
Il risultato? Un’applicazione capace di analizzare qualsiasi dataset in modo algoritmico, effettuare il pre-processing dei dati (features per features) e addestrare in parallelo piรน modelli di machine learning, sia per problemi di classificazione che di regressione, identificando quelli con le migliori performance ๐.
L’applicazione รจ in grado di costruire qualsiasi modello predittivo partendo da un set di dati, indipendentemente dal contesto applicativo ๐.
Ecco gli steps di preprocessing dei dati, eseguiti in modo guidato e in ordine rigoroso:
– ๐ฅ๐ถ๐ฑ๐ญ๐ช๐ค๐ข๐ต๐ฆ๐ด
– ๐ฆ๐ฏ๐ค๐ฐ๐ฅ๐ช๐ฏ๐จ
– ๐ช๐ฎ๐ฑ๐ถ๐ต๐ข๐ต๐ช๐ฐ๐ฏ
– ๐ด๐ฌ๐ฆ๐ธ๐ฏ๐ฆ๐ด๐ด
– ๐ฐ๐ถ๐ต๐ญ๐ช๐ฆ๐ณ๐ด
– ๐ด๐ค๐ข๐ญ๐ช๐ฏ๐จ
– ๐ฎ๐ถ๐ญ๐ต๐ช๐ค๐ฐ๐ญ๐ญ๐ช๐ฏ๐ฆ๐ข๐ณ๐ช๐ต๐บ
– ๐ง๐ฆ๐ข๐ต๐ถ๐ณ๐ฆ ๐ด๐ฆ๐ญ๐ฆ๐ค๐ต๐ช๐ฐ๐ฏ
– ๐ถ๐ฏ๐ฃ๐ข๐ญ๐ข๐ฏ๐ค๐ฆ๐ฅ
Segue il training e la valutazione del modello con:
– la scelta del metodo di ๐๐ซ๐จ๐ฌ๐ฌ-๐ฏ๐๐ฅ๐ข๐๐๐ญ๐ข๐จ๐ง, dei folder e del numero di iterazioni
– il ๐ญ๐ฎ๐ง๐ข๐ง๐ ๐๐๐ ๐ฅ๐ข ๐ข๐ฉ๐๐ซ๐ฉ๐๐ซ๐๐ฆ๐๐ญ๐ซ๐ข dei modelli (utilizzando es. “๐ณ๐ข๐ฏ๐ฅ๐ฐ๐ฎ๐ด๐ฆ๐ข๐ณ๐ค๐ฉ๐ค๐ท”)
– il coinvolgimento di tutti i modelli di machine learning, sia per problemi di classificazione che di regressione
– la scelta di tecniche di AutoML ๐ค con ๐๐๐๐, ๐๐ถ๐ต๐ฐ-๐ด๐ฌ๐ญ๐ฆ๐ข๐ณ๐ฏ, ๐2๐, ๐๐ถ๐ต๐ฐ๐๐ญ๐ฐ๐ถ๐ฏ, ๐๐๐๐๐.
In Asernet Srl, ๐๐ฐ๐ฅ๐ฆ๐ญ ๐๐ฆ๐ด๐ช๐จ๐ฏ rappresenta lo strumento di riferimento per realizzare modelli predittivi in qualsiasi contesto applicativo, che si tratti di analisi di mercato, marketing, previsioni finanziarie o altri ambiti dove l’analisi predittiva dei dati รจ fondamentale ๐.
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