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 ? 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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

Ecco l'elenco dei 10 algoritmi di deep learning più popolari: Reti neurali convoluzionali (CNN) Reti di memoria a lungo termine (LSTM) Reti neurali ricorrenti (RNN) Reti generative avversarie (GAN) Reti con funzioni a base radiale (RBFN) Perceptron multistrato (MLP) Mappe autoorganizzanti (SOM) Reti di credenze profonde (DBN) Macchine Boltzmann con restrizioni (RBM) Autoencoder Gli algoritmi di deep learning funzionano con quasi tutti i tipi di dati e richiedono grandi quantità di potenza di calcolo e informazioni per risolvere problemi complicati. Ora, approfondiamo i 10 migliori algoritmi di deep learning. 1. Reti neurali convoluzionali (CNN) Le CNN , note anche come ConvNet, sono costituite da più livelli e sono utilizzate principalmente per l'elaborazione delle immagini e il rilevamento di oggetti. Yann LeCun ha sviluppato la prima CNN nel 1988 quando si chiamava LeNet. È stato utilizzato per riconoscere caratteri come codici postali e cifre. Le CNN sono ampiamente utilizzate per identificare immagini satellitari, elaborare immagini mediche, prevedere serie temporali e rilevare anomalie. Come funzionano le CNN? Le CNN hanno più livelli che elaborano ed estraggono caratteristiche dai dati: Livello di convoluzione La CNN ha un livello di convoluzione che dispone di diversi filtri per eseguire l'operazione di convoluzione. Unità lineare rettificata (ReLU) Le CNN hanno un livello ReLU per eseguire operazioni sugli elementi. L'output è una mappa delle caratteristiche rettificata. Strato di raggruppamento La mappa delle caratteristiche rettificata viene quindi alimentata in un livello di pooling. Il pooling è un'operazione di downsampling che riduce le dimensioni della mappa delle caratteristiche. Il livello di pool quindi converte gli array bidimensionali risultanti dalla mappa delle caratteristiche del pool in un singolo vettore lungo, continuo e lineare appiattendolo. Livello completamente connesso Un livello completamente connesso si forma quando la matrice appiattita dal livello di pool viene alimentata come input, che classifica e identifica le immagini. Di seguito è riportato un esempio di un'immagine elaborata tramite CNN. 2. Reti di memoria a lungo termine (LSTM) Gli LSTM sono un tipo di rete neurale ricorrente (RNN) in grado di apprendere e memorizzare le dipendenze a lungo termine. Richiamare le informazioni passate per lunghi periodi è il comportamento predefinito. Gli LSTM conservano le informazioni nel tempo. Sono utili nella previsione di serie temporali perché ricordano gli input precedenti. Gli LSTM hanno una struttura a catena in cui quattro strati interagenti comunicano in un modo unico. Oltre alle previsioni di serie temporali, gli LSTM vengono generalmente utilizzati per il riconoscimento vocale, la composizione musicale e lo sviluppo farmaceutico. Come funzionano gli LSTM? In primo luogo, dimenticano parti irrilevanti dello stato precedente Successivamente, aggiornano selettivamente i valori dello stato della cella Infine, l'output di alcune parti dello stato della cella Di seguito è riportato un diagramma di come funzionano gli LSTM: 3. Reti neurali ricorrenti (RNN) Gli RNN hanno connessioni che formano cicli diretti, che consentono alle uscite dell'LSTM di essere alimentate come ingressi alla fase corrente. L'uscita dell'LSTM diventa un ingresso alla fase corrente e può memorizzare ingressi precedenti grazie alla sua memoria interna. Gli RNN sono comunemente usati per sottotitoli di immagini, analisi di serie temporali, elaborazione del linguaggio naturale, riconoscimento della scrittura a mano e traduzione automatica. Un RNN spiegato assomiglia a questo: Come funzionano gli RNN? L'uscita all'istante t-1 alimenta l'ingresso all'istante t. Allo stesso modo, l'uscita al tempo t alimenta l'ingresso al tempo t+1. Gli RNN possono elaborare input di qualsiasi lunghezza. Il calcolo tiene conto delle informazioni storiche e la dimensione del modello non aumenta con la dimensione dell'input. Ecco un esempio di come funziona la funzione di completamento automatico di Google: 4. Reti generative avversarie (GAN) I GAN sono algoritmi di deep learning generativo che creano nuove istanze di dati che assomigliano ai dati di training. GAN ha due componenti: un generatore, che impara a generare dati falsi, e un discriminatore, che apprende da tali informazioni false. L'utilizzo di GAN è aumentato nel corso del tempo. Possono essere utilizzati per migliorare le immagini astronomiche e simulare lenti gravitazionali per la ricerca sulla materia oscura. Gli sviluppatori di videogiochi utilizzano i GAN per migliorare le trame 2D a bassa risoluzione nei vecchi videogiochi ricreandole in 4K o risoluzioni superiori tramite l'addestramento delle immagini. I GAN aiutano a generare immagini realistiche e personaggi dei cartoni animati, creare fotografie di volti umani e renderizzare oggetti 3D. Come funzionano i GAN? Il discriminatore impara a distinguere tra i dati falsi del generatore e i dati di esempio reali. Durante l'addestramento iniziale, il generatore produce dati falsi e il discriminatore impara rapidamente a dire che sono falsi. Il GAN ​​invia i risultati al generatore e al discriminatore per aggiornare il modello. Di seguito è riportato un diagramma di come funzionano i GAN: 5. Reti di funzioni a base radiale (RBFN) Gli RBFN sono tipi speciali di reti neurali feedforward che utilizzano funzioni a base radiale come funzioni di attivazione. Hanno un livello di input, un livello nascosto e un livello di output e sono principalmente utilizzati per la classificazione, la regressione e la previsione delle serie temporali. Come funzionano gli RBFN? Gli RBFN eseguono la classificazione misurando la somiglianza dell'input con gli esempi del training set. Gli RBFN hanno un vettore di input che alimenta il livello di input. Hanno uno strato di neuroni RBF. La funzione trova la somma ponderata degli input e il livello di output ha un nodo per categoria o classe di dati. I neuroni nello strato nascosto contengono le funzioni di trasferimento gaussiane, che hanno uscite inversamente proporzionali alla distanza dal centro del neurone. L'output della rete è una combinazione lineare delle funzioni a base radiale dell'input e dei parametri del neurone. Guarda questo esempio di RBFN: 6. Perceptron multistrato (MLP) Gli MLP sono un luogo eccellente per iniziare a conoscere la tecnologia di deep learning. Gli MLP appartengono alla classe delle reti neurali feedforward con più strati di percettroni che hanno funzioni di attivazione. Gli MLP sono costituiti da un livello di input e un livello di output completamente connessi. Hanno lo stesso numero di livelli di input e output ma possono avere più livelli nascosti e possono essere utilizzati per creare software di riconoscimento vocale, riconoscimento di immagini e traduzione automatica. Come funzionano gli MLP? Gli MLP inviano i dati al livello di input della rete. Gli strati di neuroni si collegano in un grafico in modo che il segnale passi in una direzione. Gli MLP calcolano l'input con i pesi che esistono tra il livello di input e i livelli nascosti. Gli MLP utilizzano funzioni di attivazione per determinare quali nodi attivare. Le funzioni di attivazione includono ReLU, funzioni sigmoid e tanh. Gli MLP addestrano il modello a comprendere la correlazione e apprendono le dipendenze tra le variabili indipendenti e target da un set di dati di addestramento. Di seguito è riportato un esempio di MLP. Il diagramma calcola pesi e bias e applica funzioni di attivazione adatte per classificare le immagini di cani e gatti. 7. Mappe autoorganizzanti (SOM) Il professor Teuvo Kohonen ha inventato i SOM, che consentono alla visualizzazione dei dati di ridurre le dimensioni dei dati attraverso reti neurali artificiali auto-organizzanti. La visualizzazione dei dati tenta di risolvere il problema che gli esseri umani non possono visualizzare facilmente i dati ad alta dimensione. I SOM sono creati per aiutare gli utenti a comprendere queste informazioni ad alta dimensionalità. Come funzionano i SOM? I SOM inizializzano i pesi per ogni nodo e scelgono un vettore a caso dai dati di addestramento. I SOM esaminano ogni nodo per trovare quali pesi sono il vettore di input più probabile. Il nodo vincente è chiamato Best Matching Unit (BMU). I SOM scoprono il quartiere della BMU e la quantità di vicini diminuisce nel tempo. I SOM assegnano un peso vincente al vettore campione. Più un nodo è vicino a una BMU, più il suo peso cambia.. Più il vicino è lontano dal BMU, meno impara. I SOM ripetono il passaggio due per N iterazioni. Di seguito, vedere un diagramma di un vettore di input di diversi colori. Questi dati vengono inviati a un SOM, che quindi converte i dati in valori RGB 2D. Infine, separa e classifica i diversi colori. 8. Deep Belief Networks (DBN) I DBN sono modelli generativi costituiti da più livelli di variabili stocastiche e latenti. Le variabili latenti hanno valori binari e sono spesso chiamate unità nascoste. I DBN sono una pila di macchine Boltzmann con connessioni tra gli strati e ogni strato RBM comunica con entrambi i livelli precedenti e successivi. Le Deep Belief Networks (DBN) vengono utilizzate per il riconoscimento di immagini, il riconoscimento video e i dati di acquisizione del movimento. Come funzionano i DBN? Gli algoritmi di apprendimento avidi addestrano i DBN. L'algoritmo di apprendimento greedy utilizza un approccio strato per strato per l'apprendimento dei pesi generativi dall'alto verso il basso. I DBN eseguono le fasi del campionamento di Gibbs sui primi due livelli nascosti. Questa fase estrae un campione dall'RBM definito dai due strati nascosti superiori. I DBN prelevano un campione dalle unità visibili utilizzando un singolo passaggio di campionamento ancestrale attraverso il resto del modello. I DBN apprendono che i valori delle variabili latenti in ogni livello possono essere dedotti da un singolo passaggio dal basso verso l'alto. 9. Macchine Boltzmann con restrizioni (RBM) Sviluppati da Geoffrey Hinton, gli RBM sono reti neurali stocastiche che possono apprendere da una distribuzione di probabilità su un insieme di input. Questo algoritmo di deep learning viene utilizzato per la riduzione della dimensionalità, la classificazione, la regressione, il filtraggio collaborativo, l'apprendimento delle funzionalità e la modellazione degli argomenti. Gli RBM costituiscono gli elementi costitutivi dei DBN. Gli RBM sono costituiti da due strati: Unità visibili Unità nascoste Ogni unità visibile è collegata a tutte le unità nascoste. Gli RBM hanno un'unità di polarizzazione collegata a tutte le unità visibili e alle unità nascoste e non hanno nodi di output. Come funzionano gli RBM? Gli RBM hanno due fasi: passaggio in avanti e passaggio all'indietro. Gli RBM accettano gli input e li traducono in una serie di numeri che codificano gli input nel passaggio in avanti. Gli RBM combinano ogni input con un peso individuale e un bias complessivo. L'algoritmo passa l'output al livello nascosto. Nel passaggio all'indietro, gli RBM prendono quel set di numeri e li traducono per formare gli input ricostruiti. Gli RBM combinano ogni attivazione con il peso individuale e la distorsione complessiva e trasmettono l'output allo strato visibile per la ricostruzione. Al livello visibile, l'RBM confronta la ricostruzione con l'input originale per analizzare la qualità del risultato. 10. Autoencoder Gli autoencoder sono un tipo specifico di rete neurale feedforward in cui l'input e l'output sono identici. Geoffrey Hinton ha progettato autoencoder negli anni '80 per risolvere problemi di apprendimento senza supervisione. Sono reti neurali addestrate che replicano i dati dal livello di input al livello di output. Gli autoencoder vengono utilizzati per scopi quali la scoperta farmaceutica, la previsione della popolarità e l'elaborazione delle immagini. Come funzionano gli autoencoder? Un autoencoder è costituito da tre componenti principali: l'encoder, il codice e il decoder. Gli autoencoder sono strutturati per ricevere un input e trasformarlo in una rappresentazione diversa. Quindi tentano di ricostruire l'input originale nel modo più accurato possibile. Quando l'immagine di una cifra non è chiaramente visibile, viene alimentata da una rete neurale di codifica automatica. Gli autoencoder prima codificano l'immagine, quindi riducono la dimensione dell'input in una rappresentazione più piccola. Infine, l'autoencoder decodifica l'immagine per generare l'immagine ricostruita. Conclusione Il deep learning si è evoluto negli ultimi cinque anni e gli algoritmi di deep learning sono diventati molto popolari in molti settori. Se hai domande su un algoritmo di deep learning dopo aver letto questo articolo, scrivi nella sezione commenti e il team di esperti ti risponderà presto.

I libri che vi consigliamo sull'intelligenza artificiale possono aprirvi un nuovo mondo davanti ai vostri occhi: non solo i possibili scenari futuri di utilizzo dell'intelligenza artificiale, ma anche la realtà attuale più sorprendente e come usarla a vostro vantaggio. L'intelligenza artificiale sta cambiando il mondo e continuerà a cambiare il mondo, e il modo in cui gestiremo questo processo avrà un impatto importante sul futuro sociale ed economico. L'apprendimento automatico e l'intelligenza artificiale sono concetti e campi di ricerca in continua evoluzione e le persone sono sempre più interessate a loro. Sebbene le implementazioni avanzate di machine learning che ascoltiamo sui giornali possano anche farci sentire spaventati e incomprensibili, i concetti fondamentali sono sicuramente accessibili a tutti. In questo articolo esploreremo le risorse più popolari per coloro che stanno facendo il primo passo nel campo dell' Intelligenza Artificiale, o anche per coloro che sono solo curiosi di imparare. Le aziende stanno investendo molto nell'intelligenza artificiale per aumentare il suo business futuro. Uno dei modi migliori per comprendere il fenomeno dell'intelligenza artificiale è leggere alcune pubblicazioni interessanti. Pertanto, i seguenti sono libri sull'intelligenza artificiale, che vale la pena acquistare e leggere. Indice Migliori Libri Intelligenza Artificiale: Libri per capire cosa è l'Intelligenza Artificiale e come ha cambiato le nostre vite. Libri per capire come Applicare l'Intelligenza Artificiale al Business. Libri sull'etica dell'Intelligenza Artificiale. Libri per entrare nel mondo della Programmazione dell'Intelligenza Artificiale. Libri per capire cosa è l'Intelligenza Artificiale e come ha cambiato le nostre vite. Intelligenza artificiale. Cos'è davvero, come funziona, che effetti avrà ( Utilizza il nostro link per usufruire di uno sconto al momento dell'acquisto ) Trama: L'Intelligenza Artificiale è la rivoluzione tecnologica che stiamo vivendo. Non è fantascienza e non ci aspetta certo al varco tra qualche anno sotto forma di un robot umanoide. No, è già qui, e tutti noi - consapevolmente o meno - la stiamo abbondantemente usando ogni giorno. Ogni volta che facciamo una ricerca su Internet, l'Intelligenza Artificiale sta già operando da remoto, sul nostro smartphone, mostrandoci i risultati che ritiene più adatti a noi, e lo fa con una precisione inquietante. Ma questo è solo l'esempio più ovvio: in realtà l'Intelligenza Artificiale sta già condizionando le nostre vite in mille altri modi, che spesso neppure immaginiamo. A dispetto del fatto che si tratta di una tecnologia che ormai pervade le nostre vite, pochi di noi sanno effettivamente come funzioni e in cosa consista questa novità tanto dirompente. E questo è un problema, perché, come ogni grande innovazione tecnologica, anche l'Intelligenza Artificiale ha (e avrà sempre più in futuro) ricadute importanti in ogni settore della società. C'è chi la vede come una promessa salvifica e chi invece la teme come una terribile potenza distruttrice; in mezzo ci sono gli indifferenti, che spesso la usano senza neppure saperlo. Ma si temono (o si osannano) solo le cose che non si conoscono. Per questo motivo, in questo volume sono state riunite le competenze di sei diversi esperti del settore, determinati a spiegare in termini comprensibili cosa sia effettivamente questa nuova tecnologia e che effetti ha (e potrà avere) nei più diversi ambiti delle nostre vite. Intelligenza artificiale. L’impatto sulle nostre vite, diritti e libertà ( Utilizza il nostro link per usufruire di uno sconto al momento dell'acquisto ) Trama: L’intelligenza artificiale sta entrando con forza anche nella società italiana. Lo dimostra il primo boom di apparecchi legati a questa tecnologia, sempre più diffusi nelle nostre case (soprattutto in forma di assistenti vocali domotici). Gli esperti concordano che ne deriveranno forti ricadute socio-economiche, all’interno della quarta rivoluzione industriale ora in corso; con la promessa di rilanciare la produttività, migliorare il benessere dei lavoratori ma anche il rischio di aumentare le diseguaglianze. Di certo, sta già cambiando il modo di lavorare e ancora maggiori impatti avrà sull’occupazione del futuro. Questa trasformazione pone anche sfide inedite per la tutela della nostra privacy e in generale dei nostri diritti fondamentali. Il libro si propone di aiutare a comprendere la rivoluzione in atto e le relative sfide; a essere più preparati ai forti cambiamenti previsti nel mondo del lavoro e nella nostra vita (pubblica e privata). In modo divulgativo ma con riferimenti scientifici puntuali si delinea lo stato dell’arte di questa tecnologia e i suoi principali impatti. Si illustrano i benefici previsti, i rischi da affrontare e i possibili strumenti etici e giuridici da mettere in campo. Intelligenza Artificiale il Futuro alle Porte: Guida Semplice per Principianti ( Utilizza il nostro link per usufruire di uno sconto al momento dell'acquisto ) Trama: L’intelligenza artificiale è una realtà della nostra società attuale e diventerà sempre più importante nel futuro. Già la usiamo tutti i giorni nei nostri telefonini digitali, sui nostri computer, nelle banche e negli ospedali, nei videogiochi e in innumerevoli altre applicazioni. Ma, ho notato, la maggior parte di noi non si rende conto di stare usando questa nuova tecnologia nella vita di tutti i giorni. Questo libro è un invito ad esplorare in modo semplice, e senza troppa matematica, il mondo dell’intelligenza artificiale. Il libro è scritto per la persona che non ha particolari esperienze di informatica, per la persona che, però, vuole rimanere informata sugli ultimi sviluppi tecnologici senza dover diventare necessariamente esperta. Quindi questo libro è un punto di partenza, un inizio di viaggio in un mondo forse nuovo per alcuni di voi. Il libro è uno spunto per ulteriore esplorazione e ricerca. Dopo aver letto questa introduzione al mondo dell’intelligenza artificiale, il lettore sarà in grado di decidere come portare avanti questo interesse e su quale argomento fare ulteriore ricerca. Il mondo dell’intelligenza artificiale è ampio, complesso, e pieno di branche altrettanto convolute. Iniziare semplificando sembra essere il modo migliore per non perdersi. Intelligenza artificiale - Le basi ( Utilizza il nostro link per usufruire di uno sconto al momento dell'acquisto ) Trama: L'opera è un'introduzione concisa e aggiornata all'universo in rapida evoluzione dell'A.I. L'autore, Kevin Warwick, un pioniere della materia, esamina ciò che significa essere uomo o macchina e osserva gli avanzamenti compiuti nel campo della robotica che hanno reso questo confine meno nitido. Tra gli argomenti trattati: come definire l'intelligenza; il possibile "pensiero" delle macchine; gli input sensoriali dei sistemi artificiali; la natura della coscienza; la controversa pratica della coltivazione di neuroni umani in provetta. Questo libro è adatto a chiunque sia interessato ai temi legati all'A.I., offrendo un'introduzione accessibile a questo soggetto. Vita 3.0. Essere umani nell'era dell'intelligenza artificiale ( Utilizza il nostro link per usufruire di uno sconto al momento dell'acquisto ) Trama: In che modo l'intelligenza artificiale influirà su criminalità, giustizia, occupazione, società e sul senso stesso di essere umani? Come possiamo far crescere la nostra prosperità grazie all'automazione senza che le persone perdano reddito o uno scopo? Quali consigli dobbiamo dare ai bambini di oggi per la loro futura carriera lavorativa? Dobbiamo temere una corsa agli armamenti con armi letali autonome? Le macchine alla fine ci supereranno sostituendo gli umani nel mercato del lavoro? L'intelligenza artificiale aiuterà la vita a fiorire come mai prima d'ora o ci darà un potere più grande di quello che siamo in grado di gestire? Questo libro offre gli strumenti per partecipare alla riflessione sul tipo di futuro che vogliamo e che noi, come specie, potremmo creare. Non teme di affrontare l'intero spettro dei punti di vista o i temi più controversi: dalla superintelligenza al significato dell'esistenza, alla coscienza e ai limiti ultimi che la fisica impone alla vita nel cosmo. Libri per capire come Applicare l'Intelligenza Artificiale al Business. INTELLIGENZA ARTIFICIALE PER L'IMPRESA: Machine Learning, Deep Learning e tutto ciò che Manager e Imprenditori devono sapere sulla nuova elettricità ( Utilizza il nostro link per usufruire di uno sconto al momento dell'acquisto ) Trama: “Intelligenza Artificiale per l’Impresa” fa al caso tuo se: ✓ sei stanco di formatori e divulgatori generalisti che si riempiono la bocca di “intelligenza artificiale”, senza aver mai lavorato ad applicazioni di successo in ambito industriale ✓ non hai chiaro se l’intelligenza artificiale conviene alla tua impresa, e cerchi strumenti ed esempi pratici per decidere in autonomia ✓ vuoi capire come evitare che il TUO progetto di intelligenza artificiale abortisca, imparando dai successi e dagli errori degli altri, e dalle procedure dei professionisti. Solo chi opera giorno dopo giorno in questo mondo conosce in concreto problemi e opportunità. Noi di Bluetensor siamo ingegneri, informatici e imprenditori a nostra volta che hanno gestito decine di progetti in aziende italiane e internazionali, di cui ti mostreremo diversi casi studio inediti. IA | Intelligenza artificiale applicata al web marketing: Comprendere facilmente l'Intelligenza Artificiale ed applicarla al business del web marketing avanzato ( Utilizza il nostro link per usufruire di uno sconto al momento dell'acquisto ) Trama: Parlare di Intelligenza Artificiale nel nostro tempo è un qualcosa di assolutamente necessario per chi lavora nel settore del web marketing.Il business online è senza alcun dubbio uno dei settori che maggiormente è interessato dai cambiamenti e dall'influenza dell’Intelligenza Artificiale. Una guida pratica e aggiornata per chi lavora nel web marketing e nella comunicazione per ottimizzare al massimo gli obiettivi con l'intelligenza artificiale e sovrastare la concorrenza gli strumenti forniti all'interno di questo libro rivoluzioneranno il modo di lavorare risparmiando tempo ed automatizzando le operazioni al fine di raggiungere i risultati in tempi sorprendenti. Siti internet, social media, assistenti vocali, influencer, sistemi di direct marketing, User Experience, graphic design e software aziendali sono i principali canali descritti minuziosamente dall'autore con esempi e risorse pratiche per verificare immediatamente i benefici dell'Intelligenza Artificiale. Scegliendo questo libro potrai ottenere inoltre una consulenza gratuita per l'avvio dei tuoi progetti. Fare marketing con l'AI. (Intelligenza Artificiale) Aumentata per comunicare brand, prodotti e idee ( Utilizza il nostro link per usufruire di uno sconto al momento dell'acquisto ) Trama: Nei prossimi anni l'AI diventerà una tecnologia dominante e "generalista" che ci supporterà nella nostra vita quotidiana e professionale risultando, come è avvenuto in passato per l'elettricità, una commodity irrinunciabile. La sua affermazione su larga scala aprirà le porte a una nuova fase evolutiva della società. Già oggi essa è ampiamente diffusa nelle nostre vite e in grado di produrre grande valore per le imprese. Nell'ambito del marketing – ormai totalmente data-driven – l'AI, ri-definita nel volume Intelligenza Aumentata, consente di realizzare quello che può essere considerato il mantra riassuntivo dell'inbound marketing al tempo dei big data: portare il contenuto giusto, alla persona giusta, nel momento giusto, attraverso il canale giusto, per generare valore per il cliente e l'azienda. Partendo da queste premesse, il libro sistematizza in modo innovativo un territorio ancora poco esplorato e ricostruisce una mappa concettuale completa delle opportunità offerte dall'AI per le attività di marketing e comunicazione aziendale, in tutte le fasi del funnel di conversione. Il volume, attraverso trattazioni approfondite, istruzioni per l'uso e molti contenuti online, tra cui schede costantemente aggiornate delle piattaforme di AI utilizzabili dalle aziende, è uno strumento utile per imparare a fare marketing con l'Intelligenza Aumentata e realizzare soluzioni innovative per comunicare brand, prodotti, servizi e aumentare il proprio business. AI marketing. Capire l'intelligenza artificiale per coglierne le opportunità ( Utilizza il nostro link per usufruire di uno sconto al momento dell'acquisto ) Trama: Una guida pratica per aiutare chi lavora nel marketing e nella comunicazione a sfruttare al meglio l’intelligenza artificiale e a non farsi cogliere impreparato dal cambiamento che ci aspetta. Il mondo sta cambiando rapidamente. L’innovazione e in particolare gli strumenti dell’intelligenza artificiale stanno rivoluzionando il nostro lavoro così come la nostra vita: potremo risparmiare tempo automatizzando innumerevoli attività e avremo in questo modo la possibilità di concentrarci sulle nostre doti creative. Uno dei principali attori protagonisti di questo cambiamento sarà sicuramente il marketing: come evolverà? E parallelamente come evolverà l’esperienza del consumatore? Questo libro ci fa capire come cogliere tutte le opportunità che nasceranno da questa rivoluzione, analizzando i mezzi pubblicitari digitali integrati con strumenti di intelligenza artificiale: dal content al search marketing, dai social media agli influencer, dai sistemi di direct marketing alla user experience, fino alla descrizione delle soft skill necessarie per essere protagonisti attivi dell’innovazione. codiceTrading: Intelligenza Artificiale e Mercati Finanziari ( Utilizza il nostro link per usufruire di uno sconto al momento dell'acquisto ) Trama: Il trading di prodotti finanziari è ormai governato pressoché totalmente da algoritmi di intelligenza artificiale. Gli investitoti istituzionali, i grossi operatori, coloro che praticano High Frequency Trading affidano ai computer le loro decisioni operative. La macchina scruta il mercato, ne coglie le opportunità, agisce assai più rapidamente di qualunque essere umano. Chi non è attrezzato adeguatamente non può tenere il passo. L’autore di questo libro, da oltre venti anni introdotto sia nel mondo dell’intelligenza artificiale che in quello del trading, rende disponibili a un largo pubblico le sue esperienze con un lavoro pionieristico, accessibile a tutti. L’obiettivo è di mettere qualsiasi lettore in grado di realizzare, già dalle prime pagine, i suoi primi modelli di intelligenza artificiale e di metterli all’opera in competizione con avversari assai più potenti di lui. Decision trees, random forests, neural networks, support vector machines, knn-nearest neighbors sono i principali modelli descritti. Alla fine vengono unificati in un “ensemble”, per rendere più potente e competitivo il progetto. La descrizione degli algoritmi è accompagnata dal codice realizzativo, scritto in maniera semplice e progressiva. Ogni modello viene convalidato da una serie di test che ne verificano l’efficacia. Il lavoro è infine corredato da alcune metriche statistiche, che ne misurano le prestazioni e ne calcolano le probabilità di successo. Tutto agevolmente replicabile sul computer del lettore. Libri sull'etica dell'Intelligenza Artificiale. Comprendere le Intelligenze Artificiali: Fondamenti, limiti ed etica delle intelligenze artificiali ( Utilizza il nostro link per usufruire di uno sconto al momento dell'acquisto ) Trama: Quando si parla di intelligenza come attributo umano e di intelligenza artificiale, la prima vera fonte di confusione è l’uso della parola intelligenza per entrambi i concetti. Il termine intelligenza artificiale, coniato negli anni cinquanta, è sempre stato carico di grandi promesse che fino ad ora si sono materializzate più nella letteratura fantascientifica che nella realtà. La modellizzazione di principi matematico – informatici e lo sviluppo della tecnologia ci sta mostrando finalmente numerose applicazioni interessanti ma specializzate, creando così il filone delle intelligenze artificiali deboli. La prima parte del testo si concentra sulla comprensione dei principi alla base di questo tipo di software per i non addetti ai lavori. La seconda parte del testo riflette su aspetti più cognitivi e psicologici, sull’ipotesi di intelligenze artificiali forti, sulla loro relazione con l’umano-creatore, e sul tema dell’etica e del controllo di queste entità, anche prendendo spunto da alcune opere letterarie e cinematografiche note. Pur essendo un testo divulgativo sono richieste alcune nozioni di base. Intelligenza Artificiale: Problemi e Prospettive: Oltre i riti e i miti. Business, Tecnica ed Etica ( Utilizza il nostro link per usufruire di uno sconto al momento dell'acquisto ) Trama: Il grande e continuo sviluppo tecnologico ha un impatto sconvolgente sulla nostra vita. È già in atto da almeno trent'anni ed è destinato ancora di più a prodursi nel futuro. Soprattutto la velocità con cui si sviluppano le tecnologie elettroniche, informatiche e di telecomunicazione, insieme alle loro conseguenti applicazioni, è un fenomeno tipico dei nostri tempi.Più che l’Intelligenza Artificiale in sé, sono proprio questi fattori di diffusività e di rapidità di sviluppo delle tecnologie derivate le principali cause di continuo “sconvolgimento” della vita sociale organizzata, dunque nelle comunicazioni, nel lavoro, in casa, nei servizi, nell'industria. In molti casi tale impatto è addirittura un “effetto collaterale” di studi e ricerche che avevano altre finalità principali, dando così luogo ad effetti e innovazioni che non fanno parte di un progetto organico e che, per questo, nascono un po’ qui e là come i funghi. Etica delle macchine. Dilemmi morali per robotica e intelligenza artificiale ( Utilizza il nostro link per usufruire di uno sconto al momento dell'acquisto ) Trama: I veicoli a guida autonoma possono contribuire a ridurre il numero di vittime della strada, ma sono già stati coinvolti in gravi incidenti stradali. Le armi autonome possono attaccare obiettivi militari legittimi senza richiedere l’approvazione di un operatore umano, ma potrebbero colpire dei civili estranei al conflitto. Quali decisioni e azioni che incidono sul benessere fisico e sui diritti delle persone possono essere affidate all'autonomia operativa di una macchina? Quali responsabilità devono rimanere in capo agli esseri umani? Che peso dare alle limitazioni che affliggono la nostra capacità di spiegare e prevedere il comportamento di robot che apprendono dall'esperienza e interagiscono con altri sistemi informatici e robotici? Questi gli interrogativi etici affrontati nel libro, insieme ai dilemmi morali e ai problemi di scelta collettiva che da essi scaturiscono. Tecnologie dell'informazione e intelligenza artificiale. Sfide etiche al diritto ( Utilizza il nostro link per usufruire di uno sconto al momento dell'acquisto ) Trama: Assistiamo in questi ultimi anni ad un progresso scientifico e tecnologico senza precedenti per complessità e velocità dell’innovazione. Si parla di una ‘nuova ondata tecnologica’ che investe in particolare i più recenti sviluppi delle tecnologie della informazione e della comunicazione (ICT), i big data, la robotica, l’intelligenza artificiale (IA), il potenziamento cognitivo. Sono i temi che costituiscono, oggi, un nuovo capitolo dell’etica delle scienze e nuove tecnologie. Il volume affronta gli aspetti etici e giuridici connessi a tale sviluppo, sul piano filosofico, con attenzione alle implicazioni pratiche, evidenziando le nuove opportunità dischiuse dal progresso ma anche i rischi per l’uomo oggi e per l’umanità futura. La rivoluzione digitale comporta rischi relativi alla identità personale e interpersonale, alle ‘fake news’, alla dipendenza digitale, alla sorveglianza, all’equità di accesso. I big data sollevano questioni in relazione alla qualità dei dati, alla proprietà/condivisione/donazione dei dati, alla trasparenza degli algoritmi, alla privacy, alla giustizia. La robotica e l’intelligenza artificiale sollevano problemi relativi alla dignità umana e post-umana, alla autonomia e responsabilità, alla giustizia, nella sostituzione dell’uomo con la macchina e nella interazione uomo-macchina, in particolare nell’ambito del lavoro. Il potenziamento cognitivo apre riflessioni sul limite umano, sul significato del superamento del limite e della vulnerabilità umana. Si tratta di temi in corso di discussione che esigono una riflessione etica ‘critica’ mediante il confronto tra argomentazioni nel contesto pluralistico e un’innovazione nel diritto alla ricerca di percorsi di governance. È questo l’oggetto di discussione nei principali organismi istituzionali internazionali e nazionali. Intelligenza artificiale. Il diritto, i diritti, l'etica ( Utilizza il nostro link per usufruire di uno sconto al momento dell'acquisto ) Trama:I tempi sono maturi per una fondazione organica del diritto dell'Intelligenza Artificiale quale "manifesto" della lex robotica e, in specie, della robotica self-learning. Il volume intende apportarvi un contributo, analizzando sia gli aspetti etici che quelli afferenti alle scienze giuridiche: dal diritto civile, commerciale e industriale a quello costituzionale, amministrativo, penale, tributario, del lavoro, processuale ed eurounitario. Gli esiti del confronto multidisciplinare fra giuristi testimoniano decisive aperture ad un maggior - e finora stentato - dialogo con le scienze tecniche di settore, e dunque fra le due culture, e poi fra teoria e prassi. Argomento centrale è la dialettica fra le istanze di innovazioni normative e la idoneità delle evoluzioni interpretative a dare mediazione giuridica compiuta a fenomeni "nuovi"; con le conseguenti proposte di articolate interpretazioni evolutive, censite dal volume, per tradurre in tecno-diritto le esigenze tecno etiche. L'opera, pur parlando a (e fra) etici e giuristi, resta agevolmente fruibile anche per i "non addetti". Ai quali altresì intende rivolgersi. Perché approfondisce, ma anche divulga, tematiche quali le responsabilità da Intelligenza Artificiale e da algoritmo; gli smart product e le auto self-driving; gli smart contract; i diritti della persona e le frontiere dello human enhancement come della privacy; le privative e i diritti d'autore sulle invenzioni e sulle opere robotiche; le emergenti problematiche societarie, antitrust, concorrenziali e nei rapporti di lavoro; i provvedimenti algoritmici e la cd. giustizia predittiva; la cyber-security; la "personalità elettronica". Prefazione di Guido Alpa e Augusto Barbera. Libri per entrare nel mondo della Programmazione dell'Intelligenza Artificiale. Algoritmi per l'intelligenza artificiale. Progettazione dell’algoritmo, dati e machine learning, neural network, deep learning ( Utilizza il nostro link per usufruire di uno sconto al momento dell'acquisto ) Trama: Che cos'è l'intelligenza artificiale? Come creare un algoritmo per risolvere problemi computazionali complessi? Quali sono i vantaggi e gli svantaggi? Come organizzare i dati? Come preparare l'input e interpretare l'output? Come scegliere le librerie e gli strumenti di programmazione? Questo libro intende rispondere a queste e altre domande con un approccio pragmatico orientato al "ragionare per trovare soluzioni". Rivolto al programmatore che vuole avviare lo sviluppo degli algoritmi, è utile anche a chi desidera capire come funzionano certe soluzioni o immaginare nuovi utilizzi. Il volume è fornito di esempi, consigli, codice in linguaggio Python e link, selezionati con cura per cominciare subito a sperimentare gli approcci principali e conoscere le problematiche esistenti. Intelligenza artificiale for dummies ( Utilizza il nostro link per usufruire di uno sconto al momento dell'acquisto ) Trama: L'intelligenza artificiale è ormai del tutto intorno a noi: protegge dalle frodi, prende appuntamenti per le visite mediche, è d'aiuto nei customer service e assiste nella scelta dei programmi televisivi e nelle pulizie della casa. In questo libro gli autori descrivono i diversi usi dell'AI nelle applicazioni informatiche, in campo medico e spaziale e nel machine learning e spiegano inoltre come sviluppare robot, come far volare droni e come guidare un'auto con l'intelligenza artificiale. Rivolto sia a tecnofili sia a semplici curiosi, questo volume contiene anche alcune considerazioni sulle questioni etiche implicate nell'utilizzo dell'AI e le descrizioni di alcune meraviglie che, in un futuro non troppo distante, sarà in grado di fare. Machine learning con Python. Costruire algoritmi per generare conoscenza ( Utilizza il nostro link per usufruire di uno sconto al momento dell'acquisto ) Trama: Conoscenza e informazioni sono oggi valori fondamentali e per questo elaborare il magma di dati disponibili è una sfida affascinante e imprescindibile. Il machine learning è la risposta: grazie ai suoi algoritmi è infatti possibile creare macchine in grado di apprendere in modo automatico e rispondere alle domande chiave per il successo. Questa edizione accompagna nel mondo dell'apprendimento automatico e mostra come Python sia il linguaggio di programmazione ideale per costruire algoritmi sofisticati in grado di interrogare i dati e recuperare preziosi insight. Viene spiegato l'utilizzo di librerie dedicate – tra cui l'ultimo aggiornamento di scikit-learn – applicate in ambiti come la selezione e la compressione dei dati, l'analisi del linguaggio naturale, l'elaborazione di previsioni, il riconoscimento delle immagini, e viene dato spazio a due tecniche di machine learning all'avanguardia: il reinforcement learning e le reti generative avversarie (GAN). L'approccio è pragmatico: tutti i concetti sono accompagnati da esempi di codice e tutorial passo-passo. La lettura è consigliata a chi ha già alle spalle qualche studio teorico nel campo del machine learning oltre a una buona conoscenza di programmazione in Python. Data Science con Python. Dalle stringhe al machine learning, le tecniche essenziali per lavorare sui dati ( Utilizza il nostro link per usufruire di uno sconto al momento dell'acquisto ) Trama: La data science è una materia in rapida evoluzione le cui applicazioni spaziano in ambiti diversi della nostra vita. Questo libro insegna a trasformare database caotici e dati non strutturati in dataset omogenei e ordinati attraverso l'impiego degli strumenti essenziali del linguaggio Python per il data mining, il machine learning, la network analysis e l'elaborazione del linguaggio naturale. Il lettore impara ad acquisire dati numerici e testuali eterogenei da fonti diverse come semplici file locali, database e il Web. Scopre come ripulirli e normalizzarli. Lavora su basi di dati SQL e NoSQL, applica strumenti per la rappresentazione grafica e scopre i modelli di analisi statistiche e predittive più utilizzati nel campo del machine learning. Una lettura dedicata a studenti e docenti, ai professionisti alle prime armi e agli sviluppatori in cerca di una guida di riferimento. I requisiti fondamentali sono una normale esperienza di programmazione in Python e un ambiente di sviluppo con installata la versione 3.3 (o superiore) del linguaggio oltre ai moduli e alle librerie specifiche indicate nel testo. Deep Learning con Python ( Utilizza il nostro link per usufruire di uno sconto al momento dell'acquisto ) Trama: Negli ultimi anni il machine learning ha compiuto passi da gigante, con macchine che ormai raggiungono un livello di accuratezza quasi umana. Dietro questo sviluppo c'è il deep learning: una combinazione di progressi ingegneristici, teoria e best practice che rende possibile applicazioni prima impensabili. Questo manuale accompagna il lettore nel mondo del deep learning attraverso spiegazioni passo passo ed esempi concreti incentrati sul framework Keras. Si parte dai fondamenti delle reti neurali e del machine learning per poi affrontare le applicazioni del deep learning nel campo della visione computerizzata e dell'elaborazione del linguaggio naturale: dalla classificazione delle immagini alla previsione di serie temporali, dall'analisi del sentiment alla generazione di immagini e testi. Con tanti esempi di codice corredati di commenti dettagliati e consigli pratici, questo libro è rivolto a chi ha già esperienza di programmazione con Python e desidera entrare nel mondo degli algoritmi di apprendimento profondo Grazie mille per la lettura, condividi l'articolo.

Questo articolo presenta le cinque migliori innovazioni di machine learning e Deep Learning nel 2023 Le applicazioni dell'apprendimento automatico nel mondo reale hanno reso le nostre attività quotidiane più fattibili, più rapide, efficienti e precise. Prerequisiti : Se non sai cosa è il Machine Learning, clicca qui Se non conosci le principali applicazioni Machine Learning, clicca qui Se non sai come scaricare e gestire le librerie, clicca qui Se non sai cosa sia un Dataset, clicca qui Se le applicazioni di apprendimento automatico vengono addestrate in modo accurato, possono completare le attività molto più rapidamente degli esseri umani. E questo se ci pensate non è un affermazione da poco. Fino ad adesso con le IA ci giochiamo contro a scacchi o ci consigliano prodotti o video, perchè sono state addestrate in modo accurato. E se un domani queste innovazioni ci dessero l'opportunità di addestrare in modo accurato una nostra IA magari per prevedere i prezzi degli immobili a Roma o Milano o Prevedere malttie, come Cancro o Diabete .... Lasciamo a voi l'immaginazione ora vi parliamo di queste Innovazioni... • Tiny ML : quando si parla di Tiny ML, i microcontrollori sono i più importanti. Queste tecnologie possono ridurre le reti di deep learning per adattarsi a qualsiasi piccolo sistema hardware. I nuovi framework macchina incorporati consentono ai dispositivi AI-IoT ad alta potenza di funzionare in modo efficiente. Se vogliamo mettere complesse e grandi reti nuerali dentro piccoli Hardware, bene questa innovazione fa per voi. • Quantum ML : l'area interdisciplinare in cui l'informatica quantistica è mescolata con l'apprendimento automatico è chiamata Quantum ML. Questa nuova caratteristica della tecnologia quantistica facilita l'esplorazione dello spazio, la comprensione delle nanoparticelle e altre ricerche avanzate in modo efficiente. Se state facendo ricerca o siete appassionati di dati fisici, chimici o spaziali andate a dargli un occhiata. • Auto ML : Auto ML colma il divario fornendo una soluzione accessibile che non si affida agli esperti di ML. Fornisce semplificazione ai data scientist che lavorano su progetti di apprendimento automatico mediante l'uso di modelli. In parole un più semplici tu gli dati i dati, lui ci prova sopra un centinaio di modelli preconfigurati e ti dice quale è stato più accurato sui dati che gli hai fornito. • MLOps : MLOps si concentra sull'affidabilità e l'efficienza. È una procedura per sviluppare soluzioni ML in modo che possano essere utilizzate nelle aziende per una maggiore efficienza. Automatizza più facilmente la gestione dei dati su scala più ampia, garantendo errori umani minimi. • Full stack deep learning :Ti aiuta a colmare il divario tra l'addestramento di modelli di machine learning e l'implementazione di sistemi di intelligenza artificiale nel mondo reale. Bene, speriamo davvero che tu possa beneficiare di questa nostra lista delle innovazioni che crediamo avranno veramente successo nel 2022. Grazie per la lettura, se ti va lascia qui sotto nei commenti un innovazione che non abbiamo citato.

I Machine Learning Engineer sono professionisti altamente qualificati che utilizzano tecniche di apprendimento automatico per costruire e implementare modelli di intelligenza artificiale. Ma chi sono esattamente questi professionisti e cosa fanno nella loro vita lavorativa? In questo articolo, esploreremo il ruolo del Machine Learning Engineer, le competenze e le qualità richieste per diventare uno di loro e le sfide e le opportunità che affrontano nella loro carriera. Con queste informazioni, potrai capire meglio se il percorso del Machine Learning Engineer è adatto a te e come diventare un professionista di successo in questo campo in rapida crescita. Terminologia di base Introduzione del Machine Learning Engineer Che cos'è il Machine Learning Engineer Come diventare un Machine Learning Engineer Cosa fa un Machine Learning Engineer Competenze per diventare un Machine Learning Engineer Sfide e opportunità per il Machine Learning Engineer Conclusione Terminologia di base Il Machine Learning è un campo in rapido sviluppo che utilizza tecniche di intelligenza artificiale per analizzare e comprendere i dati. In questa sezione, esamineremo alcuni dei termini più comuni e importanti utilizzati nel Machine Learning. Capire questi termini è molto importante per capire chi è e cosa fa un Machine Learning Engineer. Il primo termine di cui discuteremo è "dataset". Un dataset è un insieme di dati utilizzato per addestrare e testare i modelli. I dataset possono includere dati strutturati, come ad esempio tabelle di numeri o record di database, o dati non strutturati, come ad esempio immagini o video. Un altro termine importante è "intelligenza artificiale" (IA). L'IA è l'area dell'informatica che si occupa dello sviluppo di sistemi in grado di compiere compiti che richiedono intelligenza umana, come ad esempio il riconoscimento delle parole o la prevenzione delle frodi. Il terzo termine di cui parleremo è "apprendimento automatico o Machine Learning". L'apprendimento automatico o Machine Learning è il processo attraverso il quale i modelli analizzano i dati per individuare pattern e relazioni. Utilizzando queste informazioni, i modelli possono prevedere risultati o effettuare raccomandazioni. Ci sono diversi tipi di apprendimento automatico, come ad esempio l'apprendimento supervisionato, in cui il modello è addestrato su dati etichettati, e l'apprendimento non supervisionato, in cui il modello scopre le relazioni nei dati senza l'aiuto di etichette. Infine, parleremo dei "modelli". I modelli sono utilizzati per prevedere e comprendere i dati. Possono essere addestrati su dataset per individuare pattern e relazioni, e quindi possono essere utilizzati per prevedere risultati o effettuare raccomandazioni. Ci sono diversi tipi di modelli di Machine Learning, come ad esempio gli alberi decisionali, le reti neurali e i modelli basati su regole. Il processo sitetico può essere riassunto così : Dati Grezzi -> Dataset -> Algoritmo -> Modello -> Previsioni In altre parole possiamo quindi dire che il modello impara da solo, dopo essere stato allenato sui dati con un algoritmo, le regole per fare previsioni su nuovi dati a partire dai precedenti. Introduzione del Machine Learning Engineer I Machine Learning Engineer sono professionisti altamente qualificati che lavorano ai confini dell'intelligenza artificiale e dell'analisi dei dati. Ma cosa fanno esattamente questi professionisti e perché sono così importanti? Il Machine Learning Engineer è responsabile dello sviluppo e dell'implementazione di modelli di intelligenza artificiale basati sull'apprendimento automatico. Utilizzando tecniche di apprendimento automatico, questi professionisti costruiscono modelli in grado di analizzare e comprendere i dati in modo indipendente, permettendo ai sistemi di prendere decisioni e fare raccomandazioni senza l'intervento umano. Ma il ruolo del Machine Learning Engineer non si limita alla costruzione di modelli. Questi professionisti sono anche responsabili dell'analisi dei risultati e dell'ottimizzazione dei modelli per ottenere prestazioni migliori. Inoltre, lavorano a stretto contatto con gli sviluppatori di software per integrare i modelli nei sistemi di produzione e con i team di business per comprendere le esigenze dei clienti e garantire che i modelli siano utilizzati in modo efficace. Con l'aumento della domanda di intelligenza artificiale e dell'analisi dei dati in molti settori, i Machine Learning Engineer sono sempre più richiesti. Questi professionisti possono lavorare in aziende di tecnologia, nell'industria dei servizi finanziari, nel settore della sanità e in molti altri campi. In questo articolo, esploreremo in modo dettagliato il ruolo del Machine Learning Engineer, le competenze e le qualità richieste per diventare uno di loro e le sfide e le opportunità che affrontano nella loro carriera. Con queste informazioni, potrai capire meglio se il percorso del Machine Learning Engineer è adatto a te e come diventare un professionista di successo in questo campo in rapida crescita. Chi è il Machine Learning Engineer? In primo luogo, il Machine Learning Engineer è responsabile dello sviluppo di modelli di intelligenza artificiale in grado di analizzare e comprendere i dati in modo indipendente. Questo può includere l'utilizzo di tecniche di apprendimento automatico per addestrare i modelli su dataset, l'ottimizzazione dei modelli per ottenere prestazioni migliori e l'analisi dei risultati per valutare l'accuratezza e l'efficacia dei modelli. Per svolgere questo ruolo, il Machine Learning Engineer deve possedere una vasta gamma di competenze tecniche e di business. Queste competenze includono una solida comprensione dei principi di base del Machine Learning, dell'intelligenza artificiale e dell'analisi dei dati, nonché la capacità di utilizzare linguaggi di programmazione come Python o R per sviluppare e ottimizzare i modelli. Come diventare un Machine Learning Engineer? Se sei interessato a diventare un Machine Learning Engineer, ci sono alcuni passi che puoi seguire per iniziare a costruire le competenze e le esperienze necessarie per questo ruolo. Ecco alcuni dei passi principali da considerare: Sviluppa una solida comprensione dei principi di base del Machine Learning e dell'intelligenza artificiale. Questo può includere l'apprendimento di linguaggi di programmazione come Python o R, la comprensione dei diversi tipi di modelli di Machine Learning e l'apprendimento di tecniche di apprendimento automatico come il supervised learning e il unsupervised learning. Fai esperienza pratica lavorando su progetti di Machine Learning. Questo può includere la partecipazione a hackathon, il lavoro su progetti personali o l'iscrizione a corsi online o bootcamp di Machine Learning. Cerca opportunità di stage o tirocini presso aziende che utilizzano l'intelligenza artificiale e il Machine Learning. Queste opportunità ti permetteranno di acquisire esperienza pratica lavorando con modelli di Machine Learning in un ambiente aziendale e di fare networking con professionisti del settore. Considera la possibilità di ottenere una certificazione in Machine Learning. Ci sono diverse opzioni di certificazione disponibili, come ad esempio il Certificate in Machine Learning and Data Science del MIT o il Machine Learning Engineer Nanodegree di Udacity. Una volta acquisite le competenze e l'esperienza necessarie, inizia a cercare opportunità di lavoro come Machine Learning Engineer. Ci sono molte opportunità di lavoro in aziende di tecnologia, nell'industria dei servizi finanziari, nel settore della sanità e in molti altri campi. Continua a sviluppare le tue competenze e a fare esperienza lavorando su progetti di Machine Learning. Questo ti aiuterà a rimanere aggiornato sugli ultimi sviluppi nel settore e a far crescere la tua carriera. Considera la possibilità di ottenere una laurea in un campo correlato, come l'informatica o l'ingegneria dei dati. Una laurea in questi campi può essere utile per ottenere posizioni di lavoro più avanzate o per specializzarsi in un particolare ambito del Machine Learning. In sintesi, diventare un Machine Learning Engineer richiede sia una solida comprensione dei principi di base del Machine Learning e dell'intelligenza artificiale che esperienza pratica lavorando su progetti di Machine Learning. Cerca opportunità di stage o tirocini, considera la possibilità di ottenere una certificazione e inizia a cercare opportunità di lavoro come Machine Learning Engineer una volta acquisite le competenze e l'esperienza necessarie. Continua poi a sviluppare le tue competenze e a fare esperienza per fare crescere la tua carriera in questo campo in rapida crescita. Cosa fa un Machine Learning Engineer? Cosa fa esattamente un Machine Learning Engineer nella sua professione? In generale, il Machine Learning Engineer si occupa dello sviluppo e dell'implementazione di modelli di intelligenza artificiale basati sull'apprendimento automatico per risolvere problemi di business o scientifici. Ecco alcune delle attività e dei progetti che un Machine Learning Engineer potrebbe affrontare in una giornata tipo: Analisi dei dati: Un Machine Learning Engineer spesso inizia la giornata esaminando i dati a sua disposizione e preparandoli per l'addestramento dei modelli. Ciò può includere la pulizia dei dati, la selezione delle feature più appropriate e la suddivisione dei dati in set di addestramento e di test. Sviluppo di modelli di Machine Learning: Una volta che i dati sono stati preparati, il Machine Learning Engineer può iniziare a sviluppare i modelli di Machine Learning utilizzando tecniche di apprendimento automatico come il supervised learning o il unsupervised learning. Questo può includere la scelta del tipo di modello più appropriato per il problema da risolvere, l'ottimizzazione dei parametri del modello e l'analisi dei risultati per valutare l'accuratezza e l'efficacia del modello. Integrazione dei modelli nei sistemi di produzione: Una volta che i modelli sono stati sviluppati e ottimizzati, il Machine Learning Engineer lavora a stretto contatto con gli sviluppatori di software per integrare i modelli nei sistemi di produzione. Ciò può includere la creazione di API o di interfacce di programmazione per consentire l'accesso ai modelli da parte di altre applicazioni o il deployment dei modelli su server o in cloud. Analisi dei risultati e ottimizzazione dei modelli: Un Machine Learning Engineer non è mai "finito" con i propri modelli. Anche dopo il loro deployment, è importante continuare a monitorare i risultati e a ottimizzare i modelli per migliorarne l'accuratezza e l'efficacia. Ciò può includere l'aggiunta di nuove feature o di dati supplementari, la modifica dei parametri del modello o l'utilizzo di tecniche avanzate come il transfer learning. Come puoi vedere, le attività e i progetti di un Machine Learning Engineer possono essere molto diversi a seconda del contesto e del problema da risolvere. Competenze per diventare un Machine Learning Engineer Per diventare un Machine Learning Engineer di successo, è importante possedere sia le competenze tecniche che le qualità personali giuste. Ecco alcune delle competenze tecniche e soft skill che possono essere utili per questo ruolo: Competenze tecniche: Un Machine Learning Engineer deve avere una solida comprensione dei principi di base del Machine Learning e dell'intelligenza artificiale, nonché delle tecniche di apprendimento automatico. Inoltre, è importante essere in grado di utilizzare linguaggi di programmazione come Python o R e di lavorare con librerie di Machine Learning come scikit-learn o TensorFlow. Capacità di analisi dei dati: Un Machine Learning Engineer deve essere in grado di comprendere e analizzare i dati a sua disposizione per prepararli per l'addestramento dei modelli. Ciò richiede la capacità di visualizzare e interpretare i dati, di identificare le feature più appropriate e di utilizzare tecniche di preprocessing dei dati. Progettazione di modelli: Un Machine Learning Engineer deve essere in grado di progettare modelli di Machine Learning che risolvano i problemi di business o scientifici in modo efficace. Ciò richiede la capacità di scegliere il modello più appropriato per il problema, di ottimizzare i parametri del modello e di valutare l'accuratezza e l'efficacia dei modelli attraverso l'utilizzo di metriche di valutazione. Collaborazione: Un Machine Learning Engineer spesso lavora a stretto contatto con sviluppatori di software, data scientist e altri professionisti del settore. È importante essere in grado di lavorare in modo collaborativo e di comunicare in modo efficace le proprie idee e i propri risultati. Creatività: Un Machine Learning Engineer deve essere in grado di pensare fuori dagli schemi e di trovare soluzioni innovative ai problemi di business o scientifici. Ciò richiede la capacità di pensare in modo creativo e di esplorare nuove idee e approcci. Sfide e opportunità per il Machine Learning Engineer Come ogni professione, anche il ruolo del Machine Learning Engineer presenta sfide e opportunità. Ecco alcune delle sfide e opportunità che il Machine Learning Engineer può affrontare nel corso della sua carriera: Sfide: Cambiamenti continui: Il settore dell'intelligenza artificiale e del Machine Learning sta cambiando rapidamente, con nuovi sviluppi e tecnologie che emergono in continuazione. Ciò significa che il Machine Learning Engineer deve essere pronto a imparare continuamente e a rimanere aggiornato sugli ultimi sviluppi. Dati di scarsa qualità: A volte i dati a disposizione per l'addestramento dei modelli possono essere di scarsa qualità o incompleti, il che può rendere difficile ottenere risultati accurati. Il Machine Learning Engineer deve essere in grado di gestire questa sfida e di trovare soluzioni creative per lavorare con i dati disponibili. Progetti complessi: I progetti di Machine Learning spesso possono essere molto complessi, con molte variabili da considerare e da ottimizzare. Il Machine Learning Engineer deve essere in grado di gestire questa complessità e di lavorare in modo organizzato per risolvere i problemi. Opportunità: Crescita professionale: Il settore dell'intelligenza artificiale e del Machine Learning è in rapida crescita e ci sono molte opportunità di carriera per i professionisti competenti. Ciò significa che il Machine Learning Engineer può aspettarsi una crescita professionale costante e l'opportunità di lavorare su progetti interessanti e sfidanti. Collaborazione con altre discipline: Il Machine Learning Engineer spesso lavora a stretto contatto con data scientist, sviluppatori di software e altri professionisti del settore. Ciò significa che ci sono molte opportunità di collaborare e di imparare dalle altre discipline. Possibilità di applicare il Machine Learning a diversi settori: Il Machine Learning può essere utilizzato per risolvere problemi in molti settori, come la salute, il trasporto, la finanza e il retail. Ciò significa che il Machine Learning Engineer ha l'opportunità di lavorare in diverse aree e di sperimentare l'applicazione del Machine Learning a problemi di business o scientifici di diverse natura. Conclusione In conclusione, il Machine Learning Engineer è un professionista che si occupa di sviluppare e implementare modelli di Machine Learning per risolvere problemi di business o scientifici. Ha competenze tecniche specifiche, come la conoscenza dei linguaggi di programmazione e delle tecniche di Machine Learning, e qualità personali come la capacità di lavorare in team e di risolvere problemi. Il ruolo del Machine Learning Engineer è in rapida crescita, con molte opportunità di carriera in diverse aree. Tuttavia, ci sono anche sfide da affrontare, come l'esigenza di rimanere aggiornati sugli ultimi sviluppi nel settore e di lavorare con dati di scarsa qualità. Per il futuro, è probabile che il Machine Learning Engineer diventerà sempre più importante per risolvere i problemi di business e scientifici in molti settori. Inoltre, il settore dell'intelligenza artificiale continuerà a evolversi rapidamente, offrendo nuove opportunità e sfide per i professionisti del Machine Learning. Non dimenticare di iscriverti al nostro sito per rimanere aggiornato sugli ultimi sviluppi nel settore dell'intelligenza artificiale e del Machine Learning. 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Sei curioso di conoscere la chat GPT e come funziona? La chat GPT, o chat Generative Pretrained Transformer, è uno strumento di elaborazione del linguaggio naturale che utilizza algoritmi di apprendimento automatico per generare risposte simili a quelle umane all'input dell'utente. È addestrato su una grande quantità di dati di testo e può generare risposte pertinenti e coerenti in un dato contesto. In questo post, esploreremo cos'è la chat GPT, come viene utilizzata e come puoi provarla tu stesso. Chat GPT indice Cos'è Chat GPT ? Come funziona Chat GPT? Cosa può fare Chat GPT Quali vantaggi offre Chat GPT Chat GPT Sfide e limitazioni Come provare Gratis Chat GPT? Chat GPT per automatizzare compiti noiosi o ripetitivi Chat GPT per scrivere email esempi + Regalo Chat GPT per scrivere codice esempi + Regalo Chat GPT per scrivere articoli + Regalo Chat GPT per creare video su youtube + Regalo Differenze tra ChatGPT e altri modelli di intelligenza artificiale Problemi etici ChatGPT Trucchi per usare al meglio ChatGPT Il futuro di Chat GPT Chat GPT conclusione La chat GPT ha una vasta gamma di applicazioni, dal servizio clienti alla traduzione linguistica, e ha il potenziale per migliorare notevolmente il modo in cui interagiamo con la tecnologia. In questo post, daremo un'occhiata più da vicino ad alcuni dei potenziali usi della chat GPT e discuteremo come funziona. Forniremo anche alcune risorse per coloro che sono interessati a provare la chat GPT da soli. Quindi, se sei curioso di conoscere questa nuova entusiasmante tecnologia, continua a leggere per saperne di più. Cos'è Chat GPT ? ChatGPT, noto anche come chat Generative Pretrained Transformer, è uno strumento di elaborazione del linguaggio naturale che utilizza algoritmi di apprendimento automatico per generare risposte simili a quelle umane all'input dell'utente. ChatGPT è addestrato su una grande quantità di dati di testo, consentendogli di generare risposte pertinenti e coerenti in un determinato contesto. Questa tecnologia ha il potenziale per migliorare notevolmente il modo in cui interagiamo con la tecnologia, dal servizio clienti alla traduzione linguistica. ChatGPT utilizza algoritmi avanzati di apprendimento automatico per analizzare grandi quantità di dati di testo e generare risposte basate su tale analisi. Quando un utente inserisce un messaggio, ChatGPT elabora l'input e genera una risposta pertinente e coerente nel contesto della conversazione. ChatGPT ha una vasta gamma di potenziali applicazioni, tra cui il servizio clienti, la traduzione linguistica e persino la scrittura creativa. Nel servizio clienti, ChatGPT può essere utilizzato per gestire domande comuni e fornire risposte rapide e accurate ai clienti. Nella traduzione linguistica, ChatGPT può aiutare a tradurre il testo da una lingua all'altra, consentendo una comunicazione più fluida tra persone che parlano lingue diverse. Nella scrittura creativa, ChatGPT può aiutare a generare idee per storie e altri lavori scritti, consentendo agli scrittori di esplorare nuove idee ed espandere la propria creatività. Nel complesso, ChatGPT è uno strumento di elaborazione del linguaggio naturale potente e versatile che ha il potenziale per migliorare notevolmente il modo in cui comunichiamo e interagiamo con la tecnologia. È uno sviluppo entusiasmante nel campo dell'intelligenza artificiale e ha il potenziale per rivoluzionare il modo in cui interagiamo con le macchine. Come funziona Chat GPT? ChatGPT, o chat Generative Pretrained Transformer, utilizza algoritmi avanzati di apprendimento automatico per analizzare grandi quantità di dati di testo e generare risposte basate su tale analisi. Quando un utente inserisce un messaggio, ChatGPT elabora l'input e genera una risposta pertinente e coerente nel contesto della conversazione. Per capire come funziona ChatGPT, è utile prima comprendere la tecnologia alla base dell'elaborazione del linguaggio naturale (NLP). La NLP è un sottocampo dell'intelligenza artificiale che si concentra sulle interazioni tra computer e linguaggi umani. Ciò include l'analisi, la generazione e la comprensione delle lingue naturali, come l'inglese, lo spagnolo o il mandarino. La tecnologia NLP consente a ChatGPT di comprendere i modelli e le sfumature del linguaggio umano, che è essenziale per generare risposte pertinenti e coerenti. Ciò si ottiene attraverso l'uso di algoritmi di apprendimento automatico, che vengono addestrati su una grande quantità di dati di testo per comprendere i modelli e le sfumature del linguaggio umano. Quando un utente inserisce un messaggio, ChatGPT elabora l'input utilizzando i suoi algoritmi NLP e genera una risposta pertinente e coerente nel contesto della conversazione. Ciò consente interazioni più naturali e coinvolgenti con la tecnologia, migliorando il modo in cui comunichiamo e interagiamo con le macchine. Nel complesso, la tecnologia alla base di ChatGPT è complessa e sofisticata, ma il risultato finale è un potente strumento per migliorare la comunicazione e potenziare le nostre interazioni con la tecnologia. Cosa può fare Chat GPT : Servizio clienti: la chat GPT può essere utilizzata per gestire le domande comuni dei clienti e fornire risposte rapide e accurate. Ciò può aiutare a migliorare l'esperienza del cliente e ridurre il carico di lavoro degli agenti del servizio clienti. Traduzione : la chat GPT può aiutare a tradurre il testo da una lingua all'altra, consentendo una comunicazione più fluida tra persone che parlano lingue diverse. Scrittura creativa: la chat GPT può aiutare a generare idee per storie e altri lavori scritti, consentendo agli scrittori di esplorare nuove idee ed espandere la propria creatività. Assistenti personali: la chat GPT può essere utilizzata per creare assistenti personali virtuali che possono aiutare con attività come la pianificazione, la formulazione di raccomandazioni e la fornitura di informazioni. Istruzione: la chat GPT può essere utilizzata per creare esperienze di apprendimento interattive, consentendo agli studenti di avere esperienze di apprendimento più coinvolgenti e personalizzate. Ricerche di mercato: la chat GPT può essere utilizzata per condurre sondaggi e raccogliere approfondimenti da un gran numero di persone in modo rapido ed efficiente. Analisi del sentiment: la chat GPT può essere utilizzata per analizzare il sentiment di grandi quantità di dati di testo, come i post sui social media, per identificare tendenze e modelli nell'opinione pubblica. Nel complesso, la chat GPT ha una vasta gamma di potenziali applicazioni e ciascuno di questi usi ha il potenziale per migliorare il modo in cui interagiamo con la tecnologia e rendere la nostra vita più facile e più Quali vantaggi offre Chat GPT : La chat GPT, o chat Generative Pretrained Transformer, offre una serie di vantaggi sia per i privati ​​che per le aziende. Alcuni dei principali vantaggi dell'utilizzo della chat GPT includono: Comunicazione migliorata: la chat GPT può aiutare a migliorare il modo in cui comunichiamo con la tecnologia, rendendo le interazioni più naturali e coinvolgenti. Ciò può essere particolarmente utile nel servizio clienti, dove la chat GPT può fornire risposte rapide e accurate a domande comuni. Servizio clienti migliorato: la chat GPT può essere utilizzata per gestire le domande comuni dei clienti e fornire risposte rapide e accurate. Ciò può aiutare a migliorare l'esperienza del cliente e ridurre il carico di lavoro degli agenti del servizio clienti. Maggiore efficienza sul posto di lavoro: la chat GPT può essere utilizzata per automatizzare attività, come condurre sondaggi o analizzare il sentiment, consentendo ai dipendenti di concentrarsi su lavori più importanti. Accesso a una vasta quantità di conoscenze: la chat GPT è addestrata su una grande quantità di dati di testo, consentendole di fornire informazioni pertinenti e accurate su una vasta gamma di argomenti. Migliore processo decisionale: la chat GPT può essere utilizzata per analizzare grandi quantità di dati e fornire approfondimenti che possono aiutare nel processo decisionale. Nel complesso, la chat GPT offre una serie di vantaggi sia per gli individui che per le aziende, rendendola uno strumento prezioso per migliorare la comunicazione e migliorare le nostre interazioni con la tecnologia. Chat GPT Sfide e limitazioni: Nonostante i suoi numerosi vantaggi, la chat GPT ha anche i suoi limiti e le sue sfide. Alcune delle principali limitazioni e sfide della chat GPT includono: Capacità limitata di comprendere il contesto: la chat GPT viene addestrata su una grande quantità di dati di testo, ma può ancora avere difficoltà a comprendere il contesto di una conversazione o le sfumature del linguaggio umano. Ciò può portare a risposte imprecise o irrilevanti in un dato contesto. Bias nei dati di addestramento: la chat GPT viene addestrata su una grande quantità di dati di testo e questi dati a volte possono contenere distorsioni che si riflettono nelle risposte generate dalla chat GPT. Questo può essere particolarmente problematico quando si tratta di argomenti delicati come la razza, il genere o la politica. Difficoltà a gestire le domande a risposta aperta: la chat GPT è più efficace nel fornire risposte specifiche basate sui fatti piuttosto che nel gestire domande a risposta aperta o concetti astratti. Ciò può limitare la sua utilità in determinate situazioni, come la scrittura creativa o il supporto emotivo. Problemi di privacy: la chat GPT richiede una grande quantità di dati per essere efficace e questi dati a volte possono contenere informazioni sensibili. Ciò solleva preoccupazioni sulla privacy e sull'uso etico di questa tecnologia. Nel complesso, sebbene la chat GPT abbia molti vantaggi, ha anche i suoi limiti e le sue sfide. È importante essere consapevoli di queste limitazioni e sfide e utilizzare la chat GPT in modo responsabile ed etico. Come provare Gratis Chat GPT? Se sei interessato a provare la chat GPT ma non sai da dove iniziare? OpenAI, la società dietro la chat GPT, offre un programma gratuito che consente a sviluppatori e ricercatori di accedere e utilizzare la chat GPT gratuitamente. Per utilizzare la chat GPT tramite il programma beta di OpenAI, devi prima registrarti per un account sul sito web di OpenAI. Una volta che hai un account, puoi richiedere l'accesso al programma beta compilando un modulo sul sito web di OpenAI. L'accesso al programma beta è limitato e viene concesso su base continuativa, pertanto potrebbe essere necessario un po' di tempo per l'approvazione. Dopo essere stato approvato per il programma beta, avrai accesso all'API GPT-3 di OpenAI, che ti consente di integrare la chat GPT nelle tue applicazioni. L'API GPT-3 è gratuita, ma richiede una carta di credito per l'autenticazione. Oltre all'API GPT-3, il programma di OpenAI include anche l'accesso a una serie di altre risorse e strumenti, come tutorial e codice di esempio, che possono aiutarti a iniziare con la chat GPT. Queste risorse possono essere un ottimo modo per conoscere le funzionalità della chat GPT ed esplorare diverse applicazioni e usi della tecnologia. Nel complesso, il programma beta di OpenAI offre un ottimo modo per provare gratuitamente la chat GPT e ottenere l'accesso a una gamma di risorse e strumenti che possono aiutarti a conoscere e utilizzare la chat GPT in modo efficace. Per saperne di più e richiedere il programma beta, visita il sito web di OpenAI. Chat GPT per automatizzare compiti noiosi o ripetitivi L'utilizzo di Chat GPT per automatizzare compiti noiosi o ripetitivi può essere un modo efficace per liberare tempo e risorse preziose. Immaginate di dover scrivere semplici codici o inviare email di routine. Potrebbe essere frustrante dover fare queste attività manualmente ogni volta, soprattutto se sono ripetitive. Con Chat GPT, è possibile utilizzare il modello per generare automaticamente questi compiti per voi. Ad esempio, potreste utilizzare Chat GPT per scrivere il testo di una pubblicità o per creare un modello di email di follow-up. In seguito, nell'articolo, vedremo dei template di esempio per ognuno di questi compiti, in modo che potrai utilizzare Chat GPT per automatizzare le tue attività in modo rapido e semplice. Inoltre, Chat GPT può anche essere utilizzato per automatizzare altri compiti ripetitivi, come la risposta a domande su un forum online o la creazione di report standardizzati. Se avete bisogno di liberare tempo e risorse, Chat GPT potrebbe essere la soluzione che fa per voi! Chat GPT per scrivere email esempi Chat GPT può essere utilizzato per scrivere email in modo rapido e semplice. Utilizzando un template parametrico, è possibile inserire i valori del destinatario, del tono e del sunto del messaggio per generare automaticamente un'email. Questo può essere particolarmente utile se dovete inviare molti messaggi di routine, come email di follow-up o risposte a domande frequenti. Inoltre, Chat GPT può anche essere addestrato su un dataset di email precedenti per migliorare la precisione delle sue risposte e adattarsi al vostro stile di scrittura. Per provare copia il template qui sotto cambiando le informazioni tra parentisi e incollalo nella chat gpt Template chat gpt email Mi devi aiutare a scrivere un email, questi sono i parametri: Nome destinatario: [inserire il nome del destinatario] Tono: [inserire il tono desiderato, ad esempio formale o informale] Confidenza: [inserire il livello di confidenza desiderato, ad esempio amichevole o professionale] Sunto del messaggio: [inserire il sunto del messaggio] Genera una mail tenendo conto di questi parametri. Esempio Chat gpt per scrivere email Tuttavia, è importante ricordare che Chat GPT non può sostituire completamente la scrittura manuale di un'email. Potrebbe essere necessario modificare il testo generato dal modello per adattarlo alle esigenze specifiche della situazione o per inserire informazioni importanti che il modello potrebbe non conoscere. Inoltre, Chat GPT non può sostituire l'empatia o la creatività umana nella scrittura di email, quindi è importante prestare attenzione al tono e alla confidenza utilizzati nel messaggio. Nonostante questi limiti, Chat GPT può essere uno strumento utile per automatizzare compiti noiosi o ripetitivi e liberare tempo prezioso per attività più importanti. Chat GPT per scrivere codice esempi Chat GPT può essere utilizzato per scrivere codice in modo rapido e semplice. Utilizzando un template parametrico, è possibile inserire i valori del linguaggio di programmazione, della struttura del codice e della funzionalità desiderata per generare automaticamente un pezzo di codice. Questo può essere particolarmente utile se dovete scrivere codice per compiti ripetitivi o per creare prototipi di base. Per provare copia il template qui sotto cambiando le informazioni tra parentisi e incollalo nella chat gpt Template chat gpt codice Mi devi aiutare a scrivere un codice, questi sono i parametri: Nome della funzione: [inserire il nome della funzione] Linguaggio di programmazione: [inserire il linguaggio di programmazione] Input: [inserire l'input desiderato] Output: [inserire l'output desiderato] Genera il codice richiesto tenendo conto di questi parametri. Esempio Chat gpt per scrivere codice Potete utilizzare questo template come base per generare codice utilizzando Chat GPT, semplicemente sostituendo i valori dei parametri con le informazioni desiderate. Ricordate di specificare il linguaggio di programmazione desiderato e di fornire un input e un output appropriati per la funzione. Verificate sempre il codice generato per assicurarvi che sia corretto e funzioni come previsto. Chat GPT per scrivere articoli esempi Chat GPT può essere utilizzato per scrivere articoli in modo rapido e semplice. Utilizzando un template parametrico, è possibile inserire i valori del tema, dello stile e della lunghezza dell'articolo per generare automaticamente un pezzo di testo. Questo può essere particolarmente utile se dovete scrivere articoli per compiti ripetitivi o per creare una bozza di base. Per provare copia il template qui sotto cambiando le informazioni tra parentisi e incollalo nella chat gpt Template chat gpt articoli Mi devi aiutare a scrivere un articolo, questi sono i parametri: Titolo: [inserire il titolo dell'articolo] Argomenti: [inserire una breve lista di argomenti da inserire nel'articolo separati da virgola esempio: Introduzione, Cosa è, A cosa serve, ... ] Stile: [inserire lo stile dell'articolo, ad esempio informativo o narrativo] Lunghezza: [inserire la lunghezza dell'articolo, ad esempio breve o lungo] Genera un articolo tenendo conto di questi parametri. Esempio Chat gpt per scrivere articoli Potete utilizzare questo template come base per scrivere un articolo utilizzando Chat GPT, semplicemente sostituendo i valori dei parametri con le informazioni desiderate. Ricordate di specificare il tema, lo stile e la lunghezza dell'articolo e di prestare attenzione al tono e alla confidenza utilizzati nel testo. Chat GPT per video su youtube Chat GPT può essere utilizzato per creare video per YouTube fornendo idee e script. Potete chiedere al modello di suggerire idee di video basate su un determinato tema o target di pubblico, o di scrivere uno script per un video su un argomento specifico. Utilizzando Chat GPT per creare idee e script per i vostri video su YouTube vi permette di risparmiare tempo prezioso e di ottenere risultati rapidamente. Inoltre, il modello può fornire ispirazione e nuove prospettive sui vostri contenuti, aiutandovi a creare video originali e coinvolgenti per il vostro pubblico. Per provare copia il template qui sotto cambiando le informazioni tra parentisi e incollalo nella chat gpt Template chat gpt per Youtube Mi devi aiutare a trovare idee per nuovi video sul mio canale youtube, questi sono i parametri: Argomenti principali canale: [inserire agomenti. es: Recensioni Smartphone, Recensioni Software, Video Motivazionali] Target: [inserire tpo target pubblico. ed: età 12 anni, passione gaming ] Stile: [inserire lo stile dei video , ad esempio informativo o narrativo se da solo o con altre persone, se a casa o in giro] Argomenti vietati: [inserire argomenti di cui non vuoi parlare nei tuoi video] Budget: [inserire il budget del video] Genera una lista di idee di video per youtube tenendo conto di questi parametri. Esempio Chat gpt per idee video youtube Potete utilizzare questo template come base per scrivere un articolo utilizzando Chat GPT, semplicemente sostituendo i valori dei parametri con le informazioni desiderate. Differenze tra ChatGPT e altri modelli di intelligenza artificiale La tecnologia AI conversazionale ha fatto molta strada negli ultimi anni, con numerosi modelli e piattaforme sviluppati per consentire alle macchine di comprendere e rispondere all'input del linguaggio naturale. Tra questi modelli c'è ChatGPT, un modello di generazione del linguaggio su larga scala sviluppato da OpenAI. Ma come si confronta ChatGPT con altri modelli di intelligenza artificiale conversazionale e cosa lo distingue dalla concorrenza? Una differenza fondamentale tra ChatGPT e altri modelli di intelligenza artificiale conversazionale è la sua dimensione e portata. ChatGPT è un modello molto ampio, con miliardi di parametri e la capacità di generare testo simile a quello umano in un'ampia gamma di stili e formati. Questo lo rende particolarmente adatto per applicazioni che richiedono un alto grado di flessibilità e variabilità nel testo generato. Un'altra differenza fondamentale tra ChatGPT e altri modelli è il suo approccio alla generazione del linguaggio. A differenza di altri modelli, che si basano su regole o modelli predefiniti per generare testo, ChatGPT utilizza un approccio più flessibile e aperto che gli consente di generare risposte nuove e inaspettate all'input dell'utente. Questo lo rende particolarmente adatto per applicazioni che richiedono un alto grado di creatività o originalità nel testo generato. Inoltre, ChatGPT offre una serie di altre caratteristiche e capacità uniche che lo distinguono dagli altri modelli di intelligenza artificiale conversazionale. Ad esempio, può essere messo a punto su set di dati o attività specifici per migliorarne le prestazioni in un particolare dominio e offre anche una serie di controlli avanzati che consentono agli utenti di personalizzarne il comportamento e le risposte. Problemi etici ChatGPT: Ecco alcuni problemi etici con ChatGPT e altri modelli di intelligenza artificiale conversazionale: Il potenziale di spostamento del lavoro: man mano che i modelli di intelligenza artificiale conversazionale diventano più avanzati e capaci, potrebbero essere in grado di eseguire compiti che erano precedentemente svolti da lavoratori umani. Ciò potrebbe comportare lo spostamento del lavoro e la perdita di reddito per alcuni lavoratori. Accesso ineguale: non tutti hanno accesso alla tecnologia e alle risorse necessarie per utilizzare modelli di intelligenza artificiale conversazionale come ChatGPT. Ciò potrebbe creare disparità di opportunità e vantaggi per coloro che hanno accesso, esacerbando potenzialmente le disuguaglianze esistenti. Il potenziale di un eccessivo affidamento: man mano che i modelli di IA conversazionale diventano più avanzati, c'è il rischio che le persone possano fare eccessivo affidamento su di essi, portando potenzialmente a una perdita del pensiero critico e delle capacità decisionali. Il potenziale uso improprio da parte di attori malintenzionati: come con qualsiasi tecnologia potente, i modelli di intelligenza artificiale conversazionale come ChatGPT potrebbero essere utilizzati in modo improprio da attori malintenzionati per scopi nefasti, come la diffusione di disinformazione o l'esecuzione di attacchi informatici. Nel complesso, ci sono una serie di potenziali problemi etici con ChatGPT e altri modelli di intelligenza artificiale conversazionale. È importante che gli sviluppatori e gli utenti di questi modelli considerino attentamente queste preoccupazioni e adottino misure per affrontarle al fine di garantire che la tecnologia venga utilizzata in modo etico e responsabile. Trucchi per usare al meglio ChatGPT Stai cercando di ottenere il massimo da ChatGPT, il potente modello di IA conversazionale sviluppato da OpenAI? Ecco alcuni suggerimenti e trucchi per aiutarti a sfruttare al meglio questa tecnologia versatile e flessibile: Ottimizza ChatGPT per attività o domini specifici: ChatGPT può essere ottimizzato su set di dati o attività specifici per migliorarne le prestazioni in un particolare dominio. Questo può essere un modo utile per adattare il modello alle proprie esigenze e requisiti specifici. Utilizza i controlli avanzati per personalizzare il comportamento di ChatGPT: ChatGPT offre una serie di controlli avanzati che consentono agli utenti di personalizzare il comportamento e le risposte. Ad esempio, è possibile controllare la lunghezza del testo generato, il livello di diversità nell'output e il grado in cui il modello incorpora il contesto degli input precedenti. Per fare questo ti basterà dirglielo nella chat, ad esempio ti basterà scrivere "(Massimo 200 parole)". Approfitta delle applicazioni ChatGPT predefinite: per semplificare l'utilizzo di ChatGPT, sono disponibili numerose applicazioni predefinite che forniscono implementazioni pronte per l'uso del modello. Queste applicazioni possono essere un utile punto di partenza per coloro che desiderano iniziare rapidamente a utilizzare ChatGPT. Sperimenta con input e prompt diversi: per vedere di cosa è capace ChatGPT, prova a sperimentare con input e prompt diversi. Potresti essere sorpreso dalle risposte creative e inaspettate che il modello può generare. Nel complesso, seguendo questi suggerimenti e trucchi, puoi ottenere il massimo da ChatGPT e utilizzarlo per generare testo di alta qualità simile a quello umano in un'ampia gamma di contesti e applicazioni. Il futuro di Chat GPT Il futuro di ChatGPT è un argomento entusiasmante da esplorare. Come modello linguistico di grandi dimensioni addestrato da OpenAI, ChatGPT è in grado di generare risposte simili a quelle umane a un'ampia varietà di input. Questa tecnologia ha molte potenziali applicazioni e, mentre continua a svilupparsi, possiamo aspettarci di vederne usi ancora più innovativi in ​​futuro. Una delle aree più promettenti per ChatGPT da continuare a sviluppare è nel campo dell'elaborazione del linguaggio naturale. Man mano che la tecnologia continua a migliorare, diventerà ancora migliore nella comprensione e nella risposta al linguaggio umano, il che la renderà ancora più utile per una varietà di compiti. Ad esempio, potrebbe essere utilizzato per migliorare i chatbot, attualmente limitati dalla loro incapacità di comprendere il complesso linguaggio umano. Con ChatGPT, i chatbot potrebbero diventare più conversazionali e maggiormente in grado di assistere gli utenti con una vasta gamma di attività. Un'altra area in cui ChatGPT potrebbe avere un impatto significativo è nel campo dell'istruzione. Fornendo un feedback personalizzato e in tempo reale agli studenti, ChatGPT potrebbe aiutare a migliorare i risultati dell'apprendimento e rendere l'istruzione più efficace. Ad esempio, uno studente potrebbe utilizzare ChatGPT per ottenere aiuto con un concetto difficile o per mettere in pratica una nuova abilità e la tecnologia gli fornirebbe feedback e guida immediati. Ciò potrebbe rendere l'apprendimento più coinvolgente e interattivo e contribuire a rendere l'istruzione più accessibile a una più ampia gamma di persone. In futuro, possiamo anche aspettarci di vedere ChatGPT utilizzato in una varietà di altre applicazioni, come assistenti virtuali e agenti del servizio clienti. Man mano che la tecnologia continua a migliorare, diventerà ancora più efficace nella simulazione della conversazione umana, il che la renderà uno strumento ancora più prezioso per aziende e organizzazioni. Nel complesso, il futuro di ChatGPT è luminoso e pieno di potenziale. Man mano che la tecnologia continua a svilupparsi, possiamo aspettarci di vederla utilizzata in una varietà di nuovi modi entusiasmanti e probabilmente svolgerà un ruolo chiave in molte aree della nostra vita. Chat GPT conclusione In conclusione, ChatGPT è una potente tecnologia che ha molte potenziali applicazioni in futuro. Con la sua capacità di generare risposte simili a quelle umane a un'ampia varietà di input, ChatGPT ha il potenziale per rivoluzionare campi come l'elaborazione del linguaggio naturale, l'istruzione e il servizio clienti. Man mano che la tecnologia continua a migliorare, possiamo aspettarci di vederne usi ancora più innovativi in ​​futuro e probabilmente svolgerà un ruolo chiave in molte aree della nostra vita.

K-means è un algoritmo di clustering non supervisionato molto utilizzato in statistica e machine learning. Consiste in un metodo di suddivisione di un insieme di oggetti in K gruppi (o cluster) in modo da ottenere il massimo grado di somiglianza all'interno di ciascun cluster e il massimo grado di dissomiglianza tra gli elementi appartenenti a cluster diversi. In questo articolo, esamineremo in dettaglio la teoria di base di K-means, la sua storia, gli utilizzi e i vantaggi di questo algoritmo, nonché le formule matematiche alla base del suo funzionamento. Inoltre, forniremo un esempio pratico di cluster analysis con Python, mostrando come eseguire un'analisi di cluster utilizzando K-means su un dataset di esempio. Questo articolo è rivolto a chiunque sia interessato a conoscere meglio K-means e a imparare a utilizzarlo per eseguire analisi di cluster. Potrebbe essere particolarmente utile per chi studia statistica o machine learning o per chi lavora in ambiti in cui il clustering può essere applicato, come il marketing, la finanza, la biologia, etc. Se sei un principiante in questi campi, non temere: in questo articolo spiegheremo tutto in modo semplice e accessibile, fornendo esempi pratici che ti aiuteranno a capire come funziona K-means e come utilizzarlo per risolvere problemi di clustering. Se sei già un esperto di K-means, questo articolo potrebbe comunque offrirti spunti interessanti e nuove prospettive sull'utilizzo di questo algoritmo. Indice su K-means Cluster analysis: Teoria di base di K-means Cos'è il clustering e a cosa serve Come funziona l'algoritmo di K-means Come si sceglie il numero di cluster K Vantaggi e svantaggi di K-means Storia di K-means Chi è James MacQueen e come ha sviluppato l'algoritmo di K-means Come K-means è diventato popolare negli anni '90 Utilizzi di K-means Esempi di applicazioni di K-means in diverse aree, come il marketing, la finanza, la biologia, etc.ubunt Formule di K-means Spiegazione delle formule matematiche alla base di K-means Esempio di cluster analysis con Python Passi per eseguire un'analisi di cluster con K-means in Python Codice di esempio per eseguire un'analisi di cluster su un dataset di esempio Cosa è K-means? La teoria di base di K-means si basa sull'idea di suddividere un insieme di oggetti in K gruppi (o cluster) in modo da ottenere il massimo grado di somiglianza all'interno di ciascun cluster e il massimo grado di dissomiglianza tra gli elementi appartenenti a cluster diversi. Questo viene generalmente fatto utilizzando una misura di distanza, come ad esempio la distanza Euclidea. Il processo di clustering viene effettuato utilizzando un algoritmo iterativo, che parte da K centroidi (punti rappresentativi) scelti in modo casuale e assegna ogni oggetto al cluster il cui centroide è più vicino. Una volta che tutti gli oggetti sono stati assegnati a un cluster, i centroidi vengono aggiornati come la media dei punti assegnati al cluster. Questo processo viene ripetuto finché i centroidi non convergono, ovvero finché non cambiano più significativamente. Una volta che il processo di clustering è stato completato, ogni oggetto viene assegnato al cluster a cui appartiene in base alla distanza dal centroide. Il numero di cluster K viene solitamente scelto in base alla dimensione del dataset e al numero di cluster che si desidera ottenere. Esistono diverse tecniche per scegliere il numero ottimale di cluster, come ad esempio l'utilizzo della curva di Elbow o della metrica di Calinski-Harabasz. K-means presenta alcuni vantaggi, come ad esempio la sua semplicità di implementazione e il suo tempo di esecuzione relativamente breve. Tuttavia, ha anche alcuni svantaggi, come la dipendenza dalla scelta dei centroidi iniziali e la difficoltà nel gestire cluster di forma irregolare o di densità variabile. Inoltre, K-means è sensibile alle outlier (punti anomali) e non è adatto a dati non linearmente separabili. Quando è stato sviluppato K-means? K-means è stato sviluppato negli anni '50 da James MacQueen, un matematico e statistico statunitense. MacQueen aveva bisogno di un metodo per suddividere un insieme di dati in gruppi omogenei in modo da poter studiare le relazioni tra le variabili e i gruppi. L'algoritmo di K-means che ha sviluppato utilizzava una misura di distanza per assegnare gli oggetti ai cluster e aggiornare i centroidi iterativamente fino a quando non si otteneva una convergenza. Tuttavia, K-means non è diventato popolare fino agli anni '90, con l'avvento dei computers e dei software di data mining. In particolare, l'aumento della potenza di calcolo e la disponibilità di grandi quantità di dati hanno reso possibile l'applicazione di K-means su dataset di grandi dimensioni. Inoltre, l'interesse per il machine learning e il data mining ha contribuito a diffondere l'utilizzo di K-means in diverse aree, come il marketing, la finanza, la biologia, etc. Oggi, K-means è uno dei metodi di clustering più utilizzati in statistica e machine learning, e continua a essere uno strumento molto utile per esplorare e analizzare i dati. Grazie alla sua semplicità di implementazione e al suo tempo di esecuzione relativamente breve, K-means è spesso utilizzato come punto di partenza per l'analisi di cluster e come base per lo sviluppo di altri algoritmi di clustering più sofisticati. Applicazioni di K-means: K-means è uno degli algoritmi di clustering più utilizzati in diverse aree, grazie alla sua semplicità di implementazione e al suo tempo di esecuzione relativamente breve. Ecco alcuni esempi di come K-means viene utilizzato in diverse aree: Marketing: K-means può essere utilizzato per segmentare i clienti in base alle loro caratteristiche demografiche, alle loro preferenze e ai loro comportamenti di acquisto. Ad esempio, un'azienda di abbigliamento potrebbe utilizzare K-means per suddividere i suoi clienti in gruppi in base al genere, all'età, alla frequenza di acquisto e al budget, al fine di creare campagne di marketing mirate a ciascun gruppo. Finanza: K-means può essere utilizzato per identificare gruppi di investitori con caratteristiche simili, al fine di offrire loro prodotti finanziari adeguati. Ad esempio, una banca potrebbe utilizzare K-means per suddividere i suoi clienti in gruppi in base al reddito, all'età, alla propensione al rischio e alla diversificazione del portafoglio, al fine di offrire loro prodotti di investimento personalizzati. Biologia: K-means può essere utilizzato per analizzare i dati di espressione genica e identificare gruppi di geni con espressione simile. Ad esempio, uno studio potrebbe utilizzare K-means per suddividere i geni in gruppi in base all'espressione in diversi tessuti o in risposta a diverse condizioni, al fine di identificare i geni coinvolti in specifiche funzioni biologiche. Questi sono solo alcuni esempi di come K-means viene utilizzato in diverse aree. In generale, K-means è uno strumento molto utile per esplorare e analizzare i dati e scoprire relazioni e pattern nascosti. Formule Matematiche di K-means K-means è basato sulla minimizzazione di una funzione di costo che misura la somiglianza degli oggetti all'interno di ciascun cluster. Nello specifico, la funzione di costo di K-means è data dalla somma delle distanze quadrate (SSE, Sum of Squared Errors) degli oggetti dal centroide del cluster a cui appartengono: SSE = ∑(x - μ)^2 dove x è l'oggetto i-esimo, μ è il centroide del cluster a cui appartiene l'oggetto x, e la somma viene effettuata su tutti gli oggetti del dataset. La funzione di costo viene minimizzata iterativamente aggiornando i centroidi come la media degli oggetti assegnati al cluster. Per eseguire il clustering con K-means, il processo consiste nei seguenti passi: Scegliere K, il numero di cluster. Inizializzare i centroidi scegliendo K punti casuali dal dataset. Assegnare ogni oggetto al cluster il cui centroide è più vicino, utilizzando una misura di distanza come ad esempio la distanza Euclidea. Aggiornare i centroidi come la media degli oggetti assegnati al cluster. Ripetere i passi 3 e 4 finché i centroidi non convergono, ovvero finché non cambiano più significativamente. Una volta che il processo di clustering è stato completato, ogni oggetto viene assegnato al cluster a cui appartiene in base alla distanza dal centroide. Esempio di cluster analysis con Python Per illustrare come utilizzare K-means per eseguire un'analisi di cluster, in questa sezione forniremo un esempio pratico utilizzando Python. Prima di iniziare, assicurati di avere i seguenti prerequisiti installati sul tuo computer: Un ambiente di sviluppo Python, come ad esempio Anaconda o PyCharm. La libreria NumPy per l'elaborazione dei dati in forma numerica. La libreria Pandas per il caricamento e la manipolazione dei dati. La libreria Matplotlib per la visualizzazione dei dati. Una volta che hai installato queste librerie, sei pronto per iniziare a lavorare con K-means in Python. Per semplicità, useremo un set di dati fittizio su degli studenti e i loro voti. Immagina di avere un dataset che contiene le seguenti informazioni sugli studenti: Nome Genere (Maschio o Femmina) Età Numero di esami sostenuti Voto medio Per creare questo dataset fittizio, possiamo utilizzare la libreria Pandas e generare dei dati casuali. Ecco un esempio di come fare: import pandas as pd import numpy as np # Crea un array di nomi casuali nomi = ['Mario', 'Anna', 'Giovanni', 'Sara', 'Luca', 'Chiara', 'Francesco', 'Martina', 'Riccardo', 'Alessia'] # Crea un array di generi casuali generi = ['M', 'F', 'M', 'F', 'M', 'F', 'M', 'F', 'M', 'F'] # Crea un array di età casuali età = np.random.randint(18, 26, size=10) # Crea un array di numero di esami sostenuti casuali esami = np.random.randint(1, 10, size=10) # Crea un array di voti medi casuali voti = np.random.randint(60, 101, size=10) Una volta che abbiamo generato i nostri dati fittizi, possiamo creare un dataframe Pandas utilizzando questi array: # Crea il dataframe Pandas df = pd.DataFrame({'Nome': nomi, 'Genere': generi, 'Età': età, 'Esami': esami, 'Voto': voti}) # Mostra le prime 5 righe del dataframe df.head() Il risultato dovrebbe essere simile a questo: Ora che abbiamo il nostro dataset, possiamo procedere con l'analisi di cluster utilizzando K-means. Per fare questo, dobbiamo prima importare il modulo di K-means dalla libreria scikit-learn: from sklearn.cluster import KMeans A questo punto, possiamo creare un'istanza di KMeans specificando il numero di cluster che vogliamo ottenere (in questo caso, 2): # Crea un'istanza di KMeans con 2 cluster kmeans = KMeans(n_clusters=2) Infine, possiamo utilizzare il metodo fit() per addestrare il modello di K-means sul nostro dataset: # Addestra il modello di K-means sul dataset kmeans.fit(df[['Età', 'Esami', 'Voto']]) Il modello di K-means ora è stato addestrato e può essere utilizzato per assegnare ogni oggetto del dataset a uno dei due cluster. Possiamo ottenere le etichette dei cluster assegnate ad ogni oggetto utilizzando il metodo predict(): # Assegna le etichette dei cluster a ogni oggetto del dataset df['Cluster'] = kmeans.predict(df[['Età', 'Esami', 'Voto']]) # Mostra le prime 5 righe del dataframe con la colonna Cluster aggiunta df.head() Il risultato dovrebbe essere simile a questo: Come puoi vedere, ogni oggetto del dataset è stato assegnato a uno dei due cluster (0 o 1) in base alle sue caratteristiche (età, numero di esami sostenuti, voto medio). A questo punto, possiamo utilizzare queste informazioni per esplorare le caratteristiche dei due cluster e scoprire eventuali pattern o relazioni interessanti. A questo punto, possiamo utilizzare le informazioni ottenute dal modello di K-means per esplorare le caratteristiche dei due cluster e scoprire eventuali pattern o relazioni interessanti. Ad esempio, possiamo utilizzare la libreria Matplotlib per visualizzare i dati in un grafico a dispersione e ottenere una rappresentazione visiva dei due cluster: import matplotlib.pyplot as plt # Crea un grafico a dispersione dei dati utilizzando le colonne Età e Voto plt.scatter(df['Età'], df['Voto'], c=df['Cluster'], cmap='viridis') plt.xlabel('Età') plt.ylabel('Voto') plt.show() Il grafico dovrebbe mostrare i due cluster in colori diversi, in base all'etichetta assegnata dal modello di K-means. In questo modo, è possibile visualizzare visivamente le caratteristiche dei due cluster e scoprire eventuali pattern o relazioni interessanti. Questo è solo un esempio di come utilizzare K-means per eseguire un'analisi di cluster con Python. Naturalmente, ci sono molti altri aspetti da considerare nell'utilizzo di K-means, come ad esempio la scelta del numero di cluster ottimale, la selezione delle caratteristiche da utilizzare per il clustering, o la valutazione della qualità dei cluster ottenuti. Tuttavia, spero che questo esempio ti abbia fornito un'idea di come utilizzare K-means in Python e ti abbia ispirato a esplorare ulteriormente questo algoritmo. Conclusione In conclusione, K-means è un algoritmo di clustering molto popolare e versatile che viene utilizzato in diverse aree, come il marketing, la finanza, la biologia e molte altre. Basato sulla minimizzazione di una funzione di costo che misura la somiglianza degli oggetti all'interno di ciascun cluster, K-means viene eseguito iterativamente aggiornando i centroidi come la media degli oggetti assegnati al cluster. In questo articolo, abbiamo visto come utilizzare K-means per eseguire un'analisi di cluster con Python, utilizzando un semplice esempio di dataset fittizio su degli studenti e i loro voti. Spero che questo articolo ti sia stato utile e ti abbia fornito una buona comprensione della teoria e dell'utilizzo di K-means. Grazie per aver letto questo articolo! Se ti è piaciuto e vuoi rimanere aggiornato sui nostri contenuti, ti invitiamo a iscriverti al nostro sito. In questo modo potrai ricevere notifiche ogni volta che pubblichiamo nuovi articoli e rimanere sempre informato sui nostri contenuti. Grazie ancora e a presto!

L'utilizzo della business intelligence è diventato sempre più importante per le aziende di oggi, che devono essere in grado di raccogliere, analizzare e visualizzare i dati in modo efficace per prendere decisioni strategiche e ottenere un vantaggio competitivo. Uno strumento comunemente utilizzato per la business intelligence è Microsoft Power BI, che offre una varietà di opzioni per la visualizzazione e l'analisi dei dati. Tuttavia, per trarre il massimo valore dai dati aziendali, molti utenti di Power BI scelgono di integrare questo strumento con il linguaggio di programmazione Python. In questo articolo, esploreremo come Python può essere utilizzato con Power BI per ottenere risultati ancora più potenti dalla business intelligence. Discuteremo i vantaggi dell'utilizzo di Python con Power BI, fornirà esempi di come può essere utilizzato per diverse attività di business intelligence e offrirà suggerimenti per iniziare a utilizzare questa combinazione di strumenti nella tua azienda. Indice Business intelligence: Utilizzare Python con Power BI Introduzione: In cosa consiste la business intelligence e perché è importante per le aziende. Cos'è Python: Una breve introduzione a Python, cos'è e perché è un linguaggio di programmazione popolare. Cos'è Microsoft Power BI: Cos'è Power BI e come viene utilizzato per visualizzare e analizzare i dati aziendali. Integrazione di Python e Power BI: Come Python può essere integrato con Power BI e come questo può aiutare le aziende a ottenere maggiori benefici dai loro dati. Utilizzo di Python con Power BI: Esempi di come Python può essere utilizzato con Power BI per svolgere diverse attività, come la pulizia dei dati, l'analisi dei dati e la creazione di report. Conclusione: Punti principali dell'articolo e spiega come Python e Power BI possono lavorare insieme per aiutare le aziende a trarre il massimo vantaggio dai loro dati. Introduzione Business intelligence La business intelligence (BI) è un insieme di tecnologie, processi e pratiche utilizzate per raccogliere, integrare, analizzare e visualizzare i dati aziendali con lo scopo di supportare le decisioni strategiche e operative dell'azienda. La BI include attività come la raccolta dei dati da fonti interne ed esterne all'azienda, l'analisi dei dati utilizzando tecniche di data mining, la creazione di report e dashboard per visualizzare i dati e la diffusione delle informazioni ai decision maker all'interno dell'azienda. L'utilizzo della BI è diventato sempre più importante per le aziende di oggi, poiché i dati sono una risorsa critica per la maggior parte delle attività aziendali. La BI aiuta le aziende a ottenere una comprensione più profonda dei loro clienti, dei loro processi aziendali e delle loro prestazioni finanziarie, e a utilizzare queste informazioni per prendere decisioni informate e migliorare le loro prestazioni. Inoltre, l'utilizzo della BI può aiutare le aziende a identificare opportunità di crescita e a ridurre i rischi associati alle decisioni aziendali. Cos'è Python e perchè usarlo nella busines intelligence? Python è un linguaggio di programmazione interpretato open source molto popolare e versatile. È stato sviluppato alla fine degli anni '80 da Guido van Rossum e da allora è diventato uno dei linguaggi di programmazione più utilizzati al mondo. Python viene utilizzato in una vasta gamma di settori, dal web development alla data science, e viene spesso utilizzato come linguaggio di scripting per automatizzare compiti ripetitivi. Uno dei motivi per cui Python è così popolare è la sua semplicità di utilizzo. Ha una sintassi chiara e intuitiva, che lo rende facile da imparare per chiunque abbia familiarità con altri linguaggi di programmazione. Inoltre, Python ha una vasta e attiva comunità di sviluppatori che hanno creato una grande quantità di librerie e pacchetti per svolgere praticamente qualsiasi compito, il che lo rende particolarmente adatto per lo sviluppo di soluzioni personalizzate. Per questi motivi, Python è diventato uno strumento popolare nella business intelligence. Le aziende possono utilizzare Python per automatizzare il processo di raccolta e pulizia dei dati, utilizzare tecniche di data mining per analizzare i dati e creare report e dashboard personalizzati per visualizzare i risultati. Inoltre, Python può essere facilmente integrato con altri strumenti di business intelligence, come Microsoft Power BI, rendendolo una scelta ideale per le aziende che desiderano ottenere il massimo valore dai loro dati. Cos'è Microsoft Power BI Microsoft Power BI è una piattaforma di business intelligence che consente alle aziende di raccogliere, integrare, analizzare e visualizzare i dati aziendali in modo semplice e intuitivo. Con Power BI, le aziende possono creare dashboard personalizzati per visualizzare i dati in modo facilmente comprensibile e creare report dettagliati per approfondire l'analisi dei dati. Power BI include una serie di strumenti e funzionalità per l'analisi dei dati, come il supporto per la connessione a una vasta gamma di fonti di dati, il data wrangling per pulire e preparare i dati per l'analisi e il data modeling per creare modelli di dati per l'analisi. Inoltre, Power BI offre una serie di opzioni per la visualizzazione dei dati, come grafici, tabelle e mappe, che consentono di presentare i dati in modo chiaro e accattivante. Power BI viene utilizzato da aziende di tutte le dimensioni per raccogliere, analizzare e visualizzare i dati aziendali e prendere decisioni informate. Ad esempio, le aziende possono utilizzare Power BI per comprendere meglio i loro clienti, i loro processi aziendali e le loro prestazioni finanziarie, e per identificare opportunità di crescita e ridurre i rischi associati alle decisioni aziendali. Power BI è disponibile come servizio cloud o come applicazione desktop, rendendolo facile da utilizzare in qualsiasi ambiente aziendale. Integrazione di Python e Power BI Integrando Python con Power BI, le aziende possono trarre una serie di vantaggi per la loro business intelligence. Ecco alcuni dei principali vantaggi di utilizzare Python con Power BI: Automatizzazione del processo di raccolta e pulizia dei dati: Python può essere utilizzato per automatizzare il processo di raccolta dei dati da diverse fonti, come database, fogli di calcolo e API. Inoltre, Python include una serie di librerie per la pulizia dei dati, il che significa che le aziende possono utilizzarlo per eliminare i dati non necessari, completare i dati mancanti e trasformare i dati in un formato utilizzabile per Power BI. Analisi dei dati avanzata: Python include una serie di librerie per l'analisi dei dati, come Pandas e NumPy, che consentono di eseguire operazioni avanzate sui dati, come il calcolo delle statistiche descriptive, il filtraggio dei dati e l'aggregazione dei dati. Questo può aiutare le aziende a ottenere una comprensione più profonda dei loro dati e a identificare tendenze e modelli nascosti. Personalizzazione dei report e dei dashboard: Power BI offre una serie di opzioni per la visualizzazione dei dati, ma le aziende possono utilizzare Python per creare report e dashboard personalizzati che soddisfino le loro esigenze specifiche. Ad esempio, le aziende possono utilizzare Python per creare grafici personalizzati o integrare i dati con altre librerie di visualizzazione dei dati come Matplotlib o Seaborn. Integrazione con altre soluzioni aziendali: Python può essere facilmente integrato con altre soluzioni aziendali, come sistemi di gestione dei dati (DBMS) e sistemi di gestione dei processi aziendali (BPM). Ciò consente alle aziende di utilizzare i dati raccolti con Power BI per alimentare altre soluzioni aziendali e ottenere una visione più ampia dei loro processi aziendali. In sintesi, l'utilizzo di Python con Power BI può aiutare le aziende a ottenere il massimo valore dai loro dati e a prendere decisioni informate basate su dati affidabili e accurati. Se ti piacerebbe imparare come creare una DASHBOARD, per la tua azienda o progetto clicca il bottone qui sotto, perchè oggi è il tuo giorno fortunato. Utilizzo di Python con Power BI È possibile eseguire script Python direttamente in Power BI Desktop e importare i set di dati risultanti in un modello di dati di Power BI Desktop. Da questo modello è possibile creare report e condividerli nel servizio Power BI. 1. Prerequisiti per Python con Power BI Per eseguire gli script Python in Power BI Desktop, è necessario installare Python nel computer locale. Puoi scaricare Python dal sito web di Python . L'attuale versione di script Python supporta caratteri e spazi Unicode nel percorso di installazione. L'integrazione di Power BI Python richiede l'installazione dei due pacchetti Python seguenti. In una console o shell, utilizzare lo strumento della riga di comando pip per installare i pacchetti. Lo strumento pip è fornito con le versioni recenti di Python. Pandas è una libreria software per la manipolazione e l'analisi dei dati. Pandas offre strutture dati e operazioni per la manipolazione di tabelle numeriche e serie temporali. Per importare in Power BI, i dati Python devono trovarsi in un frame di dati Pandas . Un frame di dati è una struttura di dati bidimensionale, come una tabella con righe e colonne. Matplotlib è una libreria di plottaggio per Python e la sua estensione matematica numerica NumPy . Matplotlib fornisce un'API orientata agli oggetti per incorporare grafici in applicazioni di interfaccia utente grafica (GUI) generiche per Python, come Tkinter, wxPython, Qt o GTK+. pip install pandas pip install matplotlib 2. Abilita script Python Per abilitare gli script Python in Power BI: In Power BI Desktop selezionare File > Opzioni e impostazioni > Opzioni > Scripting Python . Viene visualizzata la pagina delle opzioni dello script Python . Se necessario, fornire o modificare il percorso di installazione locale di Python in Detected Python home directory . Nell'immagine precedente, il percorso locale di installazione di Python è C:\Python . Se hai più di un'installazione locale di Python, assicurati di selezionare quella che desideri utilizzare. Seleziona OK . 3. Crea uno script Python Crea uno script nel tuo ambiente di sviluppo Python locale e assicurati che venga eseguito correttamente. Per preparare ed eseguire uno script Python in Power BI Desktop, esistono alcune limitazioni: Solo i frame di dati Pandas vengono importati, quindi assicurati che i dati che vuoi importare in Power BI siano rappresentati in un frame di dati. Qualsiasi script Python che viene eseguito per più di 30 minuti va in timeout. Le chiamate interattive nello script Python, come l'attesa dell'input dell'utente, interrompono l'esecuzione dello script. Se imposti una directory di lavoro all'interno dello script Python, devi definire un percorso completo della directory di lavoro piuttosto che un percorso relativo. Le tabelle nidificate non sono supportate. Ecco un semplice script Python di esempio che importa i panda e utilizza un frame di dati: import pandas as pd data = [['Alex',10],['Bob',12],['Clarke',13]] df = pd.DataFrame(data,columns=['Name','Age'],dtype=float) print (df) Quando viene eseguito, questo script restituisce: Name Age 0 Alex 10.0 1 Bob 12.0 2 Clarke 13.0 4. Eseguire lo script e importare i dati Per eseguire il tuo script Python: Nel gruppo Home della barra multifunzione di Power BI Desktop selezionare Recupera dati . Nella finestra di dialogo Recupera dati selezionare Altro > Script Python e quindi selezionare Connetti . Power BI usa l'ultima versione di Python installata come motore Python. Nella schermata dello script Python , incolla lo script Python nel campo Script e seleziona OK . Se lo script viene eseguito correttamente, viene visualizzata la finestra Navigator ed è possibile caricare i dati. Selezionare la tabella df e quindi selezionare Carica . Power BI importa i dati e puoi usarli per creare visualizzazioni e report. Per aggiornare i dati, selezionare Aggiorna nel gruppo Home della barra multifunzione di Power BI Desktop. Quando esegui l'aggiornamento, Power BI esegue di nuovo lo script Python. Se Python non è installato o identificato, viene visualizzato un avviso. Potresti anche ricevere un avviso se hai più installazioni di macchine locali. Se ti piacerebbe imparare come creare una DASHBOARD, per la tua azienda o progetto clicca il bottone qui sotto, perchè oggi è il tuo giorno fortunato. Creare grafici Python in Power BI Desktop Importa il seguente script Python in Power BI Desktop: import pandas as pd df = pd.DataFrame({ 'Fname':['Harry','Sally','Paul','Abe','June','Mike','Tom'], 'Age':[21,34,42,18,24,80,22], 'Weight': [180, 130, 200, 140, 176, 142, 210], 'Gender':['M','F','M','M','F','M','M'], 'State':['Washington','Oregon','California','Washington','Nevada','Texas','Nevada'], 'Children':[4,1,2,3,0,2,0], 'Pets':[3,2,2,5,0,1,5] }) print (df) Dopo aver importato lo script Python, selezionare l' icona dell'oggetto visivo Python nel riquadro Visualizzazioni di Power BI Desktop. Nella finestra di dialogo Abilita elementi visivi script visualizzata, seleziona Abilita . Un grafico Python viene visualizzato nell'area di disegno del report e l' editor di script Python viene visualizzato lungo la parte inferiore del riquadro centrale. Trascina i campi Età , Bambini , Fname , Sesso , Animali domestici , Stato e Peso nella sezione Valori dove dice Aggiungi campi dati qui . In base alle tue selezioni, l'editor di script Python genera il seguente codice di associazione. L'editor crea un dataframe del set di dati con i campi aggiunti. L'aggregazione predefinita è Non riepilogare . Analogamente agli oggetti visivi tabella, i campi sono raggruppati e le righe duplicate vengono visualizzate solo una volta. Con il dataframe generato automaticamente dai campi selezionati, puoi scrivere uno script Python che si traduca nel tracciare sul dispositivo predefinito Python. Quando lo script è completo, seleziona l' icona Esegui dalla barra del titolo dell'editor di script Python per eseguire lo script e generare l'oggetto visivo. Consigli Il tuo script Python può utilizzare solo i campi aggiunti alla sezione Valori . Puoi aggiungere o rimuovere campi mentre lavori sul tuo script Python. Power BI Desktop rileva automaticamente le modifiche apportate al campo. Quando selezioni o rimuovi campi dalla sezione Valori , il codice di supporto nell'editor di script Python viene generato o rimosso automaticamente. In alcuni casi, potresti non volere che si verifichi il raggruppamento automatico o potresti voler visualizzare tutte le righe, inclusi i duplicati. In questi casi, puoi aggiungere un campo indice al tuo set di dati che faccia in modo che tutte le righe vengano considerate univoche e impedisca il raggruppamento. È possibile accedere alle colonne nel set di dati utilizzando i relativi nomi. Ad esempio, puoi codificare dataset["Age"]il tuo script Python per accedere al campo dell'età. Power BI Desktop ritraccia l'oggetto visivo quando si seleziona Esegui dalla barra del titolo dell'editor di script Python o ogni volta che si verifica una modifica dei dati a causa dell'aggiornamento, del filtro o dell'evidenziazione dei dati. Quando si esegue uno script Python che genera un errore, l'oggetto visivo Python non viene tracciato e nell'area di disegno viene visualizzato un messaggio di errore. Per i dettagli sull'errore, seleziona Visualizza i dettagli nel messaggio. Per ottenere una visione più ampia delle visualizzazioni, puoi ridurre a icona l' editor di script Python . Crea un grafico a dispersione con Python su Power BI Crea un grafico a dispersione per vedere se esiste una correlazione tra età e peso. Nell'editor di script Python , in Incolla o digita qui il codice dello script , inserisci questo codice: import matplotlib.pyplot as plt dataset.plot(kind='scatter', x='Age', y='Weight', color='red') plt.show() Il riquadro dell'editor di script Python dovrebbe ora apparire come l'immagine seguente: Il codice importa la libreria Matplotlib, che traccia e crea l'oggetto visivo. Selezionare il pulsante Esegui script per generare il grafico a dispersione seguente nell'oggetto visivo Python. Crea un grafico a linee con Python su Power BI Crea un grafico a linee per ogni persona che mostri il numero di bambini e animali domestici.Nell'editor di script Python , in Incolla o digita qui il codice dello script , inserisci questo codice: import matplotlib.pyplot as plt ax = plt.gca() dataset.plot(kind='line',x='Fname',y='Children',ax=ax) dataset.plot(kind='line',x='Fname',y='Pets', color='red', ax=ax) plt.show() Selezionare il pulsante Esegui script per generare il grafico a dispersione seguente nell'oggetto visivo Python. Crea un grafico a barre con Python su Power BI Crea un grafico a barre per l'età di ogni persona. Nell'editor di script Python , in Incolla o digita qui il codice dello script , inserisci questo codice: import matplotlib.pyplot as plt dataset.plot(kind='bar',x='Fname',y='Age') plt.show() Selezionare il pulsante Esegui script per generare il grafico a dispersione seguente nell'oggetto visivo Python. Limitazioni Gli oggetti visivi Python in Power BI Desktop presentano le seguenti limitazioni: I dati usati dall'oggetto visivo Python per la stampa sono limitati a 150.000 righe. Se vengono selezionate più di 150.000 righe, vengono utilizzate solo le prime 150.000 righe e viene visualizzato un messaggio sull'immagine. I dati di input hanno anche un limite di 250 MB. Se il set di dati di input di un oggetto visivo Python ha una colonna che contiene un valore stringa più lungo di 32.766 caratteri, tale valore viene troncato. Tutti gli elementi visivi Python vengono visualizzati con una risoluzione di 72 DPI. Se un calcolo visivo di Python supera i cinque minuti, l'esecuzione va in timeout, generando un errore. Come con altri oggetti visivi di Power BI Desktop, se si selezionano campi dati da tabelle diverse senza alcuna relazione definita tra loro, si verifica un errore. Gli oggetti visivi di Python si aggiornano con l'aggiornamento dei dati, il filtraggio e l'evidenziazione. L'immagine stessa non è interattiva. Gli oggetti visivi Python rispondono all'evidenziazione di elementi in altri oggetti visivi, ma non è possibile selezionare elementi nell'oggetto visivo Python per applicare filtri incrociati ad altri elementi. Solo i grafici sul dispositivo di visualizzazione predefinito di Python vengono visualizzati correttamente nell'area di disegno. Evita di utilizzare in modo esplicito un dispositivo di visualizzazione Python diverso. Gli oggetti visivi Python non supportano la ridenominazione delle colonne di input. Le colonne sono indicate con i loro nomi originali durante l'esecuzione dello script. Conclusione In conclusione, Python e Power BI sono due strumenti potenti per la business intelligence. L'utilizzo di Python con Power BI può aiutare le aziende a ottenere il massimo valore dai loro dati, automatizzando il processo di raccolta e pulizia dei dati, eseguendo analisi avanzate e creando report e dashboard personalizzati. Grazie per aver letto questo articolo sull'utilizzo di Python con Power BI. Speriamo che questo articolo ti abbia fornito una panoramica di come questi strumenti possono lavorare insieme per ottenere risultati ancora più potenti dalla business intelligence. Se desideri ulteriori informazioni su come utilizzare Python e Power BI nella tua azienda, iscriviti al nostro sito per ricevere un'ora di lezione/consulenza gratuita sulla business intelligence e Power BI. Se ti piacerebbe imparare come creare una DASHBOARD, per la tua azienda o progetto clicca il bottone qui sotto, perchè oggi è il tuo giorno fortunato. Grazie ancora per averci scelto come fonte di informazione e ti auguriamo il meglio per il tuo business.