I test statistici sono strumenti fondamentali per l’analisi dei dati e la presa di decisioni informate. Scegliere il test appropriato dipende dalle caratteristiche dei dati, dalle ipotesi da testare e dalle assunzioni sottostanti.
Leggi tutto “Guida ai Test Statistici per analisi A/B”Come usare gli Alberi Decisionali per classificare i dati
Gli Alberi Decisionali sono un tipo di algoritmo di apprendimento automatico che utilizza una struttura ad albero per suddividere i dati in base a delle regole logiche e prevedere la classe di appartenenza di nuovi dati. Sono facili da interpretare e adattabili a diversi tipi di dati, ma possono anche soffrire di problemi come l’overfitting, la complessità e lo sbilanciamento.
Vediamo di capirne un po’ di più e di esaminare un semplice esempio d’uso in R.
L’algoritmo di Discesa del Gradiente spiegato semplice
Immaginiamo di voler trovare il percorso più veloce per raggiungere una destinazione in auto. Si potrebbe utilizzare una mappa stradale per stimare la distanza e il tempo di percorrenza di diverse strade. Tuttavia, questo metodo non tiene conto del traffico, che può variare in modo significativo durante il giorno.
La Discesa del Gradiente (Gradient Descent) può essere utilizzata per trovare il percorso più veloce in tempo reale. In questo caso:
- La funzione di costo rappresenta il tempo di percorrenza del viaggio.
- Il parametro da ottimizzare è il percorso da seguire.
- Il gradiente indica la direzione in cui il tempo di percorrenza aumenta più rapidamente.
L’algoritmo di Discesa del Gradiente può quindi essere utilizzato per aggiornare il percorso in modo iterativo, avvicinandosi ad ogni iterazione al percorso più veloce.
Cerchiamo ora di dare mettere un po’ di ordine tra le definizioni.
La Discesa del Gradiente è un algoritmo che cerca di trovare il minimo di una funzione obiettivo, cioè il valore più basso possibile che la funzione può assumere. Per fare questo, l’algoritmo parte da un punto casuale e si sposta in direzione opposta al gradiente, cioè la direzione in cui la funzione cresce più rapidamente. Il gradiente è calcolato come la derivata della funzione, cioè la pendenza della curva in un punto. Più il gradiente è alto, più la funzione è ripida.
Leggi tutto “L’algoritmo di Discesa del Gradiente spiegato semplice”La Discesa del Gradiente: un nuovo studio mette in discussione un assunto base sull’ottimizzazione
Nel 1847, il matematico francese Augustin-Louis Cauchy stava lavorando su calcoli astronomici, quando ideò un metodo comune di ottimizzazione ora noto come discesa del gradiente. Oggi la maggior parte dei programmi di machine learning si basa su questa tecnica, e anche altri campi la usano per analizzare dati e risolvere problemi ingegneristici.
Leggi tutto “La Discesa del Gradiente: un nuovo studio mette in discussione un assunto base sull’ottimizzazione”Il Metodo Montecarlo spiegato in modo semplice e applicato a casi reali
La simulazione Monte Carlo è un metodo utilizzato per quantificare il rischio associato a un certo processo decisionale. Questa tecnica, basata sulla generazione di numeri casuali, è particolarmente utile quando si hanno a disposizione molte variabili incognite e quando non si dispone di dati storici o di esperienze passate per fare previsioni affidabili.
L’idea alla base della simulazione Monte Carlo è quella di creare una serie di scenari simulati, ciascuno dei quali è caratterizzato da un insieme diverso di variabili. Ogni scenario è determinato dalla generazione casuale di valori per ogni variabile. Questo processo viene ripetuto molte volte, creando così un gran numero di scenari differenti.
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