Mai nella stessa forma
insieme di principi metodologici (basati sul metodo scientifico) e di tecniche multidisciplinari volto a interpretare ed estrarre conoscenza dai dati attraverso la relativa fase di analisi
Il clustering è una tecnica di machine learning non supervisionato utilizzata per raggruppare insiemi di dati simili in modo da identificare pattern o strutture nello spazio dei dati. L’obiettivo è suddividere un insieme di dati in gruppi omogenei, in modo che gli elementi all’interno dello stesso gruppo siano più simili tra loro rispetto a quelli in gruppi diversi.
XGBoost è una libreria open-source che ha guadagnato una notevole popolarità nella comunità di data science per la sua efficacia nel risolvere una vasta gamma di problemi di apprendimento automatico supervisionato. Questa libreria, sviluppata principalmente da Tianqi Chen, offre un potente algoritmo di boosting ad albero che si basa su iterazioni successive per migliorare la precisione del modello. Una delle sue caratteristiche distintive è la capacità di gestire facilmente i dati mancanti durante il processo di addestramento, semplificando notevolmente il flusso di lavoro per gli utenti.
LightGBM è una libreria di machine learning estremamente potente e versatile che ha guadagnato rapidamente popolarità nella comunità di data science e machine learning. È nata come un progetto open-source sviluppato da Microsoft e si è evoluta fino a diventare una delle librerie più utilizzate per problemi di regressione, classificazione e ranking.
Nell’era moderna dei dati, il machine learning è diventato una componente essenziale per l’estrazione di informazioni significative e per il processo decisionale basato sui dati. In questo articolo, esploreremo le funzionalità e le potenzialità della libreria Scikit-learn, uno strumento versatile e potente per il machine learning in Python. Dalla preparazione dei dati alla creazione di modelli e alla valutazione delle prestazioni, Scikit-learn offre una vasta gamma di strumenti per affrontare una varietà di problemi di machine learning.
Il campionamento è un processo fondamentale nella ricerca e nella statistica, consentendo di trarre conclusioni significative da un sottoinsieme rappresentativo di una popolazione più ampia. In questo articolo, esamineremo il concetto di campionamento e i principali metodi utilizzati per selezionare campioni rappresentativi. Attraverso esempi pratici in codice Python e considerazioni teoriche, illustreremo l’importanza di una selezione accurata del campione e le applicazioni dei diversi metodi di campionamento.
In questo articolo daremo una rapida panoramica sulla definizione di eventi mutualmente esclusivi, utilizzando alcuni esempi che possano delucidare al meglio tale concetti, come il lancio d. In Python, come in altri linguaggi di programmazione, è facile realizzare semplici programmi utili per verificare l’esclusività degli eventi.
I dati longitudinali in statistica si riferiscono a osservazioni raccolte su una stessa unità di studio (ad esempio, un individuo, una famiglia, un’azienda) ripetutamente nel tempo. In altre parole, invece di raccogliere dati da diverse unità di studio in un dato momento, si seguono le stesse unità nel corso del tempo per analizzare le variazioni e i cambiamenti che si verificano all’interno di ciascuna unità. In questo articolo scopriremo cosa sono e quali tecniche di studio applicare utilizzando Python come strumento di analisi.
Nell’era digitale in rapida evoluzione in cui ci troviamo, i Big Data e l’Intelligenza Artificiale (IA) emergono come pilastri fondamentali per l’innovazione e la trasformazione in una vasta gamma di settori. L’accumulo esponenziale di dati digitali, insieme alla crescente potenza computazionale e alle capacità avanzate di apprendimento automatico, sta dando vita a nuove opportunità e sfide senza precedenti. In questo contesto, l’integrazione dell’IA nei Big Data assume un ruolo sempre più centrale, promettendo di rivoluzionare il modo in cui le organizzazioni gestiscono, analizzano e traggono valore dai loro dati. Tuttavia, questo matrimonio tra Big Data e IA non è privo di sfide significative che richiedono un’attenzione particolare per massimizzare i benefici e mitigare i rischi.
L’avvento dei Big Data ha portato con sé promesse di innovazione, efficienza e progresso senza precedenti. Tuttavia, con queste opportunità emergono anche sfide significative, in particolare riguardo alla sicurezza e all’etica. Questo articolo esplora il complesso intreccio tra sicurezza ed etica nei Big Data, esaminando le sfide e le opportunità che emergono dall’elaborazione e dall’utilizzo di grandi quantità di informazioni. Attraverso l’analisi di casi studio e l’esame di approcci e politiche correnti, cercheremo di gettare luce su come equilibrare la necessità di innovazione e progresso con la tutela della privacy individuale, dei diritti umani e dei valori etici fondamentali. In un mondo sempre più interconnesso e dipendente dai dati, la navigazione sicura e etica attraverso i mari dei Big Data è diventata una sfida imperativa per individui, organizzazioni e società nel loro insieme.
Quando parliamo di analisi dei dati e machine learning nei Big Data, ci troviamo di fronte a un panorama affascinante e complesso. Attraverso l’applicazione di tecniche avanzate di analisi statistica e algoritmi di machine learning, è possibile scoprire pattern nascosti, identificare correlazioni significative e fare previsioni accurate su vasta scala. Una delle principali sfide nell’analisi dei Big Data è la necessità di elaborare grandi volumi di dati in modo efficiente e scalabile. A questo proposito, strumenti come Apache Spark si sono dimostrati fondamentali, offrendo un framework di elaborazione distribuita che consente di eseguire analisi complesse su cluster di computer, garantendo prestazioni elevate e scalabilità.