MODEL DESIGN FOR MACHINE LEARNING: APPLICAZIONE PER COSTRUIRE MODELLI PREDITTIVI PARTENDO DA UN SET DI DATI

[𝐌𝐨𝐝𝐞𝐥 𝐃𝐞𝐬𝐢𝐠𝐧 𝐟𝐨𝐫 𝐌𝐚𝐜𝐡𝐢𝐧𝐞 𝐋𝐞𝐚𝐫𝐧𝐢𝐧𝐠] Finalmente è nato! Credo che questo sia senza dubbio uno dei progetti più complessi su cui abbia mai lavorato il nostro datascientist Giuseppe Cristofaro. Sono state trasformate circa 400 𝐩𝐚𝐠𝐢𝐧𝐞 𝐝𝐢 𝐭𝐞𝐨𝐫𝐢𝐚 su statistica e machine learning in 𝐚𝐥𝐠𝐨𝐫𝐢𝐭𝐦𝐢 𝐨𝐩𝐞𝐫𝐚𝐭𝐢𝐯𝐢.
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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