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Introduzione Unire data frame in Python è una pratica fondamentale per consolidare e integrare le informazioni contenute in diverse origini dati. L’analisi dei dati spesso richiede la combinazione di più set di dati per ottenere una visione completa e significativa…
Intelligenza Artificiale e sostenibilità: Impatti e opportunità: Introduzione La sostenibilità è diventata uno dei concetti chiave del nostro tempo, richiedendo una transizione verso pratiche e modelli di sviluppo che preservino le risorse naturali, proteggano l’ambiente e garantiscano una qualità di…
L’era del deep learning ha portato a notevoli avanzamenti nelle capacità delle reti neurali per risolvere compiti complessi. Tuttavia, la scalabilità e l’efficienza delle prestazioni dei modelli di deep learning possono ancora rappresentare una sfida significativa. Per raggiungere risultati migliori…
L’intelligenza artificiale (IA) sta rivoluzionando il modo in cui interagiamo con le tecnologie e prendiamo decisioni basate sui dati. Tuttavia, con l’aumento della complessità degli algoritmi di IA, si rende necessario comprendere come tali decisioni vengano prese. Ecco dove entra…
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 Dependence Plot ma sono imparziali e molo più veloci nel…
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, economia e fisica, solo per citarne alcuni, spesso nel contesto…
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 questi valori e da dove vengono? Innanzitutto, i valori Shapley…
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 di Explainable Artificial Intelligence (XAI). Il metodo SHAP è inoltre…
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 deep Learning nella nostra vita quotidiana, pone l’attenzione sull’interpretabilità e…
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 è un’operazione semplice (anche se spesso vengono sottovalutate tecniche e…
