Il risultato? Un’applicazione capace di analizzare qualsiasi dataset in modo algoritmico, effettuare il pre-processing dei dati (features per features) e addestrare in parallelo più modelli di machine learning, sia per problemi di classificazione che di regressione, identificando quelli con le migliori performance 🏆.
L’applicazione è in grado di costruire qualsiasi modello predittivo partendo da un set di dati, indipendentemente dal contesto applicativo 🌍.
Ecco gli steps di preprocessing dei dati, eseguiti in modo guidato e in ordine rigoroso:
– 𝘥𝘶𝘱𝘭𝘪𝘤𝘢𝘵𝘦𝘴
– 𝘦𝘯𝘤𝘰𝘥𝘪𝘯𝘨
– 𝘪𝘮𝘱𝘶𝘵𝘢𝘵𝘪𝘰𝘯
– 𝘴𝘬𝘦𝘸𝘯𝘦𝘴𝘴
– 𝘰𝘶𝘵𝘭𝘪𝘦𝘳𝘴
– 𝘴𝘤𝘢𝘭𝘪𝘯𝘨
– 𝘮𝘶𝘭𝘵𝘪𝘤𝘰𝘭𝘭𝘪𝘯𝘦𝘢𝘳𝘪𝘵𝘺
– 𝘧𝘦𝘢𝘵𝘶𝘳𝘦 𝘴𝘦𝘭𝘦𝘤𝘵𝘪𝘰𝘯
– 𝘶𝘯𝘣𝘢𝘭𝘢𝘯𝘤𝘦𝘥
Segue il training e la valutazione del modello con:
– la scelta del metodo di 𝐜𝐫𝐨𝐬𝐬-𝐯𝐚𝐥𝐢𝐝𝐚𝐭𝐢𝐨𝐧, dei folder e del numero di iterazioni
– il 𝐭𝐮𝐧𝐢𝐧𝐠 𝐝𝐞𝐠𝐥𝐢 𝐢𝐩𝐞𝐫𝐩𝐚𝐫𝐚𝐦𝐞𝐭𝐫𝐢 dei modelli (utilizzando es. “𝘳𝘢𝘯𝘥𝘰𝘮𝘴𝘦𝘢𝘳𝘤𝘩𝘤𝘷”)
– il coinvolgimento di tutti i modelli di machine learning, sia per problemi di classificazione che di regressione
– la scelta di tecniche di AutoML 🤖 con 𝘛𝘗𝘖𝘛, 𝘈𝘶𝘵𝘰-𝘴𝘬𝘭𝘦𝘢𝘳𝘯, 𝘏2𝘖, 𝘈𝘶𝘵𝘰𝘎𝘭𝘰𝘶𝘯, 𝘔𝘓𝘑𝘈𝘙.
In Asernet Srl, 𝘔𝘰𝘥𝘦𝘭 𝘋𝘦𝘴𝘪𝘨𝘯 rappresenta lo strumento di riferimento per realizzare modelli predittivi in qualsiasi contesto applicativo, che si tratti di analisi di mercato, marketing, previsioni finanziarie o altri ambiti dove l’analisi predittiva dei dati è fondamentale 📊.
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