Glossario

Scikit-learn

Che cos’è Scikit-learn?

Scikit-learn è una libreria Python open source per l'apprendimento automatico classico. Offre strumenti uniformi per classificazione, regressione, clustering, riduzione della dimensionalità, pre-elaborazione dei dati e valutazione dei modelli, ad esempio la convalida incrociata. Basata su NumPy e SciPy, è molto diffusa in formazione, ricerca e pratica grazie alla sua interfaccia semplice e coerente. Per le reti neurali profonde si usano invece di solito framework come PyTorch o TensorFlow.

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Python
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Termini correlati

pandas

pandas è una libreria Python open source per analizzare e manipolare dati tabellari, sviluppata a partire dal 2008 da Wes McKinney. Il suo oggetto centrale, il DataFrame, somiglia a una tabella con colonne denominate. Permette di importare dati da CSV, Excel o database e di pulirli, filtrarli, raggrupparli e unirli. pandas si basa su NumPy ed è uno strumento standard per analisi dei dati, reportistica e preparazione dei dati di addestramento.

Python
analisi dei dati
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NumPy

NumPy è la libreria Python open source di base per il calcolo numerico. Mette a disposizione array multidimensionali e funzioni veloci per algebra lineare, statistica e numeri casuali, con un nucleo eseguito in codice compilato. Molti strumenti di analisi dei dati e di machine learning, come pandas, scikit-learn e numerose librerie di visualizzazione, si basano su NumPy. Chi lavora con i dati in Python lo usa quindi quasi sempre, direttamente o indirettamente.

Python
analisi dei dati
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XGBoost

XGBoost (Extreme Gradient Boosting) è una libreria open source che implementa in modo particolarmente efficiente il gradient boosting con alberi decisionali. Molti piccoli alberi vengono addestrati uno dopo l'altro, ciascuno correggendo gli errori dei precedenti, mentre la regolarizzazione aiuta a prevenire l'overfitting. XGBoost è considerato una scelta collaudata per i dati tabellari, ad esempio per la valutazione del rischio di credito, la previsione dell'abbandono dei clienti o delle vendite.

Machine learning
Boosting
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Apprendimento automatico

L’apprendimento automatico (machine learning) è un ambito dell’intelligenza artificiale in cui i computer ricavano schemi dai dati invece di ricevere ogni regola programmata in modo esplicito. A seconda del compito, i modelli imparano da esempi etichettati (supervisionato), da dati non etichettati (non supervisionato) o tramite ricompense (per rinforzo). Le applicazioni vanno dai filtri antispam alle previsioni della domanda fino ai suggerimenti di prodotto. La qualità dipende molto da quantità e qualità dei dati di addestramento.

fondamenti
IA
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