Se sei interessato a ottenere il massimo dai tuoi modelli di machine learning senza dover partire da zero ogni volta, allora il transfer learning potrebbe essere la soluzione che stai cercando. In questo articolo, esamineremo cos'è il transfer learning, come funziona e quali sono i suoi vantaggi rispetto all'addestramento di un modello da zero. Daremo uno sguardo agli esempi di utilizzo del transfer learning in Python, e vedremo come questa tecnica viene utilizzata in diverse applicazioni, come il riconoscimento delle immagini, il natural language processing e altro. Infine, esamineremo alcune delle sfide e limitazioni del transfer learning e daremo uno sguardo alle prospettive future di questa tecnica in continua evoluzione. Se sei pronto a scoprire come ottenere il massimo dai tuoi modelli di machine learning con il transfer learning, allora non perderti questo articolo! Indice degli argomenti transfer learning : Introduzione al transfer learning Cos'è il transfer learning e come funziona Storia e origini del transfer learning Vantaggi del transfer learning rispetto all'addestramento di un modello da zero Come scegliere il modello di partenza per il transfer learning Esempio di utilizzo del transfer learning in Python e transformers Applicazioni del transfer learning Sfide e limitazioni del transfer learning Conclusioni sul transfer learning Introduzione al transfer learning Se sei appassionato di machine learning, probabilmente sai già quanto può essere impegnativo addestrare un modello di machine learning da zero. Innanzitutto, è necessario raccogliere e pulire i dati, quindi scegliere un algoritmo di apprendimento automatico e ottimizzarne i parametri. Tutto questo può richiedere una notevole quantità di tempo e risorse di calcolo, soprattutto se si lavora con modelli di rete neurale complessi. Ecco dove entra in gioco il transfer learning. Invece di addestrare un modello da zero, il transfer learning permette di utilizzare un modello già addestrato per risolvere una nuova sfida di apprendimento automatico. In questo modo, è possibile sfruttare il lavoro svolto da altri ricercatori e ottenere risultati di alta qualità senza dover ricominciare da zero ogni volta. Ora addentriamoci leggermente più nel tecnico e vediamo nello specifico Cos'è il transfer learning ... Cos'è il transfer learning? Il transfer learning è una tecnica di machine learning che permette di utilizzare un modello pre-addestrato per risolvere una nuova sfida di apprendimento automatico. In altre parole, il transfer learning implica il trasferimento di conoscenze acquisite durante l'addestramento di un modello su un nuovo compito. Ci sono due tipi principali di transfer learning. Il primo tipo di transfer learning si verifica quando il nuovo compito e il compito originale hanno lo stesso numero di classi e lo stesso dominio di dati. Ad esempio, se il modello originale è stato addestrato per classificare recensioni di prodotti tecnologici in inglese, il transfer learning potrebbe essere utilizzato per addestrare un nuovo modello per classificare recensioni di prodotti digitali sempre in inglese. Il secondo tipo transfer learning, invece, si verifica quando il nuovo compito e il compito originale hanno un numero diverso di classi o un dominio di dati diverso. Per utilizzare il transfer learning, è necessario selezionare un modello pre-addestrato adeguato come punto di partenza. A seconda del compito specifico, potrebbe essere necessario apportare alcune modifiche al modello, come il fine-tuning dei pesi o il congelamento di alcuni strati. Il transfer learning è una tecnica estremamente utile per ottenere prestazioni migliori dai modelli di machine learning, soprattutto quando si lavora con modelli di rete neurale complessi che richiedono molto tempo e risorse di calcolo per essere addestrati da zero. Inoltre, il transfer learning permette di sfruttare il lavoro svolto da altri ricercatori e ottenere risultati di alta qualità senza dover ricominciare da zero ogni volta. Tuttavia, è importante considerare le sfide e le limitazioni del transfer learning per scegliere la tecnica più adeguata per il proprio compito specifico. Storia e origini del transfer learning Il concetto di transfer learning è stato introdotto per la prima volta negli anni '90, ma è diventato particolarmente popolare negli ultimi anni con l'exploit del deep learning. Da allora, il transfer learning è stato ampiamente utilizzato in diversi ambiti di applicazione, come il riconoscimento delle immagini, il natural language processing e il riconoscimento delle parole parlate. Con l'aumento della potenza di calcolo e l'espansione delle librerie di deep learning, come PyTorch e TensorFlow, il transfer learning è diventato una tecnica sempre più accessibile e popolare tra i ricercatori di machine learning. Oggi, il transfer learning è una tecnica indispensabile per ottenere il massimo dai modelli di machine learning, soprattutto quando si lavora con modelli di rete neurale complessi. Continua a essere un campo in rapida evoluzione, con nuove tecniche e approcci che vengono sviluppati di continuo per massimizzare le prestazioni dei modelli di machine learning con il transfer learning. Vantaggi del transfer learning: Il transfer learning offre molti vantaggi rispetto all'addestramento di un modello di machine learning da zero, tra i quali: Risparmio di tempo e risorse di calcolo: il transfer learning permette di utilizzare modelli pre-addestrati, risparmiando tempo e risorse di calcolo necessari per addestrarne uno da zero. Accesso a modelli di alta qualità: il transfer learning permette di sfruttare il lavoro svolto da altri ricercatori e utilizzare modelli di alta qualità già addestrati su grandi quantità di dati. Miglioramento delle prestazioni: il transfer learning può aiutare a migliorare le prestazioni di un modello, specialmente quando il nuovo compito è simile al compito originale per cui il modello è stato addestrato. Riduzione dell'overfitting: il transfer learning può aiutare a ridurre il rischio di overfitting, poiché il modello pre-addestrato fornisce un buon punto di partenza per il nuovo compito, con una quantità di parametri già ottimizzati. Incremento della generalizzazione: il transfer learning può aumentare la capacità del modello di generalizzare alle nuove situazioni, poiché il modello pre-addestrato ha già acquisito alcune conoscenze di base su come risolvere problemi simili. Come scegliere il modello di partenza per il transfer learning? La scelta del modello di partenza adeguato è cruciale per il successo del transfer learning. Per selezionare il modello più adeguato, è necessario considerare diverse variabili, tra cui il compito specifico, la quantità di dati disponibili e la disponibilità di risorse di calcolo. Innanzitutto, è importante considerare il compito specifico per cui si vuole utilizzare il transfer learning. Ad esempio, se si vuole addestrare un modello per il riconoscimento delle immagini, potrebbe essere utile utilizzare un modello pre-addestrato per il riconoscimento delle immagini come punto di partenza. In questo modo, si può sfruttare la conoscenza acquisita dal modello originale per risolvere il nuovo compito in modo più efficiente. Inoltre, è importante considerare la quantità di dati disponibili per il nuovo compito. Se i dati sono scarsi, potrebbe essere più utile utilizzare un modello di dimensioni più piccole come punto di partenza, poiché questi modelli hanno meno parametri da ottimizzare e quindi richiedono meno dati per addestrarsi. Al contrario, se i dati sono abbondanti, un modello più grande potrebbe essere più adeguato come punto di partenza, poiché questi modelli hanno maggiori capacità di apprendimento e possono trarre vantaggio da una maggiore quantità di dati. Infine, è importante considerare la disponibilità di risorse di calcolo per l'addestramento del modello. Se si dispone di risorse limitate, potrebbe essere più conveniente utilizzare un modello più leggero come punto di partenza, poiché questi modelli richiedono meno risorse di calcolo per l'addestramento. Al contrario, se si dispone di risorse di calcolo abbondanti, potrebbe essere più vantaggioso utilizzare un modello più grande come punto di partenza, poiché questi modelli possono trarre vantaggio dall'incremento delle risorse disponibili. Esempio di utilizzo del transfer learning in Python Molte aziende offrono modelli pre-addestrati, uno dei quali è Hugging Face lanciato nel 2017. Il loro focus è sui compiti di NLP e la loro libreria è basata su PyTorch e TensorFlow e fornisce varie risorse, tra cui l'accesso a dataset e transformer. Quest'ultimo è un modo facile per utilizzare modelli pre-addestrati di NLP. Uno dei modelli NLP più popolari è BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), con un approccio bidirezionale che permette al modello di considerare l'intera sequenza di parole in una volta sola [12]. Useremo Hugging Face per l'analisi del sentimento. Innanzitutto, installeremo i transformer, se non sono già disponibili nell'ambiente: !pip install transformer In un tipico pipeline NLP, vengono eseguite diverse operazioni di pre-elaborazione e preparazione dei dati per addestrare e affinare il modello. Hugging Face fornisce pipeline che eseguono tutti questi passaggi con pochi righe di codice. In sostanza, le pipeline sono composte da un tokenizzatore e da un modello per eseguire il compito sul testo di input. Di seguito, utilizzeremo una pipeline per l'analisi del sentimento utilizzando BERT su questo testo: "Il transfer learning può aiutare a superare problemi legati alla dipendenza eccessiva dai dati nel machine learning". # Importa la pipeline from transformer import pipeline # Inizializza la pipeline con il modello predefinito classificatore = pipeline('sentiment-analysis') # Esegue l'analisi del sentimento sul testo seguente classificatore(''Transfer learning can help overcome issues related to over-reliance on data in machine learning') La pipeline di cui sopra produce un'etichetta "Positiva" e uno "score" di "0.908". Possiamo definire un modello nel classificatore e eseguire l'analisi. Di seguito useremo "sentiment-roberta-large-english" # Inizializza la pipeline con il modello selezionato classificatore = pipeline('sentiment-analysis', mode='siebert/sentiment-roberta-large-english') # Esegue l'analisi del sentimento sul testo seguente classificatore('Transfer learning can help overcome issues related to over-reliance on data in machine learning') La pipeline di cui sopra produce un'etichetta "Positiva" e uno "score" di "0.998". Si tratta di un leggero miglioramento rispetto al modello predefinito. Siamo passati da "0.908" a "0.998". Molto probabilmente sembrerà banale ma pensa se questo modello servisse a diagnosticare il cancro ? Questo miglioramento adesso non lo vedi più come banale giusto? Applicazioni del transfer learning? Il transfer learning viene utilizzato in diverse applicazioni di machine learning, tra cui il riconoscimento delle immagini e il natural language processing (NLP). Nel riconoscimento delle immagini, il transfer learning viene spesso utilizzato per la creazione di modelli di rete neurale in grado di riconoscere oggetti, animali, persone e altri elementi presenti in un'immagine. Ad esempio, un modello pre-addestrato su un dataset di immagini di gatti può essere utilizzato come punto di partenza per il riconoscimento di cani o uccelli. In questo modo, è possibile ottenere buone prestazioni senza dover addestrare un modello da zero, che richiederebbe un enorme quantità di dati e risorse di calcolo. Nel natural language processing, il transfer learning viene utilizzato per la creazione di modelli di rete neurale in grado di comprendere e processare il linguaggio naturale. Ad esempio, un modello pre-addestrato per il riconoscimento delle parole può essere utilizzato come punto di partenza per il riconoscimento delle frasi o per il machine translation. Anche in questo caso, il transfer learning consente di ottenere buone prestazioni senza dover addestrare un modello da zero, che richiederebbe un enorme quantità di dati e risorse di calcolo. In ogni caso, il transfer learning consente di ottenere buone prestazioni senza dover addestrare un modello da zero, utilizzando modelli pre-addestrati come punto di partenza. Sfide e limitazioni del transfer learning Nonostante i molti vantaggi, il transfer learning presenta anche alcune sfide e limitazioni. Una delle maggiori sfide è la scelta del modello di partenza adeguato. Se il modello di partenza è troppo specifico, potrebbe non essere sufficientemente generalizzato per il nuovo task. Se il modello di partenza è troppo generico, potrebbe non essere sufficientemente specifico per il nuovo task. Scegliere il modello di partenza adeguato richiede quindi una certa esperienza e conoscenza delle caratteristiche del nuovo task. Un'altra sfida è l'eventuale necessità di adattare il modello di partenza per il nuovo task. Ad esempio, potrebbe essere necessario rimuovere alcuni strati del modello di partenza o aggiungere nuovi strati. Anche questa operazione richiede una certa esperienza e conoscenza delle caratteristiche del nuovo task. Un'altra limitazione del transfer learning è il fatto che i modelli di partenza sono spesso addestrati su dataset molto grandi, il che potrebbe rendere difficile l'utilizzo del transfer learning in situazioni in cui sono disponibili solo pochi dati. Infine, il transfer learning potrebbe non essere adeguato in situazioni in cui il nuovo task è radicalmente diverso dal task per il quale il modello di partenza è stato addestrato. Ad esempio, il transfer learning potrebbe non essere efficace per il riconoscimento delle immagini in un nuovo dominio, come il riconoscimento delle piante, se il modello di partenza è stato addestrato per il riconoscimento degli animali. Conclusioni sul transfer learning In conclusione, il transfer learning è una tecnica avanzata di machine learning che consente di ottenere buone prestazioni utilizzando modelli pre-addestrati come punto di partenza. Il transfer learning viene utilizzato in diverse applicazioni di machine learning, come il riconoscimento delle immagini e il natural language processing, e presenta molti vantaggi rispetto all'addestramento di un modello da zero. Tuttavia, il transfer learning presenta anche alcune sfide e limitazioni, come la scelta del modello di partenza adeguato e la possibile necessità di adattare il modello di partenza per il nuovo task. Grazie per aver letto questo articolo sull'utilizzo del transfer learning per ottenere prestazioni migliori dai modelli di machine learning. Spero che questo articolo ti abbia fornito una panoramica chiara e dettagliata su questa tecnica avanzata. Se l'hai trovato utile, ti sarei grato se volessi condividerlo con i tuoi amici e colleghi. Grazie ancora per aver letto questo articolo e ti auguro un buon proseguimento.

L'intelligenza artificiale (IA) sta diventando sempre più presente in molti settori, compreso quello immobiliare. Ma come sta cambiando esattamente il modo in cui acquistiamo, vendiamo e gestiamo le proprietà immobiliari con l'aiuto dell'IA? In questo articolo esploreremo l'impiego dell'IA nel mercato immobiliare, analizzando le applicazioni attuali e i vantaggi che offre, nonché le sfide e le preoccupazioni sollevate dal suo utilizzo. Attraverso esempi concreti e un'analisi dei trend emergenti, scopriremo come l'IA sta trasformando il modo in cui acquistiamo e vendiamo case e gestiamo le nostre proprietà. Se vuoi saperne di più su come l'IA sta influenzando il settore immobiliare, non perderti questo articolo! INDICE sull'intelligenza artificiale nel mercato immobiliare: Introduzione all'intelligenza artificiale e al suo impiego nel settore immobiliare Come l'IA viene utilizzata per analizzare e prevedere il mercato immobiliare Il ruolo dell'IA nella valutazione delle proprietà immobiliari L'impiego dell'IA per automatizzare il processo di acquisto e vendita L'utilizzo dell'IA nella gestione e nella manutenzione delle proprietà immobiliari Vantaggi dell'utilizzo dell'IA nel mercato immobiliare Sfide e preoccupazioni sollevate dall'utilizzo dell'IA nel settore immobiliare Conclusione e prospettive future per l'utilizzo dell'IA nel mercato immobiliare PROGETTI PYTHON SU IA E MERCATO IMMOBILIARE Intelligenza artificiale nel mercato immobiliare L'intelligenza artificiale (IA) è una tecnologia che viene utilizzata per creare sistemi in grado di eseguire compiti che richiederebbero intelligenza umana, come il riconoscimento delle immagini o la comprensione del linguaggio. L'IA può essere suddivisa in due categorie principali: l'IA debole e l'IA forte. L'IA debole, nota anche come IA per approssimazione, è in grado di eseguire compiti specifici ma non può comprendere o risolvere problemi in modo indipendente come un essere umano. L'IA forte, al contrario, è in grado di comprendere e risolvere problemi in modo autonomo e può persino superare le capacità umane in alcune aree. L'IA sta diventando sempre più presente in molti settori, compreso quello immobiliare. Il suo impiego nel mercato immobiliare può includere la valutazione delle proprietà, la predizione delle tendenze del mercato e l'automazione del processo di acquisto e vendita di proprietà. Inoltre, l'IA può essere utilizzata per gestire e mantenere le proprietà immobiliari, ad esempio attraverso il monitoraggio dei sistemi di sicurezza e la programmazione di interventi di manutenzione. L'utilizzo dell'IA nel mercato immobiliare può offrire molti vantaggi, come la riduzione dei tempi e dei costi, ma può anche sollevare alcune sfide e preoccupazioni. In questo articolo esamineremo più da vicino come l'IA sta influenzando il settore immobiliare e quali opportunità e sfide essa presenta. Cosa significa IA nel settore immobiliare? Un fattore significativo per il successo delle operazioni e degli investimenti immobiliari è sfruttare i dati a proprio vantaggio. Le applicazioni di intelligenza artificiale nel settore immobiliare facilitano un migliore processo decisionale e potresti giungere a conclusioni inaspettate sulla base di modelli di dati raccolti dall'intelligenza artificiale e dagli strumenti di apprendimento automatico. Alcuni degli elementi significativi del settore immobiliare che possono essere supportati utilizzando l'intelligenza artificiale e la tecnologia di apprendimento automatico includono: Acquisto, vendita e finanziamento della casa : l'IA immobiliare può esaminare milioni di documenti, comprese le informazioni personali del proprietario della casa, per ottenere la migliore visione dei valori della proprietà, dei lavori di ristrutturazione eseguiti sulla proprietà e dei livelli di debito. Ci vorrebbe un numero impossibile di ore per raccogliere queste informazioni in modo indipendente. Miglioramento della sicurezza degli edifici : abbinando l'intelligenza artificiale e l'analisi alla sicurezza degli edifici, puoi garantire che i tuoi investimenti immobiliari commerciali siano protetti dalla minaccia di furto o danneggiamento. Gestione della proprietà : l'intelligenza artificiale può aiutare a semplificare i processi di gestione della proprietà come la contabilità del proprietario e le comunicazioni con gli inquilini. Ma in che modo l'intelligenza artificiale influirà sul settore immobiliare e gli agenti immobiliari sono ancora necessari? Questa guida discuterà gli usi dell'IA nel settore immobiliare in modo più dettagliato, con chiari esempi dei vantaggi dell'IA per il settore immobiliare. Come l'IA viene utilizzata per analizzare e prevedere il mercato immobiliare L'intelligenza artificiale (IA) viene utilizzata in diversi modi per analizzare e prevedere il mercato immobiliare. Uno dei modi in cui l'IA viene utilizzata è attraverso l'utilizzo di algoritmi di machine learning per analizzare i dati del mercato immobiliare. Ad esempio, gli algoritmi di machine learning possono essere addestrati su dati storici del mercato immobiliare, come il prezzo delle case in una determinata zona o il tasso di occupazione delle proprietà in affitto, per poi fare previsioni su come si svilupperà il mercato in futuro. Inoltre, l'IA viene spesso utilizzata per analizzare i trend del mercato immobiliare a livello locale e globale. Ad esempio, gli agenti immobiliari possono utilizzare strumenti basati sull'IA per monitorare il mercato in tempo reale e identificare le proprietà che potrebbero essere di maggiore interesse per i loro clienti. Inoltre, le aziende immobiliari possono utilizzare l'IA per analizzare i trend di ricerca online e determinare quali proprietà potrebbero essere più popolari tra i potenziali acquirenti. Oltre a fornire previsioni e analisi del mercato, l'IA viene anche utilizzata per creare modelli di valutazione delle proprietà immobiliari. Ad esempio, alcune aziende immobiliari utilizzano l'IA per valutare il prezzo di una proprietà in base a fattori come la sua posizione, le dimensioni, il numero di stanze e il suo stato di manutenzione. Questi modelli di valutazione basati sull'IA possono essere utilizzati dagli agenti immobiliari per aiutare i proprietari a determinare il prezzo di vendita ottimale per la loro proprietà. In sintesi, l'IA viene utilizzata per analizzare e prevedere il mercato immobiliare attraverso l'utilizzo di algoritmi di machine learning, l'analisi dei trend del mercato e la creazione di modelli di valutazione delle proprietà immobiliari. Queste tecnologie possono fornire ai professionisti del settore immobiliare informazioni preziose per prendere decisioni informate e aiutare i proprietari a determinare il prezzo di vendita ottimale per le loro proprietà. Il ruolo dell'IA nella valutazione delle proprietà immobiliari Attraverso l'utilizzo di algoritmi di machine learning e modelli di valutazione basati sull'IA, è possibile determinare il prezzo di una proprietà in modo più accurato e veloce rispetto ai metodi tradizionali. Uno dei modi in cui l'IA viene utilizzata per valutare le proprietà immobiliari è attraverso l'utilizzo di algoritmi di machine learning addestrati sui dati storici del mercato immobiliare. Oltre all'utilizzo di algoritmi di machine learning, ci sono anche alcune grandi società che offrono servizi di valutazione delle proprietà immobiliari basati sull'IA. Ad esempio, Zillow, una delle più grandi società immobiliari online negli Stati Uniti, offre uno strumento chiamato "Zestimate" che utilizza l'IA per valutare le proprietà immobiliari. Zestimate si basa su un algoritmo di machine learning addestrato su milioni di dati del mercato immobiliare per determinare il prezzo di una proprietà. Inoltre, Redfin, un'altra grande società immobiliare online negli Stati Uniti, offre uno strumento di valutazione delle proprietà immobiliari basato sull'IA chiamato "Redfin Estimate". Redfin Estimate utilizza un algoritmo di deep learning addestrato sui dati del mercato immobiliare e sui prezzi delle case vendute nelle vicinanze per determinare il prezzo di una proprietà. In sintesi, l'IA sta giocando un ruolo sempre più importante nella valutazione delle proprietà immobiliari, sia attraverso l'utilizzo di algoritmi di machine learning che attraverso servizi di valutazione delle proprietà immobiliari basati sull'IA offerti da grandi società come Zillow e Redfin. L'impiego dell'IA per automatizzare il processo di acquisto e vendita di proprietà immobiliari L'intelligenza artificiale (IA) sta giocando un ruolo sempre più importante nell'automatizzazione del processo di acquisto e vendita di proprietà immobiliari, ci sono diversi modi in cui l'IA viene utilizzata per automatizzare questi processi. Uno dei modi in cui l'IA viene utilizzata per automatizzare il processo di acquisto e vendita di proprietà immobiliari è attraverso l'utilizzo di chatbot e assistenti virtuali. Ad esempio, un chatbot basato sull'IA può essere utilizzato per rispondere alle domande dei potenziali acquirenti su una proprietà in vendita, fornendo informazioni dettagliate sulla proprietà e il processo di acquisto. Inoltre, un assistente virtuale basato sull'IA può essere utilizzato per automatizzare il processo di prenotazione di visite per le proprietà in vendita, rendendo più semplice per gli acquirenti organizzare visite senza dover passare attraverso un agente immobiliare. L'IA viene utilizzata per automatizzare il processo di valutazione delle proprietà immobiliari. Ad esempio, come menzionato in precedenza, alcune aziende immobiliari offrono strumenti basati sull'IA per valutare il prezzo di una proprietà in base a fattori come la sua posizione, le dimensioni, il numero di stanze e il suo stato di manutenzione. Questi strumenti possono fornire ai proprietari una valutazione del prezzo di vendita ottimale per la loro proprietà in modo rapido e accurato, rendendo più semplice per loro stabilire il prezzo di vendita. Un altro modo in cui l'IA viene utilizzata per automatizzare il processo di acquisto di proprietà immobiliari attraverso l'utilizzo di sistemi di negoziazione basati sull'IA. Ad esempio, alcune aziende immobiliari utilizzano l'IA per offrire ai potenziali acquirenti la possibilità di fare offerte su una proprietà in vendita attraverso un sistema di negoziazione automatico. Questo sistema può analizzare le offerte in entrata e presentare le migliori offerte al proprietario della proprietà in vendita, rendendo il processo di acquisto più veloce e meno complesso per entrambe le parti. L'utilizzo dell'IA nella gestione e nella manutenzione delle proprietà immobiliari Ci sono diversi modi in cui l'IA viene utilizzata in questo contesto, offrendo vantaggi sia ai proprietari che agli inquilini. Uno dei modi in cui l'IA viene utilizzata nella gestione delle proprietà immobiliari è attraverso l'utilizzo di sistemi di prenotazione basati sull'IA per la gestione degli affitti brevi. Ad esempio, alcune aziende utilizzano l'IA per determinare i prezzi degli affitti in base alle tendenze del mercato e ai dati storici delle prenotazioni. Inoltre, l'IA può essere utilizzata per prevedere le prenotazioni e adattare i prezzi di conseguenza, offrendo sconti o aumentando i prezzi in base alla domanda prevista. Questo può aiutare i proprietari a massimizzare i loro profitti e rendere il processo di prenotazione degli affitti brevi più semplice e conveniente per gli inquilini. Inoltre, l'IA viene utilizzata nella gestione delle proprietà immobiliari per aiutare a trovare il personale necessario per la manutenzione e la gestione delle proprietà. Ad esempio, alcune aziende utilizzano l'IA per analizzare i curriculum e selezionare i candidati più adatti per le posizioni aperte. Inoltre, l'IA può essere utilizzata per pianificare il personale necessario in base alla previsione delle prenotazioni e alla necessità di manutenzione, rendendo il processo di gestione del personale più efficiente e conveniente. Vantaggi dell'utilizzo dell'IA nel mercato immobiliare: Un elenco dei vantaggi dell'utilizzo dell'intelligenza artificiale (IA) nel mercato immobiliare: Velocità e accuratezza delle valutazioni delle proprietà: l'IA può essere utilizzata per determinare il prezzo di una proprietà in modo rapido e accurato, offrendo ai proprietari informazioni preziose per determinare il prezzo di vendita ottimale per la loro proprietà. Automatizzazione del processo di acquisto e vendita di proprietà: l'IA può essere utilizzata per automatizzare alcuni aspetti del processo di acquisto e vendita di proprietà, rendendo il processo più semplice e conveniente per tutte le parti coinvolte. Gestione efficiente delle proprietà: l'IA può essere utilizzata per automatizzare il processo di gestione delle proprietà, come la pianificazione del personale necessario e la manutenzione, rendendo il processo più efficiente e conveniente. Analisi dei trend del mercato immobiliare: l'IA può essere utilizzata per analizzare i trend del mercato immobiliare a livello locale e globale, fornendo agli agenti immobiliari informazioni preziose per prendere decisioni informate e aiutare i proprietari a stabilire il prezzo di vendita ottimale. Personalizzazione dell'esperienza di acquisto: l'IA può essere utilizzata per personalizzare l'esperienza di acquisto per i potenziali acquirenti, offrendo proprietà e offerte specifiche in base ai loro interessi e preferenze. Sfide e preoccupazioni sollevate dall'utilizzo dell'IA nel settore immobiliare Nonostante i molti vantaggi dell'utilizzo dell'intelligenza artificiale (IA) nel settore immobiliare, ci sono anche alcune sfide e preoccupazioni sollevate da questo utilizzo. Una delle principali preoccupazioni riguarda la possibile perdita di posti di lavoro nel settore immobiliare a causa dell'automatizzazione di alcune attività. Ad esempio, l'utilizzo di chatbot e assistenti virtuali basati sull'IA per rispondere alle domande dei potenziali acquirenti e prenotare visite per le proprietà in vendita potrebbe portare alla riduzione delle opportunità di lavoro per gli agenti immobiliari. Tuttavia, è importante notare che l'IA può anche creare nuove opportunità di lavoro, ad esempio nella progettazione e nello sviluppo di sistemi basati sull'IA. Un'altra preoccupazione riguarda la possibilità che l'IA possa perpetuare gli stereotipi e le discriminazioni presenti nella società. Ad esempio, se un sistema di valutazione basato sull'IA utilizza dati storici che riflettono pregiudizi o discriminazioni, potrebbe perpetuare questi pregiudizi nelle valutazioni delle proprietà. È quindi importante fare in modo che i sistemi basati sull'IA siano sviluppati in modo etico e che utilizzino dati diversificati e privi di discriminazioni. Infine, c'è preoccupazione per la possibilità di errore o di utilizzo improprio dei sistemi basati sull'IA. Ad esempio, se un sistema di valutazione basato sull'IA viene utilizzato per determinare il prezzo di una proprietà, potrebbe esserci il rischio di errori nella valutazione a causa di dati incompleti o di problemi di algoritmo. È quindi importante fare in modo che i sistemi basati sull'IA siano accurati e soggetti a revisioni regolari per garantire che funzionino correttamente. Conclusione e prospettive future per l'utilizzo dell'IA nel mercato immobiliare In conclusione, l'utilizzo dell'intelligenza artificiale (IA) sta giocando un ruolo sempre più importante nel mercato immobiliare, offrendo vantaggi sia ai proprietari che agli acquirenti. L'IA viene utilizzata per valutare le proprietà, automatizzare il processo di acquisto e vendita di proprietà, gestire le proprietà e analizzare i trend del mercato immobiliare. Tuttavia, l'utilizzo dell'IA nel settore immobiliare solleva anche alcune sfide e preoccupazioni, come la possibile perdita di posti di lavoro, il rischio di perpetuare gli stereotipi e le discriminazioni e il rischio di errore o di utilizzo improprio dei sistemi basati sull'IA. È importante affrontare queste sfide e preoccupazioni in modo responsabile per garantire che l'utilizzo dell'IA nel mercato immobiliare sia etico e benefici tutte le parti coinvolte. Per quanto riguarda le prospettive future per l'utilizzo dell'IA nel mercato immobiliare, è probabile che vedremo una maggiore automatizzazione di alcuni aspetti del processo di acquisto e vendita di proprietà e una maggiore utilizzo dell'IA per la gestione delle proprietà. E' importante che l'IA venga utilizzata in modo responsabile e che si tenga conto delle sfide e delle preoccupazioni sollevate dal suo utilizzo. PROGETTI PYTHON SU IA E MERCATO IMMOBILIARE Prevedere il prezzo d'affitto di una casa con il Deep Learning e Python Esempio pratico di Machine Learning con Python : Stimare / Prevedere il prezzo degli appartamenti

Tutti ossessionati dai social! Dai un'occhiata a queste statistiche sull'utilizzo dei social media e ti lasceranno a bocca aperta. Siamo consapevoli che solitamente gli articoli di questo Blog sono stati sempre inerenti all'intelligenza artificiale, e potresti pensare che questo argomento sia fuori tema. Ma se è vero che le intelligenze artificiali sono alimentate dai dati, dobbiamo anche essere in grado di capire quali sono le Aziende che possiedono più dati al mondo. Perchè saranno anche le prime a sviluppare nuovi sistemi sempre più complessi e precisi, proprio per questo noi del team di I.A. Italia , ci siamo presi dei giorni per analizzare tutti dati possibili riguardanti "l'utilizzo dei Social media e i dati che generiamo al loro interno" per racchiuderli dentro questo articolo. Ora ci sono 4,55 miliardi di utenti di social media attivi a livello globale, ma quel numero è del 9,9% in più rispetto allo scorso anno. Ciò significa che 400 milioni di nuove persone si sono registrate per almeno un account di social media nell'ultimo anno. In tutto il mondo, i principali social network sono Facebook, YouTube, WhatsApp e Instagram. Quante persone usano i social media ogni mese? Nel 2021, l' 84% della popolazione statunitense utilizza almeno un social network. In tutto il mondo, il numero attivo di utenti dei social media è il 57,6% della popolazione totale. Ciò significa che oltre la metà del mondo utilizza regolarmente almeno una rete di social media una volta al mese. I primi sette social network hanno oltre 1 miliardo di utenti attivi mensili. Facebook guida l'elenco dei social network più utilizzati, seguito da YouTube e poi dal resto delle sotto compagnie di meta : WhatsApp, Instagram e Facebook Messenger. Diamo un'occhiata più da vicino ai numeri. Quantità media di utenti mensili nel 2021 Di seguito sono riportate le statistiche per gli utenti mensili delle 15 migliori app di social media a livello globale nel 2021: Facebook – 2,89 miliardi YouTube – 2,29 miliardi WhatsApp – 2,00 miliardi Instagram – 1,39 miliardi Facebook Messenger – 1,30 miliardi WeChat (Weixin) – 1,25 miliardi TikTok (Douyin) – 1 miliardo LinkedIn – 800 milioni* QQ – 591 milioni Sina Weibo – 566 milioni Telegram – 550 milioni Snapchat – 538 milioni Kuaishou – 506 milioni Twitter – 463 milioni Pinterest – 454 milioni * Membri totali: numero di utenti attivi mensili elencati. Negli Stati Uniti, le principali piattaforme di social media utilizzate da una percentuale di adulti sono le seguenti: YouTube – 81% Facebook – 69% Instagram – 40% Pinterest – 31% LinkedIn – 28% Snapchat – 25% Twitter – 23% WhatsApp – 23% TikTok – 21% Reddit – 18% Statistiche specifiche per ogni piattaforma Dai un'occhiata a questo elenco dei leader del settore dei social media del 2021 e ad alcune delle loro migliori statistiche sulle prestazioni. 1. Facebook Facebook è in cima a questa lista per un motivo. Non solo hanno eliminato la concorrenza con oltre 2,89 miliardi di utenti ogni mese, ma il 69% degli adulti statunitensi ha utilizzato Facebook almeno una volta nell'ultimo anno. Le statistiche di Facebook per il 2021 raccontano una storia in cui molti capitoli si concentrano sulle giovani generazioni. Oltre il 53% degli utenti di Facebook in tutto il mondo è nella fascia di età 18-34, con i 25-34 anni in testa al 31,5% e i 18-24 anni al 22,7%. Anche le aziende traggono grandi vantaggi da Facebook. Oltre 200 milioni di aziende utilizzano Facebook per raggiungere i propri clienti. Non è una sorpresa vedere che l'utente medio di Facebook fa clic su circa 12 annunci al mese. Se stai cercando più coinvolgimento per il tuo marchio, prova sicuramente Facebook. 2. YouTube Google potrebbe essere il principale motore di ricerca, ma YouTube è il secondo motore di ricerca e sito Web più popolare a livello globale . Le persone non possono smettere di guardare YouTube. Negli Stati Uniti, il 62% degli utenti di YouTube visita YouTube ogni giorno. Su base mensile, oltre 2 miliardi di utenti che hanno effettuato l'accesso guardano l'incredibile cifra di 1 miliardo di ore di video al giorno. Ogni minuto, i creatori di YouTube caricano oltre 500 ore di contenuti. Non si tratta solo di molti contenuti, ma anche di molte pubblicità e promozioni commerciali. Quello che gli inserzionisti saranno felici di sapere è che gli annunci di YouTube funzionano , raggiungendo 2,29 miliardi di utenti YouTube. 3. Instagram Instagram ora connette oltre 1 miliardo di utenti che desiderano condividere e creare. Alle persone piace anche interagire con le aziende su Instagram. Ogni giorno oltre 200 milioni di aziende ricevono visite dagli utenti di Instagram. Puoi capire perché molte aziende ora si rivolgono a Instagram per promuovere il proprio marchio. Secondo Instagram, il 90% dei suoi utenti segue un marchio e l'87% agisce quando vede un prodotto. Ciò che è anche interessante sono le statistiche di Instagram su come si comportano le persone quando fanno acquisti. Ad esempio, il 70% degli acquirenti guarda a Instagram per il prossimo acquisto e oltre 130 milioni di utenti di Instagram toccano i post degli acquisti mensilmente. Inoltre, è probabile che l' 86% degli utenti di Instagram controlli un prodotto perché è degno di condivisione e il 50% degli acquirenti ha visitato un sito Web dopo aver visto un prodotto nelle storie di Instagram. 4. LinkedIn LinkedIn è mondiale. La rete professionale conta oltre 800 milioni di utenti provenienti da oltre 200 paesi. Conosciuto per essere un ottimo modo per commercializzarti professionalmente e creare connessioni commerciali, il sito ha una lunga portata. In un sondaggio sulla fiducia digitale, i consumatori statunitensi hanno valutato LinkedIn come la piattaforma con maggiori probabilità di proteggere la propria privacy e i propri dati Secondo Statista, il 59,2% degli utenti di LinkedIn rientra nella fascia di età 25-34 anni, con il 56,6% degli utenti maschi. LinkedIn è utile anche per le aziende B2B. Secondo un sondaggio condotto da LinkedIn, erano la piattaforma di lead generation numero 1 . 5. Pinterest Pinterest non è solo per pianificare il tuo matrimonio o salvare 10 milioni di ricette che non cucinerai mai. È per quasi tutto ciò a cui puoi pensare, che è parte del motivo per cui le persone usano il sito. Oltre 459 milioni di persone usano Pinterest come fonte di ispirazione e l' 80% degli utenti settimanali di Pinterest ha scoperto un nuovo marchio o prodotto mentre esaminava il feed della rete. E Pinterest sta andando abbastanza bene. Incredibilmente, i ricavi del terzo trimestre 2021 dell'azienda sono cresciuti del 43% di anno in anno. Gli utenti di Pinterest generalmente hanno uno scopo, tuttavia. Rispetto a tutti gli altri, Pinterest spazza via la concorrenza quando si tratta di intenzioni. Questo perché il 55% dei suoi utenti accede all'app specificamente per cercare prodotti. 6. TikTok Con 1 miliardo di utenti attivi mensili, di cui il 60% ha tra i 18 e i 34 anni, non si può negare che TikTok abbia un posto nel marketing mix per molte aziende. Le categorie principali , in base alle visualizzazioni degli hashtag, includono intrattenimento, danza, fitness/sport, ristrutturazione della casa/fai da te, bellezza e moda. I marchi in grado di creare contenuti che rientrano in una di queste categorie aumenteranno probabilmente la loro visibilità con il pubblico di TikTok. Quanto è importante TikTok per l'e-commerce? Secondo un sondaggio di Adweek & Morning Consult, il 15% degli adulti e il 36% degli utenti di Gen Z TikTok hanno effettuato un acquisto in base ai contenuti visti su TikTok. Inizia con i contenuti di TikTok con i consigli basati sui dati dalla loro piattaforma. I video che occupano lo schermo intero (rapporto 9:16) registrano un aumento del 60% delle impressioni. I video con sottotitoli o testo sullo schermo registrano un aumento del 55,7% delle impressioni. I video con informazioni di riepilogo/scheda finale registrano un aumento del 47,3% delle impressioni. 7. Snapchat Il potenziale pubblico pubblicitario di Snapchat e la base di utenti di 538 milioni lo rendono un'ottima piattaforma per i marchi, in particolare i marchi che fanno marketing per i giovani di età compresa tra 13 e 24 anni che costituiscono oltre il 58% della base di utenti di Snapchat. Secondo Snapchat, 306 milioni di persone utilizzano la piattaforma ogni giorno, trascorrendo in media 30 minuti sulla rete. Nel 2019 sono stati creati oltre 210 milioni di snap ogni giorno. La pubblicità su Snapchat sta crescendo. Nel terzo trimestre del 2021, le entrate di Snapchat hanno superato il miliardo di dollari . Conclusione Mentre ci avviciniamo al 2023, vedremo l'emergere di nuove tendenze , funzionalità e molto altro dai social media. Definiti dalla capacità di cambiare con i tempi, connettere le persone e impegnarsi, questi titani dei social media probabilmente continueranno a guidare il mercato. Le statistiche non mentono: i social media sono qui, e sono qui per restare. Vuoi mettere in pratica quello che hai letto ? Scarica Progetti già pronti Lavora con il nostro editor online senza dover installare librerie Usa i nostri set di Dati Oppure segui i tutorial correlati : Cos'è la Statistica e che Correlazione c'è con il Machine Learning ? Diventare Data Scientist (Scienziato del dato) in 10 Step partendo da Zero Data engineer vs data scientist: quale carriera devi scegliere ? Feature Engineering e Feature Selection per Principianti e non Spiegazione della più semplice rete neurale per principianti Prerequisiti per le carriere di Intelligenza Artificiale - Machine Learning PyScript, come usare Python nel browser! Principali Linguaggi di Programmazione per la Data Science Che cosa è il Machine Learning (ML) Migliori progetti Open Source Python di Intelligenza Artificiale Il tuo Primo Programma di Machine Learning con Python e Google Colab Il tuo primo Programma di Deep Learning in Python con Keras Step-By-Step Come costruire modelli predittivi sanitari utilizzando PyHealth? Esempio pratico Rilevamento Di Veicoli In Tempo Reale Come implementare l'algoritmo Perceptron da zero in Python Implementare le reti neurali ricorrenti (RNN) con Python e Keras Deep learnign e python : Object Recognition e Object Predict esempio Come salvare e caricare il tuo modello di deep learning

Negli ultimi anni, le organizzazioni hanno progressivamente adottato l'analisi dei dati come fattore abilitante per la soluzione quando si tratta di ottimizzare i costi, aumentare i ricavi, migliorare la competitività e guidare l'innovazione. Di conseguenza, la tecnologia è costantemente avanzata ed evoluta. I metodi e gli strumenti di analisi dei dati che erano diffusi solo un anno fa potrebbero benissimo diventare obsoleti in qualsiasi momento. Per sfruttare le infinite opportunità offerte dalle iniziative di analisi dei dati, le organizzazioni devono rimanere al passo con il panorama dell'analisi dei dati in continua evoluzione e rimanere preparate per qualsiasi trasformazione che il futuro comporti. Mentre ci spostiamo verso il secondo trimestre del 2021, esperti e appassionati hanno già iniziato a riflettere sulle tendenze dei dati e delle analisi che dovrebbero prendere il centro della scena, andando avanti. Di seguito è riportato un elenco delle principali tendenze che domineranno il mercato quest'anno. 1. Edge Data e Analytics diventeranno mainstream Dato l'enorme volume di dati che le tecnologie emergenti come l'IoT genereranno, non si tratta più delle aziende che decidono il tipo di dati da elaborare ai margini. Piuttosto, l'attenzione ora è più sull'elaborazione dei dati all'interno del dispositivo di generazione dati o nelle vicinanze dell'infrastruttura IT per ridurre la latenza dei dati e migliorare la velocità di elaborazione dei dati. L'elaborazione dei dati all'edge offre alle organizzazioni l'opportunità di archiviare i dati in modo conveniente e raccogliere informazioni più utili dai dati IoT. Questo si traduce direttamente in milioni di dollari di risparmi derivanti dalla realizzazione di efficienze operative, sviluppo di nuovi flussi di entrate e customer experience differenziata. 2. Il cloud rimane costante Secondo Gartner , si prevede che i servizi di cloud pubblico supporteranno il 90% di tutta l'innovazione nell'analisi dei dati entro il 2022. In effetti, si prevede che le attività di intelligenza artificiale basate su cloud aumenteranno di cinque volte entro il 2023, rendendo l'IA uno dei principali carichi di lavoro basati su cloud in gli anni a venire. Questa tendenza ha già iniziato a prendere piede in un mondo pre-COVID, tuttavia, la pandemia l'ha ulteriormente accelerata. I data warehouse e i data lake nel cloud sono rapidamente emersi come opzioni di archiviazione dati per raccogliere ed elaborare enormi volumi di dati per eseguire progetti AI/ML. Queste opzioni di storage dei dati oggi offrono alle aziende la libertà di gestire improvvisi picchi di carico di lavoro senza il provisioning dell'infrastruttura di elaborazione e storage fisica. 3. Rilevanza dell'ingegneria dei dati per iniziative ML sostenibili Fornire ai team di sviluppo delle applicazioni i migliori strumenti, creando al contempo un livello di dati unificato e altamente flessibile, rimane ancora una sfida operativa per la maggior parte delle aziende. Pertanto, l'ingegneria dei dati sta rapidamente prendendo il centro della scena agendo come agente di cambiamento nel modo in cui i dati vengono raccolti, elaborati e infine consumati. Non tutti i progetti di AI/ML intrapresi a livello aziendale hanno successo e ciò accade principalmente a causa della mancanza di dati accurati. Nonostante facciano generosi investimenti in iniziative di analisi dei dati, molte organizzazioni spesso non riescono a portarle a compimento. Tuttavia, le aziende finiscono anche per dedicare molto tempo alla preparazione dei dati prima che possano essere utilizzati per la modellazione delle decisioni o l'analisi. È qui che l'ingegneria dei dati sta facendo la differenza. Aiuta le organizzazioni a raccogliere dati puliti e accurati su cui possono fare affidamento per le loro iniziative AI / ML. 4. L'alba di un'IA intelligente, responsabile e scalabile Gartner prevede che entro la fine del 2024 , tre quarti delle organizzazioni avranno completato con successo il passaggio dai programmi sperimentali di IA alla creazione di casi d'uso applicati all'IA. Ciò dovrebbe aumentare i dati di streaming e l'infrastruttura di analisi di quasi 5 volte. L'intelligenza artificiale e il machine learning stanno già svolgendo un ruolo fondamentale nell'attuale ambiente aziendale, aiutando le organizzazioni a modellare la diffusione della pandemia e a comprendere i modi migliori per contrastarla. Altre tecnologie di intelligenza artificiale come l'apprendimento distribuito e l'apprendimento per rinforzo stanno aiutando le aziende a creare sistemi altamente flessibili e adattabili per gestire scenari aziendali complessi. In futuro, generosi investimenti in una nuova architettura di chip che può essere implementata senza problemi sui dispositivi edge accelereranno ulteriormente i carichi di lavoro e i calcoli di AI, ML. Ciò ridurrà in modo significativo la dipendenza da sistemi centralizzati con requisiti di larghezza di banda elevati. 5. Una maggiore personalizzazione renderà il cliente il re Il modo in cui il 2020 è andato avanti, ha messo i clienti sotto controllo, che si tratti di vendita al dettaglio o assistenza sanitaria. La pandemia ha costretto più persone che mai a lavorare e fare acquisti online poiché le routine casalinghe sono diventate un mandato, costringendo le aziende a digitalizzare le operazioni e abbracciare modelli di business digitali. L'aumento della digitalizzazione ha ora comportato la generazione di più dati, il che significa inevitabilmente più approfondimenti se elaborati in modo sistematico. La scienza dei dati sta riscrivendo rapidamente le dinamiche aziendali. E con il tempo, vedremo un numero crescente di aziende fornire offerte e servizi altamente personalizzati ai propri clienti - cortesia - il repository di informazioni sui consumatori altamente contestuali che consentono una maggiore personalizzazione. 6. L'intelligence decisionale diventerà più pervasiva In futuro, sempre più aziende impiegheranno analisti che praticano tecniche di intelligence decisionale come la modellazione delle decisioni. L'intelligenza decisionale è un dominio emergente che include diverse metodologie decisionali che coinvolgono applicazioni adattive complesse. È essenzialmente un framework che combina approcci convenzionali di modellazione delle decisioni con tecnologie moderne come AI e ML. Ciò consente agli utenti non tecnici di lavorare con una logica decisionale complessa senza l'intervento dei programmatori. 7. I processi di gestione dei dati saranno ulteriormente potenziati Le organizzazioni che sfruttano metadati attivi, ML e data fabric per connettere e ottimizzare i processi di gestione dei dati sono già riuscite a ridurre significativamente i tempi di consegna dei dati. La buona notizia è che con la tecnologia AI, le organizzazioni hanno l'opportunità di aumentare ulteriormente il loro processo di gestione dei dati con il monitoraggio automatico dei controlli di governance dei dati e il rilevamento automatico dei metadati. Questo può essere abilitato da un processo a cui Gartner fa riferimento come data fabric . Gartner definisce che questo processo sfrutta l'analisi continua sulle risorse di metadati esistenti per supportare la progettazione e la distribuzione di componenti di dati riutilizzabili, indipendentemente dall'architettura o dalla piattaforma di distribuzione. Il COVID-19 ha notevolmente accelerato gli sforzi di digitalizzazione, creando una nuova norma per la conduzione delle imprese. Ora più che mai, i dati sono gli alleati per tutti i settori. Il futuro vedrà sforzi più concertati da parte delle aziende per colmare il divario tra le esigenze aziendali e l'analisi dei dati. Le informazioni utili saranno inevitabilmente l'obiettivo chiave e per questo gli investimenti in nuove e più potenti piattaforme AI/ML e tecniche di visualizzazione che rendono l'analisi facilmente consumabile continueranno a prendere slancio.

Prerequisiti : Se non sai perchè utilizzeremo python, clicca qui Se non hai ancora installato Python, clicca qui Se non sai come scaricare e gestire le librerie, clicca qui Se non sai chi è un DataScientist, clicca qui Se non sai cosa è l'Apprendimento Automatico, clicca qui Esistono così tante librerie Python che offrono basi potenti ed efficienti per supportare il tuo lavoro di data science e lo sviluppo di modelli di machine learning. Sebbene l'elenco possa sembrare travolgente, ci sono alcune librerie su cui dovresti concentrare il tuo tempo, poiché sono alcune delle più comunemente utilizzate oggi. Conoscere e studiare queste librerie ti darà molti benefici, tra i quali : Creare applicazioni di Analisi dati Creare modelli per fare predizioni Creare grafici 2D e 3D con i tuoi dati Poter mettere mano su programmi già scritti con queste librerie Poter creare API o una libreria tua usando le librerie che vedremo tra poco Creare applicazioni web con Python L'analisi dei Dati e l'apprendimento automatico sono due "ARMI" che hanno letteralmente stravolto la nostra concezione di Lavoro e vita privata. Questa loro potenza abbinata ad uno strumento di programmazione semplice come Python ci permette di creare progetti che possono farsi invidiare da Google e Facebook. Però nonostante la semplicità di Python, potremmo scontrarci con un altro problema quando vogliamo creare il nostro progetto: Ci sono migliaia di strumenti, risorse e librerie là fuori e non è sempre ovvio su quali strumenti o librerie dovresti concentrarti o cosa dovresti imparare. La risposta breve è che dovresti imparare ciò che ti piace perché la scienza dei dati offre una vasta gamma di competenze e strumenti. Detto questo, volevo condividere con voi quelle che credo siano le prime 10 librerie Python più comunemente utilizzate nella scienza dei dati. Ecco le 10 migliori librerie Python per la scienza dei dati. Pandas Numpy Scikit-learn Gradio Tensorflow Keras SciPy StatsModels Plotly Seaborn Buona Lettura 1. Pandas Hai sentito il detto. Dal 70 all'80% del lavoro di un data scientist è comprendere e ripulire i dati, ovvero esplorazione dei dati e data munging. Pandas viene utilizzato principalmente per l'analisi dei dati ed è una delle librerie Python più comunemente utilizzate. Ti fornisce alcuni dei set di strumenti più utili per esplorare, pulire e analizzare i tuoi dati. Con Pandas puoi caricare, preparare, manipolare e analizzare tutti i tipi di dati strutturati. Le librerie di machine learning ruotano anche attorno a Pandas DataFrames come input. Per installare questa Libreria, apri il terminale del tuo PC e digita : pip install pandas #se hai installato python 2 pip3 install pandas #se hai installato python 3 Per verificare la corretta installazione, sempre dal tuo terminale digita : python #se hai installato python 2 python3 #se hai installato python 3 Una volta premuto Invio, e aperto l'interprete Python, digita : import pandas E premi invio, se non compare nessun messaggio di errore l'installazione è andata a buon fine 2. NumPy NumPy viene utilizzato principalmente per il supporto di array N-dimensionali. Questi array multidimensionali sono 50 volte più robusti rispetto alle liste Python, rendendo NumPy uno dei preferiti per i data scientist. NumPy viene utilizzato anche da altre librerie come TensorFlow per il loro calcolo interno sui tensori. NumPy fornisce anche funzioni precompilate veloci per routine numeriche, che possono essere difficili da risolvere manualmente. Per ottenere una migliore efficienza, NumPy utilizza calcoli orientati agli array, quindi lavorare con più classi diventa facile. Per installare questa Libreria, apri il terminale del tuo PC e digita : pip install numpy #se hai installato python 2 pip3 install numpy #se hai installato python 3 Per verificare la corretta installazione, sempre dal tuo terminale digita : python #se hai installato python 2 python3 #se hai installato python 3 Una volta premuto Invio, e aperto l'interprete Python, digita : import numpy E premi invio, se non compare nessun messaggio di errore l'installazione è andata a buon fine 3. Scikit-learn Scikit-learn è probabilmente la libreria più importante in Python per l'apprendimento automatico. Dopo aver pulito e manipolato i dati con Pandas o NumPy, scikit-learn viene utilizzato per creare modelli di apprendimento automatico in quanto dispone di tonnellate di strumenti utilizzati per la modellazione e l'analisi predittiva. Ci sono molte ragioni per usare scikit-learn. Per citarne alcuni, è possibile utilizzare scikit-learn per creare diversi tipi di modelli di apprendimento automatico, supervisionati e non supervisionati, convalidare in modo incrociato l'accuratezza dei modelli e condurre l'importanza delle funzionalità. Per installare questa Libreria, apri il terminale del tuo PC e digita : pip install scikit-learn #se hai installato python 2 pip3 install scikit-learn #se hai installato python 3 Per verificare la corretta installazione, sempre dal tuo terminale digita : python #se hai installato python 2 python3 #se hai installato python 3 Una volta premuto Invio, e aperto l'interprete Python, digita : import scikit-learn E premi invio, se non compare nessun messaggio di errore l'installazione è andata a buon fine 4. Gradio Gradio ti consente di creare e distribuire app Web per i tuoi modelli di machine learning in sole tre righe di codice. Ha lo stesso scopo di Streamlit o Flask, ma ho trovato molto più veloce e più facile ottenere un modello distribuito. Gradio è utile per i seguenti motivi: Consente un'ulteriore convalida del modello. In particolare, consente di testare in modo interattivo diversi input nel modello. È un buon modo per condurre demo. È facile da implementare e distribuire perché l'app Web è accessibile da chiunque tramite un collegamento pubblico. Per installare questa Libreria, apri il terminale del tuo PC e digita : pip install gradio #se hai installato python 2 pip3 install gradio #se hai installato python 3 Per verificare la corretta installazione, sempre dal tuo terminale digita : python #se hai installato python 2 python3 #se hai installato python 3 Una volta premuto Invio, e aperto l'interprete Python, digita : import gradio E premi invio, se non compare nessun messaggio di errore l'installazione è andata a buon fine 5. TensorFlow TensorFlow è una delle librerie più popolari di Python per l'implementazione di reti neurali. Utilizza array multidimensionali, noti anche come tensori, che gli consentono di eseguire diverse operazioni su un particolare input. Poiché è di natura altamente parallela, può addestrare più reti neurali e GPU per modelli altamente efficienti e scalabili. Questa funzionalità di TensorFlow è anche chiamata pipelining. Per installare questa Libreria, apri il terminale del tuo PC e digita : pip install tensorflow #se hai installato python 2 pip3 install tensorflow #se hai installato python 3 Per verificare la corretta installazione, sempre dal tuo terminale digita : python #se hai installato python 2 python3 #se hai installato python 3 Una volta premuto Invio, e aperto l'interprete Python, digita : import tensorflow E premi invio, se non compare nessun messaggio di errore l'installazione è andata a buon fine 6. Keras Keras viene utilizzato principalmente per creare modelli di apprendimento profondo, in particolare reti neurali. È basato su TensorFlow e Theano e ti consente di creare reti neurali in modo molto semplice. Poiché Keras genera un grafico computazionale utilizzando l'infrastruttura back-end, è relativamente lento rispetto ad altre librerie. Per installare questa Libreria, apri il terminale del tuo PC e digita : pip install keras #se hai installato python 2 pip3 install keras #se hai installato python 3 Per verificare la corretta installazione, sempre dal tuo terminale digita : python #se hai installato python 2 python3 #se hai installato python 3 Una volta premuto Invio, e aperto l'interprete Python, digita : import keras E premi invio, se non compare nessun messaggio di errore l'installazione è andata a buon fine 7. SciPy Come suggerisce il nome, SciPy è utilizzato principalmente per le sue funzioni scientifiche e le funzioni matematiche derivate da NumPy. Alcune funzioni utili fornite da questa libreria sono le funzioni di statistica, le funzioni di ottimizzazione e le funzioni di elaborazione del segnale. Per risolvere equazioni differenziali e fornire l'ottimizzazione, include funzioni per il calcolo numerico degli integrali. Alcune delle applicazioni che rendono importante SciPy sono: Elaborazione di immagini multidimensionali Capacità di risolvere trasformate di Fourier ed equazioni differenziali Grazie ai suoi algoritmi ottimizzati, può eseguire calcoli di algebra lineare in modo molto robusto ed efficiente Per installare questa Libreria, apri il terminale del tuo PC e digita : pip install scipy #se hai installato python 2 pip3 install scipy #se hai installato python 3 Per verificare la corretta installazione, sempre dal tuo terminale digita : python #se hai installato python 2 python3 #se hai installato python 3 Una volta premuto Invio, e aperto l'interprete Python, digita : import scipy E premi invio, se non compare nessun messaggio di errore l'installazione è andata a buon fine 8. Statsmodels Statsmodels è un'ottima libreria per fare statistiche hardcore. Questa libreria multifunzionale è una miscela di diverse librerie Python, che prende le sue caratteristiche grafiche e funzioni da Matplotlib, per la gestione dei dati, usa Pandas, per la gestione di formule R-like, usa Pasty ed è costruita su NumPy e SciPy. In particolare, è utile per creare modelli statistici, come OLS, e anche per eseguire test statistici. Per installare questa Libreria, apri il terminale del tuo PC e digita : pip install statsmodels #se hai installato python 2 pip3 install tensstatsmodelsorflow #se hai installato python 3 Per verificare la corretta installazione, sempre dal tuo terminale digita : python #se hai installato python 2 python3 #se hai installato python 3 Una volta premuto Invio, e aperto l'interprete Python, digita : import statsmodels E premi invio, se non compare nessun messaggio di errore l'installazione è andata a buon fine 9. Plotly Plotly è sicuramente uno strumento indispensabile per la creazione di visualizzazioni poiché è estremamente potente, facile da usare e ha un grande vantaggio di essere in grado di interagire con le visualizzazioni. Insieme a plotly c'è Dash, uno strumento che ti consente di creare dashboard dinamici utilizzando visualizzazioni Plotly. Dash è un'interfaccia Python basata sul Web che elimina la necessità di JavaScript in questi tipi di applicazioni Web analitiche e consente di eseguire questi grafici online e offline. Per installare questa Libreria, apri il terminale del tuo PC e digita : pip install plotly #se hai installato python 2 pip3 install plotly #se hai installato python 3 Per verificare la corretta installazione, sempre dal tuo terminale digita : python #se hai installato python 2 python3 #se hai installato python 3 Una volta premuto Invio, e aperto l'interprete Python, digita : import plotly E premi invio, se non compare nessun messaggio di errore l'installazione è andata a buon fine 10. Seaborn Costruito sulla parte superiore di Matplotlib, seaborn è una libreria efficace per la creazione di diverse visualizzazioni. Una delle caratteristiche più importanti di Seaborn è la creazione di dati visivi amplificati. Alcune delle correlazioni che inizialmente non sono ovvie possono essere visualizzate in un contesto visivo, consentendo ai Data Scientist di comprendere i modelli in modo più appropriato. Per installare questa Libreria, apri il terminale del tuo PC e digita : pip install seaborn #se hai installato python 2 pip3 install seaborn #se hai installato python 3 Per verificare la corretta installazione, sempre dal tuo terminale digita : python #se hai installato python 2 python3 #se hai installato python 3 Una volta premuto Invio, e aperto l'interprete Python, digita : import seaborn E premi invio, se non compare nessun messaggio di errore l'installazione è andata a buon fine Grazie ai suoi temi personalizzabili e alle interfacce di alto livello, fornisce visualizzazioni di dati straordinarie e ben progettate, rendendo quindi le trame molto attraenti, che possono, in seguito, essere mostrate alle parti interessate. Grazie mille per aver letto l'articolo. Se pensi che manchi qualche libreria fondamentale per un Data Scientist scrivila nei commenti oppure condividi l'articolo con i tuoi colleghi se pensi non conoscono queste librerie Vuoi mettere in pratica quello che hai letto ? Scarica Progetti già pronti Lavora con il nostro editor online senza dover installare librerie Usa i nostri set di Dati Oppure segui i tutorial correlati : Le principali Librerie per il Deep Learning di Python I 10 migliori progetti di machine learning per principianti da fare con python Diventare Data Scientist (Scienziato del dato) in 10 Step partendo da Zero Una Guida Semplice e Completa per passare da Excel a Python Visualizzare i dati con il LinePlot o grafico a linee con Python e MatplotLib Data engineer vs data scientist: quale carriera devi scegliere ? Differenze tra Analisi descrittiva, predittiva e prescrittiva Feature Engineering e Feature Selection per Principianti e non Spiegazione della più semplice rete neurale per principianti Prerequisiti per le carriere di Intelligenza Artificiale - Machine Learning PyScript, come usare Python nel browser! Principali Linguaggi di Programmazione per la Data Science Che cosa è il Machine Learning (ML) Migliori progetti Open Source Python di Intelligenza Artificiale Il tuo Primo Programma di Machine Learning con Python e Google Colab Come Analizzare Un Dataset in Solo 5 Passaggi Il tuo primo Programma di Deep Learning in Python con Keras Step-By-Step Come costruire modelli predittivi sanitari utilizzando PyHealth? Esempio pratico Rilevamento Di Veicoli In Tempo Reale Come implementare l'algoritmo Perceptron da zero in Python Implementare le reti neurali ricorrenti (RNN) con Python e Keras Deep learnign e python : Object Recognition e Object Predict esempio Come salvare e caricare il tuo modello di deep learning