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(Photo by Deon Black on Unsplash)
Introduction.
I was preparing a webinar and I was thinking about what subjects could be interesting for it, between the many different subjects that come out in my mind.
I thought that to be successful in realizing a Machine Learning project, one should be really aware of what are the pitfalls, what are the points, during the project, where you can do bad mistakes.
One area of concern for sure is regarding BIAS. For this reason, I decided to devote some of my time and prepared the following notes.
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Introduzione.
Un elemento fondamentale di un sito moderno di commercio elettronico è il motore di raccomandazione, la componente del sistema che suggerisce ai clienti quali possono essere i prodotti o gli oggetti di maggiore interesse.
Ma come funziona e come può essere realizzato un motore di raccomandazione? Ed esiste una sola tecnica per realizzarlo, oppure, come possiamo immaginare, è possibile scegliere quale "anima" dare al nostro sito scegliendo su quale tecnica basare il suo motore di raccomandazione?
E, le aziende più famose, ad esempio Netflix, come hanno realizzato il loro motore di raccomandazione?
In questo articolo voglio esaminare alcune delle tecniche utilizzate ed arrivare ad indicare come, avendo i dati giusti a disposizione, oggi è possibile realizzare un tale motore con poche righe di codice.
Se, poi, vi interessa il cinema, spero vi troverete ulteriori spunti di interesse. Ho utilizzato per i miei esperimenti i dati di MovieLens.
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Introduzione.
L' obiettivo di questo articolo è di fornire le istruzioni dettagliate ed il più possibile chiare per il setup di un ambiente Data Science in Oracle Cloud Infrastructure (OCI).
Nel corso dell'articolo farò riferimento alla documentazione ufficiale, ma aggiungerò via via una serie di mie note per chiarire quelli che potrebbero essere punti un po' più difficili.
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Introduzione.
Voglio ritornare sull'importante tema relativo alle metriche che si utilizzano per valutare le prestazioni di un modello di classificazione.
In un articolo precedente ho definito metriche quali: precision, recall ed F1 score. In questo articolo voglio definire alcune metriche che sono utilizzate sopratutto in campo medico: la Sensibilità, la Specificità, il PPV ed NPV, il C-index.
Sensibilità e specificità sono, ad esempio, termini molto usati nel campo dell'epidemiologia, ad esempio per caratterizzare un test diagnostico nei confronti dei positivi e negativi al test.
Read more: Metriche di prestazione di un modello (in campo medico)
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Introduction.
In this short note, I'd like to list some resources useful to start developing ML models using H2O.