Google Analytics è uno strumento potente e ampiamente utilizzato per l’analisi del web. Fornito da Google, offre agli utenti una vasta gamma di informazioni sulle visite al proprio sito web, permettendo di comprendere il comportamento degli utenti, tracciare le conversioni e valutare l’efficacia delle strategie di marketing. Con Google Analytics, è possibile ottenere dati dettagliati… Leggi tutto »
Vuoi migliorare il posizionamento online del tuo business a livello locale? La Local SEO è la strategia di marketing digitale giusta per te. In questo articolo ti presenteremo sette strategie efficaci per ottimizzare la visibilità del tuo brand a livello locale e raggiungere un pubblico più ampio
L’ottimizzazione del modello è un passaggio fondamentale del processo di Deep Learning. Dopo aver addestrato il modello e valutato le sue prestazioni, se il modello non funziona bene nella fase di validazione, può essere necessario ottimizzarlo. Questo processo può includere la modifica dei parametri del modello, l’aggiunta di regolarizzatori per evitare l’overfitting e la scelta… Leggi tutto »
la validazione del modello è un passaggio cruciale nel processo di Deep Learning. Attraverso la divisione del dataset in tre parti, l’utilizzo del dataset di validazione durante l’addestramento e del dataset di test per la valutazione finale, è possibile determinare se il modello è in grado di generalizzare bene su nuovi dati e se ha prestazioni soddisfacenti
L’addestramento del modello è una parte cruciale del processo di Deep Learning. Durante l’addestramento, il modello cerca di identificare i pattern nei dati e di utilizzare questi pattern per fare previsioni sui dati che non sono stati visti prima. L’addestramento del modello avviene in diverse fasi
La selezione del modello giusto è una parte cruciale del processo di Deep Learning. La scelta del modello giusto dipende dal tipo di problema che si vuole risolvere, dai dati a disposizione, dalla complessità del modello e dalla disponibilità di risorse hardware e software.
Normalizzare un dataset “sporco” è un passaggio fondamentale per utilizzarlo con successo in una libreria di deep learning. Ci sono molte ragioni per cui un dataset potrebbe essere considerato “sporco”, tra cui la presenza di valori mancanti, outlier, o distribuzioni non uniformi dei dati. La normalizzazione del dataset aiuta a risolvere questi problemi e a garantire che il modello di deep learning abbia una buona capacità predittiva.
Lo scraping è una tecnica informatica che prevede l’estrazione automatica di informazioni da una pagina web. Esistono molti strumenti informatici in grado di implementare questa tecnica, come ad esempio il modulo di Python BeautifulSoup. Il codice che segue è in grado di estrarre informazioni riguardanti le case in vendita presenti sul sito web Immobiliare.it. In… Leggi tutto »
Se siete degli appassionati di politica e di intelligence, avrete sicuramente sentito parlare di Aldo Giannuli. Aldo Sabino Giannuli è un docente universitario e consulente per le procure italiane. Nel 1994, Giannuli è stato incaricato di elaborare due schede di sintesi sulle stragi di piazza Fontana e di piazza della Loggia. Da allora, è stato… Leggi tutto »
L’analisi dei dati è diventata una parte fondamentale del business moderno. Grazie ai progressi tecnologici negli algoritmi di machine learning e deep learning, possiamo elaborare estrarre informazioni utili dai dati aziendali. In questo articolo, esploreremo come gli algoritmi di deep learning possono essere utilizzati per risolvere un caso aziendale reale. L’obiettivo del nostro esempio sarà… Leggi tutto »