MODEL DESIGN FOR MACHINE LEARNING: APPLICAZIONE PER COSTRUIRE MODELLI PREDITTIVI PARTENDO DA UN SET DI DATI

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๐‘ฌ๐’”๐’Š๐’”๐’•๐’† ๐’๐’ˆ๐’ˆ๐’Š ๐’”๐’–๐’ ๐’Ž๐’†๐’“๐’„๐’‚๐’•๐’ ๐’–๐’’๐’‚๐’‘๐’‘๐’๐’Š๐’„๐’‚๐’›๐’Š๐’๐’๐’† ๐’Š๐’ ๐’ˆ๐’“๐’‚๐’…๐’ ๐’…๐’Š ๐’„๐’๐’”๐’•๐’“๐’–๐’Š๐’“๐’† ๐’’๐’–๐’‚๐’๐’”๐’Š๐’‚๐’”๐’Š ๐’Ž๐’๐’…๐’†๐’๐’๐’ ๐’‘๐’“๐’†๐’…๐’Š๐’•๐’•๐’Š๐’—๐’ ๐’‘๐’‚๐’“๐’•๐’†๐’๐’…๐’ ๐’…๐’‚ ๐’–๐’ ๐’”๐’†๐’• ๐’…๐’Š ๐’…๐’‚๐’•๐’Š, ๐’Š๐’๐’…๐’Š๐’‘๐’†๐’๐’…๐’†๐’๐’•๐’†๐’Ž๐’†๐’๐’•๐’† ๐’…๐’‚๐’ ๐’„๐’๐’๐’•๐’†๐’”๐’•๐’ ๐’‚๐’‘๐’‘๐’๐’Š๐’„๐’‚๐’•๐’Š๐’—๐’?

Un’applicazione capace di:
– analizzare qualsiasi dataset in modo algoritmico?
– effettuare il pre-processing dei dati?
– addestrare in parallelo piรน modelli di machine learning, sia per problemi di classificazione che di regressione?
– identificare quelli con le migliori performance?

Si, certamente!

Ed รจ il risultato di un progetto complesso di ricerca su cui la Asernet sperimenta quotidianamente insieme ai propri clienti.

[๐Œ๐จ๐๐ž๐ฅ ๐ƒ๐ž๐ฌ๐ข๐ ๐ง ๐Ÿ๐จ๐ซ ๐Œ๐š๐œ๐ก๐ข๐ง๐ž ๐‹๐ž๐š๐ซ๐ง๐ข๐ง๐ ] Finalmente รจ nato! Credo che questo sia senza dubbio uno dei progetti piรน complessi su cui abbia mai lavorato il nostro datascientist Giuseppe Cristofaro. ๐Ÿš€ Sono state trasformate circa 400 ๐ฉ๐š๐ ๐ข๐ง๐ž ๐๐ข ๐ญ๐ž๐จ๐ซ๐ข๐š su statistica e machine learning in ๐š๐ฅ๐ ๐จ๐ซ๐ข๐ญ๐ฆ๐ข ๐จ๐ฉ๐ž๐ซ๐š๐ญ๐ข๐ฏ๐ข.
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 ๐Ÿ†.

L’applicazione รจ in grado di costruire qualsiasi modello predittivo partendo da un set di dati, indipendentemente dal contesto applicativo ๐ŸŒ.

Ecco gli steps di preprocessing dei dati, eseguiti in modo guidato e in ordine rigoroso:
– ๐˜ฅ๐˜ถ๐˜ฑ๐˜ญ๐˜ช๐˜ค๐˜ข๐˜ต๐˜ฆ๐˜ด
– ๐˜ฆ๐˜ฏ๐˜ค๐˜ฐ๐˜ฅ๐˜ช๐˜ฏ๐˜จ
– ๐˜ช๐˜ฎ๐˜ฑ๐˜ถ๐˜ต๐˜ข๐˜ต๐˜ช๐˜ฐ๐˜ฏ
– ๐˜ด๐˜ฌ๐˜ฆ๐˜ธ๐˜ฏ๐˜ฆ๐˜ด๐˜ด
– ๐˜ฐ๐˜ถ๐˜ต๐˜ญ๐˜ช๐˜ฆ๐˜ณ๐˜ด
– ๐˜ด๐˜ค๐˜ข๐˜ญ๐˜ช๐˜ฏ๐˜จ
– ๐˜ฎ๐˜ถ๐˜ญ๐˜ต๐˜ช๐˜ค๐˜ฐ๐˜ญ๐˜ญ๐˜ช๐˜ฏ๐˜ฆ๐˜ข๐˜ณ๐˜ช๐˜ต๐˜บ
– ๐˜ง๐˜ฆ๐˜ข๐˜ต๐˜ถ๐˜ณ๐˜ฆ ๐˜ด๐˜ฆ๐˜ญ๐˜ฆ๐˜ค๐˜ต๐˜ช๐˜ฐ๐˜ฏ
– ๐˜ถ๐˜ฏ๐˜ฃ๐˜ข๐˜ญ๐˜ข๐˜ฏ๐˜ค๐˜ฆ๐˜ฅ

Segue il training e la valutazione del modello con:
– la scelta del metodo di ๐œ๐ซ๐จ๐ฌ๐ฌ-๐ฏ๐š๐ฅ๐ข๐๐š๐ญ๐ข๐จ๐ง, dei folder e del numero di iterazioni
– il ๐ญ๐ฎ๐ง๐ข๐ง๐  ๐๐ž๐ ๐ฅ๐ข ๐ข๐ฉ๐ž๐ซ๐ฉ๐š๐ซ๐š๐ฆ๐ž๐ญ๐ซ๐ข dei modelli (utilizzando es. “๐˜ณ๐˜ข๐˜ฏ๐˜ฅ๐˜ฐ๐˜ฎ๐˜ด๐˜ฆ๐˜ข๐˜ณ๐˜ค๐˜ฉ๐˜ค๐˜ท”)
– il coinvolgimento di tutti i modelli di machine learning, sia per problemi di classificazione che di regressione
– la scelta di tecniche di AutoML ๐Ÿค– con ๐˜›๐˜—๐˜–๐˜›, ๐˜ˆ๐˜ถ๐˜ต๐˜ฐ-๐˜ด๐˜ฌ๐˜ญ๐˜ฆ๐˜ข๐˜ณ๐˜ฏ, ๐˜2๐˜–, ๐˜ˆ๐˜ถ๐˜ต๐˜ฐ๐˜Ž๐˜ญ๐˜ฐ๐˜ถ๐˜ฏ, ๐˜”๐˜“๐˜‘๐˜ˆ๐˜™.

In Asernet Srl, ๐˜”๐˜ฐ๐˜ฅ๐˜ฆ๐˜ญ ๐˜‹๐˜ฆ๐˜ด๐˜ช๐˜จ๐˜ฏ 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 ๐Ÿ“Š.

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