Scritto il 05 dicembre 2022 da Andrea D'Agostino in Machine Learning

Modello Bag of Words: cosa è e come funziona

Il modello più comune per rappresentare numericamente del testo è il modello bag of words. Ogni documento del nostro corpus viene rappresentato contando quante volte ogni parola appare in esso.

Scritto il 20 novembre 2022 da Andrea D'Agostino in Machine Learning

Introduzione a Tensorflow 2.0 - API e modello sequenziale di deep learning

Tensorflow è il framework creato da Google che permette ai praticanti di machine learning di creare modelli di deep learning ed è spesso la prima soluzione che viene proposta agli analisti che si approcciano per la prima volta al deep learning.

Scritto il 05 novembre 2022 da Andrea D'Agostino in Data Analytics

Data science, data engineering, data analytics...ma c'è davvero differenza?

C'è davvero differenza tra data science, data engineering e data analytics? L'intero processo end-to-end di raccolta, gestione e analisi del dato viene diviso secondo questi tre termini - propongo la mia interpretazione olistica dell'intero processo.

Scritto il 21 ottobre 2022 da Andrea D'Agostino in Machine Learning

Perché avere un grosso numero di feature può peggiorare il tuo modello

Una attività di feature engineering può essere molto utile per migliorare le performance di un modello predittivo. Questa però può peggiorare i nostri risultati se non teniamo a mente certi principi da evitare.

Scritto il 15 ottobre 2022 da Andrea D'Agostino in Progetti

Tagging di contenuti con la logica fuzzy in Python

Creazione di un corpus di dati testuali in Python e taggare i testi al suo interno attraverso logica fuzzy con la libreria The Fuzz. Progetto basato sull'automazione di un task tipicamente molto lungo e noioso.

Scritto il 03 ottobre 2022 da Andrea D'Agostino in Data Analytics

Come calcolare la similarità tra testi di un sito web con TF-IDF in Python

Calcolare la similarità tra due testi è una attività molto utile nell'ambito del data mining e dell'elaborazione del linguaggio naturale

Scritto il 15 settembre 2022 da Andrea D'Agostino in Machine Learning

Machine Learning vs Deep Learning: quali sono le differenze?

Questo articolo vuole fare chiarezza tra le due terminologie, così che il lettore possa avere una comprensione precisa di cosa significhino rispettivamente machine learning e deep learning

Scritto il 27 agosto 2022 da Andrea D'Agostino in Machine Learning

Cosa è la cross-validazione nel machine learning

Leggi cosa è la cross-validazione - una tecnica fondamentale per costruire modelli generalizzabili

Scritto il 22 agosto 2022 da Andrea D'Agostino in Machine Learning

Il più grande ostacolo nel machine learning: l’overfitting

L'overfitting è un concetto nella data science che si manifesta quando un modello predittivo impara bene a generalizzare i dati di training ma non quelli di test

Scritto il 18 agosto 2022 da Andrea D'Agostino in Machine Learning

Valutazione delle performance di un modello di classificazione binaria

Una panoramica delle metriche più comuni usate per valutare la qualità di un modello di classificazione