Mai nella stessa forma
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.
L’algoritmo CART (Classification and Regression Trees) è un algoritmo ampiamente utilizzato per la costruzione di alberi di decisione in machine learning. Gli alberi di decisione sono una forma di modello predittivo che può essere utilizzata sia per problemi di classificazione che per problemi di regressione. Ecco come funziona l’algoritmo CART 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.
CHAID (Chi-squared Automatic Interaction Detector) è un algoritmo utilizzato per la costruzione di alberi di decisione, in particolare per la suddivisione di variabili in base alle loro interazioni con le variabili di destinazione. A differenza degli alberi decisionali tradizionali, che si basano principalmente sull’indice di Gini o sull’entropia per la scelta delle suddivisioni, CHAID utilizza test del chi-quadro per determinare le suddivisioni ottimali in modo automatico.
Un Decision Tree (albero decisionale) è un modello di apprendimento automatico che rappresenta una serie di decisioni logiche prese in base ai valori dei attributi. È una struttura ad albero che viene utilizzata per prendere decisioni o fare previsioni a partire dai dati di input.
Random Forest è un algoritmo di apprendimento automatico che si basa sulla creazione di un insieme di alberi decisionali. Ogni albero viene creato utilizzando un subset casuale dei dati di addestramento e produce una previsione. Alla fine, le previsioni di tutti gli alberi vengono combinate attraverso il voto della maggioranza per ottenere la previsione finale.
L’algoritmo Gradient Boosting è una tecnica di apprendimento automatico che si basa sulla creazione sequenziale di modelli deboli, spesso alberi decisionali, per creare un modello più forte in grado di affrontare problemi di regressione e classificazione. L’obiettivo principale del Gradient Boosting è ridurre l’errore del modello combinando i punti deboli dei modelli individuali.
Il 2017 è stato un anno speciale per il Deep Learning. Oltre ai grandi risultati sperimentali ottenuti grazie agli algoritmi sviluppati, il Deep Learning quest’anno ha visto la sua gloria nel rilascio di moltissimi framework con cui sviluppare numerosi progetti. Nell’articolo vedremo una carrellata di molti nuovi framework che si sono proposti come ottimi strumenti per lo sviluppo di progetti Deep Learning.
MicroPython, un software di sviluppo che permette la programmazione di microcontrollori utilizzando esclusivamente Python come linguaggio di programmazione. In questo articolo vedremo in dettaglio MicroPython. Inoltre parleremo anche di PyBoard, una scheda con microcontrollore progettata specificatamente per essere programmata in Python.