Mai nella stessa forma
La skewness è una misura statistica che descrive l’asimmetria della distribuzione di un insieme di dati. Indica se la coda della distribuzione è spostata verso sinistra o verso destra rispetto alla sua parte centrale. Una skewness positiva indica una coda più lunga a destra, mentre una skewness negativa indica una coda più lunga a sinistra.
ANOVA, acronimo di “Analysis of Variance” (analisi della varianza), è una tecnica statistica utilizzata per valutare se ci sono differenze significative tra le medie di tre o più gruppi indipendenti. In altre parole, ANOVA confronta le medie di diversi gruppi per determinare se almeno uno di essi è significativamente diverso dagli altri.
Ultimamente si fa un gran parlare di questi Large Language Models, anche se molte volte non ce ne rendiamo neanche conto. Strumenti come Chat GPT-3, e altre applicazioni AI si basano proprio su questi modelli e stanno entrando sempre di più nelle nostre vite. E’ quindi importante approfondire questo tipo di concetto e comprendere in che cosa consistono, come sono strutturati e come funzionano. In questo articolo vedremo, cerchiamo di dare una panoramica su questo argomento. Per chi volesse poi approfondire, suggeriamo di visitare altri articoli più dettagliati in merito.
Finalmente, dopo diversi anni Arduino ci propone una nuova versione della famosissima scheda Arduino UNO giunta alla sua quarta revisione. Questa nuova scheda estremamente potenziata e migliorata nelle sue caratteristiche tecniche, si presenta sul mercato in due versioni diverse
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il Machine Learning è un campo molto vasto, e ci sono molti altri tipi di problemi e tecniche al di là della classificazione e della regressione. Problemi come il clustering, la riduzione della dimensionalità, l’apprendimento rinforzato, la generazione di testo, e molti altri, sono altrettanto importanti e presentano sfide uniche. Molti corsi avanzati e risorse più specializzate coprono anche questi argomenti meno diffusi. Quindi, se hai interesse in specifici tipi di problemi di Machine Learning, è possibile trovare risorse specializzate per soddisfare le tue esigenze.
L’algoritmo IDE3 (Iterative Dichotomiser 3) è un predecessore dell’algoritmo C4.5 e rappresenta uno dei primi algoritmi per la costruzione di alberi di decisione. Anche se C4.5 e i suoi successori sono diventati più popolari, IDE3 è comunque interessante perché ha contribuito a gettare le basi per gli alberi di decisione e per l’apprendimento automatico. Di seguito, spiegherò il funzionamento di IDE3 e come usarlo in Python.
L’algoritmo C4.5 è un algoritmo di apprendimento automatico ampiamente utilizzato per la costruzione di alberi di decisione. Gli alberi di decisione sono una forma di modello predittivo che può essere utilizzata sia per problemi di classificazione che per problemi di regressione. C4.5 è una versione migliorata dell’algoritmo ID3 (Iterative Dichotomiser 3) sviluppato da Ross Quinlan ed è stato introdotto negli anni ’90. Ecco come funziona l’algoritmo C4.5 e come utilizzarlo in Python.
Il Pattern Recognition, noto anche come riconoscimento di pattern o riconoscimento di modelli, è un campo dell’intelligenza artificiale e dell’informatica che si occupa dell’identificazione automatica di pattern o strutture ricorrenti nei dati. L’obiettivo principale del pattern recognition è estrarre informazioni significative dai dati tramite l’identificazione di regolarità o tendenze che possono essere utilizzate per scopi di classificazione, previsione, analisi o decisione.
In machine learning, l’entropia e l’information gain sono concetti fondamentali utilizzati nell’ambito degli alberi decisionali e dell’apprendimento supervisionato per prendere decisioni sulla divisione dei dati durante il processo di addestramento di un modello. Questi concetti sono spesso associati all’algoritmo ID3 (Iterative Dichotomiser 3) e alle sue varianti, come il C4.5 e il CART.