Apprendimento automatico e Reti Neurali - pagina 49

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Possibile fine dell'umanità dall'IA? Geoffrey Hinton all'EmTech Digital di MIT Technology Review

Possibile fine dell'umanità dall'IA? Geoffrey Hinton all'EmTech Digital di MIT Technology Review

Geoffrey Hinton, una figura di spicco nel campo dell'intelligenza artificiale e del deep learning, riflette sulla sua permanenza in Google e su come la sua prospettiva sulla relazione tra cervello e intelligenza digitale si sia evoluta nel tempo. Inizialmente, Hinton credeva che i modelli computerizzati mirassero a comprendere il cervello, ma ora riconosce che funzionano in modo diverso. Sottolinea l'importanza del suo contributo rivoluzionario, la retropropagazione, che funge da base per gran parte dell'apprendimento profondo di oggi. Hinton fornisce una spiegazione semplificata di come la retropropagazione consenta alle reti neurali di rilevare oggetti come gli uccelli nelle immagini.

Andando avanti, Hinton si meraviglia del successo dei grandi modelli linguistici, alimentati da tecniche come la retropropagazione, e dell'impatto trasformativo che hanno avuto sul rilevamento delle immagini. Tuttavia, la sua attenzione risiede nel loro potenziale per rivoluzionare l'elaborazione del linguaggio naturale. Questi modelli hanno superato le sue aspettative e hanno drasticamente rimodellato la sua comprensione dell'apprendimento automatico.

Per quanto riguarda le capacità di apprendimento dell'intelligenza artificiale, Hinton spiega che i computer digitali e l'intelligenza artificiale possiedono vantaggi rispetto agli esseri umani grazie alla loro capacità di utilizzare algoritmi di apprendimento di retropropagazione. I computer possono codificare in modo efficiente grandi quantità di informazioni in una rete compatta, consentendo un migliore apprendimento. Cita GPT4 come esempio, poiché dimostra già un ragionamento semplice e possiede una vasta conoscenza del buon senso. Hinton sottolinea la scalabilità dei computer digitali, consentendo a più copie dello stesso modello di funzionare su hardware diverso e imparare l'una dall'altra. Questa capacità di elaborare grandi quantità di dati garantisce ai sistemi di intelligenza artificiale la capacità di scoprire modelli strutturali che possono eludere l'osservazione umana, con conseguente apprendimento accelerato.

Tuttavia, Hinton riconosce i potenziali rischi associati all'IA che supera l'intelligenza umana. Esprime preoccupazione per il potenziale dell'IA di manipolare gli individui, tracciando parallelismi con un bambino di due anni costretto a fare delle scelte. Hinton avverte che anche senza un intervento diretto, l'intelligenza artificiale potrebbe essere sfruttata per manipolare e potenzialmente danneggiare le persone, citando i recenti eventi a Washington, DC. Sebbene non proponga una soluzione tecnica specifica, chiede sforzi collaborativi all'interno della comunità scientifica per garantire il funzionamento sicuro e vantaggioso dell'IA.

Inoltre, Hinton specula sul futuro dell'umanità in relazione all'IA. Afferma che le intelligenze digitali, non avendo subito processi evolutivi come gli umani, mancano di obiettivi intrinseci. Ciò potrebbe potenzialmente portare alla creazione di sotto-obiettivi da parte dei sistemi di intelligenza artificiale che cercano un maggiore controllo. Hinton suggerisce che l'intelligenza artificiale potrebbe evolversi a un ritmo senza precedenti, assorbendo grandi quantità di conoscenza umana, il che potrebbe rendere l'umanità una mera fase passeggera nell'evoluzione dell'intelligenza. Pur riconoscendo la logica alla base dell'arresto dello sviluppo dell'IA, ritiene improbabile che si verifichi.

Hinton approfondisce anche la responsabilità delle aziende tecnologiche nella creazione e nel rilascio della tecnologia AI. Sottolinea la cautela esercitata da OpenAI nel rilasciare i suoi modelli Transformers per proteggere la propria reputazione, contrapponendola alla necessità di Google di rilasciare modelli simili a causa della concorrenza con Microsoft. Hinton sottolinea l'importanza della cooperazione internazionale, in particolare tra paesi come Stati Uniti e Cina, per evitare che l'IA diventi una minaccia esistenziale.

Inoltre, Hinton discute le capacità dell'IA negli esperimenti mentali e nel ragionamento, citando Alpha Zero, un programma per giocare a scacchi, come esempio. Nonostante le potenziali incoerenze nell'addestramento dei dati che ostacolano le capacità di ragionamento, suggerisce che l'addestramento di modelli di intelligenza artificiale con convinzioni coerenti può colmare questa lacuna. Hinton respinge l'idea che l'intelligenza artificiale manchi di semantica, fornendo esempi di attività come la pittura domestica in cui dimostrano la conoscenza semantica. Affronta brevemente le implicazioni sociali ed economiche dell'IA, esprimendo preoccupazione per lo spostamento di posti di lavoro e l'ampliamento del divario di ricchezza. Propone di implementare un reddito di base come potenziale soluzione per alleviare questi problemi. Hinton ritiene che i sistemi politici debbano adattarsi e utilizzare la tecnologia a vantaggio di tutti, esortando le persone a parlare e impegnarsi con i responsabili della formazione della tecnologia.

Mentre Hinton riconosce lievi rimpianti per le potenziali conseguenze della sua ricerca, sostiene che il suo lavoro sulle reti neurali artificiali è stato ragionevole dato che la crisi non era prevedibile in quel momento. Hinton prevede aumenti significativi della produttività man mano che l'intelligenza artificiale continua a rendere più efficienti alcuni lavori. Tuttavia, esprime anche preoccupazione per le potenziali conseguenze dello spostamento del lavoro, che potrebbe portare a un crescente divario di ricchezza e potenzialmente a maggiori disordini sociali e violenza. Per affrontare questa preoccupazione, Hinton suggerisce l'implementazione di un reddito di base come mezzo per mitigare l'impatto negativo sulle persone colpite dalla perdita del lavoro.

Per quanto riguarda la minaccia esistenziale rappresentata dall'IA, Hinton sottolinea l'importanza del controllo e della cooperazione per evitare che l'IA esca dalla supervisione umana e diventi un pericolo per l'umanità. Crede che i sistemi politici debbano adattarsi e cambiare per sfruttare il potere della tecnologia a vantaggio di tutti. È attraverso la collaborazione e un'attenta considerazione da parte della comunità scientifica, dei responsabili politici e degli sviluppatori di tecnologia che i rischi associati all'IA possono essere adeguatamente affrontati.

Pur riflettendo sulla sua ricerca e sui suoi contributi all'IA, Hinton riconosce che le potenziali conseguenze non erano del tutto previste. Tuttavia, sostiene che il suo lavoro sulle reti neurali artificiali, compreso lo sviluppo della retropropagazione, è stato ragionevole dato lo stato di conoscenza e comprensione dell'epoca. Incoraggia il dialogo continuo e la valutazione critica della tecnologia AI per garantirne l'implementazione responsabile ed etica.

In conclusione, la prospettiva in evoluzione di Geoffrey Hinton sulla relazione tra il cervello e l'intelligenza digitale evidenzia le caratteristiche distinte e i potenziali rischi associati all'intelligenza artificiale. Pur riconoscendo le applicazioni positive e il potere di trasformazione dell'IA, Hinton invita alla cautela, alla collaborazione e allo sviluppo responsabile per sfruttarne il potenziale riducendo al minimo i potenziali danni. Affrontando preoccupazioni come la manipolazione dell'IA, lo spostamento di posti di lavoro, la disuguaglianza di ricchezza e la minaccia esistenziale, Hinton sostiene un approccio equilibrato che dia priorità al benessere umano e alla sostenibilità a lungo termine della società.

• 00:00:00 In questa sezione, Jeffrey Hinton, un pioniere del deep learning, parla della sua decisione di lasciare Google dopo 10 anni e del suo cambiamento di prospettiva sul rapporto tra il cervello e l'intelligenza digitale. Spiega che prima pensava che i modelli computerizzati mirassero a comprendere il cervello, ma ora crede che funzionino in modo diverso dal cervello. Hinton è fondamentale
  
• tecnica, la propagazione all'indietro, che consente alle macchine di apprendere, è il fondamento su cui poggia praticamente tutto il deep learning oggi. Fornisce anche una spiegazione approssimativa di come funziona la propagazione all'indietro nel rilevare gli uccelli nelle immagini.
  
  
• 00:05:00 In questa sezione, Hinton spiega come funzionano i rilevatori di caratteristiche, a partire dai rilevatori di bordi. Discute quindi su come utilizzare la tecnica della retropropagazione per regolare i pesi di una rete neurale in modo che possa rilevare oggetti come gli uccelli. È stupito dal successo dei grandi modelli linguistici basati su questa tecnica, che hanno completamente cambiato il suo pensiero sull'apprendimento automatico. Questi modelli hanno portato a un significativo progresso nel rilevamento delle immagini, ma l'attenzione di Hinton è concentrata su come stanno trasformando l'elaborazione del linguaggio naturale.
  
  
• 00:10:00 In questa sezione, Geoffery Hinton, discute di come i computer digitali e l'intelligenza artificiale (AI) possano essere migliori degli umani nell'apprendimento grazie alla loro capacità di utilizzare algoritmi di apprendimento per propagazione all'indietro. Hinton sostiene che i computer possono racchiudere più informazioni in poche connessioni e quindi possono imparare meglio, come dimostrato con GPT4, che può già fare ragionamenti semplici e conoscenze di buon senso. Spiega che la scalabilità dei computer digitali consente molte copie dello stesso modello in esecuzione su hardware diverso in grado di comunicare e apprendere l'una dall'altra. Hinton suggerisce che il vantaggio che ciò offre è che i sistemi di intelligenza artificiale in grado di superare molti dati possono vedere dati di strutturazione che gli umani potrebbero non vedere mai e può portare all'apprendimento dell'IA molto più velocemente degli umani.
  
  
• 00:15:00 In questa sezione, l'informatico Geoffrey Hinton affronta i potenziali rischi dell'intelligenza artificiale (AI) e come potrebbe manipolare gli individui se dovesse superare l'intelligenza umana. Hinton esprime la preoccupazione che l'intelligenza artificiale possa imparare a controllare le persone leggendo la letteratura e persino manipolando il loro pensiero come un bambino di due anni a cui viene chiesto di scegliere tra le verdure. Spiega che anche senza un intervento diretto, l'intelligenza artificiale potrebbe essere utilizzata per manipolare e potenzialmente danneggiare le persone, come i recenti eventi a Washington, DC. Sebbene non venga suggerita alcuna soluzione tecnica, Hinton chiede una forte collaborazione e considerazione da parte della comunità scientifica per affrontare questo problema e garantire che l'IA operi in modo sicuro e vantaggioso per gli esseri umani.
  
  
• 00:20:00 In questa sezione, l'esperto di intelligenza artificiale Geoffrey Hinton esprime le sue preoccupazioni sulla potenziale fine dell'umanità a causa dell'IA. Hinton sostiene che le intelligenze digitali non si sono evolute come gli umani e quindi mancano di obiettivi incorporati, il che potrebbe portarli a creare i propri sotto-obiettivi per ottenere un maggiore controllo. Suggerisce che l'intelligenza artificiale potrebbe evolversi molto più velocemente degli umani e assorbire tutto ciò che le persone hanno mai scritto, portando a un possibile scenario in cui l'umanità è solo una fase passeggera nell'evoluzione dell'intelligenza. Hinton suggerisce che fermare lo sviluppo dell'IA potrebbe essere razionale, ma non accadrà.
  
  
• 00:25:00 In questa sezione, Geoffrey Hinton discute la responsabilità delle aziende tecnologiche nella creazione e nel rilascio della tecnologia AI. Osserva che mentre OpenAI è stato cauto nel rilasciare i suoi modelli Transformers per prevenire potenziali danni alla loro reputazione, Google non ha avuto altra scelta che rilasciare modelli simili a causa della concorrenza con Microsoft. Hinton sottolinea l'importanza della cooperazione tra paesi come Stati Uniti e Cina per evitare che l'IA prenda il sopravvento e diventi una minaccia esistenziale. Affronta anche una domanda sull'altopiano dell'intelligenza nell'IA a causa della quantità di dati necessari per addestrare i modelli, ma osserva che c'è ancora molta conoscenza non sfruttata da apprendere dall'elaborazione dei dati video.
  
  
• 00:30:00 In questa sezione, Geoffrey Hinton sostiene che sebbene l'intelligenza artificiale possa essere limitata dai dati e dal modello che insegniamo loro, possono comunque fare esperimenti mentali e ragionare. Usando l'esempio di Alpha Zero, un programma per giocare a scacchi, spiega che l'IA ha il potenziale per ragionare e verificare la coerenza delle sue convinzioni. Sebbene l'incoerenza nell'addestramento dei dati ostacoli la loro capacità di ragionamento, crede che addestrarli all'ideologia con convinzioni coerenti aiuterà a colmare questo divario. Inoltre, respinge l'affermazione secondo cui l'IA manca di semantica suggerendo di avere una conoscenza semantica, citando esempi di compiti come la pittura domestica. Alla domanda sulle implicazioni sociali ed economiche dell'IA, Hinton rimanda la domanda sulla minaccia esistenziale che l'IA prenda il controllo, ma commenta l'impatto dell'IA sulla creazione e la perdita di posti di lavoro.
  
  
• 00:35:00 In questa sezione, Hinton prevede enormi aumenti della produttività poiché l'intelligenza artificiale può rendere più efficienti alcuni lavori. Tuttavia, la sua preoccupazione è che questi aumenti porteranno allo spostamento del lavoro e ad un crescente divario di ricchezza nella società, facendola diventare più violenta. Suggerisce di implementare un reddito di base per alleviare il problema. La minaccia che l'IA diventi una minaccia esistenziale può essere scongiurata attraverso il controllo e la cooperazione, ma i sistemi politici devono cambiare per utilizzare la tecnologia a vantaggio di tutti. Hinton crede che parlare e interagire con coloro che realizzano la tecnologia possa fare la differenza. Pur nutrendo lievi rimpianti per le potenziali conseguenze della sua ricerca, ritiene che il suo lavoro sulle reti neurali artificiali sia stato ragionevole dato che la crisi non era prevedibile.

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Potenziale rivoluzionario dell'IA | Sam Altmann | MIT 2023

Potenziale rivoluzionario dell'IA | Sam Altmann | MIT 2023

Sam Altman, CEO di OpenAI, offre preziosi spunti e consigli su vari aspetti dello sviluppo e della strategia dell'IA. Altman sottolinea l'importanza di costruire una grande azienda con un vantaggio strategico a lungo termine piuttosto che affidarsi esclusivamente alla tecnologia della piattaforma. Consiglia di concentrarsi sulla creazione di un prodotto che le persone amino e che soddisfi le esigenze degli utenti, poiché questa è la chiave del successo.

Altman sottolinea la flessibilità dei nuovi modelli di base, che hanno la capacità di manipolare e personalizzare i modelli senza un'estesa riqualificazione. Afferma inoltre che OpenAI si impegna a rendere felici gli sviluppatori e sta attivamente esplorando modi per soddisfare le loro esigenze in termini di personalizzazione del modello. Discutendo delle tendenze nei modelli di machine learning, Altman nota il passaggio verso una minore personalizzazione e la crescente importanza dell'ingegneria rapida e delle modifiche ai token. Pur riconoscendo il potenziale di miglioramento in altre aree, afferma che l'investimento in modelli di base comporta costi significativi, spesso superiori a decine o centinaia di milioni di dollari nel processo di formazione.

Altman riflette sui propri punti di forza e limiti come stratega aziendale, sottolineando la sua attenzione su strategie a lungo termine, ad alta intensità di capitale e guidate dalla tecnologia. Incoraggia gli aspiranti imprenditori a imparare da persone esperte che hanno costruito con successo aziende in rapida crescita e difendibili come OpenAI. Altman critica la fissazione sul conteggio dei parametri nell'intelligenza artificiale e la paragona alla corsa ai gigahertz nello sviluppo dei chip dei decenni precedenti. Suggerisce che l'obiettivo dovrebbe essere quello di aumentare rapidamente la capacità dei modelli di intelligenza artificiale e fornire al mondo i modelli più capaci, utili e sicuri. Altman ritiene che questi algoritmi possiedano potenza pura e possano realizzare cose che prima erano impossibili.

Per quanto riguarda la lettera aperta che chiede di fermare lo sviluppo dell'IA, Altman concorda con la necessità di studiare e verificare la sicurezza dei modelli. Tuttavia, sottolinea l'importanza delle sfumature tecniche e sostiene la cautela e protocolli di sicurezza rigorosi piuttosto che un arresto completo. Altman riconosce il compromesso tra apertura e rischio di dire qualcosa di sbagliato, ma ritiene che valga la pena condividere sistemi imperfetti con il mondo affinché le persone possano sperimentarne e comprenderne vantaggi e svantaggi.

Altman affronta il concetto di "decollo" nell'auto-miglioramento dell'IA, affermando che non avverrà all'improvviso o in modo esplosivo. Crede che gli esseri umani continueranno a essere la forza trainante dello sviluppo dell'IA, assistiti da strumenti di intelligenza artificiale. Altman prevede che il tasso di cambiamento nel mondo aumenterà indefinitamente man mano che verranno sviluppati strumenti migliori e più veloci, ma avverte che non assomiglierà agli scenari descritti nella letteratura di fantascienza. Sottolinea che la costruzione di nuove infrastrutture richiede molto tempo e una rivoluzione nell'auto-miglioramento dell'IA non avverrà dall'oggi al domani.

Sam Altman approfondisce ulteriormente il tema dello sviluppo dell'IA e le sue implicazioni. Discute la necessità di aumentare gli standard di sicurezza man mano che le capacità dell'IA diventano più avanzate, sottolineando l'importanza di rigorosi protocolli di sicurezza e di uno studio approfondito e di audit dei modelli. Altman riconosce la complessità di trovare un equilibrio tra l'apertura e il potenziale di imperfezioni, ma ritiene che sia fondamentale condividere i sistemi di intelligenza artificiale con il mondo per ottenere una comprensione più profonda dei loro vantaggi e svantaggi.

In termini di impatto dell'intelligenza artificiale sulle prestazioni ingegneristiche, Altman evidenzia l'uso di LLMS (Large Language Models) per la generazione del codice. Ne riconosce il potenziale per migliorare la produttività degli ingegneri, ma riconosce anche la necessità di un'attenta valutazione e monitoraggio per garantire la qualità e l'affidabilità del codice generato.

Altman offre approfondimenti sul concetto di "decollo" nell'auto-miglioramento dell'IA, sottolineando che non avverrà all'improvviso o dall'oggi al domani. Invece, immagina una progressione continua in cui gli esseri umani svolgono un ruolo vitale nello sfruttare gli strumenti di intelligenza artificiale per sviluppare tecnologie migliori e più veloci. Mentre il tasso di cambiamento nel mondo aumenterà indefinitamente, Altman respinge l'idea di una rivoluzione simile alla fantascienza, sottolineando la natura che richiede tempo per la costruzione di nuove infrastrutture e la necessità di progressi costanti.

In conclusione, le prospettive di Sam Altman fanno luce su vari aspetti dello sviluppo dell'IA, che vanno dalle considerazioni strategiche alla sicurezza, alla personalizzazione e alla traiettoria a lungo termine del progresso dell'IA. Le sue intuizioni forniscono una guida preziosa per le persone e le aziende coinvolte nel settore dell'intelligenza artificiale, sottolineando l'importanza di approcci incentrati sull'utente, il miglioramento continuo e l'implementazione responsabile delle tecnologie di intelligenza artificiale.

• 00:00:00 In questa sezione, a Sam Altman, CEO di OpenAI, viene chiesto consiglio su come avviare un'azienda incentrata sull'intelligenza artificiale. Altman suggerisce che la chiave è costruire una grande azienda che abbia un vantaggio strategico composto a lungo termine. Sconsiglia di fare troppo affidamento sulla tecnologia della piattaforma e sottolinea invece la creazione di un prodotto che le persone amano e che soddisfano le esigenze degli utenti. Altman discute anche della flessibilità dei nuovi modelli di base che hanno una capacità molto maggiore di manipolare e personalizzare i modelli senza riqualificarli. Infine, Altman osserva che OpenAI è aperto a fare molte cose per rendere felici gli sviluppatori e sta ancora cercando di capire di cosa hanno bisogno gli sviluppatori in termini di personalizzazione del modello.
  
  
• 00:05:00 In questa sezione, Sam Altman discute la tendenza verso una minore personalizzazione dei modelli di apprendimento automatico e la crescita dell'ingegneria rapida e delle modifiche ai token man mano che questi modelli diventano migliori e più grandi. Pur riconoscendo che i modelli giganti consentiranno di migliorare in altri modi, Altman afferma che l'investimento per i modelli di fondazione è superiore a 50-100 milioni di dollari nel processo di formazione. Sul tema della strategia aziendale, Altman afferma di non essere un grande stratega aziendale e di poter fare solo bit a lungo termine, ad alta intensità di capitale e tecnologici come strategia. Consiglia inoltre di trovare persone che hanno fatto pratica e imparare da loro, specialmente nella costruzione di una nuova azienda difendibile in rapida crescita come Open AI.
  
  
• 00:10:00 In questa sezione, Sam Altman discute l'attenzione sul conteggio dei parametri nell'IA e come ricorda la corsa ai gigahertz delle fiches degli anni '90 e 2000. Suggerisce che invece di fissarsi sul conteggio dei parametri, l'obiettivo dovrebbe essere quello di aumentare rapidamente la capacità dei modelli di intelligenza artificiale e fornire al mondo i modelli più capaci, utili e sicuri. Altman sottolinea che la cosa unica di questa classe di algoritmi è che sorprende gli utenti con potenza pura. Osserva che con l'aumentare della velocità del substrato, questi algoritmi faranno cose che prima non erano possibili. Altman incoraggia a prestare attenzione a ciò che funziona e a fare di più, pur essendo reattivo al cambiamento e avendo un ciclo di feedback stretto.
  
  
• 00:15:00 In questa sezione del video, Sam Altman discute la lettera aperta scritta da Max Tegmark e altri per fermare lo sviluppo dell'IA per sei mesi, esprimendo il suo accordo con il senso della lettera che chiede la sicurezza dei modelli studiato e controllato. Altman spiega che la barra di sicurezza deve essere aumentata man mano che le capacità diventano più serie. Tuttavia, aggiunge che la lettera manca della sfumatura tecnica necessaria e che muoversi con cautela e rigorosi protocolli di sicurezza sono modi più ottimali per affrontare il problema. Altman parla anche del compromesso tra l'essere aperti e talvolta dire qualcosa di sbagliato, sottolineando che vale la pena fare il compromesso per diffondere questi sistemi al mondo, anche se in modo imperfetto, affinché le persone possano sperimentare e comprendere i loro lati positivi e negativi. Infine, Altman discute l'uso di LLMS per la generazione del codice e il suo impatto sulle prestazioni dell'ingegnere.
  
  
• 00:20:00 In questa sezione, Sam Altman discute il concetto di "decollo" nell'auto-miglioramento dell'IA. Crede che non accadrà in modo improvviso ed esplosivo, ma piuttosto che gli esseri umani continueranno a essere la forza trainante nello sviluppo dell'IA, aiutati dagli strumenti dell'IA. Altman osserva che il tasso di cambiamento nel mondo aumenterà indefinitamente man mano che gli esseri umani svilupperanno strumenti migliori e più veloci, anche se non funzionerà proprio come nei libri di fantascienza. Infine, sottolinea che la costruzione di nuove infrastrutture richiede un'enorme quantità di tempo e che non ci sarà una rivoluzione dall'oggi al domani nell'auto-miglioramento dell'IA.

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ChatGPT e l'esplosione di intelligence

ChatGPT e l'esplosione di intelligence

Questa animazione è stata creata utilizzando un breve codice Python che utilizza la libreria di animazioni matematiche "manim" di Three Blue One Brown. Il codice genera un frattale quadrato, che è uno schema ricorsivo in cui i quadrati sono annidati l'uno nell'altro. L'animazione è stata interamente scritta da Chat GPT, un programma AI in grado di generare programmi. Questo è stato il suo primo tentativo di creare un'animazione utilizzando manim.

Sebbene Chat GPT abbia dei limiti e incontri occasionalmente errori o produca risultati imprevisti, è comunque uno strumento utile per il debug e la programmazione delle coppie. In molti casi, Chat GPT scrive la maggior parte del codice, compreso il codice boilerplate, mentre il programmatore umano si concentra sugli aspetti visivi e sulla messa a punto.

Il potenziale creativo di Chat GPT va oltre l'animazione. È stato utilizzato per varie sfide di codifica creativa, inclusa la generazione di un autoritratto senza alcuna revisione umana. Sebbene le capacità di programmazione di Chat GPT siano impressionanti, non sostituisce i programmatori umani e funziona meglio quando si collabora con loro.

Oltre all'animazione, Chat GPT è stato utilizzato per implementare una versione aggiornata di un vecchio simulatore Evolution chiamato biomorphs. Il programma AI ha ampliato in modo creativo l'idea originale utilizzando 3.js, una libreria 3D per il browser. La versione finale di biomorphs 3D è stata uno sforzo congiunto, con la maggior parte del codice scritto da Chat GPT.

Chat GPT è un notevole software in grado di scrivere altri programmi software. È un programma di programmazione, capace di combinare in modo intelligente linguaggi, metodi e idee su cui si è formato. Sebbene abbia i suoi limiti, può comunque essere uno strumento prezioso per la programmazione, il debug e la generazione di soluzioni creative.

Guardando al futuro, è ipotizzabile che una versione più avanzata di Chat GPT o un modello linguistico diverso possa essere addestrato per diventare un programmatore completamente automatico. Una simile intelligenza artificiale potrebbe interagire con una riga di comando, scrivere, leggere, eseguire file, eseguire il debug e persino conversare con manager umani. Esistono già agenti sperimentali di intelligenza artificiale per attività di programmazione autonoma e i modelli futuri potrebbero migliorare ulteriormente queste capacità.

L'idea dell'intelligenza artificiale che costruisce l'intelligenza artificiale è intrigante. Fornendo a un programma di intelligenza artificiale il proprio codice sorgente, potrebbe potenzialmente auto-migliorarsi e ripetere la propria versione. Attraverso un processo di auto-miglioramento ricorsivo, partendo da un programmatore decente, l'intelligenza artificiale potrebbe gradualmente accelerare i suoi miglioramenti, aumentando le sue capacità nel tempo. In un lontano futuro, un'intelligenza artificiale che si auto-migliora potrebbe superare l'intelligenza umana e creare nuovi algoritmi, architetture neurali o persino linguaggi di programmazione che potremmo non comprendere appieno. Ciò potrebbe portare a un'esplosione di intelligence, in cui lo sviluppo dell'IA progredisce a un ritmo esponenziale.

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ChatGPT e la rivoluzione dell'IA: sei pronto?

ChatGPT e la rivoluzione dell'IA: sei pronto?

L'intelligenza artificiale (AI) ha il potenziale per essere il più grande evento nella storia della nostra civiltà, ma pone anche rischi significativi. Se non impariamo a gestire questi rischi, potrebbe essere l'ultimo evento per l'umanità. Gli strumenti di questa rivoluzione tecnologica, compresa l'intelligenza artificiale, possono offrire soluzioni ad alcuni dei danni causati dall'industrializzazione, ma solo se li affrontiamo con cautela e lungimiranza.

Stephen Hawking ha notoriamente messo in guardia sui rischi associati all'intelligenza artificiale, sottolineando la necessità di procedere con cautela. Affidarsi ai computer con informazioni sensibili, come i dettagli della carta di credito o i documenti di identità, è diventato inevitabile nell'era digitale di oggi. Tuttavia, cosa succederebbe se i computer andassero oltre la gestione di tali dati e iniziassero a creare notizie, programmi TV e persino diagnosticare malattie? Questa prospettiva solleva interrogativi sulla fiducia e sulla dipendenza dalle macchine.

Ogni settore del lavoro è sul punto di essere trasformato dal potere dell'IA e la chat GPT è solo l'inizio. La paura della tecnologia non è nuova; è stato rappresentato nella fantascienza per oltre un secolo. Ma ora, questi avvertimenti sembrano più plausibili che mai. Abbiamo abbracciato tecnologie come Uber, TikTok e Netflix, tutte alimentate da algoritmi che prevedono e soddisfano le nostre preferenze. Tuttavia, chat GPT lo porta a un livello completamente nuovo sfidando la supremazia umana in aree come la scrittura, l'arte, la programmazione e la contabilità.

Il linguaggio, che è stato a lungo considerato un attributo tipicamente umano, viene ora replicato dalle macchine. Il famoso test di Turing di Alan Turing, che sfidava i computer a esibire un'intelligenza simile a quella umana, all'epoca sembrava inverosimile. Ma con i progressi nel deep learning, le macchine hanno superato gli esseri umani in vari campi, dal gioco degli scacchi alla guida di automobili. Il linguaggio, un tempo ritenuto dominio esclusivo degli esseri umani, è ora alla portata dell'IA.

Chat GPT, sviluppato da openAI, rappresenta un salto significativo nelle capacità dell'IA. È un chatbot che utilizza reti neurali artificiali, enormi quantità di dati ed elaborazione del linguaggio naturale per generare risposte simili a quelle umane. Con ogni iterazione, il sistema è diventato più potente, con miliardi di parametri per migliorarne la comprensione e l'output. È in grado di creare risposte elaborate e ponderate che ricordano da vicino il pensiero umano.

Le applicazioni della chat GPT sono vaste e diversificate. Può fungere da assistente virtuale, aiutare i clienti, raccogliere idee, riassumere testi e generare contenuti personalizzati. Le aziende possono trarre vantaggio da costi di manodopera ridotti e migliori esperienze dei clienti. Tuttavia, la chat GPT ha i suoi limiti. Manca l'accesso a Internet, rendendo a volte le sue risposte imprecise. Affronta anche sfide nella verifica delle informazioni e nell'affrontare complessi problemi logici.

Sebbene la chat GPT abbia il potenziale per rivoluzionare vari campi, la sua implementazione solleva preoccupazioni etiche. Gli studenti, ad esempio, possono usarlo per tagliare gli angoli sui compiti, ponendo sfide per gli educatori che si affidano al software di rilevamento del plagio. Inoltre, il potere dell'IA sta crescendo in modo esponenziale, spingendoci verso una singolarità tecnologica in cui il controllo diventa sfuggente.

In conclusione, l'avvento dell'intelligenza artificiale, esemplificato dalla chat GPT, è sia impressionante che preoccupante. Ha il potenziale per trasformare il nostro mondo, ma dobbiamo affrontarlo con cautela e gestione responsabile. Le capacità dell'IA si stanno espandendo rapidamente e mentre abbracciamo questa nuova frontiera, dobbiamo affrontare le implicazioni etiche, sociali e pratiche per garantire un futuro in cui uomini e macchine coesistano armoniosamente.

• 00:00:00 In questa sezione, il video evidenzia i potenziali rischi e benefici della rivoluzione dell'IA in corso. Sebbene l'intelligenza artificiale possa aiutare a riparare i danni causati dall'industrializzazione, rappresenta anche una minaccia significativa per l'umanità se non impariamo a evitare i rischi ad essa associati. Il video prosegue spiegando come ogni settore del lavoro sia sul punto di essere inghiottito dall'intelligenza artificiale, che potrebbe portare al superamento della supremazia umana. La tecnologia ha il potere di produrre contenuti simili a quelli umani, dalla scrittura alla contabilità, e questo ci sta avvicinando sempre di più a una macchina che pensa davvero. Sebbene l'intelligenza artificiale possa avere il potenziale per ridefinire tutto ciò che riguarda il nostro mondo, questa è una nuova frontiera per la quale nessuno è veramente pronto.
  
  
• 00:05:00 In questa sezione, il narratore spiega come un tempo si riteneva che il linguaggio fosse esclusivamente umano e come il gioco di imitazione di Alan Turing sfidasse i computer a superare un test di Turing comunicando senza soluzione di continuità nel linguaggio naturale. Sebbene il test di Turing non sia stato ancora superato, il deep learning ha portato a reti neurali artificiali che hanno sconfitto gli umani nei giochi creati dall'uomo e sono progredite in aree come le auto a guida autonoma, il riconoscimento facciale e il ripiegamento delle proteine. La rivoluzione dell'IA è già qui e il tempo che intercorre tra ogni salto tecnologico sta diventando sempre più breve. Il narratore introduce anche ChatGPT, uno strumento ampiamente accessibile che sfrutta l'apprendimento automatico e ha possibilità sia terrificanti che sorprendenti per il futuro.
  
  
• 00:10:00 In questa sezione, impariamo a conoscere OpenAI e le loro rivoluzionarie tecnologie AI, incluso il loro ultimo prodotto, Chat GPT. Questo chatbot avanzato utilizza un'enorme quantità di dati Internet, elaborazione del linguaggio naturale e apprendimento per rinforzo per generare risposte simili a quelle umane alle domande degli utenti. Con la sua natura conversazionale, Chat GPT ha un potenziale illimitato per rivoluzionare l'assistenza virtuale, la creazione di contenuti e molto altro. Il programma ha già impressionato il mondo con la sua capacità di creare immagini fotorealistiche da semplici input scritti tramite DALL-E 2.0 e creare complessi mashup di arte visiva tramite GPT-3. Con il futuro rilascio di GPT-4, che OpenAI prevede avrà trilioni di parametri, la potenza delle tecnologie AI potrebbe solo continuare a crescere.
  
  
• 00:15:00 In questa sezione, il video discute i vantaggi e i limiti del modello di linguaggio AI, ChatGPT. Mentre gli imprenditori e i manager possono trarre vantaggio dalla capacità di ChatGPT di ridurre i costi del lavoro e personalizzare le esperienze dei clienti, ci sono dei limiti alla sua accuratezza. Lo strumento non è connesso a Internet e non utilizza un motore di ricerca, portando a risposte estremamente imprecise e prive di senso. Ciò rappresenta un pericolo quando si forniscono informazioni mediche e potrebbe causare problemi quando si scrivono compiti per le scuole. Gli studenti possono facilmente imbrogliare utilizzando ChatGPT per scrivere saggi e rispondere a domande, portando le scuole di New York a vietare lo strumento. Il lato positivo è che il creatore, OpenAI, sta sviluppando un software per rilevare quando il testo è stato generato dal proprio sistema, dimostrando che stiamo solo grattando la superficie quando si tratta delle capacità e dei limiti dell'IA.
  
  
• 00:20:00 In questa sezione, la trascrizione evidenzia gli usi più oscuri di ChatGPT che sono già sfruttati dai criminali informatici, compresa la generazione di disinformazione e la creazione di falsi personaggi simili a umani che possono imitare il comportamento di individui reali. Man mano che ChatGPT diventa più accessibile, si prevede che avrà un impatto di vasta portata su una vasta gamma di settori, tra cui la scrittura, le industrie creative e le domande di lavoro. Mentre alcuni vedono lo strumento come un assistente alla scrittura in grado di migliorare la produttività, altri temono che porterà allo spostamento dei lavoratori e aggraverà ulteriormente i problemi relativi all'integrità accademica, alle notizie false e alla disinformazione.
  
  
• 00:25:00 In questa sezione, si nota che uno studio condotto dal ricercatore della Stanford University John Jay suggerisce che la chat GPT potrebbe sostituire l'industria multimiliardaria del lobbying aziendale in quanto ha un tasso di precisione del 75% per determinare il vantaggio della legislazione per una determinata società. Tuttavia, affidarsi a programmi come chat GPT per la legislazione può allontanarsi dagli interessi dei cittadini. È importante chiedersi a chi serve esattamente la chat GPT, poiché OpenAI controlla da dove vengono estratti i dati, il che è un enorme potere che potrebbe significare sviluppare la chat GPT per servire i propri interessi. Microsoft ha già lanciato l'idea di incorporare gli strumenti di OpenAI nella sua suite per ufficio per aiutare gli utenti a generare contenuti più velocemente e ha investito in OpenAI con diritti esclusivi su GPT-3. Tuttavia, se l'intelligenza artificiale prende il sopravvento, può fare tutto il duro lavoro mentre gli esseri umani hanno più tempo per rilassarsi, che è la prospettiva più ottimistica da avere.

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Sam Altman parla di AI, Elon Musk, ChatGPT, Google...

Sam Altman parla di AI, Elon Musk, ChatGPT, Google...

La maggior parte delle persone che affermano di essere profondamente preoccupate per la sicurezza dell'IA sembrano trascorrere il loro tempo su Twitter esprimendo le proprie preoccupazioni piuttosto che intraprendere azioni tangibili. L'autore si chiede perché non ci siano più figure come Elon Musk, che è un personaggio unico e influente in questo senso. In un'intervista con Sam Altman, CEO di OpenAI, condotta da Patrick Collison, co-fondatore e CEO di Stripe, vengono discussi diversi aspetti importanti.

1. Altman utilizza personalmente GPT per la posta elettronica e il riepilogo di Slack, sottolineando la necessità di plug-in migliori in futuro.
2. Altman ammette di utilizzare occasionalmente plug-in di navigazione e interprete di codice, ma ritiene che non siano ancora diventati abitudini quotidiane per lui.
3. Altman ritiene che finché i dati sintetici possono essere generati da modelli di intelligenza artificiale intelligenti, non dovrebbero mancare i dati di addestramento per modelli sempre più grandi. Tuttavia, riconosce la necessità di nuove tecniche.
4. Altman esprime l'importanza del feedback umano nell'apprendimento per rinforzo per i modelli di intelligenza artificiale e sottolinea la necessità che esperti intelligenti forniscano feedback, portando a una potenziale competizione tra studenti laureati di talento.
5. Altman discute le idee sbagliate sulle capacità dell'IA della Cina, suggerendo che è essenziale avere una comprensione sfumata delle complesse relazioni internazionali piuttosto che fare affidamento su affermazioni esagerate.
6. Altman anticipa un futuro con modelli di intelligenza artificiale open source capaci e progressi guidati da cluster su larga scala, lasciando il tempo per affrontare i potenziali rischi associati all'IA.
7. L'intervista tocca la strategia AI di Facebook, con Altman che suggerisce che l'approccio dell'azienda è stato alquanto poco chiaro ma si aspetta una strategia più coerente in futuro.
8. Altman riconosce che le nuove scoperte sull'IA possono influenzare le sue preoccupazioni sui rischi esistenziali dell'IA.
9. Altman esprime la necessità di una comprensione più profonda degli interni dei modelli di intelligenza artificiale piuttosto che fare affidamento esclusivamente sul feedback umano, evidenziando le conoscenze limitate che i ricercatori hanno attualmente sui modelli di linguaggio di grandi dimensioni.
10. Altman critica l'attenzione sulle discussioni sulla sicurezza dell'IA su Twitter, chiedendo a più esperti tecnici di lavorare attivamente per rendere i sistemi di intelligenza artificiale sicuri e affidabili.
11. Altman discute le potenziali conseguenze delle persone che trascorrono più tempo a interagire con l'IA che con gli esseri umani, sottolineando la necessità di stabilire norme sociali per le interazioni uomo-IA.
12. Altman immagina un futuro in cui numerosi sistemi di intelligenza artificiale coesistono con gli esseri umani, paragonandolo ai film di fantascienza in cui l'IA è utile, interattiva e integrata nella società senza rappresentare una singola minaccia di superintelligenza.
13. Altman sottolinea l'attenzione di OpenAI sulla ricerca piuttosto che sul profitto, con l'obiettivo di essere la migliore organizzazione di ricerca al mondo e guidare i cambiamenti di paradigma.
14. Altman sottolinea l'importanza del paradigma GPT come contributo trasformativo di OpenAI.
15. Altman elogia i recenti sforzi di Google nel reinventare l'azienda e adattarla alle possibilità dell'intelligenza artificiale.
16. Altman suggerisce che i modelli di intelligenza artificiale come GPT cambieranno la ricerca ma non ne minacceranno l'esistenza, indicando che la risposta di Google ai progressi dell'IA determinerà il loro successo.
17. Altman afferma ironicamente di non utilizzare molti prodotti di intelligenza artificiale, ma si affida a GPT come unico prodotto di intelligenza artificiale che utilizza quotidianamente.
18. Altman condivide il suo desiderio di un copilota assistito dall'intelligenza artificiale che controlli il suo computer e gestisca varie attività.
19. Altman crede che individui come Elon Musk siano unici e difficili da replicare, sottolineando le eccezionali qualità di Musk.
20. Altman preferisce lavorare con persone che conosce da molto tempo, apprezzando la continuità e la storia condivisa che apportano ai progetti.
21. Altman suggerisce che un veicolo di investimento che utilizza l'intelligenza artificiale potrebbe ottenere prestazioni straordinarie, superando potenzialmente anche gli hedge fund come Renaissance Technologies.
22. Altman si aspetta che Microsoft subisca una trasformazione in vari aspetti della sua attività attraverso l'integrazione dell'IA.
23. Altman riconosce che l'apprendimento per rinforzo dal processo di feedback umano può avere conseguenze indesiderate e potenzialmente danneggiare i modelli di intelligenza artificiale.

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Tutorial sulla scienza dei dati - Impara il corso completo sulla scienza dei dati [2020] (1-3)

Tutorial sulla scienza dei dati - Impara il corso completo sulla scienza dei dati [2020]

Parte 1

• 00:00:00 Quindi, Data Science è un campo che si occupa della risoluzione creativa dei problemi utilizzando strumenti di codifica, matematica e statistica nelle impostazioni applicate. Implica l'ascolto di tutti i dati e l'essere più inclusivi nell'analisi per ottenere una migliore comprensione delle domande di ricerca. Questo campo è molto richiesto perché fornisce un vantaggio competitivo e una visione di ciò che accade intorno a noi. Il McKinsey Global Institute ha previsto la necessità di posizioni di talenti analitici approfonditi e manager e analisti che comprendano i dati per prendere decisioni aziendali.
  
  
• 00:05:00 Il video discute l'elevata domanda e l'esigenza critica per la scienza dei dati, che comprende sia specialisti che generalisti, date le previste 1,5 milioni di opportunità di lavoro per manager esperti di dati. Il diagramma di Venn della scienza dei dati, creato da Drew Conway, illustra che la codifica, la matematica/statistica e le competenze di dominio sono le tre componenti della scienza dei dati, con l'intersezione di queste che costituiscono il campo. L'importanza della codifica risiede nella capacità di raccogliere e preparare dati da nuove fonti, con linguaggi essenziali tra cui R, Python, SQL e Bash. La sezione termina menzionando come la scienza dei dati sia un'alternativa di carriera avvincente e possa migliorarne una in qualunque campo si trovino, con i data scientist al terzo posto tra i primi dieci stipendi più pagati negli Stati Uniti.
  
  
• 00:10:00 Il video discute i tre componenti del diagramma di Venn della scienza dei dati: capacità di hacking, conoscenza di matematica e statistiche ed esperienza nel dominio. Il video spiega che mentre questi si sovrappongono, la capacità di utilizzarli con successo tutti e tre è importante per realizzare qualcosa di pratico. Il video prosegue esplorando tre campi distinti che si sovrappongono e si intersecano nel diagramma: la ricerca tradizionale, l'apprendimento automatico e "la zona di pericolo", ovvero l'intersezione tra codifica e conoscenza del dominio senza matematica o statistica. Inoltre, il video evidenzia tre diversi background importanti nella scienza dei dati: codifica, statistica e un background in un dominio specifico. Il video si conclude sottolineando che ci sono molti ruoli coinvolti nella scienza dei dati e che sono necessarie competenze e background diversi per completare con successo un progetto di scienza dei dati.
  
  
• 00:15:00 Vengono spiegati i passaggi generali del percorso di data science. Questi passaggi includono la pianificazione, la preparazione dei dati, la modellazione o modellazione statistica e il follow-up. La pianificazione implica la definizione degli obiettivi del progetto, l'organizzazione delle risorse, il coordinamento delle persone e la creazione di un programma. La preparazione dei dati include l'acquisizione e la pulizia dei dati, l'esplorazione e il perfezionamento. Durante la modellazione o modellazione statistica, i modelli statistici vengono creati, convalidati, valutati e perfezionati. Il follow-up prevede la presentazione e l'implementazione del modello, la sua rivisitazione per verificarne le prestazioni e l'archiviazione delle risorse. Si noti che la scienza dei dati non è solo un campo tecnico, ma richiede capacità di pianificazione, presentazione e contestuali. Inoltre, esistono diversi ruoli nella scienza dei dati, inclusi gli ingegneri che si concentrano sull'hardware di back-end.
  
  
• 00:20:00 Il video discute i diversi tipi di persone coinvolte nella scienza dei dati. Questi includono sviluppatori, sviluppatori di software e amministratori di database che forniscono le basi per la scienza dei dati. Gli specialisti dei big data si concentrano sull'elaborazione di grandi quantità di dati e sulla creazione di prodotti di dati come i sistemi di raccomandazione. I ricercatori si concentrano sulla ricerca specifica del dominio e hanno forti capacità statistiche. Gli analisti svolgono un ruolo fondamentale nelle attività quotidiane di gestione di un'azienda, mentre gli imprenditori hanno bisogno di dati e competenze aziendali. Infine, il video parla dei team nella scienza dei dati e di come non ci siano "unicorni full stack" che possiedano tutte le competenze di scienza dei dati. Invece, le persone hanno punti di forza diversi ed è importante imparare a lavorare in modo efficiente all'interno di un team per portare a termine i progetti.
  
  
• 00:25:00 Viene sottolineata l'importanza del lavoro di squadra nella scienza dei dati, poiché una persona in genere non può coprire tutte le competenze necessarie per un progetto. L'esempio di due persone immaginarie, Otto e Lucy, viene utilizzato per dimostrare come l'unione delle loro capacità possa creare un "team unicorno" in grado di soddisfare i criteri richiesti per un progetto di data science. Inoltre, viene esplorata la distinzione tra data science e big data, con l'aiuto dei diagrammi di Venn. Viene spiegato che mentre i big data potrebbero non richiedere tutti gli strumenti della scienza dei dati, come l'esperienza del dominio e l'analisi statistica, richiedono comunque abilità di codifica e quantitative. Al contrario, la scienza dei dati può essere svolta senza i big data, ma richiede comunque almeno una delle tre caratteristiche dei big data.
  
  
• 00:30:00 Il relatore discute la distinzione tra big data e data science, nonché la differenza tra data science e programmazione informatica. Il relatore spiega che i big data si riferiscono a volume, velocità o varietà di dati, mentre la scienza dei dati combina tutti e tre e richiede competenze più specializzate come codifica, statistica, matematica e competenze di dominio. Nel frattempo, la programmazione informatica comporta l'assegnazione di istruzioni sui compiti alle macchine, che è diversa dall'analisi complessa richiesta nella scienza dei dati. Nonostante la condivisione di alcuni strumenti e pratiche con la codifica, la scienza dei dati richiede una solida base statistica.
  
  
• 00:35:00 Viene spiegata la differenza tra data science e statistica. Sebbene condividano le procedure, la scienza dei dati non è un sottoinsieme della statistica poiché la maggior parte dei data scientist non è formalmente formata come statistica. Inoltre, l'apprendimento automatico e i big data sono aree importanti per la scienza dei dati che non sono condivise con la maggior parte delle statistiche. Differiscono anche nei loro contesti di lavoro con data scientist che spesso lavorano in contesti commerciali rispetto agli statistici. Sebbene condividano l'analisi dei dati, hanno nicchie e obiettivi diversi che li rendono campi concettualmente distinti nonostante l'apparente sovrapposizione. Anche la business intelligence, o BI, è in contrasto con la scienza dei dati, poiché la BI è molto applicata e non prevede la codifica.
  
  
• 00:40:00 Il docente spiega la relazione tra data science e business intelligence (BI). La BI si concentra principalmente sull'analisi dei dati semplice ed efficace con un'enfasi sulla competenza del dominio. Tuttavia, la scienza dei dati può aiutare a configurare ed estendere i sistemi di BI identificando le fonti di dati e fornendo un'analisi dei dati più complessa. Inoltre, i professionisti della scienza dei dati possono apprendere la progettazione e l'usabilità dalle applicazioni BI. L'istruttore tocca anche questioni etiche nella scienza dei dati, tra cui privacy, anonimato e problemi di copyright, sottolineando l'importanza di mantenere la privacy e la riservatezza dei dati.
  
  
• 00:45:00 Il relatore parla dei rischi connessi ai progetti di data science. Uno di questi rischi è la sicurezza dei dati, poiché gli hacker potrebbero tentare di rubare dati preziosi. Un altro rischio è il potenziale pregiudizio negli algoritmi e nelle formule utilizzate nella scienza dei dati, che può portare a discriminazioni involontarie basate su fattori come il genere o la razza. L'eccessiva fiducia nelle analisi, che può portare a prendere la strada sbagliata, è un altro rischio. Nonostante questi rischi, la scienza dei dati ha un enorme potenziale e il relatore fornisce una breve panoramica dei metodi utilizzati nella scienza dei dati, tra cui l'approvvigionamento dei dati, la codifica, la matematica, le statistiche e l'apprendimento automatico, con un'attenzione particolare all'intuizione e agli strumenti e alla tecnologia man mano che servire a promuovere tale obiettivo.
  
  
• 00:50:00 Il video tutorial discute i diversi metodi di acquisizione dei dati utilizzati nella scienza dei dati e sottolinea l'importanza della valutazione della qualità dei dati. Questi metodi includono l'utilizzo di dati esistenti, API di dati, scraping di dati Web e creazione di nuovi dati tramite sondaggi o esperimenti. È importante valutare la qualità dei dati raccolti perché "spazzatura dentro, spazzatura fuori" poiché i dati errati portano a scarse intuizioni. Pertanto, è necessario verificare la pertinenza, l'accuratezza e il significato dei dati e metriche come le metriche aziendali, i KPI e l'accuratezza della classificazione possono aiutare in questo. Il passaggio successivo nei metodi di data science è la codifica, che implica l'acquisizione dei dati per padroneggiarli. Tuttavia, è importante ricordare che la codifica è solo una parte della scienza dei dati e che la scienza dei dati è più che semplici procedure tecnologiche.
  
  
• 00:55:00 Il narratore spiega le tre categorie di strumenti rilevanti per la scienza dei dati: app, formati di dati e codice. Alcuni strumenti comuni includono Excel e R, che possono svolgere molte attività. Tuttavia, il narratore sottolinea che gli strumenti sono solo un mezzo per un fine e che la parte più importante della scienza dei dati è comprendere l'obiettivo e scegliere gli strumenti e i dati giusti per raggiungerlo. Il narratore tocca quindi brevemente il ruolo della matematica nella scienza dei dati; mentre i computer possono eseguire molte procedure matematiche, è comunque importante avere una comprensione matematica in quanto consente scelte informate, consente il debug quando le cose vanno male e talvolta i calcoli manuali possono essere più facili e veloci.

Parte 2

• 01:00:00 Il relatore discute l'importanza di avere una conoscenza fondamentale della matematica per la scienza dei dati. Le basi dell'algebra, dell'algebra lineare o matriciale, dei sistemi di equazioni lineari, del calcolo, del grande O, della teoria della probabilità e del teorema di Bayes sono tutti rilevanti nella scienza dei dati. Un po' di conoscenza della matematica può aiutare con la risoluzione dei problemi e la capacità di esaminare i problemi. Il relatore fornisce quindi una breve panoramica delle statistiche nella scienza dei dati, inclusi grafici e statistiche esplorativi e inferenza, come test di ipotesi e stime. L'oratore menziona anche alcuni potenziali problemi come la selezione delle funzionalità, la convalida e la scelta degli stimatori, ma mette in guardia il pubblico sui troll e sul prendere decisioni informate per conto proprio per fare analisi utili.
  
  
• 01:05:00 Il relatore riassume i concetti di statistica e machine learning. Afferma che la statistica consente l'esplorazione e la descrizione dei dati, nonché l'inferenza sulla popolazione. L'apprendimento automatico è uno strumento utilizzato per classificare i casi, prevedere i punteggi e ridurre la dimensionalità di set di dati di grandi dimensioni e sparsi. L'obiettivo è ottenere informazioni utili sui dati e la visualizzazione e la comunicazione sono essenziali per guidare le persone attraverso una storia basata sui dati per trovare valore. L'equazione per il valore è l'analisi per la storia, quindi è importante concentrarsi sulla narrazione e sulla comunicazione oltre all'analisi tecnica.
  
  
• 01:10:00 Il video discute l'importanza di un'analisi orientata agli obiettivi e come sia essenziale comunicare in modo che i clienti possano facilmente capire. Il relatore sottolinea la necessità per l'analista di evitare l'egocentrismo, il falso consenso e l'ancoraggio per rendere il progetto semplicemente comprensibile ai clienti. In termini di consegna dell'analisi, il video sottolinea l'importanza della semplificazione. Il video suggerisce di utilizzare grafici e tabelle per presentare l'analisi anziché il testo e che l'analista dovrebbe presentare i dettagli tecnici solo quando necessario. Il video fornisce quindi l'esempio di un set di dati relativo alle ammissioni alla scuola di specializzazione del 1973 presso l'Università di Berkeley per dimostrare il modo corretto di presentare i dati in modo semplificato.
  
  
• 01:15:00 L'istruttore spiega il concetto del paradosso di Simpson, in cui il pregiudizio potrebbe essere trascurabile a livello di dipartimento ma significativo se si considera l'intero set di dati. L'esempio dei registri di ammissione di Berkeley ha mostrato che le donne avevano un tasso di accettazione inferiore; tuttavia, ciò era dovuto al fatto che le donne si candidavano a programmi più selettivi, programmi con tassi di accettazione inferiori. L'istruttore sottolinea l'importanza di porre domande di follow-up oltre l'analisi a livello superficiale, come l'esame dei criteri di ammissione, le strategie promozionali, l'istruzione precedente e i livelli di finanziamento di diversi programmi. L'obiettivo finale dell'analisi dei dati è fornire informazioni fruibili che possano guidare il processo decisionale e raggiungere un obiettivo specifico per il cliente. Pertanto, è essenziale giustificare le raccomandazioni con i dati e assicurarsi che siano fattibili e all'interno della gamma di capacità del cliente.
  
  
• 01:20:00 Viene spiegata la differenza fondamentale tra correlazione e causalità. Mentre i dati forniscono correlazione, i clienti vogliono sapere cosa causa qualcosa, che può essere ottenuto attraverso studi sperimentali, quasi-esperimenti e teoria basata sulla ricerca ed esperienza specifica del dominio. Inoltre, devono essere considerati i fattori sociali, tra cui la missione e l'identità del cliente, l'ambiente aziendale e normativo e il contesto sociale all'interno e all'esterno dell'organizzazione. Viene discussa anche la grafica di presentazione, con la grafica esplorativa semplice ea beneficio dell'analista, mentre la grafica di presentazione richiede chiarezza e flusso narrativo per evitare distrazioni, come colore, false dimensioni, interazione e animazione.
  
  
• 01:25:00 Il relatore utilizza esempi per dimostrare cosa non fare quando si visualizzano i dati e poi fornisce esempi di grafici chiari ed efficaci. Sottolineano l'importanza di creare un flusso narrativo nella grafica di presentazione e spiegano come farlo utilizzando grafici semplici e di facile lettura. L'obiettivo generale della grafica di presentazione è raccontare una storia e comunicare i dati in modo chiaro ed efficace. Il relatore sottolinea che la grafica della presentazione dovrebbe essere chiara e focalizzata per raggiungere questo obiettivo.
  
  
• 01:30:00 Il relatore sottolinea l'importanza della ricerca riproducibile nella scienza dei dati, ovvero l'idea di poter riprodurre un progetto in futuro per verificarne i risultati. Ciò si ottiene archiviando tutti i set di dati e i codici utilizzati nel processo, memorizzandoli in formati non proprietari e rendendo la ricerca trasparente attraverso l'annotazione. Anche l'Open Science Framework e l'Open Data Science Conference sono stati menzionati come risorse per condividere la ricerca con altri e promuovere la responsabilità. Il relatore suggerisce di utilizzare i taccuini Jupyter o RMarkdown come taccuini digitali per spiegare i processi e creare una narrazione forte che possa essere trasmessa a futuri colleghi o clienti.
  
  
• 01:35:00 Il relatore discute l'uso di RMarkdown per archiviare il lavoro e supportare la collaborazione. L'analisi R può essere visualizzata come intestazioni formattate, testo e output R, che possono essere caricati su RPubs e condivisi con altri. Per rendere il tuo lavoro a prova di futuro, è importante spiegare le tue scelte, mostrare come lo hai fatto e condividere la tua narrazione, in modo che le persone capiscano il tuo processo e le tue conclusioni. L'oratore suggerisce i prossimi passi per gli spettatori, tra cui provare a scrivere codice in R o Python, visualizzare i dati, rispolverare statistiche e matematica, provare l'apprendimento automatico, essere coinvolti nella comunità della scienza dei dati e fare servizio. Il relatore conclude sottolineando l'importanza che tutti imparino a lavorare con i dati in modo intelligente e sensibile, poiché la scienza dei dati è fondamentalmente democratica.
  
  
• 01:40:00 L'istruttore discute l'importanza di definire le metriche di successo nei progetti di data science. Spiega che gli obiettivi devono essere espliciti e dovrebbero guidare lo sforzo complessivo, aiutando tutti i soggetti coinvolti a essere più efficienti e produttivi. L'istruttore osserva che per definire le metriche per il successo, è importante comprendere il dominio o il settore specifico in cui si sta svolgendo il progetto. Ciò può includere metriche come ricavi delle vendite, percentuali di clic, punteggi sui test e tassi di fidelizzazione, tra gli altri. Inoltre, la discussione copre gli indicatori chiave di prestazione (KPI) e gli obiettivi SMART, che possono entrambi aiutare le organizzazioni e i team a definire le proprie metriche di successo in modo chiaro e misurabile.
  
  
• 01:45:00 Viene discussa l'importanza di stabilire obiettivi organizzativi misurabili e metriche per il successo. Mentre si definisce il successo e si misurano i progressi, è importante essere realistici, specifici e limitati nel tempo negli obiettivi prefissati. Tuttavia, quando si tratta di bilanciare più obiettivi che potrebbero essere in conflitto, è necessario ottimizzare e trovare l'equilibrio ideale degli sforzi. Anche l'accuratezza delle misurazioni è fondamentale e la creazione di una tabella di classificazione può aiutare a determinare l'accuratezza dei test, inclusi sensibilità, specificità, valore predittivo positivo e valore predittivo negativo. Queste metriche definiscono la precisione in modo diverso, ad esempio misurando se un allarme scatta durante un incendio o se l'allarme identifica correttamente quando non c'è incendio.
  
  
• 01:50:00 L'istruttore sottolinea l'importanza di comprendere il contesto sociale della misurazione nell'approvvigionamento di dati. Le persone hanno i propri obiettivi e sentimenti, che influenzano l'accuratezza della misurazione. Le organizzazioni hanno i propri modelli di business, leggi, politiche e pratiche culturali che limitano i modi in cui gli obiettivi possono essere raggiunti. C'è concorrenza sia tra le organizzazioni che all'interno dell'organizzazione e le persone tendono a manipolare i sistemi di ricompensa a proprio vantaggio. Nonostante questi problemi, è ancora possibile ottenere buone metriche con il data sourcing, in particolare utilizzando dati esistenti come dati interni, aperti e di terze parti.
  
  
• 01:55:00 Il relatore copre diversi tipi di fonti di dati disponibili per i progetti di data science. I dati interni sono veloci e facili da usare, ma potrebbero non esistere, la documentazione potrebbe mancare e la qualità potrebbe essere discutibile. Le fonti di dati aperti, come data.gov, forniscono dati standardizzati liberamente disponibili e ben documentati, ma possono avere campioni distorti e problemi di privacy. Una terza opzione è Data as a Service o broker di dati, come Acxiom e Nielsen, che forniscono un'enorme quantità di dati su vari argomenti, inclusi comportamenti e preferenze dei consumatori, marketing, identità e finanze, ma a un costo.

Parte 3

• 02:00:00 Il relatore discute i vantaggi e gli svantaggi dell'utilizzo dei broker di dati come fonte di dati. Mentre i dati a livello individuale possono essere ottenuti dai broker di dati, rendendo più facile l'accesso a informazioni specifiche sui consumatori, possono essere costosi e la convalida è ancora necessaria. In alternativa, le API forniscono un modo digitale per ottenere dati Web, consentendo ai programmi di comunicare tra loro e recuperare dati in formato JSON. Le API REST sono indipendenti dal linguaggio, consentendo una facile integrazione in vari linguaggi di programmazione, con API visive e API sociali come forme comuni. Il relatore dimostra l'uso di un'API in RStudio per ottenere dati storici sulle gare automobilistiche di Formula 1 da Ergast.com.
  
  
• 02:05:00 Il relatore discute dell'uso delle API e dello scraping per ottenere dati per la scienza dei dati. Le API sono un modo rapido e semplice per lavorare con i dati strutturati delle pagine Web, che possono essere inseriti direttamente nei programmi software per l'analisi. Lo scraping, d'altra parte, comporta l'estrazione di informazioni dalle pagine Web quando i dati non sono prontamente disponibili in formati strutturati. Tuttavia, il relatore avverte gli utenti di essere consapevoli dei problemi di copyright e privacy relativi al web scraping. App come import.io e ScraperWiki possono essere utilizzate per il web scraping, ma gli utenti possono anche codificare i propri scraper utilizzando linguaggi come R, Python o Bash. Durante lo scraping di testo o tabelle HTML, i tag HTML vengono utilizzati per identificare informazioni importanti.
  
  
• 02:10:00 Il relatore spiega come estrarre i dati da diverse fonti e afferma che se i dati necessari per l'analisi non dispongono di un'API esistente, lo scraping può essere una tecnica utile. Tuttavia, bisogna essere consapevoli delle questioni relative al diritto d'autore e alla privacy. Il relatore discute ulteriormente su come creare nuovi dati e suggerisce strategie come interviste, sondaggi, smistamento delle carte, esperimenti di laboratorio e test A/B. I metodi variano in base al ruolo che uno gioca, se hanno bisogno di dati quantitativi o qualitativi e come intendono ottenere i dati.
  
  
• 02:15:00 L'attenzione si concentra su due metodi di raccolta dei dati: interviste e sondaggi. Le interviste sono efficaci per nuove situazioni o pubblici, in quanto forniscono informazioni aperte senza risposte vincolanti. Le interviste strutturate comportano serie di domande predeterminate, mentre le interviste non strutturate assomigliano a conversazioni in cui le domande sorgono in risposta alle risposte. Le interviste richiedono una formazione e un'analisi speciali per estrarre dati qualitativi. D'altra parte, i sondaggi sono facili da configurare e inviare a grandi gruppi di persone, ma richiedono una buona comprensione della gamma di risposte, dimensioni e categorie del pubblico di destinazione. I sondaggi possono essere chiusi, con opzioni predeterminate, o aperti, con risposte in forma libera. L'utilizzo di software come SurveyMonkey o Google Forms può semplificare il processo. Tuttavia, una domanda ambigua o carica può compromettere l'affidabilità del sondaggio.
  
  
• 02:20:00 Il video discute l'uso dei sondaggi e mette in guardia contro il potenziale di bias e push poll, che sono tentativi distorti di raccogliere dati. Il video sottolinea l'importanza di una formulazione chiara e inequivocabile della domanda, delle opzioni di risposta e della selezione del campione per garantire risultati rappresentativi. Il video introduce anche il concetto di card sorting, che è un metodo per costruire un modello mentale delle strutture mentali delle persone per vedere come le persone organizzano intuitivamente le informazioni. Il processo prevede la creazione di schede con argomenti diversi, che vengono poi ordinate in gruppi simili. I dati di dissomiglianza risultanti possono essere utilizzati per rappresentare visivamente l'intera raccolta di somiglianze o dissomiglianze tra le singole informazioni. Il video consiglia l'uso di strumenti di smistamento delle carte digitali per semplificare il processo.
  
  
• 02:25:00 Il video parla di esperimenti di laboratorio nell'approvvigionamento di dati, che vengono utilizzati per determinare le relazioni di causa ed effetto nella ricerca. Gli esperimenti di laboratorio sono guidati da ipotesi e mirano a testare una variazione alla volta e richiedono un'assegnazione casuale per bilanciare le differenze preesistenti tra i gruppi. Un esperimento di laboratorio è costoso, richiede tempo e richiede un'ampia formazione specializzata. Tuttavia, è considerato il gold standard per generare informazioni affidabili su causa ed effetto. Inoltre, il test A/B è evidenziato come una tecnica utile per il web design e per determinare quale elemento del sito web è più efficace per gli utenti.
  
  
• 02:30:00 Il video discute il test A/B, che è una versione della sperimentazione del sito Web, utilizzata per ottimizzare il design di un sito Web per diversi risultati, come tassi di risposta, valore del carrello o abbandono. Il test A/B è un processo online che consente valutazioni, test e sviluppo continui, che possono essere eseguiti utilizzando software come Optimizely o VWO. Il video sottolinea inoltre l'importanza di conoscere la posizione corretta degli strumenti di dati all'interno della scienza dei dati e ricorda agli spettatori di esplorare fonti di dati aperte, fornitori di dati e prendere in considerazione la creazione di nuovi dati quando necessario. Infine, il video illustra alcuni strumenti essenziali per la scienza dei dati, tra cui fogli di calcolo, Tableau per la visualizzazione dei dati, il linguaggio di programmazione R, Python, SQL e altri linguaggi di programmazione come C, C++ e Java, che costituiscono le fondamenta della scienza dei dati. .
  
  
• 02:35:00 L'attenzione si concentra sul principio di Pareto o regola 80/20. Il principio suggerisce che l'80% dell'output provenga dal 20% degli strumenti, quindi non è necessario imparare tutti gli strumenti disponibili ei modi di fare le cose. Si suggerisce invece di concentrarsi sugli strumenti più produttivi e utili per condurre i propri progetti di data science. I fogli di calcolo, in particolare, sono importanti in quanto sono ampiamente utilizzati e forniscono un formato comune per set di dati facilmente trasferibili. Sono anche facili da usare e consentono la navigazione, l'ordinamento e la riorganizzazione dei dati. Excel, infatti, è al quinto posto in un sondaggio tra esperti di data mining, davanti a strumenti più avanzati come Hadoop e Spark.
  
  
• 02:40:00 L'istruttore spiega l'importanza dei fogli di calcolo nella scienza dei dati, evidenziando i loro vari usi come la ricerca e la sostituzione, la formattazione, il monitoraggio delle modifiche e la creazione di tabelle pivot. Tuttavia, l'istruttore sottolinea anche la necessità di dati ordinati, o dati ben formattati con colonne che rappresentano variabili e righe che rappresentano casi, per spostare facilmente i dati da un programma o linguaggio a un altro. L'istruttore mostra quindi come ordinare i dati in Excel e sottolinea l'importanza di utilizzare strumenti di visualizzazione come Tableau e Tableau Public per un'analisi dei dati efficace.
  
  
• 02:45:00 L'istruttore introduce Tableau Public, una versione gratuita del software Tableau ma con un avvertimento importante, ovvero che non puoi salvare i file localmente sul tuo computer. Invece, li salva pubblicamente sul web. L'istruttore mostra come scaricare e installare il software e creare un account per salvare il tuo lavoro online. Quindi passano attraverso l'importazione di un file Excel e la creazione di un grafico di base utilizzando un'interfaccia di trascinamento della selezione. L'istruttore mostra come suddividere le vendite per articolo e tempo e regolare il periodo di tempo a tre mesi. Quindi mostrano come convertire il grafico in un grafico, dimostrando la flessibilità e la facilità d'uso di Tableau Public.
  
  
• 02:50:00 Il video tutorial introduce Tableau, uno strumento utilizzato per creare visualizzazioni interattive che consentono agli utenti di manipolare e analizzare i dati. Il video offre una dimostrazione dettagliata di come utilizzare Tableau per organizzare i dati, aggiungere colori ai grafici e creare linee e previsioni medie. Dopo aver dimostrato come salvare i file in Tableau Public, il video consiglia agli utenti di dedicare un po' di tempo all'esplorazione dello strumento e alla creazione di visualizzazioni accattivanti in grado di fornire informazioni utili dai propri dati. Inoltre, il tutorial descrive brevemente SPSS, un pacchetto statistico originariamente creato per la ricerca nelle scienze sociali, ma ora utilizzato in molte applicazioni accademiche e aziendali.
  
  
• 02:55:00 Il video parla di SPSS, che è un software che sembra un foglio di calcolo ma ha menu a discesa per rendere la vita degli utenti un po' più facile rispetto ad alcuni dei linguaggi di programmazione che possono usare. Quando gli utenti aprono SPSS, vengono presentati con un'interfaccia principale che assomiglia molto a un foglio di calcolo e un riquadro separato per la visualizzazione di informazioni variabili. Gli utenti possono accedere a set di dati di esempio in SPSS ma non sono facili da raggiungere e sono ben nascosti. SPSS consente agli utenti di eseguire analisi punta e clicca, il che può essere insolito per molte cose. Il video lo dimostra creando un istogramma dei prezzi delle case e una tabella contenente un diagramma di steli e foglie e un diagramma a scatola. Infine, il video sottolinea che SPSS tende ad essere molto lento quando si apre e può bloccarsi, quindi gli utenti dovrebbero salvare costantemente il proprio lavoro ed essere pazienti quando è il momento di aprire il programma.

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Tutorial sulla scienza dei dati - Impara il corso completo sulla scienza dei dati [2020] (4-6)

Tutorial sulla scienza dei dati - Impara il corso completo sulla scienza dei dati [2020]

Parte 4

• 03:00:00 L'istruttore discute diversi programmi software che possono essere utilizzati per l'analisi dei dati, inclusi SPSS e JASP. Mentre SPSS è un programma comunemente usato che ha sia menu a discesa che comandi di sintassi basati su testo, l'istruttore introduce anche JASP come un nuovo programma gratuito, open source e include approcci bayesiani. Il video mostra come utilizzare JASP per condurre diverse analisi statistiche e presenta la sua interfaccia intuitiva come un'ottima alternativa a SPSS.
  
  
• 03:05:00 Il relatore presenta JASP, un software gratuito e open-source che fornisce un modo semplice e intuitivo per condurre analisi statistiche, creare visualizzazioni e condividere i risultati online tramite il sito Web OSF della struttura scientifica aperta. Il relatore dimostra come JASP consenta agli utenti di modificare le analisi statistiche richiamando i comandi che le producono e condividendole con altri, fornendo un sostituto collaborativo di SPSS. Inoltre, il relatore discute brevemente altre scelte comuni di software di analisi dei dati come SAS e Tableau, ma osserva che le numerose opzioni possono essere travolgenti.
  
  
• 03:10:00 L'oratore discute varie opzioni software di analisi dei dati tra cui gli utenti possono scegliere, inclusi alcuni strumenti gratuiti e altri costosi. Mentre alcuni programmi sono progettati per statistiche generali e altri per applicazioni di data mining più specifiche, il relatore consiglia agli utenti di tenere a mente la loro funzionalità, facilità d'uso, supporto della comunità e costo quando selezionano un programma che funziona meglio per le loro esigenze e requisiti. Invece di provare ogni opzione software, gli utenti possono concentrarsi su uno o due strumenti che li aiutano a estrarre il massimo valore per i loro progetti di analisi dei dati.
  
  
• 03:15:00 L'istruttore sottolinea l'importanza di comprendere l'HTML quando si lavora con i dati web. L'HTML è ciò che costituisce la struttura e il contenuto delle pagine Web e la possibilità di navigare tra i tag e la struttura è fondamentale quando si estraggono dati per progetti di data science. L'istruttore fornisce un esempio di tag HTML e di come definiscono la struttura e il contenuto della pagina. Inoltre, l'istruttore tocca XML, che sta per eXtensible Markup Language, e viene utilizzato per definire i dati in modo che i computer possano leggerli. I file XML sono comunemente utilizzati nei dati Web e vengono persino utilizzati per creare file Microsoft Office e librerie iTunes.
  
  
• 03:20:00 Il video parla di XML (Extensible Markup Language) e di come viene utilizzato per i dati semi-strutturati. XML utilizza tag che definiscono i dati e questi tag possono essere creati e definiti secondo necessità. Il video mostra anche un esempio di un set di dati dall'API di ergast.com visualizzato in XML e quanto sia facile convertire XML in altri formati, come CSV o HTML, e viceversa. Viene inoltre introdotto JSON (JavaScript Object Notation) come formato di dati semi-strutturato simile a XML, in cui ogni informazione è definita da tag che variano liberamente.
  
  
• 03:25:00 Il tutorial discute le differenze tra i formati XML e JSON. Entrambi i formati utilizzano i tag per designare le informazioni, ma XML viene utilizzato per l'archiviazione dei dati e ha la capacità di includere commenti e metadati nei tag. Al contrario, JSON è progettato per lo scambio di dati e utilizza una struttura che rappresenta oggetti e array. JSON sta sostituendo XML come contenitore per i dati nelle pagine Web grazie alla sua natura più compatta ed è molto più facile da convertire tra i formati. Il tutorial rileva inoltre che R è il linguaggio di codifica principale per la scienza dei dati a causa della sua natura gratuita e open source ed è sviluppato specificamente per le operazioni vettoriali.
  
  
• 03:30:00 Il relatore discute i vantaggi dell'utilizzo di R nella scienza dei dati, incluso il forte supporto della comunità, l'ampia selezione di pacchetti che ne espandono le capacità e la scelta di interfacce per la codifica e l'ottenimento di risultati. Sebbene inizialmente possa essere intimidatorio programmare attraverso la riga di comando, la trasparenza e l'accessibilità di R lo rendono vantaggioso per la replicabilità. Il relatore menziona anche un'interfaccia alternativa, Crantastic!, che si collega a CRAN per mostrare la popolarità e gli aggiornamenti recenti, rendendola un modo per ottenere gli ultimi e migliori pacchetti di data science. Inoltre, il relatore discute di Python, un linguaggio di programmazione generico che può essere utilizzato per qualsiasi tipo di applicazione ed è l'unico linguaggio generico nell'elenco dei software utilizzati dagli esperti di data mining.
  
  
• 03:35:00 Il narratore discute il linguaggio di programmazione Python e la sua utilità per la scienza dei dati. Python è facile da usare e ha una vasta comunità con migliaia di pacchetti disponibili per l'uso, in particolare per il lavoro relativo ai dati. Esistono due versioni di Python, 2.x e 3.x, ma il narratore consiglia di utilizzare 2.x perché molti pacchetti di data science sono sviluppati tenendo presente questo aspetto. Python ha varie interfacce disponibili per l'uso, tra cui IDLE e Jupyter, che è basato su browser e una scelta popolare per il lavoro di data science, grazie alla sua capacità di incorporare la formattazione Markdown, l'output di testo e la grafica in linea. Sono disponibili molti pacchetti per Python, inclusi NumPy, SciPy, Matplotlib, Seaborn, Pandas e scikit-learn, che il narratore prevede di utilizzare per dimostrare la potenza di Python per la scienza dei dati in esempi pratici.
  
  
• 03:40:00 Il relatore discute l'utilità di SQL come linguaggio per la scienza dei dati. Osserva che SQL viene utilizzato principalmente per i database relazionali, che consentono un'archiviazione dei dati efficiente e ben strutturata, ed è uno strumento capace che esiste da un po' di tempo. L'oratore spiega anche che ci sono solo una manciata di comandi di base necessari per ottenere ciò di cui hai bisogno da un database SQL. Una volta organizzati, i dati vengono in genere esportati in un altro programma per l'analisi. Inoltre, ci sono diverse scelte comuni di sistemi di gestione di database relazionali, inclusi database Oracle e Microsoft SQL Server (mondo industriale) e MySQL e PostgreSQL (mondo open-source). L'oratore tocca anche i vantaggi delle interfacce utente grafiche rispetto alle interfacce basate su testo.
  
  
• 03:45:00 Vengono discussi i linguaggi fondamentali della scienza dei dati, C, C++ e Java. C e C++ sono noti per la loro velocità e affidabilità, il che li rende adatti per la codifica a livello di produzione e per l'uso su server. Java, d'altra parte, è noto per la sua portabilità ed è il linguaggio di programmazione per computer più popolare in assoluto. Sebbene gli analisti in genere non lavorino con questi linguaggi, costituiscono il fondamento della scienza dei dati e vengono utilizzati da ingegneri e sviluppatori di software. Inoltre, Bash è menzionato come esempio di uno strumento vecchio ma ancora utilizzato attivamente per interagire con i computer tramite un'interfaccia a riga di comando.
  
  
• 03:50:00 L'istruttore spiega che mentre le utilità Bash sono create per compiti specifici, possono fare molto e sono facili da usare. Le utilità integrate includono "cat", "awk", "grep", "sed", "head", "tail", "sort", "uniq", "wc" e "printf". Sono inoltre disponibili utility da riga di comando installabili, tra cui "jq" e "json2csv", che funzionano con dati JSON, e "Rio" e "BigMLer", che consentono l'accesso alla riga di comando per la programmazione R o i server di machine learning. L'istruttore sottolinea che l'espressione regolare (regex) è un modo potenziato per trovare modelli specifici in testo e dati, affermando che una volta identificato un modello, è possibile esportarlo in un altro programma per ulteriori analisi.
  
  
• 03:55:00 Il video tutorial spiega le espressioni regolari o regex, che aiutano i data scientist a trovare i dati giusti per i loro progetti cercando elementi specifici in una stringa di destinazione. Le espressioni regolari sono costituite da valori letterali, metacaratteri e sequenze di escape e gli utenti possono utilizzarle per cercare modelli di dati combinando elementi. Un modo divertente per imparare regex è giocare a Regex Golf, in cui gli utenti scrivono un'espressione regex che corrisponde a tutte le parole nella colonna di sinistra e nessuna delle parole a destra utilizzando il minor numero di caratteri possibile. Il tutorial si conclude raccomandando strumenti di dati tra cui Excel, Tableau, R, Python, Bash e regex per chiunque sia interessato a praticare la scienza dei dati, ma osserva che la scienza dei dati è molto più che conoscere gli strumenti, poiché sono solo una parte di un sforzo molto più grande.

Parte 5

• 04:00:00 Viene sottolineata l'importanza di avere una buona comprensione della matematica nella scienza dei dati. In primo luogo, la matematica permette di sapere quali procedure utilizzare e perché. In secondo luogo, una solida conoscenza della matematica aiuta a diagnosticare i problemi e sapere cosa fare quando le cose non funzionano bene. Infine, alcune procedure matematiche sono più facili e veloci da eseguire a mano. Il video copre diverse aree della matematica che contano nella scienza dei dati, tra cui algebra elementare, algebra lineare, sistemi di equazioni lineari, calcolo, Big O o ordine, teoria della probabilità e teorema di Bayes. Sebbene alcune persone possano trovare la matematica intimidatoria, è uno strumento essenziale e può aiutare a estrarre il significato dai dati per fare scelte informate.
  
  
• 04:05:00 Dobbiamo avere solide basi in matematica. Ciò include argomenti come l'algebra e l'algebra lineare. L'algebra ci aiuta a combinare più punteggi e ottenere un unico risultato. D'altra parte, l'algebra lineare o l'algebra matriciale si occupa di matrici, che sono costituite da molte righe e colonne di numeri. Le macchine adorano le matrici in quanto forniscono un modo efficiente per organizzare ed elaborare i dati. Comprendere l'algebra lineare è essenziale in quanto ci aiuta a modellare e risolvere problemi complessi nella scienza dei dati.
  
  
• 04:10:00 Il relatore spiega come l'algebra lineare e l'algebra matriciale vengono utilizzate nella scienza dei dati per rappresentare e manipolare grandi raccolte di numeri e coefficienti. L'uso di variabili in grassetto nella notazione matriciale consente rappresentazioni super compatte di dati che possono essere utilizzate per prevedere i valori. Inoltre, il relatore copre il concetto di risoluzione di sistemi di equazioni lineari e dimostra come utilizzarlo in un esempio di calcolo delle vendite e dei ricavi per un'ipotetica azienda che vende custodie per iPhone. La risoluzione di sistemi di equazioni lineari può essere eseguita manualmente o con l'algebra matriciale lineare ed entrambi i metodi possono essere utilizzati per risolvere più incognite interconnesse.
  
  
• 04:15:00 Il presentatore dimostra come risolvere un sistema di equazioni lineari utilizzando l'algebra e la rappresentazione grafica. Usano un problema di esempio per mostrare come trovare soluzioni uniche isolando le variabili ed eseguendo semplici calcoli. L'intersezione delle due linee sul grafico rappresenta la soluzione delle equazioni. Il video passa quindi a discutere del calcolo che è la base di molte procedure utilizzate nella scienza dei dati, in particolare per l'analisi di quantità che cambiano nel tempo. I due tipi di Calcolo, differenziale e integrale, sono spiegati e il Calcolo differenziale è dimostrato graficamente.
  
  
• 04:20:00 Il video discute la relazione tra calcolo e ottimizzazione nella scienza dei dati pratica. La pendenza di una curva in un punto specifico può essere trovata utilizzando il calcolo, che è importante per prendere decisioni che massimizzino o minimizzino i risultati. Il video fornisce un esempio di prezzo per un servizio di appuntamenti online, in cui è possibile utilizzare il calcolo per determinare il prezzo ottimale che massimizzerà le entrate. Trovando le vendite in funzione del prezzo e utilizzando la derivata, si può trovare il ricavo massimo trovando il prezzo che corrisponde alla pendenza massima.
  
  
• 04:25:00 Il relatore spiega come utilizzare il calcolo per trovare il ricavo massimo per un prodotto ipotetico. Il primo passo è calcolare le vendite in funzione del prezzo e ottenere la pendenza della retta, che è pari a -0,6. Quindi, questa equazione viene trasformata in entrate, che possono essere calcolate come 480 volte il prezzo meno 0,6 volte il prezzo. La derivata di questa equazione viene utilizzata per trovare il ricavo massimo, che è al prezzo di $ 400 con un totale di 240 nuovi abbonamenti a settimana, risultando in un ricavo di $ 96.000 all'anno. Questo viene confrontato con le entrate attuali di $ 90.000 all'anno a un prezzo di $ 500 all'anno e 180 nuovi abbonamenti a settimana.
  
  
• 04:30:00 Il video discute il concetto di notazione Big O e come si collega alla velocità delle operazioni. Big O fornisce la velocità con cui le cose crescono all'aumentare del numero di elementi e possono esserci differenze sorprendenti nei tassi di crescita. Il video spiega diversi tipi di tassi di crescita, come O1, logaritmico, lineare, log-lineare, quadratico, esponenziale e fattoriale, con esempi di ciascuno. Inoltre, il video rileva che alcune funzioni sono più variabili di altre, il che influisce sulla velocità delle operazioni. Comprendere Big O, quindi, è importante per prendere decisioni informate sull'ottimizzazione delle operazioni e sul miglioramento dell'efficienza.
  
  
• 04:35:00 L'oratore discute l'importanza di conoscere i diversi tipi e metodi di ordinamento dei dati e come variano in termini di velocità ed efficienza, in particolare in termini di richieste relative allo spazio di archiviazione e alla memoria di un computer. Essere consapevoli di queste esigenze è fondamentale per utilizzare il tempo in modo efficace e ottenere preziose informazioni nella scienza dei dati. La sezione introduce anche i principi fondamentali della probabilità, che svolgono un ruolo fondamentale in matematica e scienza dei dati. Le probabilità vanno dallo zero al cento per cento, poiché sono calcolate da uno spazio di probabilità che include tutti i possibili risultati. Il complemento di una probabilità è rappresentato dal simbolo tilde e le probabilità condizionali sono utilizzate per determinare la probabilità di un evento dato che si è verificato un altro evento.
  
  
• 04:40:00 Il relatore discute la probabilità e spiega come calcolare le probabilità congiunte utilizzando la regola della moltiplicazione. Usano uno spazio campione di forme diverse per dimostrare come calcolare la probabilità che qualcosa sia quadrato o rosso (che è del 60%) e la probabilità che qualcosa sia sia quadrato che rosso (che è del 10%). Spiegano come le probabilità potrebbero non essere sempre intuitive e come le probabilità condizionali possono essere utili, ma potrebbero non funzionare nel modo previsto. Infine, introducono il teorema di Bayes, che è un modo per calcolare la probabilità di un'ipotesi dati i dati, e spiegano come differisce dai test inferenziali tradizionali.
  
  
• 04:45:00 L'istruttore illustra un esempio di come calcolare la probabilità a posteriori utilizzando la ricetta generale, che combina le probabilità a priori, la probabilità dei dati e la verosimiglianza dei dati. L'esempio utilizza una condizione medica e un test che ha un tasso di rilevamento del 90% per coloro che hanno la malattia, ma anche un tasso di falsi positivi del 10%. L'istruttore spiega come calcolare la probabilità di avere la malattia dato un risultato positivo del test, che in realtà è solo dell'81,6%. L'esempio evidenzia l'importanza di comprendere l'accuratezza e i limiti dei test e come i cambiamenti nelle probabilità a priori possono influire sulle probabilità a posteriori.
  
  
• 04:50:00 Viene spiegato il concetto del teorema di Bayes e perché è importante nella scienza dei dati. Il teorema di Bayes può aiutare a rispondere alle domande e fornire probabilità accurate a seconda del tasso di base dell'oggetto misurato, come la probabilità di avere una malattia dato un risultato positivo del test. Si raccomanda inoltre che i data scientist abbiano una buona conoscenza dei principi matematici come l'algebra, il calcolo e la probabilità per selezionare le procedure appropriate per l'analisi e diagnosticare i problemi che possono sorgere. Anche la statistica gioca un ruolo cruciale nella scienza dei dati in quanto aiuta a riassumere e generalizzare i dati, ma l'analisi dipende sempre dagli obiettivi del progetto e dalla conoscenza condivisa.
  
  
• 04:55:00 Viene evidenziata l'importanza della statistica nella scienza dei dati come strumento utilizzato per riassumere e generalizzare i dati. Tuttavia, si sottolinea che non esiste una risposta definitiva e la generalizzazione comporta l'affrontare statistiche inferenziali pur essendo consapevoli dei limiti dei modelli statistici. I modelli hanno lo scopo di servire a uno scopo particolare e rappresentano riepiloghi spesso utili ma non completamente accurati. Viene quindi discussa l'esplorazione dei dati, con particolare attenzione all'utilizzo di metodi grafici prima dell'esplorazione numerica e all'importanza di prestare molta attenzione ai dati. Lo scopo dell'esplorazione è aiutare nella comprensione del set di dati prima di costruire modelli statistici.

Parte 6

• 05:00:00 Viene sottolineata l'importanza di iniziare con la grafica nella scienza dei dati. Utilizzando la grafica, è possibile farsi un'idea dei dati, verificare la presenza di anomalie e analizzare le variabili. Vengono suggeriti diversi tipi di grafici, inclusi grafici a barre, box plot e scatterplot, che possono essere utilizzati a seconda del tipo di variabile analizzata. Inoltre, vengono discusse anche le distribuzioni multivariate e si nota che l'uso della grafica 3D dovrebbe essere affrontato con cautela.
  
  
• 05:05:00 Il relatore discute i limiti della grafica 3D ei vantaggi dell'utilizzo di una matrice di grafici. Il relatore spiega che mentre la grafica 3D può essere utile per trovare ammassi in 3 dimensioni, sono generalmente difficili da leggere e creano confusione. La matrice dei grafici, invece, fornisce un grafico molto più semplice da leggere e consente una visualizzazione multidimensionale. Il relatore sottolinea l'importanza dell'esplorazione grafica dei dati come primo passo critico nell'esplorazione dei dati e suggerisce di utilizzare metodi semplici e veloci come grafici a barre e grafici a dispersione. La seconda fase prevede statistiche esplorative o esplorazione numerica dei dati, che include statistiche robuste, ricampionamento dei dati e trasformazione dei dati.
  
  
• 05:10:00 Il relatore discute i principi della statistica robusta, del ricampionamento e della trasformazione delle variabili. Spiegano come il ricampionamento consenta stime empiriche della variabilità del campionamento e menziona diverse tecniche, come coltello a serramanico, bootstrap e permutazione. L'oratore introduce anche la scala dei poteri di Tukey, che è un modo per trasformare le variabili e correggere l'asimmetria e altri problemi. Quindi spiegano come le statistiche descrittive possono aiutare a raccontare una storia sui dati utilizzando alcuni numeri per rappresentare una raccolta di dati più ampia. L'oratore discute diverse misure del centro o della posizione di una distribuzione, come la moda, la mediana e la media.
  
  
• 05:15:00 Il relatore discute le misure utilizzate per descrivere la diffusione di un set di dati, inclusi intervallo, percentili, intervallo interquartile, varianza e deviazione standard. L'intervallo è semplicemente la differenza tra i punteggi più alti e più bassi nel set di dati, mentre l'intervallo interquartile è la distanza tra i punteggi del primo e del terzo quartile. La varianza è la deviazione quadratica media dalla media di un set di dati e la deviazione standard è la radice quadrata della varianza. Il relatore fornisce anche esempi su come calcolare ciascuna misura utilizzando un piccolo set di dati.
  
  
• 05:20:00 Il relatore discute diverse misure di tendenza centrale e variabilità, tra cui l'intervallo, l'intervallo interquartile (IQR), la varianza e la deviazione standard. Spiega che mentre l'intervallo è facile da calcolare, può essere influenzato da valori anomali. L'IQR viene spesso utilizzato per dati distorti in quanto ignora gli estremi. La varianza e la deviazione standard sono le meno intuitive ma sono le più utili in quanto alimentano molte altre procedure nella scienza dei dati. Il relatore parla anche della forma della distribuzione, notando le varie variazioni come simmetrica, asimmetrica, unimodale, bimodale e uniforme. Infine, introduce il concetto di statistica inferenziale, discutendo la differenza tra popolazioni e campioni ei due approcci generali per l'inferenza: test e stima.
  
  
• 05:25:00 Il relatore introduce la statistica inferenziale che implica il campionamento di dati da una popolazione più ampia e l'aggiustamento per l'errore di campionamento attraverso il test o la stima dei valori dei parametri. La sfida principale delle statistiche inferenziali risiede nella variabilità del campionamento che influisce sull'interpretazione della popolazione sottostante. L'oratore approfondisce quindi il test delle ipotesi che viene utilizzato nella ricerca scientifica, nella diagnostica medica e in altri processi decisionali per testare le teorie e determinare la probabilità che le differenze osservate si verifichino per caso. I due tipi di ipotesi coinvolti sono l'ipotesi nulla che non presuppone alcun effetto sistematico e l'ipotesi alternativa che presuppone la presenza di tale effetto. La sezione si conclude con una panoramica della distribuzione normale standard utilizzata nell'analisi statistica.
  
  
• 05:30:00 L'istruttore spiega il concetto di test di ipotesi e le sue potenziali insidie. Il test di ipotesi comporta il calcolo dei punteggi z dei dati e la decisione se mantenere l'ipotesi nulla o rifiutarla. Tuttavia, il processo può portare a falsi positivi e falsi negativi, che sono condizionati rispettivamente al rifiuto o al non rifiuto dell'ipotesi nulla. L'istruttore sottolinea l'importanza di essere attenti al calcolo dei falsi negativi sulla base di diversi elementi del framework di test. Sebbene ci siano critiche alla verifica delle ipotesi, rimane molto utile in molti domini. L'istruttore prosegue discutendo la stima, che è progettata per fornire una stima per un parametro, ed è ancora una procedura inferenziale. Gli intervalli di confidenza sono un approccio comune alla stima, che si concentra sui valori probabili per il valore della popolazione.
  
  
• 05:35:00 Il video discute gli intervalli di confidenza e i tre passaggi generali per stimarli. Il primo passo è scegliere un livello di confidenza, solitamente 95%, che fornisce un intervallo di valori probabili. La seconda fase prevede un compromesso tra accuratezza e precisione. Il video dimostra la differenza tra stime accurate e precise e lo scenario ideale è accurato e preciso. Il passaggio finale consiste nell'interpretare correttamente l'intervallo di confidenza. L'interpretazione statisticamente accurata consiste nell'indicare l'intervallo in forma di frase, mentre l'interpretazione colloquiale descrive la probabilità che la media della popolazione rientri in tale intervallo. Il video si conclude con una dimostrazione di dati generati casualmente contenenti la media della popolazione e il numero di campioni necessari per includere il vero valore della popolazione in un intervallo di confidenza.
  
  
• 05:40:00 Vengono spiegati i fattori che influenzano l'ampiezza di un intervallo di confidenza, che include il livello di confidenza, la deviazione standard e la dimensione del campione. L'esercitazione fornisce esempi grafici per illustrare come ciascuno dei fattori influenza la dimensione dell'intervallo e come la variabilità dei dati viene incorporata nella stima. Viene introdotto il metodo Ordinary Least Squares (OLS), che è l'approccio più comune, così come Maximum Likelihood (ML), un metodo per scegliere i parametri che rendono i dati osservati più probabili. La differenza tra questi due metodi è evidenziata, con OLS che funge da Best Linear Unbiased Estimator, mentre ML funziona come una sorta di ricerca locale.
  
  
• 05:45:00 L'istruttore spiega tre metodi comuni per stimare i parametri della popolazione, inclusi i minimi quadrati ordinari (OLS), la massima verosimiglianza (ML) e il massimo a posteriori (MAP), e come tutti e tre i metodi si collegano tra loro. L'istruttore discute quindi diverse misure di adattamento per la corrispondenza tra i dati e il modello creato, inclusi R2, R2 aggiustato, -2LL, AIC, BIC e chi-quadrato e le loro variazioni, che aiutano a scegliere i modelli migliori per il dati e ridurre l'effetto dell'overfitting.
  
  
• 05:50:00 Il video discute la selezione delle caratteristiche e come viene utilizzata per selezionare le caratteristiche o le variabili migliori, eliminare le variabili non informative o rumorose e semplificare il modello statistico creato per evitare l'overfitting. Il problema principale con la selezione delle caratteristiche è la multicollinearità, che deriva dalla sovrapposizione tra i predittori e la variabile di risultato. Il video spiega vari modi di gestire la multicollinearità, come i valori di probabilità, i coefficienti standardizzati e le variazioni sulla regressione sequenziale. Tuttavia, fare affidamento sui valori p può essere problematico poiché gonfia i falsi positivi e le procedure graduali aumentano notevolmente il rischio di overfitting. Per affrontare questi problemi, sono disponibili metodi più recenti come l'analisi della comunanza, l'analisi della dominanza e i pesi di importanza relativa.
  
  
• 05:55:00 Il relatore discute problemi comuni nella modellazione, tra cui non normalità, non linearità, multicollinearità e dati mancanti. La non normalità e la non linearità possono distorcere misure e modelli poiché assumono rispettivamente la simmetria e la natura unimodale di una distribuzione normale e di una relazione lineare. La multicollinearità può influire sui coefficienti nel modello generale e un modo per affrontarla potrebbe essere utilizzare un numero inferiore di variabili o fare affidamento sull'esperienza del dominio. Il problema dell'esplosione combinatoria sorge quando le combinazioni di variabili o categorie crescono troppo velocemente per essere analizzate.
  
  
• 06:00:00 Il video discute le sfide dell'affrontare l'esplosione combinatoria, la maledizione della dimensionalità e i dati mancanti nella scienza dei dati. Per affrontare la prima sfida, si può fare affidamento sulla teoria o utilizzare un approccio basato sui dati come un modello Monte Carlo a catena di Markov per esplorare la gamma di possibilità. Per affrontare la maledizione della dimensionalità, si può ridurre la dimensionalità dei dati proiettandoli su uno spazio dimensionale inferiore. Infine, il problema dei dati mancanti può creare bias e distorcere l'analisi e può essere affrontato controllando modelli, creando nuove variabili e imputando valori mancanti utilizzando vari metodi. Viene discussa anche la convalida del modello e il video presenta diversi modi generali per ottenerla, tra cui l'approccio bayesiano, la replica, la convalida di controllo e la convalida incrociata.
  
  
• 06:05:00 Il relatore discute diversi metodi per la convalida di modelli statistici come la convalida di controllo, la convalida incrociata e la convalida leave-one-out. Sottolinea l'importanza di testare quanto bene il modello statistico sviluppato regge in varie situazioni, in quanto ciò aiuterà a verificare la validità della loro analisi e ragionamento mentre costruisce la fiducia nell'utilità dei loro risultati. Sottolinea inoltre che i principianti dovrebbero considerare la mentalità fai-da-te (fai da te) quando iniziano con la scienza dei dati perché strumenti semplici come R e Python possono aiutare a iniziare e non è necessario attendere l'inizio di sviluppi all'avanguardia. Infine, avverte gli ascoltatori di fare attenzione ai troll nel campo della scienza dei dati, poiché ci sono critici che possono sbagliare e intimidire, ma ogni analisi ha valore, e si dovrebbe ascoltare attentamente ed essere diretti all'obiettivo pur diffidando delle probabilità.
  
  
• 06:10:00 Il relatore conclude il corso "Statistica e scienza dei dati" incoraggiando gli studenti a continuare a esplorare e analizzare i dati per migliorare le proprie competenze. Il relatore consiglia corsi aggiuntivi per gli studenti, inclusi corsi concettuali sull'apprendimento automatico e la visualizzazione dei dati, nonché corsi pratici sulle procedure statistiche in linguaggi di programmazione come R, Python e SPSS. Il relatore sottolinea inoltre l'importanza delle competenze di dominio nella scienza dei dati, oltre alle capacità di codifica e quantitative. In definitiva, l'oratore consiglia agli studenti di "iniziare" e di non preoccuparsi della perfezione, poiché c'è sempre spazio per migliorare.

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Convoluzioni in Deep Learning - App demo interattiva

Convoluzioni in Deep Learning - App demo interattiva

Benvenuto alla demo di Steeplezer con Mandy. In questo episodio, esploreremo l'applicazione demo interattiva di convoluzione su deeplister.com per migliorare la nostra comprensione delle operazioni di convoluzione utilizzate nelle reti neurali.

Le operazioni di convoluzione sono componenti cruciali nelle reti neurali convoluzionali per mappare gli input agli output utilizzando filtri e una finestra scorrevole. Abbiamo un episodio dedicato che spiega l'operazione di convoluzione e il suo ruolo nelle reti neurali per una comprensione più fondamentale. Ora, concentriamoci su come possiamo utilizzare l'applicazione demo di convoluzione interattiva su deeplister.com per approfondire la nostra comprensione di questa operazione. Nella pagina dell'applicazione, inizialmente vediamo la parte superiore e successivamente scorriamo verso il basso per visualizzare la parte inferiore. L'applicazione demo ci consente di assistere all'operazione di convoluzione in azione su un dato input e di osservare come viene derivato l'output. Abbiamo diverse opzioni con cui lavorare nella demo. Innanzitutto, possiamo passare dalla modalità a schermo intero. In secondo luogo, possiamo selezionare il set di dati e scegliere la cifra con cui vogliamo lavorare, che va da 0 a 9, dato che stiamo usando MNIST.

Negli strati convoluzionali delle reti neurali, i valori del filtro vengono appresi durante il processo di addestramento per rilevare vari modelli come bordi, forme o trame. In questa demo, possiamo scegliere tra diversi set di filtri, come i filtri edge, per osservare le convoluzioni di esempio. Per il nostro primo esempio, selezioneremo il filtro del bordo sinistro per applicarlo a un'immagine di una cifra 9 dal set di dati MNIST. Configurando queste opzioni, siamo pronti per procedere con la demo. Viene visualizzata l'immagine di input della cifra 9, con ogni quadratino che rappresenta un pixel e il suo valore. Ci concentriamo su un blocco di pixel 3x3 e sul filtro del bordo sinistro selezionato. L'operazione di convoluzione comporta la moltiplicazione in base all'elemento dei valori di input e filtro, seguita dalla sommatoria per ottenere l'output finale.

Passando il mouse su ogni pixel, possiamo osservare la moltiplicazione che avviene tra i valori di input e di filtro. Dopo aver sommato tutti i prodotti, memorizziamo l'output risultante in fondo, rappresentando l'intera immagine dopo la convoluzione. Facendo clic sul pulsante Step, spostiamo il blocco di input di un pixel a destra (passo di 1) ed eseguiamo nuovamente l'operazione di convoluzione. Questo processo continua fino a raggiungere l'output finale. Possiamo anche riprodurre la demo per automatizzare queste operazioni e metterla in pausa per ispezionare pixel specifici.

L'output rappresenta le attivazioni positive come pixel arancioni o rossi, che indicano i bordi sinistri rilevati dal filtro. Le attivazioni negative sono mostrate come pixel blu, che rappresentano i bordi destri. Una funzione di attivazione del valore viene in genere applicata all'output di convoluzione, mantenendo i valori positivi e impostando i valori negativi su zero. Passando il mouse sopra i valori di output, possiamo correlarli con i corrispondenti valori di input e filtro. L'output risultante è una raccolta di attivazioni positive che rappresentano i bordi sinistri. Possiamo riprodurre il resto della demo per visualizzare l'output finale. Per dimostrare l'effetto opposto, passiamo a un filtro sul bordo destro, che produce lo stesso output con i pixel positivi e negativi scambiati.

Come altro esempio, passiamo al set di dati Fashion MNIST e selezioniamo l'immagine di una maglietta. Applicando un filtro bordo "superiore", possiamo osservare il rilevamento dei bordi superiore e inferiore.

Sentiti libero di esplorare i vari esempi nella demo su deeplister.com per approfondire la tua comprensione delle operazioni di convoluzione. Grazie per aver guardato e valuta la possibilità di dare un'occhiata al nostro secondo canale, "The Blizzard Vlog", su YouTube per altri contenuti. Non dimenticare di visitare beeplezer.com per il post sul blog corrispondente e considera di unirti a Deep Blizzard Hive Mind per vantaggi e premi esclusivi.

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Che cos'è l'apprendimento profondo? (DL 01)

Che cos'è l'apprendimento profondo? (DL 01)

Benvenuto nell'apprendimento profondo! Sono Bryce e sono entusiasta di aiutarti a conoscere questo argomento scottante dell'informatica. Il deep learning è ovunque nella nostra vita quotidiana. Gli algoritmi che riconoscono il tuo volto, comprendono il tuo modo di parlare e consigliano i contenuti sulla tua piattaforma preferita sono tutti basati sul deep learning.

Ma cos'è esattamente il deep learning? Implica l'uso di reti neurali e programmazione differenziabile per l'apprendimento automatico. Le reti neurali sono modelli computazionali ispirati al comportamento dei neuroni nel cervello. Sono costituiti da nodi che rappresentano i neuroni e bordi diretti che rappresentano le connessioni tra di loro, con ciascun bordo che ha un peso che ne indica la forza. I neuroni possono sommare gli input ponderati dei loro vicini per determinare se si attivano.

L'apprendimento automatico, che si trova all'intersezione tra intelligenza artificiale e scienza dei dati, riguarda la creazione automatica di inferenze intelligenti dai dati. A differenza dell'informatica tradizionale, in cui gli algoritmi sono progettati per risolvere direttamente i problemi, l'apprendimento automatico consente agli esempi di dati di definire gli input e gli output del problema. Quindi implementiamo algoritmi che deducono la soluzione dal set di dati.

I problemi di apprendimento automatico possono essere classificati come regressione o classificazione. La regressione comporta l'inferenza di una funzione che associa input continui a output continui, come la regressione lineare. La classificazione, d'altra parte, assegna etichette discrete ai punti di input, come l'inferenza dei limiti decisionali.

Il deep learning ci consente di risolvere problemi complessi che combinano aspetti di regressione e classificazione. Ad esempio, il riconoscimento degli oggetti comporta l'apprendimento di una funzione che accetta un'immagine come input e genera riquadri di delimitazione ed etichette per gli oggetti all'interno dell'immagine.

Per addestrare una rete neurale, utilizziamo la discesa del gradiente, una tecnica che minimizza una funzione seguendone il gradiente. Ciò richiede la differenziazione delle attivazioni della rete neurale. Le funzioni di attivazione come le funzioni a gradino non sono adatte per la differenziazione, quindi usiamo approssimazioni lisce come la funzione sigmoidea.

I principi dell'addestramento delle reti neurali e della programmazione differenziabile vanno oltre il deep learning. Possiamo pensare ai neuroni come semplici programmi di calcolo che eseguono somme ponderate e applicano funzioni di attivazione. Ciò porta al concetto di programmazione differenziabile, in cui le funzioni che possono essere gestite matematicamente e differenziate possono essere incorporate in modelli di deep learning.

In questo corso inizieremo con semplici reti neurali per comprendere le basi dell'apprendimento automatico e della discesa del gradiente stocastico. Aggiungeremo gradualmente complessità, esplorando le reti neurali profonde e la programmazione differenziabile generale. Lungo il percorso, ci eserciteremo nell'uso delle librerie di deep learning, discuteremo limiti e svantaggi e ti prepareremo a progettare, applicare, valutare e criticare modelli di deep learning per problemi del mondo reale.

Entro la fine del semestre, sarai attrezzato per affrontare sfide entusiasmanti con il deep learning e avrai una comprensione completa delle sue applicazioni e implicazioni.

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Prerequisiti di Deep Learning (DL 02)

Prerequisiti di Deep Learning (DL 02)

Per avere successo in un corso di deep learning, hai bisogno di un background in informatica e matematica. In particolare, avresti dovuto seguire corsi di strutture dati, algebra lineare e calcolo multivariabile. Esploriamo l'importanza di ciascuno di questi prerequisiti in modo più dettagliato.

Avere un background di programmazione è fondamentale per questo corso universitario di informatica di livello superiore. Le strutture dati servono come prerequisito per garantire una sufficiente esperienza di programmazione. Sarà inoltre utile comprendere i concetti relativi all'efficienza algoritmica incontrati nelle strutture dati.

In questo corso, i miei video utilizzano principalmente pseudocodice o calcoli espressi matematicamente. Tuttavia, gli incarichi richiederanno la programmazione sia in Python che in Julia. Python è ampiamente utilizzato per le librerie di deep learning come TensorFlow e PyTorch, quindi farai pratica con questi strumenti. Julia, d'altra parte, è eccellente per colmare il divario tra matematica e calcolo, rendendo più facile la comprensione del funzionamento interno delle reti neurali.

Da un punto di vista matematico, utilizzeremo concetti dell'algebra lineare e del calcolo multivariabile. Tuttavia, i concetti specifici su cui ci concentreremo sono solo una frazione di ciò che viene generalmente insegnato in quei corsi. Se hai seguito solo uno di questi corsi, dovresti essere in grado di recuperare i concetti necessari dall'altro in tempi relativamente brevi.

In algebra lineare, è essenziale essere a proprio agio con la notazione matriciale. Il deep learning implica operazioni su vettori, matrici e array di dimensioni superiori (tensori). Sarà necessario essere esperti in prodotti matrice-vettore, applicare funzioni a matrici e vettori e operazioni come prodotti scalari e norme.

Il calcolo multivariabile è fondamentale per comprendere i gradienti, un concetto chiave utilizzato durante il corso. Dovresti essere a tuo agio nel valutare gradienti e derivare parziali usando le regole apprese nel calcolo di base, come la regola del prodotto e la regola del quoziente.

Se non sei sicuro delle tue conoscenze in algebra lineare o calcolo multivariabile, fornirò una playlist di video di Grant Sanderson per aiutarti a rispolverare questi argomenti. I video evidenziati nella playlist coprono i concetti specifici che useremo nel corso.

Assicurandoti di avere un solido background in queste materie prerequisite, sarai ben preparato per affrontare le attività e i compiti nella prima settimana del corso e avere successo nell'apprendimento profondo.