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In questo articolo classificheremo le tecniche di Explainable Artificial Intelligence (XAI) cioè quelle tecniche che permettono di trattare i modelli di previsione con maggiore trasparenza. Il crescente uso di tecniche…

I grafici Accumulated Local Effects (ALE) descrivono gli effetti locali accumulati di una o più variabili. Servono per determinare l’importanza e l’impatto delle variabili sulle predizioni.Sono molto simili ai Partial…

Con i modelli surrogati globali si intende l’addestramento di un modello White-Box con previsioni del modello Black-Box da interpretare. Il termine “modello surrogato” è un termine utilizzato in ingegneria, statistica,…

I valori Shapley sono una tecnica di interpretazione dell’AI (Shap) che ci aiuta a capire quali variabili di input contribuiscono maggiormente alle previsioni finali del modello. Ma come funzionano esattamente…

Shapley Additive exPlanations (SHAP) è un metodo di interpretazione model agnostic, il che significa che può essere applicato a qualsiasi modello machine learning. Per saperne di più guarda l’articolo Tecniche…

Introduzione Come preparare i dati nel Machine Learning, in questo articolo analizzeremo tecniche e metodi per convertire i dati grezzi in una forma adatta alla modellizzazione. In linea di principio…

SQL Tutorial: SQL è uno Structured Query Language, ovvero un linguaggio informatico per l’archiviazione, la manipolazione e il recupero dei dati archiviati in un database relazionale. Tutti i sistemi di…

Imparare Elasticsearch: Guida all’installazione, funzionalità e concetti base

I sistemi di raccomandazione sono un importante classe di algoritmi machine learning che offrono “rilevanti” suggerimenti per gli utenti. Si distinguono in COLLABORATIVE FILTERING o CONTENT-BASED SYSTEM. Come fa YouTube…

Un grafico a punti, o grafico a dispersione, è un tipo di rappresentazione grafica dei dati che mostra la relazione tra due variabili numeriche. In un grafico a punti, ogni…