Adaline: ottimizzazione con la normalizzazione del dataset

Prendendo spunto dal paragrafo precedente per ottimizzare l’algoritmo di Adaline in modo che la funzione costo venga minimizzata in maniera più veloce allora è possibile standardizzare l’intero dataset con la normalizzazione delle caratteristiche.

In che modo possiamo normalizzare? usando la distribuzione normale standard. la distribuzione normale standard prevede

distribuzione normale standard

Per normalizzare il dataset basta prendere ogni caratteristica, sottrarla per la media della distribuzione normale μ e dividere tutto per la deviazione standard σ

Ad esempio, per standardizzare la caratteristica j-esima è necessario prima sottrarre la media μj poi dividere per σj .

xj = (xj – μj)/σj

Addestriamo ora lo stesso algoritmo Adaline utilizzato nel paragrafo precedente con il dataset normalizzato. La libreria numPy ha già funzioni per calcolare la deviazione standard e la media.

Anzitutto vediamo nel grafico i valori normalizzati,

dataset normalizzato

Addestriamo l’algoritmo con questi dati, dopo di che, osserviamo il grafico dei costi

pn = Adaline(0.01, 15)
pn.fit(X_std, y)

funzione dei costi

Il grafico mostra chiaramente la convergenza della funzione dei costi a fronte di un dataset normalizzato.

Giusto per fare un confronto mostriamo lo stesso grafico dei costi addestrando l’algoritmo con il dataset non normalizzato.

funzione di costo con dataset non normalizzato

Come volevasi dimostrare, la funzione di costo viene nettamente ottimizzata utilizzando il dataset normalizzato.

Come creare un orto da balcone con irrigazione automatizzata con l’intelligenza artificiale

hard quite expensive 5 days

In questo tutorial spiegherò come creare un orto da balcone dall’assemblaggio dei materiali all’aggiunta dell’intelligenza artificiale per l’irrigazione automatizzata.

vantaggi irrigazione attraverso AI

  • Si autoadatta al microclima esterno: se ci sono giornate di sole e/o ventilate, il sistema fa irrigazione con più frequenza. Altrimenti riduce la frequenza di irrigazione “autoimparando” dall’ambiente esterno.
  • Riduzione sprechi d’acqua con irrigazione più efficiente.
  • Si autoadatta alle apparacchiature elettroniche utilizzate riducendo gli errori legati alle approssimazioni dei sensori (chiunque può scegliere il sensore che meglio crede)
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