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Webinar IWA Marmo Guida acquisto machine learning

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Cosa è intelligenza artificiale, machine learning, domande e obiettivi per chiarire cosa si vuole ottenere, misurazioni dei risultati, stress test per trovare punti critici.
Webinar svolto il 19 maggio 2020 con associazione professionisti del web IWA https://www.iwa.it/

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Webinar IWA Marmo Guida acquisto machine learning

  1. 1. Webinar targati IWA Italy Roberto Marmo Data Scientist, Consulente e Formatore www.robertomarmo.net info@robertomarmo.net https://www.linkedin.com/in/robertomarmo/ Guida all'acquisto di sistemi con machine learning https://www.iwa.it/soci/303192/
  2. 2. PARTECIPAZIONI ▪ Dal 1996 (in Italia dal 2000) è il riferimento di chi lavora nel Web, sia nel settore pubblico che privato. ▪ Associazione professionisti Web (Legge 4/2013), promotrice norme UNI in materia di professionalità ICT. ▪ Obiettivo di IWA è creare rete tra i soci, partecipare all'evoluzione della rete e divulgare conoscenza tramite i soci con eventi e iniziative. https://www.iwa.it 2Guida all'acquisto di sistemi con machine learning - Marmo International Web Association Italia – IWA Italy
  3. 3. 3Guida all'acquisto di sistemi con machine learning - Marmo Mio libro su Python e IA www.algoritmiia.it Miei interessi nell'Intelligenza Artificiale Primi libri che ho letto anni '80 Professore a contratto Università di Pavia Facoltà di Ingegneria Computer Vision Lab https://vision.unipv.it
  4. 4. 4Guida all'acquisto di sistemi con machine learning - Marmo • Motore di raccomandazione prodotti • Chatbot per interagire con utente • Profilazione utente per marketing • Analisi parole chiave per SEO • Previsione di vendite, traffico, interazioni • Anti frode acquisti e pubblicitaria • Creazione immagini, video ,testo • Sicurezza del sito web • Campagne pubblicitarie personalizzate Esempi di intelligenza artificiale per Internet
  5. 5. 5Guida all'acquisto di sistemi con machine learning - Marmo Cosa è l'Intelligenza Artificiale il cervello umano è un risolutore intelligente per alcuni problemi simulare nel computer il funzionamento del cervello umano per creare algoritmi in grado di risolvere problemi complessi
  6. 6. 6Guida all'acquisto di sistemi con machine learning - Marmo • L'intelligenza artificiale è la scienza di far fare ai computer cose che richiedono intelligenza quando vengono fatte dagli esseri umani • Permette di risolvere problemi complicati che richiedono ragionamento, pianificazione, apprendimento, comunicazione per agire in ambienti complessi • Permette di creare un prodotto che sembra moderno, sofisticato, fantascientifico Cosa è l'Intelligenza Artificiale
  7. 7. 7Guida all'acquisto di sistemi con machine learning - Marmo Cosa è l'Intelligenza Artificiale Intelligenza Artificiale Machine Learning Neural Network Deep Learning Sistemi Esperti Logica Fuzzy Algoritmi Genetici
  8. 8. 8Guida all'acquisto di sistemi con machine learning - Marmo • Machine Learning: una macchina apprende a svolgere una funzione senza essere esplicitamente programmata, senza specificare tutti i parametri che caratterizzano il compito • Obiettivo: calcolare addizione • Programmazione esplicita: somma = a + b • Machine Learning: fornire (input, input, output) (2,1,3) (1,1,2) (0,1,1) (2,5,7) ecc. Machine Learning
  9. 9. 9Guida all'acquisto di sistemi con machine learning - Marmo • Machine Learning può studiare, apprendere e migliorare come uno studente: 1. all'inizio non sa fare niente 2. prova a dare risultati 3. il maestro spiega dove ha sbagliato 4. corregge i suoi meccanismi interni 5. la prossima volta sbaglia di meno Machine Learning
  10. 10. 10Guida all'acquisto di sistemi con machine learning - Marmo Neurone biologico Neural Network come rete di neuroni Numeri [0,1] o [-1,1] Neurone matematico
  11. 11. 11Guida all'acquisto di sistemi con machine learning - Marmo Rete di neuro ni compl essa con appre ndime nto profon do
  12. 12. 12Guida all'acquisto di sistemi con machine learning - Marmo Esempio Neural Network in linguaggio Python
  13. 13. 13Guida all'acquisto di sistemi con machine learning - Marmo • Perché usare IA? E' di moda, lo usa il concorrente, risolve un problema, porta un vantaggio, lo chiede il mercato, curiosità, fa vendere. • Voglio sostituire una persona o aiutarla a lavorare meglio? • Ho i dati necessari? Tanta quantità, con qualità, facile accedere, di proprietà. • Quale margine di errore ammetto su input e output? • Quanto tempo, personale, denaro, strumenti posso investire nella creazione? • Dopo averla creata, ho le risorse per manutenzione e aggiornamento? Bello, mi piace, lo voglio, cosa devo fare per averlo?
  14. 14. 14Guida all'acquisto di sistemi con machine learning - Marmo • Come devo integrare nel mio processo aziendale? • Come ho scelto chi la crea? Ha le capacità adeguate? • Chi ha creato il sistema quale documentazione fornisce? • Chi ha creato il sistema quali responsabilità si assume? • In caso di errori di funzionamento ne rispondo io? • Il sistema di IA può spiegare coma ha deciso su certi dati? Problema black-box di funzionamento ignoto? Bello, mi piace, lo voglio, cosa devo fare per averlo?
  15. 15. 15Guida all'acquisto di sistemi con machine learning - Marmo Bisogna specificare: • Linguaggio di programmazione e librerie coinvolte • Quali servizi cloud vengono usati, riservatezza dei dati • Quali tipologie di input sono ammessi e quale output fornito • Margine di errore ammesso in input e output • Come è stato addestrato il sistema • Caratteristiche di input usati nell'addestramento e nel test • Quanto tempo impiegato per la creazione Fare test per verificare prestazioni
  16. 16. 16Guida all'acquisto di sistemi con machine learning - Marmo • Come trasformato dati input in dati ammessi • Normalizzazione e standardizzazione dei dati input • Architettura neurale, quanti neuroni e su quali livelli • Funzioni di attivazione neurone, minimizzazione dell'errore • Metodo di apprendimento e parametri coinvolti • Numero di epoche per ripetizione apprendimento • Divisione dati in insiemi di addestramento, validazione, test Cosa specificare per neural network
  17. 17. 17Guida all'acquisto di sistemi con machine learning - Marmo • Calcolare accuratezza, falsi e veri negativi, falsi e veri positivi Documentazione dei test • Matrice di confusione con errori di classificazione • Curva ROC
  18. 18. 18Guida all'acquisto di sistemi con machine learning - Marmo Sottoporre input particolari per verificare l'output: • Usare valori non usati durante la creazione • Mischiare gli ordini di grandezza, input 1 e 1000 • Fare piccole variazioni agli input da cui ho output sbagliati • Usare i valori agli estremi, ammissibili [-1,1] usare -1 e 1 • Fare piccole variazioni input e stimare come cambia output Stress test Quale modello viene usato, vantaggi e svantaggi
  19. 19. 19Guida all'acquisto di sistemi con machine learning - Marmo Creare immagini con molte casistiche: • Introdurre oggetti estranei non previsti • Cambiare luci e ombre • Traslare, ruotare l'oggetto • Tagliare un pezzo di oggetto • Bucare, piegare, modificare l'oggetto • Cambiare dimensione dell'immagine Stress test
  20. 20. 20Guida all'acquisto di sistemi con machine learning - Marmo • Input con oggetti simili in apparenza • Classificatore immagini con Machine Learning riconosce quanti Chihuahua e muffin? • https://www.freecodecamp.org/news/chihuahu a-or-muffin-my-search-for-the-best-computer- vision-api-cbda4d6b425d/ • https://www.semanticscholar.org/paper/Deep- Learning-Approach-for-Very-Similar-Objects-on- Togootogtokh- Amartuvshin/511a3a0a690d0e992a2502f9be4ff b1b1d4236e2 Stress test
  21. 21. 21Guida all'acquisto di sistemi con machine learning - Marmo • Intelligenza artificiale ci offre tante nuove soluzioni • Non farsi prendere da facili entusiasmi o prime delusioni • Preparare obiettivi, domande, risorse e valutazioni adeguate • Algoritmi complessi, ma si può capire come funzionano e cosa producono Conclusioni
  22. 22. 22Guida all'acquisto di sistemi con machine learning - Marmo Ci rivediamo su www.linkedin.com/in/robertomarmo www.algoritmiia.it Domande e risposte

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