Ritorno alle basi Settimana 4 Argomenti avanzati e deployment

Ritorno alle basi Settimana 4 - Argomenti avanzati e implementazione

Unisciti a VoAGI con il nostro percorso Back to Basics per avviare una nuova carriera o rinfrescare le tue competenze di data science. Il percorso Back to Basics è diviso in 4 settimane con una settimana bonus. Speriamo che tu possa utilizzare questi blog come guida al corso.

Se non l’hai ancora fatto, dai un’occhiata a:

Passando alla terza settimana, ci immergeremo in argomenti avanzati e deployment.

  • Giorno 1: Esplorazione delle reti neurali
  • Giorno 2: Introduzione alle librerie di Deep Learning: PyTorch e Lightening AI
  • Giorno 3: Come iniziare con PyTorch in 5 passi
  • Giorno 4: Costruzione di una rete neurale convoluzionale con PyTorch
  • Giorno 5: Introduzione all’Elaborazione del Linguaggio Naturale
  • Giorno 6: Deploy del tuo primo modello di Machine Learning
  • Giorno 7: Introduzione al Cloud Computing per la Data Science

Esplorazione delle reti neurali

Settimana 4 – Parte 1: Esplorazione delle reti neurali

Sblocca il potere dell’IA: una guida alle reti neurali e alle loro applicazioni.

Immagina una macchina che pensa, impara e si adatta come il cervello umano e scopre pattern nascosti all’interno dei dati.

Questa tecnologia, chiamata Reti Neurali (NN), si basa su algoritmi di mimica cognitiva. Esploreremo cosa sono le NN e come funzionano in seguito.

In questo articolo, ti spiegherò gli aspetti fondamentali delle Reti Neurali (NN): struttura, tipi, applicazioni reali e termini chiave che ne definiscono il funzionamento.

Introduzione alle librerie di Deep Learning: PyTorch e Lightening AI

Settimana 4 – Parte 2: Introduzione alle librerie di Deep Learning: PyTorch e Lightening AI

Una spiegazione semplice di PyTorch e Lightening AI.

Il deep learning è un ramo del modello di machine learning basato su reti neurali. Nel modello di machine learning tradizionale, l’elaborazione dei dati per trovare le caratteristiche significative viene spesso fatta manualmente o affidandosi all’esperienza di dominio; tuttavia, il deep learning può imitare il cervello umano per scoprire le caratteristiche essenziali, aumentando le prestazioni del modello.

Esistono molte applicazioni per i modelli di deep learning, tra cui il riconoscimento facciale, il rilevamento delle frodi, la trascrizione del parlato, la generazione di testi e molti altri. Il deep learning è diventato un approccio standard in molte applicazioni avanzate di machine learning e non abbiamo nulla da perdere nel conoscerli.

Per sviluppare questo modello di deep learning, ci sono varie librerie di framework su cui possiamo fare affidamento anziché lavorare da zero. In questo articolo, discuteremo due diverse librerie che possiamo utilizzare per sviluppare modelli di deep learning: PyTorch e Lightning AI.

Come iniziare con PyTorch in 5 passi

Settimana 4 – Parte 3: Come iniziare con PyTorch in 5 passi

Questo tutorial fornisce un’introduzione approfondita all’apprendimento automatico utilizzando PyTorch e il suo wrapper di alto livello, PyTorch Lightning. L’articolo copre i passaggi essenziali dall’installazione agli argomenti avanzati, offrendo un approccio pratico alla costruzione e all’addestramento di reti neurali e mettendo in evidenza i vantaggi dell’utilizzo di Lightning.

PyTorch è un popolare framework open-source per il machine learning basato su Python e ottimizzato per il calcolo accelerato dalla GPU. Originariamente sviluppato da Meta AI nel 2016 e ora parte della Linux Foundation, PyTorch è diventato rapidamente uno dei framework più utilizzati per la ricerca e le applicazioni di deep learning.

PyTorch Lightning è un wrapper leggero costruito su PyTorch che semplifica ulteriormente il processo di flusso di lavoro del ricercatore e lo sviluppo dei modelli. Con Lightning, gli scienziati dei dati possono concentrarsi maggiormente sulla progettazione dei modelli piuttosto che sul codice di base.

Costruzione di una Rete Neurale Convoluzionale con PyTorch

Settimana 4 – Parte 4: Costruzione di una Rete Neurale Convoluzionale con PyTorch

Questo post del blog fornisce un tutorial sulla costruzione di una rete neurale convoluzionale per la classificazione delle immagini in PyTorch, sfruttando la convoluzione e le operazioni di pooling per l’estrazione delle caratteristiche, nonché i livelli completamente connessi per la previsione.

Una rete neurale convoluzionale (CNN o ConvNet) è un algoritmo di apprendimento profondo appositamente progettato per compiti in cui il riconoscimento degli oggetti è cruciale, come la classificazione, il rilevamento e la segmentazione delle immagini. Le CNN sono in grado di ottenere una precisione all’avanguardia su compiti visione complessi, alimentando molte applicazioni reali come sistemi di sorveglianza, gestione dei magazzini e altro ancora.

Come esseri umani, siamo in grado di riconoscere facilmente gli oggetti nelle immagini analizzando modelli, forme e colori. Le CNN possono essere addestrate per svolgere anche questa operazione di riconoscimento, imparando quali modelli sono importanti per la differenziazione. Ad esempio, quando si cerca di distinguere tra una foto di un gatto e un cane, il nostro cervello si concentra sulla forma unica, le texture e le caratteristiche facciali. Una CNN impara a individuare questi stessi tipi di caratteristiche distintive. Anche per compiti di categorizzazione molto dettagliati, le CNN sono in grado di apprendere rappresentazioni di caratteristiche complesse direttamente dai pixel.

Introduzione all’Elaborazione del Linguaggio Naturale

Settimana 4 – Parte 5: Introduzione all’Elaborazione del Linguaggio Naturale

Una panoramica dell’Elaborazione del Linguaggio Naturale (NLP) e delle sue applicazioni.

Stiamo imparando molto su ChatGPT e sui grandi modelli di linguaggio (LLM). L’Elaborazione del Linguaggio Naturale è stato un argomento interessante, un argomento che sta attualmente conquistando il mondo dell’IA e della tecnologia. Sì, i LLM come ChatGPT hanno contribuito alla loro crescita, ma non sarebbe bello capire da dove tutto ciò deriva? Quindi torniamo alle basi: NLP.

NLP è una sotto-disciplina dell’intelligenza artificiale e consiste nella capacità di un computer di rilevare e comprendere il linguaggio umano, attraverso il discorso e il testo, proprio come possiamo fare noi esseri umani. NLP aiuta i modelli a elaborare, comprendere e generare il linguaggio umano.

Obiettivo dell’NLP è colmare il divario comunicativo tra gli esseri umani e i computer. I modelli di NLP vengono generalmente addestrati per compiti come la previsione della parola successiva, che consente loro di costruire dipendenze contestuali e quindi essere in grado di generare output rilevanti.

Pubblicare il Tuo Primo Modello di Apprendimento Automatico

Settimana 4 – Parte 6: Pubblicare il Tuo Primo Modello di Apprendimento Automatico

Con soli 3 semplici passaggi, puoi costruire e pubblicare un modello di classificazione dei vetri più velocemente di quanto tu possa dire…modello di classificazione dei vetri!

In questo tutorial, impareremo come costruire un semplice modello di classificazione multi-classe utilizzando il dataset Classificazione dei Vetri. Il nostro obiettivo è sviluppare e pubblicare un’applicazione web in grado di prevedere vari tipi di vetri, come:

  1. Finestre per edifici processate a galleggiamento
  2. Finestre per edifici non processate a galleggiamento
  3. Finestre per veicoli processate a galleggiamento
  4. Finestre per veicoli non processate a galleggiamento (mancanti nel dataset)
  5. Contenitori
  6. Stoviglie
  7. Fari

Inoltre, impareremo su:

  • Skops: Condividi i tuoi modelli basati su scikit-learn e mettili in produzione.
  • Gradio: Framework per applicazioni web di machine learning.
  • HuggingFace Spaces: Piattaforma gratuita di hosting di modelli e applicazioni di machine learning.

Alla fine di questo tutorial, avrai l’esperienza pratica di costruire, addestrare e distribuire un modello di machine learning di base come applicazione web.

 

Introduzione al cloud computing per la scienza dei dati

 

Settimana 4 – Parte 7: Introduzione al cloud computing per la scienza dei dati

E il duo potente della tecnologia moderna.

Nel mondo di oggi, due forze principali sono emerse come cambia-gioco: la scienza dei dati e il cloud computing.

Immagina un mondo in cui vengono generati enormi quantità di dati ogni secondo. Beh… non devi immaginarlo… È il nostro mondo!

Dalle interazioni sui social media alle transazioni finanziarie, dai record sanitari alle preferenze di e-commerce, i dati sono ovunque.

Ma a cosa serve tutto questo dati se non possiamo ottenere valore? Ecco precisamente che cosa fa la scienza dei dati.

E dove archiviamo, elaboriamo e analizziamo questi dati? È qui che brilla il cloud computing.

Imbarchiamoci in un viaggio per comprendere la relazione intrecciata tra questi due miracoli tecnologici. Proviamo a scoprire tutto insieme!

 

Conclusione

 

Congratulazioni per aver completato la settimana 4!!

Il team di VoAGI spera che il percorso di Base-to-Basics abbia fornito ai lettori un approccio completo e strutturato per padroneggiare i fondamenti della scienza dei dati.

La settimana bonus verrà pubblicata la prossima settimana, lunedì – rimanete sintonizzati!

****[Nisha Arya](https://www.linkedin.com/in/nisha-arya-ahmed/)**** è una scienziata dei dati e scrittrice tecnica freelance. È particolarmente interessata a fornire consigli di carriera o tutorial sulla scienza dei dati e conoscenze teoriche sulla scienza dei dati. Desidera anche esplorare i diversi modi in cui l’intelligenza artificiale può beneficiare la longevità della vita umana. Una appassionata studentessa, desiderosa di ampliare le sue conoscenze tecniche e le sue abilità di scrittura, mentre aiuta a guidare gli altri.