Python è un linguaggio di programmazione molto popolare grazie alla sua efficienza nel ridurre la quantità di codice necessario e alle sue potenti librerie predefinite, il che lo rende adatto anche per la creazione di modelli di apprendimento

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La scelta del tipo di apprendimento automatico può avere un impatto significativo sulla struttura di un algoritmo di intelligenza artificiale. La distinzione tra apprendimento supervisionato e non supervisionato è evidente nel modo in cui gli algoritmi elaborano i dati etichettati e non etichettati. Nell’apprendimento supervisionato gli algoritmi vengono addestrati su dati etichettati, consentendo loro di prevedere l’output dall’input. Nell’apprendimento non supervisionato, gli algoritmi vengono addestrati su dati non etichettati, consentendo loro di identificare la struttura intrinseca dell’input.

Creare un modello di apprendimento

Per creare un modello di apprendimento di intelligenza artificiale, occorre innanzitutto identificare il problema e il risultato desiderato. L’intelligenza artificiale impara dai dati, quindi è necessario prepararli adeguatamente. Innanzitutto, selezionare i dati. Considerare quanti dati sono necessari per affrontare il problema. Quindi, inserire i dati in una forma che possa essere elaborata. È qui che si formattano i dati, si puliscono (eliminando i dati mancanti) e si campionano per una rappresentazione più rapida.

Addestrare l’algoritmo per la funzionalità del modello

L’ultima fase è la trasformazione. Questa fase è chiamata anche feature engineering. Consiste nel ridimensionare, scomporre e aggregare gli attributi. I dati pre-elaborati possono avere scale diverse, il che rappresenta un problema. Il ridimensionamento consiste in questo. Tuttavia, la fase più cruciale per garantire la funzionalità del modello è l’addestramento dell’algoritmo. L’obiettivo dell’addestramento è generare previsioni accurate utilizzando i dati per identificare l’approccio ottimale.

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Python: meno codice e librerie per l’apprendimento automatico

Python è uno dei linguaggi di programmazione più popolari al mondo. È apprezzato per la sua efficacia nel produrre risultati con meno codice rispetto ad altri linguaggi orientati agli oggetti. In effetti, si stima che sia necessario solo un quinto del codice in Python per eseguire le stesse operazioni rispetto ad altri linguaggi.

Python offre anche un’ampia gamma di librerie predefinite per il calcolo scientifico, il calcolo avanzato e l’apprendimento automatico, che lo rendono una scelta ideale per l’intelligenza artificiale.

La flessibilità di Python per l’intelligenza artificiale

Essendo indipendente dalla piattaforma, Python è estremamente flessibile e può essere utilizzato su diverse piattaforme e tecnologie. Infine, Python offre molte opzioni di programmazione, consentendo agli sviluppatori di scegliere tra l’approccio orientato agli oggetti e lo scripting a seconda delle esigenze del progetto. L’uso di un IDE (integrated development environment) aiuta inoltre gli sviluppatori a gestire il codice in modo efficiente e a eseguire diverse tipologie di algoritmi.

Author: Claudia Sistelli

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