Ciao Andrea, complimenti per i video. Ti ho scoperto da poco ma li ho visti quasi tutti! 😂. Volevo chiederti che percorso di studi hai fatto per raggiungere questo grado di confidenza con i dati e la loro manipolazione? Un abbraccio
Ciao Andrea!! spieghi molto bene!!! una cosa ho seguito i tui due video su ML e la regressione lineare. ma non hai continuato la terza parte con la lasso function per migliorare la regressione lineare! che peccato!!
questo modello è per machine L. , per il deep L. necessitano una mole di dati maggiore , questa piattaforma supporterebbe la cosa? , se ho capito bene il sistema in deep learning il sistema controlla da solo negli input se le classificazioni cambiano, diciamo che non ha bisogno dello sviluppatore per addestrarsi, il deep learning sembra una cosa molto più complessa anche concettualmente ...
ciao, mi sto approcciando ora per la prima volta alle reti neurali, riusciresti a spiegarmi brevemente cosa sono i parametri in una rete neurale e che funzione hanno?
Ciao. Grazie per i video! una cosa ma quando al [23] dici di non fare piu il reshape giustamente le variabili X_train_reshaped e X_test_reshaped non sono piu dichiarate e a me in [24] da errore. dove sbaglio? grazie!
ciao Andrea, grazie del tutorial che hai caricato. vorrei sapere se il modello creato con questo tutorial è possibile utilizzarlo per classificare anche altre immagini esterne al set di test. grazie
Certo! Questa è un'applicazione frequente della machine learning chiamata "time series analysis". Questo tipo di analisi è comune per prevedere l'andamento dei prezzi azionari, ma anche per varie attività e servizi. I modelli di machine learning hanno dimostrato di essere migliori dei modelli statistici tradizionali in questa applicazione.
scusa l'ignoranza ma per "analizzare" un immagine esterna come si dovrebbe fare per chè ora come ora è solo un tot% di accuratezza datto dal programma ma non fa nulla di pratico cioè non posso fargli analizzare un file sul pc per dire. se riuscissi a fare un tutorial o a pubblicare un codice per poter analizzare delle immagini selezionabili dal computer, ovviamenrte sempre 28*28 pixel, te ne sarei infiniramente grato.
Ciao Andrea. Puoi analizzare tutte le immagini che vuoi, anche caricandole dal computer. Quello che viene mostrato nel video, però, si chiama "supervised learning", quindi le immagini con cui addestri la rete devono essere catalogate. Ad esempio potresti avere sul tuo pc 1000 immagini di auto, 1000 di camion, 1000 di scooter. Addestri la rete con quelle immagini e poi puoi usare la rete su immagini mai viste, per riconoscere l'oggetto della foto
ho solo una domanda, all'inizio hai detto che non bisogna fare la reshape per convertire in vettori (x_train_reshape, x_test_reshape) ma poi sei partito da x_train_reshape per creare x_train_tensor. Se volessi partire da x_train e x_test (senza convertirli prima in vettori e poi riconvertirli) come devi procedere?
hai un sito dove hai caricato altre lezioni? o hai fatto solo 2 lezioni? Sono interessato. Sto scrivendo la tesi su big data e sul come possono rappresentare un vantaggio competitivo per le società. Vorrei poter fare una dimostrazione. dove posso contattarti?
Spiegazione semplice e molto chiara. Grazie. Puoi mettere in descrizione il link alla tua pagina con il codice? Vorrei provare a giocarci. Da circa 2 settimane sto usando un modello basato sulla curva logistica, usanfo banalmente il buon vecchio Excel. È uno studio interessante che sto raffinando sempre di più
Molto interessante. Grazie. Occhio però che modelli così semplici, come SIR, non riescono a tenere conto di molte variabili importanti e quindi non sono molto utili per fare analisi e previsioni. Per questa ragione i centri di ricerca hanno sviluppato nel corso degli anni modelli molto più sofisticati, spesso pensati come vere e proprie simulazioni. Cercate "agent-based modeling for infectious disease spread" e ne troverete alcuni. Ci sono anche modelli basati su catene di Markov (più o meno nascoste) ed altre tecniche. Se avete voglia di divertirvi, cercate anche "Modelling the coronavirus epidemic in a city with Python" di Gevorg Yeghikyan su Medium.
Grazie per il commento. Io ho adattato le equazioni del modello SIR base, in modo da tenere in considerazioni gli effetti della quarantena, la possibilità che esistano pazienti asintomatici più altri dettagli. Magari a breve faccio un video su questo "SIR 2.0"
Interessante , una fattore che non considera il modello sta nella saturazione dei centri ospedalieri . Se il numero di contagiati che necessita di cure mediche supera quello massimo che possono supportare gli ospedali cambia l' andamento dei morti . se ho capito bene comunque questo fattore non va a modificare il punto temporale dove avviene il picco massimo.
@@andreapalladino7999 , non ne ho la minima idea , comunque e proprio questo fattore che ha portato il governo a emanare un provvedimento così drastico , se i numeri salgono così velocemente a breve avremo un problema sanitario molto grave .
Ottimo video! Mi auguro che misure di prevenzione poste a calmierare il contagio possano abbattere gamma. Apparentemente semba stiano funzionando in Cina. E' stucchevole sentire commentatori con 0 preparazione matematica spesso minimizzare il pericolo. Saltando di palo in frasca, ho utilizzato SIR per descrivere la propagazione di idee musicali nella societa'.
Errata corrige al minuto 3:30. 150 è il massimo numero di persone infettate nello stesso momento. Il numero totale di persone contagiate è 800 in questo esempio
