Kasun Jayarathna

Scritto il 26 marzo 2023 da in

Introduzione a PyTorch: dal training loop alla predizione

Useremo il breast cancer dataset di sklearn, dataset open source e già usato precedentemente in alcuni degli articoli presenti in questo blog per addestrare un modello di classificazione binaria

Scritto il 04 marzo 2023 da in

Il compromesso Bias-Varianza nel Machine Learning

In questo articolo esplorerò un altro concetto fondamentale nella nostra battaglia contro l'over/underfitting: il compromesso bias-varianza.

Scritto il 22 febbraio 2023 da in

Regolarizzazione L1 vs L2 nel Machine Learning: differenze, vantaggi e come applicarle in Python

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

Scritto il 30 gennaio 2023 da in

Addestrare un modello Word2Vec da zero con Gensim

In questo articolo andremo a esplorare Gensim, una libreria Python molto famosa per addestrare modelli di machine learning basati sul testo, per addestrare un modello Word2Vec da zero

Scritto il 21 gennaio 2023 da in

Benchmark di modelli di machine learning con cross-validazione e visualizzazione in Python

Scopri come creare una classe chiamata Benchmark in Python per confrontare e valutare le prestazioni dei modelli di apprendimento automatico utilizzando la validazione incrociata e la visualizzazione dei risultati

Scritto il 06 gennaio 2023 da in

Migliorare i propri modelli di dati con Pydantic

Pydantic è una libreria Python che ci consente di strutturare e convalidare i dati in modo efficiente. Applicazioni in Python e nel contesto del Machine Learning

Scritto il 02 gennaio 2023 da in

Tecniche di data visualization: dal grafico allo storytelling

Una guida alla data visualization e ai principi che la sorreggono. Visualizzare grafici efficaci e fare storytelling per migliorare le abilità di comunicazione visiva e presentazioni.

Scritto il 23 dicembre 2022 da in

Recensione: Storytelling With Data

Recensione del manuale di data visualization Storytelling with Data di Cole Nussbaumer Knaflic, esperta di comunicazione visiva. Una lettura consigliata pienamente a tutti gli interessati di data viz.

Scritto il 17 dicembre 2022 da in

Come ripartire i dati per la cross-validazione K-fold

Prima di effettuare un addestramento di un modello predittivo, è utile ripartire i dati correttamente per evitare l'overfitting e data leakage.

Scritto il 05 dicembre 2022 da in

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 in

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 in

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 in

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 in

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 10 ottobre 2022 da in

Andriy Burkov

Machine Learning Engineering

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