Data scientist con 6 anni di esperienza nell'applicare tecniche di data science per aiutare i clienti a risolvere problemi nei loro asset e a sfruttare le debolezze dei competitor a loro vantaggio.
Il campionamento statistico è fondamentale per ottenere informazioni sulla popolazione di interesse in modo efficiente. In questo articolo, esploreremo il concetto di campionamento statistico, le sue tecniche più comuni e l'utilizzo del ricampionamento per stimare la precisione delle stime.
Un articolo che esplora le tecniche per identificare le anomalie (outlier detection) nei dataset. Scopri come utilizzare la visualizzazione dei dati, score z e tecniche di clustering per individuare valori anomali
L'importanza dei vettori nella rappresentazione di concetti complessi in formato numerico per lo sviluppo di modelli di machine learning. Tecniche di rappresentazione vettoriale come One-Hot Encoding, embedding, TF-IDF e bag of words, al fine di catturare relazioni semantiche tra i concetti
La grid search è una tecnica utilizzata per trovare i migliori iperparametri di un modello di machine learning e può essere particolarmente utile quando ci sono molti iperparametri da considerare.
In questo articolo, imparerai come preparare i tuoi dati per il machine learning, partendo dalla pipeline di preparazione dei dati fino alla divisione in train, validation e test set.
Pensieri riguardo la preoccupazione che affligge professionisti e non riguardo l'avvento della IA e la paura di essere sostituiti. Parlo di come l'IA non sia una minaccia ma uno strumento da sfruttare quanto prima per migliorare le nostre vite
PyTorch con Python: introduzione da addestramento a predizione. PyTorch è uno dei framework di deep learning più famosi e imparare questo strumento diventa fondamentale se si vuole costruire una carriera nel campo della IA applicata.
In questo articolo, discuteremo del compromesso tra bias e varianza nel machine learning e di come trovare il giusto equilibrio tra i due può aiutare a migliorare le prestazioni del modello.
In questo articolo approfondiremo le tecniche di regolarizzazione L1 e L2 nel Machine Learning e spiegheremo perché sono importanti per prevenire l'overfitting dei modelli. Scopriremo inoltre come applicare queste tecniche utilizzando Python