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
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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
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
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.
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.
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.
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.
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.
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.