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Sistemi informativi

Perceptron: MachineLearning con supervisione e funzione di attivazione

In questo paragrafo spiegheremo come utilizzare l’algoritmo perceptron implementato con Python a partire da un dataset di dati utilizzati principalmente per la studio del machineLearning: l’insieme di caratteristiche che definiscono delle tipologie di fiori Iris. Iniziamo con l’implementazione del perceptron.py (l’algoritmo spiegato nell’articolo precedente) definendo i metodi fit (per l’apprendimento) e prediction (per la previsione […]

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Sistemi informativi

PERCEPTRON: come simulare un neurone

Immaginiamo di modellare un neurone artificiale come un elaboratore che può avere segnali in input e segnali di output. Il segnale entra attraverso i dendriti della cellula ed attraverso l’assone arriva fino ai terminali. Quando il segnale in input supera una determinata soglia allora si attiva il neurone e l’output è positivo. Al contrario l’output […]

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Sistemi informativi

Come capire se il cliente sarà un cattivo pagatore con l’intelligenza artificiale, un pratico esempio

Oggi scopriremo, grazie ad un algoritmo che implementa il classificatore di Naive-Bayes (un classificatore che si basa sul teorema delle probabilità di Bayes), come individuare preventivamente se i clienti (o potenziali clienti) saranno buoni o cattivi “pagatori” per un particolare prodotto o servizio. Buona parte dei sistemi gestionali permettono di esportare l’elenco dei clienti e […]