Informatica
Backpropagation e Gradient Descent: un semplice esempio
Se quando si parla del concetto di backpropagation e gradient descent ti sembra di non avere le idee chiare, sei nel posto giusto. In questo articolo partiremo innanzitutto con una breve spiegazione di cosa sono e a cosa servono, per poi passare ad un esempio di backpropagation e gradient descent con tanto di calcoli
Come Installare PyTorch (con GPU) in Windows
PyTorch è un framework di sviluppo ben affermato nell'ambito del Machine Learning, soprattutto a livello accademico. In questo articolo vediamo come installare PyTorch in Windows e preparare un ambiente per sviluppare le nostre reti neurali. Poichè il framework supporta l'utilizzo di GPU, vedremo anche come configurarlo in modo da poter sfruttare la
Machine Learning – Algoritmo Random Forest con Python
Nello scorso articolo abbiamo approfondito il funzionamento del classificatore Decision Tree. Oggi facciamo un passo avanti e presentiamo l'algoritmo Random Forest in Python. Il Random Forest, o foresta casuale, ha raggiunto una buona popolarità nel passato grazie alle sue buone prestazioni in classificazione e alla sua semplicità. In questo articolo presenteremo prima
Machine Learning – Decision Tree Classifier
Proseguiamo la carrellata di classificatori e dopo aver analizzato le SVM, oggi ci concentriamo sui Decision Tree. Come sempre spenderemo prima alcune parole per capire quali sono i concetti chiave dietro questo modello, successivamente vedremo degli esempi basati sulla libreria scikit-learn. Decision Tree Classifier I classificatori Decision tree possono essere visti
Machine Learning – SVM per problemi non lineari
Dopo aver discusso come funziona la Logistic Regression, ci soffermiamo ad analizzare un altro algoritmo di apprendimento largamente diffuso ovvero le Support Vector Machine (SVM). SVM può essere considerato un'estensione del Perceptron. Nell'ultimo si minimizza l'errore di predizione, nell'SVM invece si cerca di massimizzare il così detto margin ovvero la distanza che separa
Machine Learning – Affrontare l’overfitting via regularization
Parlando di cos'è e come funziona la LogistRegression, nello scorso articolo abbiamo avuto modo di incontrare il parametro C che permette di caratterizzare il funzionamento della rete. Questo parametro è strettamente collegato con uno dei più noti problemi nel campo dell'apprendimento automatico chiamato overfitting. In questo articolo andiamo a definire cos'è