Si usa e anche parecchio! Avendo a che fare con andamenti temporali la faccenda si complica, ma esistono buoni strumenti - guarda facebook prophet o sktime
Ciao Piero, volevo farti una domanda riguardo l'unsupervised learning. Siccome nel dataset non è presente la feature target, è corretto dire che non si ha la possibilità di fare il test ma si realizza solo il train? Indipendentemente da se si sta realizzando una cluster analysis oppure una riduzione di dimensionalità del dataset utilizzando quindi algoritmi come k-means, PCA oppure reti neurali come SOM. Grazie e volevo farti i complimenti per le tue spiegazioni, sono chiarissime.
Dici bene non avendo il target non puoi supervisionare e quindi non puoi testare. Puoi però rifarti a delle misure di bontà della tecnica utilizzata, ad esempio la varianza spiegata dalle prime n componenti della PCA oppure l'inerzia ottenuta con un certo k in kmeans Grazie a te a presto!
ciaoo mi erano mancati i tuoi video e questo arriva proprio in questo periodo che sto cominciando a studiare il supervised lerning da autodidatta, vorrei chiederti qualcosa a proposito dei corsi che tieni, ovvero comprendono anche reti neurali convoluzionali?
Nei videocorsi c'è una parte sulle reti neurali, giusto una carrellata Dal vivo sì, propongo workshop sulla computer vision usando reti convoluzionali Sicuramente farò vedere qualcosa qui in TensorFlow Grazie
Hai la capacità di rendere tutto molto semplice. GRANDE Piero.
Grazie Gabriele è un piacere :)
Cosa pensi del machine learning applicato alla finanza ? Sarebbe possibile fare un esempio ?
Si usa e anche parecchio! Avendo a che fare con andamenti temporali la faccenda si complica, ma esistono buoni strumenti - guarda facebook prophet o sktime
Ciao Piero, volevo farti una domanda riguardo l'unsupervised learning. Siccome nel dataset non è presente la feature target, è corretto dire che non si ha la possibilità di fare il test ma si realizza solo il train? Indipendentemente da se si sta realizzando una cluster analysis oppure una riduzione di dimensionalità del dataset utilizzando quindi algoritmi come k-means, PCA oppure reti neurali come SOM. Grazie e volevo farti i complimenti per le tue spiegazioni, sono chiarissime.
Dici bene non avendo il target non puoi supervisionare e quindi non puoi testare.
Puoi però rifarti a delle misure di bontà della tecnica utilizzata, ad esempio la varianza spiegata dalle prime n componenti della PCA oppure l'inerzia ottenuta con un certo k in kmeans
Grazie a te a presto!
@@PieroSavastano quando metterai un video sul clustering e sull'association? Per capire meglio le tecniche di unsupervised
@@ymorimac trovi clustering kmeans nel videocorso a pagamento
pollo-watzlawick.teachable.com/p/machine-learning-in-python-corso-avanzato
@@PieroSavastano ah ok grazie
Quando uscirà il corso su pandas a pagamento?
Tutto quello che riguarda pandas metto tutto qui su TH-cam, per lo meno nel 2022
Grazie Massimo
ciaoo mi erano mancati i tuoi video e questo arriva proprio in questo periodo che sto cominciando a studiare il supervised lerning da autodidatta, vorrei chiederti qualcosa a proposito dei corsi che tieni, ovvero comprendono anche reti neurali convoluzionali?
Nei videocorsi c'è una parte sulle reti neurali, giusto una carrellata
Dal vivo sì, propongo workshop sulla computer vision usando reti convoluzionali
Sicuramente farò vedere qualcosa qui in TensorFlow
Grazie
Ciao, per quanto tempo ancora il pacchetto comprensivo dei tre corsi sarà in offerta?
Mianca la parte su docker nel corso su ML per il web
Piero Savastano Quindi dopo aver inserito la parte su Docker sará venduto a prezzo pieno? Grazie per le info
@@silviomarotta8281 yes