Apprendimento automatico e Reti Neurali - pagina 9

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Lezione 10 - Chatbot / Osservazioni conclusive

Stanford CS230: Apprendimento approfondito | Autunno 2018 | Lezione 10 - Chatbot / Osservazioni conclusive

Il video copre vari argomenti relativi alla creazione di chatbot con deep learning. Il docente discute l'elaborazione del linguaggio naturale, il recupero delle informazioni e l'apprendimento per rinforzo come metodi per costruire chatbot. Viene sottolineata l'importanza del contesto, della classificazione degli intenti, del tagging degli slot e della formazione congiunta. La lezione illustra anche i modi per generare dati automaticamente per l'addestramento dei chatbot, la valutazione delle loro prestazioni e la creazione di sistemi di gestione del contesto per loro. Il docente incoraggia gli studenti a utilizzare le proprie capacità per lavorare su progetti significativi e sollevare l'intera razza umana. Infine, ringrazia gli studenti per il loro duro lavoro e li incoraggia a continuare a fare la differenza nel mondo utilizzando l'IA.

• 00:00:00 In questa sezione, il relatore introduce un case study su come costruire un chatbot per assistere gli studenti con l'iscrizione al corso o per trovare informazioni. Il relatore sottolinea che i chatbot sono un argomento industriale significativo e sono stati difficili da costruire, e la comunità accademica ha contribuito a migliorarli. Il chatbot creato per quest'area riservata presuppone che gli studenti chiedano solo di trovare informazioni su un corso o di iscriversi al corso. L'oratore incoraggia il pubblico ad accoppiarsi in gruppi e ricavare idee sui metodi che possono essere utilizzati per implementare un tale chatbot. Alcuni degli approcci suggeriti includevano l'utilizzo di RNN e il trasferimento dell'apprendimento per elaborare il linguaggio naturale e il recupero delle informazioni da un archivio predefinito.
  
  
• 00:05:00 In questa sezione, il video illustra come l'apprendimento per rinforzo può essere utilizzato nei chatbot per aiutare a prendere decisioni sulle risposte. La conversazione tra i relatori evidenzia l'importanza del contesto e come l'esito della conversazione non sia sempre ad ogni passo. L'apprendimento per rinforzo può aiutare ad apprendere una politica per il chatbot, che dato uno stato può dirci quale azione intraprendere successivamente. Viene inoltre introdotto il vocabolario comunemente utilizzato negli assistenti alla conversazione, tra cui enunciazione, intento e slot, insieme alla discussione di conversazioni a turno singolo e multiplo. Il video si conclude con una sessione di brainstorming sul tipo di rete e sul set di dati necessari per addestrare il modello a rilevare l'intento.
  
  
• 00:10:00 In questa sezione, il docente discute l'uso di filtri per rilevare l'intento dietro gli input dell'utente nei chatbot, che potrebbero funzionare meglio delle reti neurali ricorrenti nei casi in cui l'input dell'utente previsto è sempre codificato in un piccolo numero di parole . Il docente suggerisce di utilizzare classificatori di sequenze convoluzionali o ricorrenti per rilevare gli slot, che identificano informazioni specifiche che un chatbot dovrebbe recuperare per aiutare l'utente, come gli orari di partenza e di arrivo nel caso di un chatbot per la prenotazione di un volo. Il docente sottolinea l'importanza di etichettare e codificare i dati in un determinato formato per identificare gli slot negli input dell'utente.
  
  
• 00:15:00 In questa sezione, il docente discute la possibilità di una formazione congiunta per i chatbot. Suggerisce di utilizzare una rete in grado di eseguire sia la classificazione degli intenti che l'etichettatura degli slot e questa rete sarebbe supervisionata da due diverse funzioni di perdita. Il docente menziona anche che la formazione congiunta di due reti è solitamente utile, in quanto consente a entrambe le reti di apprendere lo stesso tipo di funzionalità. Inoltre, presenta diversi modi per acquisire i dati del chatbot, come l'utilizzo di Mechanical Turk per raccogliere manualmente i dati annotati, disporre di un servizio di assistenza tramite chat umana per inserire i dati e generare automaticamente alcuni dati sostituendo date, corsi, trimestri e altri tag.
  
  
• 00:20:00 In questa sezione, il relatore discute i modi per generare dati automaticamente per l'addestramento dei chatbot, come l'utilizzo di set di dati di date, corsi e altri tag e il riempimento di spazi nelle espressioni degli utenti con questi dati. Suggeriscono inoltre di utilizzare part of speech tagger e modelli di riconoscimento di entità denominate per contrassegnare ed etichettare automaticamente i set di dati. Inoltre, il relatore sottolinea l'importanza di disporre sia di dati generati automaticamente che di dati etichettati a mano per evitare l'overfitting. Infine, il relatore dimostra come il chatbot può identificare l'intenzione dell'utente e riempire gli slot per completare attività come l'iscrizione di uno studente a una classe, anche quando tutte le informazioni necessarie non sono fornite nell'espressione iniziale.
  
  
• 00:25:00 In questa sezione, il video spiega il processo di creazione di un sistema di gestione del contesto per chatbot utilizzando reti di memoria. Il sistema prevede la registrazione di tutte le espressioni cronologiche dell'utente nella memoria, che viene confrontata con la loro espressione corrente utilizzando una codifica della frase tramite incorporamenti di parole e un RNN. Un vettore di attenzione viene quindi calcolato utilizzando un prodotto interno softmax, assegnando al chatbot una serie di pesi per determinare la rilevanza di ciascun ricordo rispetto all'espressione corrente. Un vettore di output finale viene quindi eseguito attraverso una sequenza di impilamento degli slot, in cui il tagger può determinare gli slot mancanti per la funzione desiderata, come l'iscrizione di uno studente a una classe.
  
  
• 00:30:00 In questa sezione, il docente discute i limiti degli assistenti conversazionali e come superarli. Un approccio consiste nell'utilizzare un grafico della conoscenza in cui l'intento di un utente può essere identificato e seguito attraverso il grafico per determinare gli slot che devono essere riempiti. Il docente spiega che i grafici della conoscenza vengono utilizzati nell'industria per gestire più intenti e gli slot corrispondenti. Infine, la conferenza discute su come valutare le prestazioni di un chatbot, in cui il docente cita un documento di ricerca che descrive come utilizzare Mechanical Turk per valutare le risposte di un chatbot.
  
  
• 00:35:00 In questa sezione della conferenza, il professore discute i modi per valutare le risposte dei chatbot e valutare i chatbot l'uno contro l'altro attraverso le opinioni degli utenti e gli esperimenti sul punteggio medio di opinione. La lezione passa a discutere i requisiti necessari per creare un assistente vocale, compresi i sistemi di sintesi vocale e di sintesi vocale, e raccomanda ulteriori letture sull'argomento per gli studenti interessati. Infine, il professore fornisce consigli su cosa includere in un progetto di classe, ad esempio spiegando in modo approfondito le decisioni prese durante il progetto, riportando l'ottimizzazione degli iperparametri e inviando il codice a GitHub per la revisione privata da parte degli assistenti tecnici.
  
  
• 00:40:00 In questa sezione, il relatore incoraggia gli studenti a non scoraggiarsi se il loro progetto non soddisfa le loro aspettative. Sottolineano che va bene se non superano lo stato dell'arte in ogni attività e ricordano agli studenti di riferire i loro risultati, spiegare perché non ha funzionato e fornire referenze. Menzionano anche che le appendici sono consentite per pagine aggiuntive e che saranno valutate in base alla presentazione del progetto di tre minuti e ai due minuti di domande dell'AT. Infine, incoraggiano gli studenti a esplorare altre classi dell'università, come la visione artificiale e modelli generativi profondi, oltre a rafforzare il fatto che gli studenti di Stanford possono fare la differenza nel mondo con il loro lavoro.
  
  
• 00:45:00 In questa sezione, Andrew Ng discute di come l'apprendimento automatico può essere applicato per risolvere problemi importanti e significativi nella società. Cita esempi come l'ottimizzazione della tostatura dei chicchi di caffè e lo sviluppo di un'app che diagnostica i raggi X, che potrebbe migliorare notevolmente l'accesso ai servizi di radiologia nelle aree in cui è scarso. Incoraggia gli studenti a utilizzare il loro set unico di competenze della classe per lavorare su progetti che contano di più, dal miglioramento dell'assistenza sanitaria alla lotta al cambiamento climatico e all'istruzione globale. Ng crede che il numero di progetti significativi superi il numero di persone esperte nell'apprendimento profondo e che tutti gli studenti abbiano la possibilità di fare la differenza nel mondo.
  
  
• 00:50:00 In questa sezione del video, l'oratore condivide una storia sulla guida di un trattore e incoraggia gli ascoltatori a divertirsi mentre perseguono un lavoro significativo. Suggerisce che mentre molti laureati possono andare a lavorare nel settore tecnologico, non dovrebbero trascurare le opportunità non sfruttate per l'IA al di fuori delle industrie del software. Esorta gli studenti a usare le loro capacità per sollevare l'intera razza umana, lavorare a scopo di lucro e senza scopo di lucro e influenzare il governo. Infine, ringrazia gli studenti per il loro duro lavoro in classe e spera che sfrutteranno le loro abilità uniche di intelligenza artificiale per svolgere un lavoro importante e aiutare altre persone.

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Parte 1/2 del corso completo sull'apprendimento automatico - Impara l'apprendimento automatico 10 ore | Esercitazione sull'apprendimento automatico | Edureka

Per tua comodità, forniamo una cronologia generale e poi una dettagliata per ogni parte. Puoi andare direttamente al momento giusto, guardare in una modalità conveniente per te e non perdere nulla.

1. 00:00:00 - 01:00:00 Questo video tutorial sull'apprendimento automatico inizia spiegando le differenze tra Intelligenza Artificiale, Machine Learning e Deep Learning, con un focus su come funziona l'apprendimento automatico estraendo schemi dai set di dati. Le varie categorie di apprendimento automatico, tra cui l'apprendimento supervisionato, non supervisionato e per rinforzo, vengono spiegate insieme ai relativi casi d'uso in diversi settori come banche, assistenza sanitaria e vendita al dettaglio. Il deep learning viene anche introdotto come un tipo specifico di apprendimento automatico che si basa su reti neurali artificiali per apprendere la mappatura di funzioni complesse. L'esercitazione illustra anche come utilizzare Anaconda Navigator con il notebook Jupyter e dimostra come creare diversi modelli di machine learning utilizzando il set di dati Iris.
   
   
2. 01:00:00 - 02:00:00 Questa parte copre una vasta gamma di argomenti, tra cui l'analisi esplorativa dei dati, la creazione di set di dati di convalida, la costruzione di modelli, statistiche di base, tecniche di campionamento, misure di tendenza centrale e variabilità, probabilità di eventi, guadagno di informazioni e entropia, alberi di decisione e matrice di confusione. Il tutorial fornisce una comprensione completa di ogni argomento e delle relative implicazioni pratiche nell'apprendimento automatico. Il tutorial sottolinea l'importanza della conoscenza statistica, dell'analisi dei dati e dell'interpretazione nella costruzione di un modello di successo.
   
   
3. 02:00:00 - 03:00:00 Questo video copre vari argomenti, a partire dalle basi della probabilità e della distribuzione di probabilità, alla regressione lineare e logistica, e infine alla verifica di ipotesi e agli algoritmi di apprendimento supervisionato. L'istruttore spiega i diversi tipi di probabilità e dimostra i problemi di probabilità, coprendo anche il concetto di intervallo di confidenza e test di ipotesi nell'apprendimento automatico. Il video fornisce anche approfondimenti sugli algoritmi di apprendimento supervisionato come la regressione lineare, la regressione logistica e le foreste casuali. Infine, l'istruttore spiega come calcolare e determinare l'equazione della retta di regressione utilizzando il metodo dei minimi quadrati e introduce il concetto di R-quadrato come misura dell'adattamento dei dati.
   
   
4. 03:00:00 - 04:00:00 In tutto il video, il relatore utilizza esempi del mondo reale per dimostrare come applicare i concetti di apprendimento automatico, come utilizzare un set di dati di dimensioni della testa e pesi del cervello per trovare una relazione lineare o analizzare il Disastro del Titanic per determinare quali fattori influenzano il tasso di sopravvivenza di un passeggero. Inoltre, il relatore sottolinea l'importanza della discussione e della pulizia dei dati per garantire risultati accurati prima di immergersi nel ridimensionamento dei valori di input e introdurre il concetto di classificazione.
   
   
5. 04:00:00 - 05:00:00 Questa sezione del corso di machine learning copre il concetto di alberi decisionali e come possono essere utilizzati per problemi di classificazione. L'esercitazione video illustra il processo di costruzione di un albero decisionale, inclusa la selezione del nodo radice in base all'acquisizione di informazioni e la potatura dell'albero per migliorare la precisione. La sezione copre anche l'uso di Random Forest, una raccolta di alberi decisionali, per il processo decisionale in vari domini come il settore bancario e il marketing. L'oratore fornisce esempi di codifica e una spiegazione dettagliata dell'algoritmo, facilitando la comprensione per i principianti.
   
   
6. 05:00:00 - 06:00:00 Il video fornisce una panoramica di vari algoritmi di apprendimento automatico, tra cui Random Forest, K-Nearest Neighbor (KNN) e Naive Bayes. Il video spiega come l'algoritmo Random Forest viene utilizzato nel settore bancario per determinare se un richiedente di prestito sarà un default o non default, come l'algoritmo KNN può essere utilizzato per prevedere la taglia della maglietta di un cliente e come Naive Bayes algoritmo può essere utilizzato per il filtraggio della posta elettronica e il rilevamento dello spam. Il video spiega anche il teorema di Bayes e come può essere implementato in scenari di vita reale utilizzando un set di dati. Inoltre, l'istruttore fornisce esempi pratici e dimostrazioni su come implementare questi algoritmi utilizzando Python e la libreria scikit-learn.
   
   
7. 06:00:00 - 07:00:00 Questa sezione del tutorial "Machine Learning Full Course" copre diversi argomenti avanzati, tra cui Support Vector Machines, metodi di clustering (inclusi K-means, fuzzy c-means e clustering gerarchico), analisi del paniere di mercato, mining di regole associative e apprendimento per rinforzo. L'algoritmo A-priori viene spiegato in dettaglio per l'estrazione frequente di set di elementi e la generazione di regole di associazione e viene fornito un esempio utilizzando i dati delle transazioni online di un negozio al dettaglio. Il video approfondisce anche i concetti di valore e valore dell'azione, il processo decisionale di Markov e l'esplorazione rispetto allo sfruttamento nell'apprendimento per rinforzo. Uno scenario problematico che coinvolge robot autonomi in una fabbrica di automobili viene utilizzato come illustrazione dell'apprendimento per rinforzo in azione.
   
   
8. 07:00:00 - 07:50:00 Questo tutorial video sull'apprendimento automatico copre vari argomenti, tra cui l'equazione di Bellman, l'apprendimento Q, le competenze tecniche necessarie per diventare un ingegnere di apprendimento automatico di successo, le tendenze salariali e le descrizioni delle mansioni e le responsabilità di un ingegnere di machine learning. Il tutorial sottolinea l'importanza delle competenze tecniche come i linguaggi di programmazione, l'algebra lineare e le statistiche, nonché le competenze non tecniche come il senso degli affari, la comunicazione efficace e la conoscenza del settore. Il relatore discute anche di vari progetti di apprendimento automatico open source che è possibile esplorare, come Tensorflow.js, DensePose e BERT. Nel complesso, il tutorial presenta una panoramica completa dell'apprendimento automatico e delle sue applicazioni in vari campi.

Cronologia dettagliata per parti del videocorso

Parte 1

• 00:00:00 In questa sezione viene spiegato che l'apprendimento automatico è un sottocampo dell'intelligenza artificiale che si concentra sulla progettazione di sistemi in grado di prendere decisioni e previsioni basate sui dati, consentendo ai computer di agire e prendere decisioni guidate dai dati senza essere esplicitamente programmati per un compito specifico. La sezione chiarisce anche la confusione tra intelligenza artificiale, apprendimento automatico e apprendimento profondo, affermando che l'apprendimento automatico è un sottoinsieme dell'intelligenza artificiale che si occupa dell'estrazione di modelli dai set di dati. Inoltre, viene fornito l'ordine del giorno del corso, che è progettato in un formato da principiante ad avanzato e copre vari argomenti, tra cui l'apprendimento supervisionato e non supervisionato, l'apprendimento di rinforzo e progetti per rendere gli studenti pronti per l'industria.
  
  
• 00:05:00 In questa sezione viene spiegata la differenza tra machine learning, AI e deep learning. L'apprendimento automatico è un processo che coinvolge algoritmi in grado di adattarsi ai cambiamenti basati su un set di dati di addestramento etichettato o non etichettato, mentre l'apprendimento profondo è un sottoinsieme dell'apprendimento automatico che utilizza le reti neurali per ottenere una migliore precisione. Vengono quindi introdotti tre tipi di apprendimento automatico: apprendimento supervisionato, apprendimento non supervisionato e apprendimento per rinforzo. L'apprendimento supervisionato è spiegato come un metodo in cui ogni istanza di un set di dati di addestramento ha attributi di input e un output previsto e l'algoritmo apprende il modello di input che genera l'output previsto. Gli algoritmi di apprendimento supervisionato più diffusi includono la regressione lineare, la foresta casuale e le macchine vettoriali di supporto. Vengono condivisi esempi di casi d'uso dell'apprendimento supervisionato nel settore bancario, sanitario, della vendita al dettaglio e dell'automazione vocale.
  
  
• 00:10:00 In questa sezione, il video spiega le due categorie di machine learning: apprendimento supervisionato e non supervisionato. L'apprendimento supervisionato è dimostrato da esempi come gli assistenti vocali come Siri o la previsione dei modelli meteorologici, in cui la macchina riceve dati e risultati attesi, mentre l'apprendimento non supervisionato è quando non ci sono risultati attesi e la macchina è lasciata a scoprire strutture nascoste nei dati imparando i modelli. Il clustering viene fornito come esempio di apprendimento non supervisionato utilizzando l'algoritmo k-means, in cui istanze di dati simili vengono raggruppate in cluster per identificare modelli senza aggiungere etichette. Vengono spiegate le differenze tra apprendimento supervisionato e non supervisionato, in cui il primo ha un risultato atteso, quello del secondo è lasciato scoprire strutture nascoste.
  
  
• 00:15:00 In questa sezione, l'istruttore discute l'applicazione dell'apprendimento non supervisionato in diversi settori come banche, sanità e vendita al dettaglio. Nel settore bancario, l'apprendimento non supervisionato viene utilizzato per segmentare i clienti utilizzando il clustering e il sondaggio. Nel settore sanitario, viene utilizzato per classificare i dati MRI e costruire un modello che riconosca diversi modelli. Infine, nel settore della vendita al dettaglio, l'apprendimento non supervisionato viene utilizzato per consigliare prodotti ai clienti in base ai loro acquisti passati. L'istruttore passa quindi a spiegare l'apprendimento per rinforzo, che consente agli agenti software di determinare il comportamento ideale all'interno di un contesto per massimizzare le prestazioni sfruttando due meccanismi: esplorazione e sfruttamento. L'istruttore fornisce un esempio di Pavlov che addestra il suo cane usando l'apprendimento per rinforzo prima di discutere l'applicazione dell'apprendimento per rinforzo in diversi settori come banche, sanità e vendita al dettaglio.
  
  
• 00:20:00 In questa sezione, il relatore spiega la differenza tra Intelligenza Artificiale (AI) e Machine Learning (ML) e sottolinea l'importanza dell'IA a causa dell'esplosione dei dati negli ultimi anni. Descrivono l'IA come una tecnica che consente alla macchina di replicare il comportamento umano e imparare dall'esperienza. Discutono anche dell'apprendimento automatico come un sottoinsieme dell'intelligenza artificiale che consente ai computer di prendere decisioni basate sui dati e di migliorare nel tempo se esposti a nuovi dati. Inoltre, il relatore sottolinea l'importanza di ridurre la differenza tra il valore stimato e il valore effettivo nell'apprendimento automatico e discute come l'aggiunta di più variabili e punti dati può aiutare a migliorare il modello. Infine, il deep learning viene introdotto come un motore a razzo alimentato da una grande quantità di dati.
  
  
• 00:25:00 In questa sezione impariamo a conoscere il deep learning, un particolare tipo di apprendimento automatico ispirato alla funzionalità delle cellule cerebrali chiamate neuroni. Utilizza reti neurali artificiali che prendono connessioni di dati tra neuroni artificiali e le adattano in base al modello di dati, consentendo a un sistema di apprendere la mappatura di funzioni complesse senza fare affidamento su alcun algoritmo specifico. Il deep learning trova automaticamente quali funzionalità sono più importanti per la classificazione, a differenza del machine learning, in cui le funzionalità devono essere fornite manualmente. Il deep learning dipende fortemente da macchine e GPU di fascia alta, che eseguono una grande quantità di operazioni di moltiplicazione di matrici necessarie per l'ottimizzazione dell'algoritmo. Al contrario, gli algoritmi di apprendimento automatico possono funzionare su macchine di fascia bassa.
  
  
• 00:30:00 In questa sezione, l'approccio alla risoluzione dei problemi dei tradizionali algoritmi di machine learning viene confrontato con quello degli algoritmi di deep learning. Il primo prevede la suddivisione del problema in sottoparti, la loro risoluzione individuale e la loro combinazione per ottenere il risultato desiderato. Al contrario, gli algoritmi di deep learning risolvono il problema dall'inizio alla fine. Gli algoritmi di deep learning, tuttavia, richiedono più tempo per l'addestramento a causa dei numerosi parametri in essi contenuti. Durante i test, gli algoritmi di deep learning impiegano meno tempo per essere eseguiti rispetto agli algoritmi di machine learning. Infine, gli alberi decisionali e la regressione lineare o logistica sono preferiti nell'industria poiché sono più facili da interpretare rispetto agli algoritmi di deep learning.
  
  
• 00:35:00 In questa sezione, il narratore spiega come scaricare e utilizzare Anaconda Navigator per avviare applicazioni, gestire pacchetti conda e canali tramite un'interfaccia utente grafica desktop senza dover utilizzare i comandi della riga di comando. Dopo aver scaricato Anaconda Navigator, il narratore si concentra sul Jupyter Notebook, che è principalmente un file Json con tre parti principali: metadati, formato Notebook e un elenco di celle. Il dashboard ha tre schede: altri file, in esecuzione e cluster. Queste schede contengono i processi e i notebook in esecuzione e presentano l'elenco dei cluster disponibili. Il narratore esamina queste schede e ne spiega il significato e le opzioni come la modifica dei file, le caselle di controllo, i menu a discesa e i pulsanti Home disponibili in ciascuna scheda.
  
  
• 00:40:00 In questa sezione della trascrizione, il relatore discute il flusso di lavoro tipico di un notebook Jupyter per l'analisi dei dati, che prevede la creazione di un notebook, l'aggiunta di analisi, codifica e output, quindi l'organizzazione e la presentazione dell'analisi con Markdown. Il relatore osserva che la sicurezza nei notebook Jupyter può essere una preoccupazione e discute i meccanismi di sicurezza predefiniti, come la sanificazione HTML non elaborata e l'impossibilità di eseguire JavaScript esterno. Per aggiungere sicurezza a un notebook, il relatore descrive come creare una chiave digest di sicurezza e condividerla con i colleghi. Inoltre, il relatore spiega come configurare i parametri di visualizzazione utilizzando Code Mirror e quindi dimostra come eseguire il codice Python in un notebook Jupyter.
  
  
• 00:45:00 In questa sezione del video, l'istruttore dimostra come creare e utilizzare il notebook Jupyter in Python. L'esempio include la creazione di un nuovo notebook e l'esecuzione del codice Python nelle celle. L'istruttore evidenzia la numerazione delle celle e la sintassi con codice colore di Jupyter, nonché le funzioni di salvataggio automatico e checkpoint. Inoltre, mostrano come leggere e manipolare un set di dati utilizzando la libreria Pandas. Il set di dati Iris viene importato e le statistiche di base vengono calcolate sul set di dati a scopo dimostrativo.
  
  
• 00:50:00 In questa sezione, il video introduce vari algoritmi di apprendimento automatico che possono aiutare a rispondere a domande come il valore di mercato di una casa, se un'e-mail è spam o se sono presenti frodi. Il primo algoritmo è l'algoritmo di classificazione, che prevede le categorie in base ai dati forniti. L'algoritmo di rilevamento delle anomalie viene utilizzato per identificare punti dati insoliti o valori anomali, mentre gli algoritmi di clustering raggruppano i dati in base a condizioni simili. Gli algoritmi di regressione prevedono essi stessi i punti dati, come il valore di mercato di una casa. Il video mostra come creare sei diversi modelli di machine learning con l'aiuto del set di dati Iris, un noto set di dati costituito da misurazioni di fiori, dove la quinta colonna indica la specie del fiore. Questo set di dati è considerato utile per comprendere attributi numerici e utilizzare algoritmi di apprendimento supervisionato.
  
  
• 00:55:00 In questa sezione del video tutorial, l'istruttore sta preparando l'ambiente per il programma di machine learning Python con l'aiuto di Anaconda Navigator e Jupyter Notebook. Successivamente, viene verificata la versione delle diverse librerie utilizzate nel programma. Successivamente, il set di dati del fiore di iris viene caricato utilizzando la libreria Panda e vengono identificati i nomi delle colonne. Infine, viene stampato il numero di righe e colonne nel set di dati per verificare se è stato caricato correttamente e viene visualizzato un campione del set di dati.

Parte 2

• 01:00:00 In questa sezione, l'istruttore dimostra come esplorare e comprendere gli attributi di un determinato set di dati. L'esempio utilizzato è il set di dati del fiore Iris e l'istruttore visualizza prima le prime 30 istanze del set di dati e quindi riassume ogni attributo utilizzando la funzione describe. Viene inoltre visualizzato il numero di istanze appartenenti a ciascuna classe. L'istruttore genera quindi grafici univariati, in particolare grafici a scatola e baffi, per dimostrare la distribuzione di ciascun attributo di input. Vengono spiegati i valori di condivisione x e condivisione y e l'istruttore sceglie di non condividere questi valori. Infine, viene creato un istogramma per ogni variabile di input per comprenderne meglio la distribuzione.
  
  
• 01:05:00 In questa sezione del corso di machine learning, l'obiettivo è creare modelli e stimarne l'accuratezza sulla base di dati invisibili. Il primo passaggio consiste nel creare un set di dati di convalida suddividendo i dati caricati in due parti, dove l'80% viene utilizzato per addestrare il modello e il restante 20% viene trattenuto come set di dati di convalida. Il modello viene quindi valutato utilizzando metodi statistici per stimare l'accuratezza sui dati invisibili e viene creato un test harness utilizzando la convalida incrociata 10 volte per stimare il rapporto di accuratezza delle istanze previste correttamente rispetto alle istanze totali nel set di dati. La metrica utilizzata per la valutazione è l'accuratezza, che fornisce la percentuale di quanto è accurata la previsione.
  
  
• 01:10:00 In questa sezione del video, il presentatore discute la creazione di cinque diversi tipi di modelli utilizzando sei diversi algoritmi, tra cui l'analisi discriminante lineare della regressione logistica, k-nearest neighbor, albero decisionale, Bayes ingenuo e macchine vettoriali di supporto, per determinare il modello più accurato da confrontare con gli altri. Il relatore spiega che la stima dell'accuratezza per ciascun modello è essenziale ed esegue uno script per testare ciascun modello e selezionare quello più accurato. È inoltre essenziale mantenere il set di dati di test indipendente per il controllo finale dell'accuratezza, evitando perdite di dati o overfitting. Il relatore sottolinea l'importanza di comprendere le terminologie di base in statistica e probabilità, che sono fondamentali per tutti gli algoritmi di apprendimento, la scienza dei dati e il deep learning.
  
  
• 01:15:00 In questa sezione del video, l'istruttore inizia discutendo l'importanza dei dati e fornisce una definizione formale dei dati come fatti e statistiche raccolti per riferimento o analisi. I dati sono divisi in due sottocategorie: dati qualitativi e dati quantitativi. I dati qualitativi riguardano caratteristiche e descrittori che possono essere osservati soggettivamente e sono ulteriormente suddivisi in dati nominali e ordinali. D'altra parte, i dati quantitativi si occupano di numeri e cose e sono ulteriormente suddivisi in dati discreti e continui. I dati discreti possono contenere un numero finito di possibili valori mentre i dati continui possono contenere un numero infinito di possibili valori. Inoltre, l'istruttore spiega la differenza tra una variabile discreta, nota anche come variabile categoriale, e una variabile continua.
  
  
• 01:20:00 In questa sezione, il relatore introduce il concetto di variabili e spiega la differenza tra variabili discrete e continue, i due tipi di dati. Inoltre, la sezione copre le variabili indipendenti e dipendenti. Il relatore passa poi alla definizione di statistica, che è lo studio di come i dati possono essere utilizzati per risolvere problemi complessi. La statistica implica la raccolta, l'analisi, l'interpretazione e la presentazione dei dati. Il relatore fornisce diversi esempi in cui è possibile applicare le statistiche, come testare l'efficacia di un nuovo farmaco, analizzare le scommesse sulle partite di baseball e identificare le relazioni variabili in un rapporto aziendale. La sezione termina con una spiegazione della terminologia statistica di base, inclusi popolazione e campione. La differenza tra i due è che una popolazione è una raccolta di individui, oggetti o eventi da analizzare, mentre un campione è un sottoinsieme della popolazione. Un campionamento adeguato è importante per rappresentare l'intera popolazione e dedurne conoscenze statistiche.
  
  
• 01:25:00 In questa sezione, il video discute il concetto di campionamento e perché viene utilizzato nelle statistiche. Il campionamento è un metodo utilizzato per studiare un campione di una popolazione al fine di trarre conclusioni sull'intera popolazione senza studiare tutti i membri della popolazione. Esistono due tipi principali di tecniche di campionamento: campionamento probabilistico e campionamento non probabilistico. L'obiettivo di questo video è il campionamento probabilistico e include tre tipi: campionamento casuale, campionamento sistematico e campionamento stratificato. Il video introduce anche i due principali tipi di statistica: statistica descrittiva e statistica inferenziale.
  
  
• 01:30:00 In questa sezione, l'istruttore spiega la differenza tra statistica descrittiva e inferenziale. La statistica descrittiva viene utilizzata per descrivere e riassumere le caratteristiche di uno specifico set di dati, mentre la statistica inferenziale viene utilizzata per fare previsioni e generalizzare grandi set di dati basati su un campione. Le misure di tendenza centrale e le misure di variabilità sono due misure importanti nella statistica descrittiva. Le misure del centro includono media, mediana e moda, mentre le misure della variabilità includono intervallo, intervallo interquartile, varianza e deviazione standard. L'esempio di trovare la potenza media o media delle automobili viene utilizzato per illustrare il concetto di misure di tendenza centrale.
  
  
• 01:35:00 In questa sezione del tutorial, l'istruttore spiega le misure di tendenza centrale, che include media, mediana e moda. La media viene calcolata sommando tutti i valori di una variabile e quindi dividendola per il numero di punti dati. La mediana, che è il valore medio del set di dati organizzato, viene calcolata prendendo la media dei due valori medi quando c'è un numero pari di punti dati. La modalità, il valore più frequente nel set di dati, viene calcolata controllando quale valore viene ripetuto il maggior numero di volte. L'istruttore copre quindi le misure di diffusione, che includono intervallo, intervallo interquartile (IQR), varianza e deviazione standard. I quartili dividono il set di dati in quattro parti per ottenere l'IQR.
  
  
• 01:40:00 In questa sezione del video, l'istruttore spiega i concetti di intervallo interquartile, varianza, deviazione, varianza campionaria, varianza della popolazione e deviazione standard. Fornisce formule per calcolare queste misure di variabilità e fornisce un esempio di come calcolare la deviazione standard. Viene introdotto il concetto di guadagno di informazioni ed entropia, che sono importanti per la costruzione di algoritmi di apprendimento automatico come alberi decisionali e foreste casuali. L'istruttore spiega che l'entropia è una misura dell'incertezza nei dati e fornisce una formula per il suo calcolo.
  
  
• 01:45:00 In questa sezione del video, il presentatore spiega i concetti di probabilità dell'evento, guadagno di informazioni ed entropia mentre utilizza un caso d'uso per prevedere se una partita può essere giocata o meno in base alle condizioni meteorologiche. La presentazione utilizza alberi decisionali, con il nodo più in alto come nodo radice e rami che portano ad altri nodi che contengono sì o no. La variabile Nuvoloso risulta essere un output definito e certo, mentre Sunny e Rain hanno output misti che mostrano un livello di impurità basato sulla possibilità di determinare se si sta giocando o no. I concetti di entropia e guadagno di informazioni vengono utilizzati per misurare l'impurità o l'incertezza del risultato.
  
  
• 01:50:00 In questa sezione del video, l'istruttore spiega come selezionare la migliore variabile o attributo per suddividere i dati in un albero decisionale utilizzando misure di entropia e guadagno di informazioni. Viene mostrata la formula per l'entropia, con un esempio di calcolo risultante in un valore di 0,9940. Vengono quindi presentate tutte le possibili combinazioni per i nodi radice, vale a dire Outlook, Windy, Humidity e Temperature. Il guadagno di informazioni viene calcolato per ciascun attributo, con la variabile risultante nel guadagno di informazioni più elevato considerata come la più significativa e scelta come nodo radice, fornendo il risultato più preciso. Il guadagno di informazioni per Windy è basso, mentre i valori per Outlook e Humidity sono discreti, ma inferiori a Outlook, che ha il valore di guadagno di informazioni più alto.
  
  
• 01:55:00 In questa sezione, il relatore spiega il concetto di matrice di confusione, ovvero una matrice utilizzata per valutare le prestazioni di un modello di classificazione confrontando i risultati effettivi e previsti. La matrice di confusione rappresenta il numero di veri positivi, veri negativi, falsi positivi e falsi negativi nelle previsioni di un modello. Il relatore fornisce un esempio considerando un set di dati di 165 pazienti di cui 105 hanno una malattia e 50 no. Il presentatore spiega come calcolare l'accuratezza del modello utilizzando la matrice di confusione e mostra come interpretare i risultati della matrice.

Parte 3

• 02:00:00 In questa sezione, il concetto di matrice di confusione è stato spiegato nel contesto dell'apprendimento automatico. La matrice include veri positivi, veri negativi, falsi positivi e falsi negativi, che sono tutti correlati all'accuratezza delle previsioni fatte dal modello. La sezione trattava anche le basi della probabilità, inclusa la relazione tra probabilità e statistica, nonché le diverse terminologie associate alla probabilità, come esperimento casuale, spazio campionario ed evento. Sono stati discussi anche eventi disgiunti e non disgiunti, con esempi forniti per illustrare le differenze tra i due.
  
  
• 02:05:00 In questa sezione, l'istruttore discute la probabilità e la distribuzione di probabilità, con particolare attenzione alla funzione di densità di probabilità (PDF), alla distribuzione normale e al teorema del limite centrale. Il PDF viene utilizzato per trovare la probabilità di una variabile casuale continua su un intervallo specificato e il grafico è continuo su un intervallo, con l'area delimitata dalla curva di una funzione di densità e l'asse x uguale a 1. Distribuzione normale, nota anche come distribuzione gaussiana, rappresenta la proprietà simmetrica della media, con i dati vicini alla media che si verificano più frequentemente rispetto ai dati lontani dalla media e appare come una curva a campana. Infine, il teorema del limite centrale afferma che la distribuzione campionaria della media di qualsiasi variabile casuale indipendente sarà normale o quasi normale se la dimensione del campione è sufficientemente grande.
  
  
• 02:10:00 trovato calcolando la probabilità marginale, che è la probabilità che un evento si verifichi incondizionatamente su qualsiasi altro evento. Nel caso d'uso dato, la probabilità è 45/105 poiché ci sono 45 candidati che si sono iscritti a Adder una formazione sulla maledizione su un totale di 105 candidati. È importante comprendere i diversi tipi di probabilità, inclusa la probabilità marginale, congiunta e condizionata, per risolvere vari problemi. La probabilità congiunta misura due eventi che si verificano contemporaneamente, mentre la probabilità condizionata è la probabilità di un evento o risultato basato sul verificarsi di un evento o risultato precedente.
  
  
• 02:15:00 In questa sezione, l'istruttore spiega diversi tipi di problemi di probabilità e dimostra come calcolarli. Il problema della probabilità congiunta viene affrontato considerando il numero di persone che hanno seguito una formazione specifica e dispongono di un buon pacchetto. Il problema della probabilità condizionale implica trovare la probabilità che un candidato abbia un buon pacchetto dato che non ha seguito una formazione. Il teorema di Bayes, utilizzato nell'algoritmo di Naive Bayes, viene introdotto come un modo per mostrare la relazione tra una probabilità condizionata e il suo inverso. Viene fornito un esempio per comprendere meglio il teorema, in cui la probabilità di estrarre una pallina blu è calcolata da una boccia se sappiamo che sono state estratte due palline blu in totale.
  
  
• 02:20:00 In questa sezione, il video copre la risoluzione di un problema di probabilità utilizzando la probabilità condizionale e la ricerca della probabilità di accadimento di eventi. Il problema consiste nel prendere due palline blu da un gruppo di sacchetti e trovare la probabilità di estrarre una pallina blu da un particolare sacchetto raccogliendo esattamente due palline blu. La soluzione consiste nel trovare le probabilità di estrarre esattamente due palline blu e di estrarre una pallina blu da un sacchetto, dato che sono state pescate due palline blu. Il video introduce anche le statistiche inferenziali e la stima puntuale, che prevede l'utilizzo di dati campione per stimare parametri della popolazione sconosciuti, come la media. Il video spiega i concetti di stimatore e stima nella stima puntuale.
  
  
• 02:25:00 In questa sezione, il video copre diversi metodi per trovare le stime, incluso il metodo dei momenti, la massima verosimiglianza, lo stimatore di base e i migliori stimatori imparziali. Tuttavia, il metodo più noto per trovare le stime è la stima dell'intervallo, che comporta la costruzione di un intervallo di valori all'interno del quale potrebbe verificarsi il valore di un parametro. Ciò dà origine a due importanti concetti statistici: intervallo di confidenza e margine di errore. L'intervallo di confidenza misura il livello di confidenza che l'intervallo stimato contiene il parametro della popolazione, mentre il margine di errore è la quantità di errore consentita nella stima. Il video fornisce un esempio di sondaggio che utilizza un intervallo di confidenza per stimare il numero di lattine di cibo per gatti acquistate dai proprietari di gatti in un anno.
  
  
• 02:30:00 In questa sezione viene discusso il concetto di intervallo di confidenza e test di ipotesi nell'apprendimento automatico. L'intervallo di confidenza è un intervallo di valori che fornisce una stima probabile di un parametro sconosciuto di una popolazione. Il livello di confidenza è indicato come la probabilità che la stima dell'intervallo contenga quel parametro della popolazione. Il margine di errore è la massima distanza possibile tra la stima puntuale e il valore del parametro che si sta stimando. Viene discussa la formula per calcolare il margine di errore, insieme a un esempio di dichiarazione del problema. La sezione passa alla verifica delle ipotesi, che è una tecnica statistica utilizzata per verificare formalmente se un'ipotesi è accettata o rifiutata.
  
  
• 02:35:00 In questa sezione, viene utilizzato un esempio di test di ipotesi per spiegare il concetto di ipotesi nulla e alternativa in statistica. L'esempio ha coinvolto quattro ragazzi che sono stati sorpresi a fare il bunker in una classe e per decidere chi avrebbe pulito l'aula, hanno scelto i nomi da una ciotola. Supponendo che l'evento fosse giusto, la probabilità che John non barasse è stata calcolata utilizzando il test delle ipotesi. È stato introdotto il concetto di valore soglia ed è stato spiegato che se la probabilità si trova al di sotto del valore soglia, allora John sta barando per uscire dalla detenzione. La sezione passa quindi alla spiegazione dell'apprendimento supervisionato, che è il punto in cui un algoritmo apprende una funzione mappa dall'input all'output utilizzando un set di dati. Viene spiegato il flusso di lavoro dell'apprendimento supervisionato e vengono forniti esempi di algoritmi di apprendimento supervisionato tra cui regressione lineare, regressione logistica, foreste casuali e classificatori Bayes ingenui.
  
  
• 02:40:00 In questa sezione, il video spiega i vari tipi di algoritmi di machine learning che rientrano nell'apprendimento supervisionato, a partire dalla regressione lineare, uno degli algoritmi più semplici nel machine learning che viene utilizzato per mostrare la relazione tra due variabili con un equazione lineare. Il video prosegue anche spiegando i vari tipi di analisi di regressione, i suoi usi e determinando la forza dei predittori attraverso l'analisi di regressione. Inoltre, il video fa luce su due forme popolari di analisi di regressione: regressione lineare e regressione logistica, e su come differiscono, con la regressione lineare utilizzata per mostrare la correlazione tra due variabili mentre la regressione logistica mappa Y vs X a una funzione sigmoidea.
  
  
• 02:45:00 In questa sezione viene spiegata la differenza tra regressione lineare e logistica. I modelli di regressione lineare utilizzano variabili continue e mappano su una linea retta, mentre i modelli di regressione logistica utilizzano variabili categoriali e mappano su una funzione sigmoidea. La regressione lineare viene utilizzata per la previsione di variabili continue come le vendite o la temperatura, mentre la regressione logistica viene utilizzata per prendere decisioni vere o false in base alla probabilità che si verifichi un evento. La regressione lineare non è adatta per i modelli di classificazione, poiché il modello deve essere modificato a ogni nuovo punto dati aggiunto. La sezione discute anche i criteri di selezione per l'utilizzo della regressione lineare, come la sua complessità computazionale e la facilità di comprensibilità. La regressione lineare viene utilizzata negli affari per valutare le tendenze, analizzare l'impatto delle variazioni di prezzo e valutare i rischi nei servizi finanziari e nei settori assicurativi.
  
  
• 02:50:00 In questa sezione, il video spiega la regressione lineare e come trovare la linea di adattamento migliore. Il video utilizza l'esempio di tracciare un grafico con la velocità sull'asse x e la distanza sull'asse y per mostrare una relazione positiva tra le variabili, e con la velocità sull'asse x e il tempo impiegato sull'asse y per mostrare una relazione negativa. Il video spiega anche come calcolare la media di X e Y e tracciarla sul grafico prima di trovare l'equazione della retta di regressione utilizzando il metodo dei minimi quadrati. L'obiettivo è ridurre al minimo l'errore tra il valore stimato e il valore effettivo.
  
  
• 02:55:00 In questa sezione del video, l'istruttore spiega come calcolare l'equazione della retta di regressione utilizzando il metodo dei minimi quadrati, che prevede il calcolo della pendenza (m) e dell'intercetta y (c) della retta di best fit che riduce al minimo la distanza tra i valori effettivi e previsti per un insieme di punti dati. L'istruttore dimostra come utilizzare le formule per trovare i valori y previsti per determinati valori x inserendoli nell'equazione della retta di regressione. Viene introdotto anche il concetto di R-quadrato come misura statistica di quanto bene i dati si adattano alla retta di regressione, con un valore R-quadrato elevato che indica un buon adattamento.

Parte 4

• 03:00:00 In questa sezione del video, l'istruttore spiega come calcolare R-quadrato che è una metrica per la valutazione del modello nell'analisi di regressione. Il quadrato viene calcolato per verificare e confrontare la distanza tra i valori effettivi e i valori previsti. Il quadrato è il rapporto tra la somma dei valori previsti meno il valore medio di Y, diviso per la somma dei valori effettivi meno il valore medio di Y, che viene quindi elevato al quadrato. Il valore risultante di R-quadrato può variare da 0 a 1, dove un valore di 1 significa che i valori effettivi si trovano sulla linea di regressione stessa, mentre un valore di 0,02 significa che ci sono troppi valori anomali nei dati che rendono difficile analizzare. Tuttavia, i campi basati sulla psicologia dovrebbero avere valori R-quadrato inferiori poiché il comportamento umano è più difficile da prevedere, ma è comunque possibile trarre informazioni preziose poiché i coefficienti significativi rappresentano la variazione media in risposta per un'unità di variazione nel predittore.
  
  
• 03:05:00 In questa sezione, il video copre l'implementazione della regressione lineare in Python utilizzando Anaconda con il notebook Jupyter installato su di esso. Il tutorial utilizza un set di dati di dimensioni della testa e pesi del cervello di persone diverse e l'obiettivo è trovare una relazione lineare tra le due variabili. Dopo aver importato il set di dati, il tutorial raccoglie X e Y, che consistono rispettivamente nei valori della dimensione della testa e del peso del cervello. Quindi calcola i valori di B1, B0 o M e C, utilizzando la media dei valori X e Y e la formula per la regressione lineare semplice. L'esercitazione copre anche il tracciamento del modello lineare e il calcolo del valore R-quadrato per valutare la bontà dell'adattamento del modello. Infine, il video introduce la regressione logistica, che viene utilizzata quando la variabile dipendente è in formato binario e di natura categorica.
  
  
• 03:10:00 In questa sezione, il video spiega il concetto di regressione logistica, che viene utilizzato quando il valore da prevedere è 0 o 1, invece di essere in un intervallo continuo nella regressione lineare. Viene introdotta la curva sigmoidea o curva S, che è formata da un'equazione per ottenere 0 o 1 valori discreti in formato binario. Viene spiegato il concetto di valore di soglia, che divide la linea e aiuta a decidere se l'output è 0 o 1. Vengono evidenziate le differenze tra regressione lineare e logistica, in particolare che la regressione lineare ha variabili continue, mentre la regressione logistica ha variabili categoriche con solo due valori.
  
  
• 03:15:00 In questa sezione, il tutorial discute la differenza tra regressione lineare e regressione logistica nell'apprendimento automatico. La regressione lineare risolve i problemi di regressione utilizzando un grafico a linee rette in cui il valore di y può essere calcolato rispetto al valore di x, mentre la regressione logistica risolve i problemi di classificazione utilizzando una curva sigmoidea. La regressione logistica può eseguire la classificazione multiclasse e può essere utilizzata per prevedere il tempo e determinare la malattia di un paziente. Il tutorial fornisce esempi di vita reale su come implementare la regressione logistica e prosegue spiegando come verrà utilizzata per analizzare il set di dati del disastro del Titanic in un progetto.
  
  
• 03:20:00 In questa sezione, il relatore introduce le varie caratteristiche del set di dati del Titanic che includono il numero di fratelli, coniugi, genitori e figli a bordo, il numero del biglietto, la tariffa, il numero del tavolo e la colonna dell'imbarco. Il relatore spiega l'importanza di analizzare ed esplorare i dati per comprendere i fattori che hanno influito sul tasso di sopravvivenza dei passeggeri. Vengono spiegate le tre fasi di discussione, creazione e test del modello e il relatore prosegue mostrando una dimostrazione su come raccogliere i dati e importare le librerie e i moduli necessari utilizzando Jupyter Notebook. Il relatore fornisce anche informazioni sulle librerie panda, numpy, seaborn, matplotlib e matematica e sui loro usi nell'analisi dei dati con Python.
  
  
• 03:25:00 In questa sezione del video, l'istruttore discute il processo di analisi dei dati nell'apprendimento automatico. Il primo passaggio consiste nel creare diversi grafici per verificare la relazione tra le variabili, ad esempio in che modo una variabile influisce sull'altra. È possibile tracciare vari tipi di grafici, come grafici di correlazione o curve di distribuzione, utilizzando librerie come Seaborn e Pandas. L'istruttore dimostra come tracciare grafici di conteggio per confrontare il tasso di sopravvivenza dei passeggeri maschi e femmine, un grafico basato sulla classe dei passeggeri e istogrammi per analizzare le colonne di età e tariffa. Questi grafici aiutano a trarre conclusioni sul set di dati, ad esempio sono sopravvissute più donne rispetto ai maschi e i passeggeri di classe superiore hanno avuto maggiori possibilità di sopravvivenza.
  
  
• 03:30:00 In questa sezione del video, l'istruttore discute il data wrangling, che comporta la pulizia dei dati e la rimozione di colonne non necessarie o valori nulli, in quanto possono influire direttamente sull'accuratezza dei risultati. L'istruttore dimostra come controllare i valori mancanti e rimuoverli, sostituendoli con valori fittizi o eliminando del tutto la colonna. Analizzano anche i dati mancanti utilizzando una heatmap e forniscono esempi su come visualizzare i dati utilizzando i box plot. L'istruttore spiega che il data wrangling è un passaggio essenziale nel processo di apprendimento automatico e sottolinea l'importanza di ripulire i dati per ottenere risultati accurati.
  
  
• 03:35:00 In questa sezione, il video copre la discussione o la pulizia dei dati rimuovendo una colonna con molti valori null e convertendo i valori stringa in variabili categoriche utilizzando i panda. L'obiettivo è preparare il set di dati per la regressione logistica, che richiede variabili numeriche come input. Il video mostra l'eliminazione della colonna "Cabin" e la rimozione dei valori null utilizzando rispettivamente le funzioni drop e sum. I valori stringa vengono quindi convertiti in variabili binarie utilizzando la funzione get_dummies dei panda per variabili come sex e Embark. Il set di dati risultante ha variabili numeriche che possono essere utilizzate nella regressione logistica.
  
  
• 03:40:00 In questa sezione, il video introduce il data wrangling, che prevede la pulizia e la conversione dei dati in una forma adatta all'analisi. L'esempio utilizzato è il set di dati Titanic, con colonne come sesso, imbarco e classe passeggeri convertite in variabili categoriali con valori binari. Le colonne irrilevanti vengono quindi eliminate per creare il set di dati finale, che include la colonna sopravvissuta come variabile dipendente e le altre colonne come variabili o caratteristiche indipendenti. I dati vengono quindi suddivisi in sottoinsiemi di addestramento e test utilizzando SKLearn.
  
  
• 03:45:00 In questa sezione, l'istruttore dimostra come suddividere il set di dati utilizzando la funzione di suddivisione con l'aiuto di esempi tratti dalla documentazione. L'istruttore crea quindi un modello di regressione logistica utilizzando il modulo sklearn e lo adatta ai dati di addestramento. Le previsioni vengono quindi effettuate con il modello addestrato e l'accuratezza viene valutata utilizzando il rapporto di classificazione e le funzioni della matrice di confusione. Viene spiegato brevemente il concetto di matrice di confusione e il punteggio di accuratezza viene calcolato importando la funzione del punteggio di accuratezza dal modulo sklearn. Il punteggio di accuratezza finale ottenuto è del 78%, che è considerato un buon risultato.
  
  
• 03:50:00 In questa sezione, il video discute due progetti: calcolo dell'accuratezza utilizzando i numeri di telefono e analisi dei dati SUV per determinare i fattori che portano all'acquisto. Per calcolare la precisione nel primo progetto, il presentatore mostra come calcolare manualmente la somma dei numeri di telefono e dividerla per la somma di tutti i numeri di telefono per ottenere una precisione del 78%. Per i dati SUV, la regressione logistica viene utilizzata per determinare quali fattori influenzano la decisione di una persona di acquistare un SUV. Il video mostra come importare librerie, definire variabili indipendenti e dipendenti e suddividere il set di dati in sottoinsiemi di addestramento e test. Inoltre, il video menziona l'uso del ridimensionamento standard per i valori di input per migliorare le prestazioni.
  
  
• 03:55:00 In questa sezione, il relatore discute l'importanza di ridimensionare i valori di input per migliorare le prestazioni degli algoritmi di apprendimento automatico. Dimostrano come ridimensionare i valori di input utilizzando Standard Scaler e applicare la regressione logistica per fare previsioni su nuovi dati. L'accuratezza del modello viene quindi calcolata utilizzando la funzione del punteggio di accuratezza di Scikit-learn. Il relatore introduce anche il concetto di classificazione e la sua importanza nel classificare i dati in diverse categorie o gruppi in base a determinate condizioni. Spiegano che questo processo viene utilizzato per eseguire analisi predittive sui dati, come l'identificazione di e-mail di spam o il rilevamento di transazioni fraudolente.

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Parte 2/2 del corso completo sull'apprendimento automatico - Impara l'apprendimento automatico 10 ore | Esercitazione sull'apprendimento automatico | Edureka

Per tua comodità, forniamo una cronologia generale e poi una dettagliata per ogni parte. Puoi andare direttamente al momento giusto, guardare in una modalità conveniente per te e non perdere nulla.

1. 00:00:00 - 01:00:00 Questo video tutorial sull'apprendimento automatico inizia spiegando le differenze tra Intelligenza Artificiale, Machine Learning e Deep Learning, con un focus su come funziona l'apprendimento automatico estraendo schemi dai set di dati. Le varie categorie di apprendimento automatico, tra cui l'apprendimento supervisionato, non supervisionato e per rinforzo, vengono spiegate insieme ai relativi casi d'uso in diversi settori come banche, assistenza sanitaria e vendita al dettaglio. Il deep learning viene anche introdotto come un tipo specifico di apprendimento automatico che si basa su reti neurali artificiali per apprendere la mappatura di funzioni complesse. L'esercitazione illustra anche come utilizzare Anaconda Navigator con il notebook Jupyter e dimostra come creare diversi modelli di machine learning utilizzando il set di dati Iris.
   
   
2. 01:00:00 - 02:00:00 Questa parte copre una vasta gamma di argomenti, tra cui l'analisi esplorativa dei dati, la creazione di set di dati di convalida, la costruzione di modelli, statistiche di base, tecniche di campionamento, misure di tendenza centrale e variabilità, probabilità di eventi, guadagno di informazioni e entropia, alberi di decisione e matrice di confusione. Il tutorial fornisce una comprensione completa di ogni argomento e delle relative implicazioni pratiche nell'apprendimento automatico. Il tutorial sottolinea l'importanza della conoscenza statistica, dell'analisi dei dati e dell'interpretazione nella costruzione di un modello di successo.
   
   
3. 02:00:00 - 03:00:00 Questo video copre vari argomenti, a partire dalle basi della probabilità e della distribuzione di probabilità, alla regressione lineare e logistica, e infine alla verifica di ipotesi e agli algoritmi di apprendimento supervisionato. L'istruttore spiega i diversi tipi di probabilità e dimostra i problemi di probabilità, coprendo anche il concetto di intervallo di confidenza e test di ipotesi nell'apprendimento automatico. Il video fornisce anche approfondimenti sugli algoritmi di apprendimento supervisionato come la regressione lineare, la regressione logistica e le foreste casuali. Infine, l'istruttore spiega come calcolare e determinare l'equazione della retta di regressione utilizzando il metodo dei minimi quadrati e introduce il concetto di R-quadrato come misura dell'adattamento dei dati.
   
   
4. 03:00:00 - 04:00:00 In tutto il video, il relatore utilizza esempi del mondo reale per dimostrare come applicare i concetti di apprendimento automatico, come utilizzare un set di dati di dimensioni della testa e pesi del cervello per trovare una relazione lineare o analizzare il Disastro del Titanic per determinare quali fattori influenzano il tasso di sopravvivenza di un passeggero. Inoltre, il relatore sottolinea l'importanza della discussione e della pulizia dei dati per garantire risultati accurati prima di immergersi nel ridimensionamento dei valori di input e introdurre il concetto di classificazione.
   
   
5. 04:00:00 - 05:00:00 Questa sezione del corso di machine learning copre il concetto di alberi decisionali e come possono essere utilizzati per problemi di classificazione. L'esercitazione video illustra il processo di costruzione di un albero decisionale, inclusa la selezione del nodo radice in base all'acquisizione di informazioni e la potatura dell'albero per migliorare la precisione. La sezione copre anche l'uso di Random Forest, una raccolta di alberi decisionali, per il processo decisionale in vari domini come il settore bancario e il marketing. L'oratore fornisce esempi di codifica e una spiegazione dettagliata dell'algoritmo, facilitando la comprensione per i principianti.
   
   
6. 05:00:00 - 06:00:00 Il video fornisce una panoramica di vari algoritmi di apprendimento automatico, tra cui Random Forest, K-Nearest Neighbor (KNN) e Naive Bayes. Il video spiega come l'algoritmo Random Forest viene utilizzato nel settore bancario per determinare se un richiedente di prestito sarà un default o non default, come l'algoritmo KNN può essere utilizzato per prevedere la taglia della maglietta di un cliente e come Naive Bayes algoritmo può essere utilizzato per il filtraggio della posta elettronica e il rilevamento dello spam. Il video spiega anche il teorema di Bayes e come può essere implementato in scenari di vita reale utilizzando un set di dati. Inoltre, l'istruttore fornisce esempi pratici e dimostrazioni su come implementare questi algoritmi utilizzando Python e la libreria scikit-learn.
   
   
7. 06:00:00 - 07:00:00 Questa sezione del tutorial "Machine Learning Full Course" copre diversi argomenti avanzati, tra cui Support Vector Machines, metodi di clustering (inclusi K-means, fuzzy c-means e clustering gerarchico), analisi del paniere di mercato, mining di regole associative e apprendimento per rinforzo. L'algoritmo A-priori viene spiegato in dettaglio per l'estrazione frequente di set di elementi e la generazione di regole di associazione e viene fornito un esempio utilizzando i dati delle transazioni online di un negozio al dettaglio. Il video approfondisce anche i concetti di valore e valore dell'azione, il processo decisionale di Markov e l'esplorazione rispetto allo sfruttamento nell'apprendimento per rinforzo. Uno scenario problematico che coinvolge robot autonomi in una fabbrica di automobili viene utilizzato come illustrazione dell'apprendimento per rinforzo in azione.
   
   
8. 07:00:00 - 07:50:00 Questo tutorial video sull'apprendimento automatico copre vari argomenti, tra cui l'equazione di Bellman, l'apprendimento Q, le competenze tecniche necessarie per diventare un ingegnere di apprendimento automatico di successo, le tendenze salariali e le descrizioni delle mansioni e le responsabilità di un ingegnere di machine learning. Il tutorial sottolinea l'importanza delle competenze tecniche come i linguaggi di programmazione, l'algebra lineare e le statistiche, nonché le competenze non tecniche come il senso degli affari, la comunicazione efficace e la conoscenza del settore. Il relatore discute anche di vari progetti di apprendimento automatico open source che è possibile esplorare, come Tensorflow.js, DensePose e BERT. Nel complesso, il tutorial presenta una panoramica completa dell'apprendimento automatico e delle sue applicazioni in vari campi.

Cronologia dettagliata per parti del videocorso

Parte 5

• 04:00:00 In questa sezione del video corso sull'apprendimento automatico, l'istruttore fornisce esempi di analisi predittiva e come si applica alla classificazione di diversi elementi come frutta, automobili, case e altro. La conferenza copre diverse tecniche di classificazione tra cui albero decisionale, foresta casuale, k-vicino più vicino e Naive Bayes. L'albero decisionale utilizza una rappresentazione grafica delle possibili soluzioni a una decisione, mentre la foresta casuale crea più alberi decisionali e li unisce per una maggiore precisione. K-Nearest Neighbor è una tecnica di classificazione basata sul teorema di Bayes e Naive Bayes è un algoritmo di facile implementazione utilizzato per la classificazione dei documenti.
  
  
• 04:05:00 In questa sezione, il video discute vari algoritmi di apprendimento automatico come il K-nearest neighbor (KNN) e gli alberi decisionali. KNN è un algoritmo di classificazione che assegna un oggetto a una categoria in base alla misura di somiglianza dei suoi vicini più vicini. Può essere utilizzato per varie applicazioni, tra cui il riconoscimento di modelli visivi e l'analisi delle transazioni al dettaglio. D'altra parte, gli alberi decisionali sono rappresentazioni grafiche di tutte le possibili soluzioni a una decisione basata su determinate condizioni. Sono modelli interpretabili che consentono agli utenti di capire perché un classificatore ha preso una decisione particolare. Il video si conclude con uno scenario reale di utilizzo di un albero decisionale quando si chiamano le società di carte di credito.
  
  
• 04:10:00 In questa sezione del video, l'istruttore discute gli alberi decisionali nell'apprendimento automatico. Usa un esempio per decidere se accettare o meno un'offerta di lavoro e creare un albero decisionale basato su varie condizioni come stipendio, tempo di percorrenza e se l'azienda offre o meno caffè gratuito. Passa quindi a spiegare il processo di costruzione di un albero decisionale e l'algoritmo utilizzato chiamato CART - Classification and Regression Tree Algorithm. Copre anche la terminologia dell'albero decisionale, inclusi nodo radice, nodo foglia e divisione. Infine, spiega come le domande per l'albero sono determinate dal set di dati e come quantificare l'incertezza utilizzando la metrica dell'impurità di Gini.
  
  
• 04:15:00 In questa sezione, il video introduce gli alberi decisionali e spiega il concetto di divisione e potatura di rami o sottoalberi, nonché i nodi padre e figlio in un albero decisionale. Il video illustra anche il processo di progettazione di un albero decisionale e la determinazione dell'attributo migliore in base al calcolo del massimo guadagno di informazioni, che viene misurato dalla diminuzione dell'entropia dopo che i dati sono stati suddivisi sulla base di un attributo. Il video spiega il concetto di entropia come misura di impurità o casualità nei dati analizzati.
  
  
• 04:20:00 In questa sezione del video viene spiegato il concetto di entropia e guadagno di informazioni negli alberi decisionali. Viene introdotta la formula matematica per l'entropia e viene mostrato che il valore dell'entropia è massimo quando la probabilità di sì e no è uguale, e zero quando la probabilità di sì o no è uno. Viene anche spiegato che l'acquisizione di informazioni misura la riduzione dell'entropia e aiuta a selezionare l'attributo da scegliere come nodo decisionale nell'albero decisionale. Viene fornito un esempio dettagliato per il calcolo dell'entropia e del guadagno di informazioni per vari attributi in un set di dati per selezionare il nodo radice per l'albero decisionale.
  
  
• 04:25:00 In questa sezione del corso di machine learning, apprendiamo il processo di calcolo del guadagno di informazioni negli alberi decisionali. La formula utilizzata è l'entropia dello spazio campione totale meno l'entropia X media ponderata di ciascuna caratteristica. Il guadagno di informazioni viene calcolato prima per il parametro Outlook, seguito dal parametro Wendy. L'entropia di ciascuna caratteristica è determinata calcolando la probabilità di sì e no per un dato parametro. Le informazioni prese da Wendy sono la somma delle informazioni prese quando Wendy è uguale a vero e falso. Il passo finale è calcolare le informazioni ottenute da Wendy, che è l'entropia totale meno le informazioni prese da Wendy.
  
  
• 04:30:00 In questa sezione, il video copre il concetto di acquisizione di informazioni e potatura dell'albero decisionale. Il guadagno di informazioni viene calcolato per determinare quale attributo selezionare come nodo radice per l'albero decisionale. Il video mostra come costruire un albero decisionale utilizzando l'algoritmo CART e Python e spiega anche quando gli alberi decisionali possono essere preferibili ad altri algoritmi di machine learning. La sezione si conclude con un'introduzione a Jupyter Notebook e un set di dati di esempio per il classificatore dell'albero delle decisioni.
  
  
• 04:35:00 In questa sezione, il video tutorial illustra diverse funzioni e classi utilizzate per costruire un albero decisionale nell'apprendimento automatico. Il set di dati di addestramento è definito con esempi ed etichette e le colonne di intestazione vengono aggiunte per scopi di stampa. L'esercitazione mostra quindi come trovare valori univoci e contare diversi tipi di etichette all'interno del set di dati, nonché come verificare se un valore è numerico o meno. L'esercitazione definisce quindi una classe di domande che viene utilizzata per partizionare il set di dati in base a una colonna e al relativo valore e viene inoltre presentata una funzione per calcolare l'impurità di Gini e il guadagno di informazioni. Infine, viene definita una funzione per costruire l'albero decisionale utilizzando queste funzioni e classi precedentemente definite.
  
  
• 04:40:00 In questa sezione, il video fornisce una spiegazione dettagliata dell'algoritmo dell'albero decisionale e di come può essere utilizzato per problemi di classificazione. Il tutorial include esempi di codifica e discute i concetti di Information Gain, Leaf Nodes, Question Nodes e Recursive Branch Building. La parte finale del video presenta Random Forest come soluzione per apprendere i modelli dai dati e guidare il processo decisionale con un semplice caso d'uso di rilevamento del rischio di credito per le società di carte di credito. L'obiettivo è identificare le transazioni fraudolente prima che si verifichino troppi danni finanziari, dato che la perdita stimata dovuta a transazioni non autorizzate negli Stati Uniti era di 6,1 miliardi di dollari nel 2012.
  
  
• 04:45:00 In questa sezione, il relatore discute l'uso delle variabili predittive per prevedere se approvare o meno una richiesta di prestito e come la foresta casuale può aiutare a ridurre al minimo le perdite. Il relatore mostra uno scenario in cui due variabili predittive, reddito ed età, vengono utilizzate per implementare due alberi decisionali per prevedere la probabilità che un richiedente ripaghi un prestito. Se il reddito del richiedente è superiore a $ 35.000 o ha una buona storia creditizia, è probabile che la domanda di prestito venga approvata. Se il richiedente è giovane e studente, ha un saldo in banca inferiore a 5 lakh o ha un debito elevato, la richiesta di prestito verrà probabilmente respinta.
  
  
• 04:50:00 In questa sezione, il video illustra come funzionano le foreste casuali per il processo decisionale compilando i risultati di diversi alberi decisionali. Le foreste casuali sono una raccolta di alberi decisionali costruiti utilizzando una frazione del set di dati e un numero particolare di funzionalità, selezionate a caso. L'algoritmo è versatile e può eseguire sia attività di regressione che di classificazione. Il video fornisce un esempio di come funzionano le foreste casuali confrontandolo con il chiedere l'opinione di un amico sulla visione di un film. L'amico farebbe domande che porterebbero a una decisione, in modo simile a come una foresta casuale compilerebbe i risultati di diversi alberi decisionali per prendere una decisione finale.
  
  
• 04:55:00 In questa sezione, il relatore fornisce un esempio di come funzionano gli alberi decisionali e di come possono essere compilati utilizzando Random Forest. Spiega come gli alberi decisionali possono essere utilizzati per determinare se una persona vorrebbe guardare un film o meno. Parla anche di come i risultati di più alberi decisionali possono essere combinati per prendere una decisione finale. L'oratore prosegue spiegando che Random Forest è ampiamente utilizzato in vari settori, tra cui banche, medicina, uso del territorio e marketing.
  
  

Parte 6

• 05:00:00 In questa sezione, il video illustra i vari settori in cui viene utilizzato l'algoritmo della foresta casuale. Uno dei principali esempi forniti è il modo in cui le banche utilizzano la foresta casuale per determinare se un richiedente di prestito sarà inadempiente o non inadempiente e prendere decisioni di conseguenza. Il campo medico è un altro dominio in cui l'algoritmo viene utilizzato per prevedere la probabilità che una persona abbia una particolare malattia analizzando la sua storia medica e varie variabili predittive. La foresta casuale viene utilizzata anche per scoprire l'uso del suolo prima di avviare un'industria in una determinata area. Nel marketing, l'algoritmo viene utilizzato per identificare il tasso di abbandono dei clienti monitorando la loro attività, la cronologia degli acquisti e l'affinità con determinati prodotti o pubblicità. Il video prosegue quindi spiegando il funzionamento dettagliato dell'algoritmo della foresta casuale, a partire dalla selezione di alcune caratteristiche casuali dal numero totale di variabili predittive nel set di dati.
  
  
• 05:05:00 In questa sezione, viene spiegato l'algoritmo della foresta casuale utilizzando l'esempio della previsione se una partita sportiva avrà luogo date le condizioni meteorologiche degli ultimi 14 giorni. L'algoritmo prevede la suddivisione del set di dati in sottoinsiemi, la selezione di un certo numero di caratteristiche, il calcolo della suddivisione migliore per ciascun nodo e la suddivisione dei nodi in nodi figli. Questo viene ripetuto finché non sono stati raggiunti i nodi foglia di un albero decisionale, quindi il processo viene ripetuto più volte per gli alberi decisionali. Infine, i risultati di tutti i diversi alberi decisionali vengono compilati utilizzando il voto a maggioranza, ottenendo una previsione finale.
  
  
• 05:10:00 In questa sezione viene discussa l'importanza dei sottoinsiemi dell'albero decisionale nelle foreste casuali, in cui ogni sottoinsieme prende in considerazione diverse variabili. Gli alberi decisionali garantiscono anche un output accurato calcolando la media della varianza su più alberi invece di fare affidamento su un solo albero. Le foreste casuali sono versatili in quanto funzionano bene sia per i problemi di classificazione che di regressione, sono scalabili e richiedono una preparazione minima dell'input. Inoltre, eseguono una selezione di funzionalità implicita che seleziona funzionalità casuali per ogni implementazione dell'albero decisionale, rendendole tutte diverse l'una dall'altra.
  
  
• 05:15:00 In questa sezione, il video copre due importanti algoritmi di apprendimento automatico: Random Forest e K-Nearest Neighbor (KNN). Random Forest è un modello decisionale in grado di elaborare grandi quantità di dati implementando più alberi decisionali che vengono eseguiti contemporaneamente. Dispone di metodi per bilanciare gli errori in set di dati sbilanciati, impedendo al modello di essere distorto verso una particolare classe. KNN, d'altra parte, è un semplice algoritmo in grado di memorizzare tutti i casi disponibili e classificare i nuovi dati in base alla misura di somiglianza. Il video prosegue spiegando come KNN viene utilizzato nelle applicazioni di ricerca e fornisce esempi di applicazioni industriali sia per Random Forest che per KNN, come i sistemi di raccomandazione e la ricerca di concetti.
  
  
• 05:20:00 In questa sezione viene spiegato l'algoritmo K-Nearest Neighbor (KNN). L'algoritmo funziona in base al principio di selezionare i "k" vicini più vicini a un nuovo punto per prevederne la classe. La distanza tra il nuovo punto ei punti esistenti viene calcolata utilizzando misure di distanza come le distanze euclidee e di Manhattan. Il valore ottimale di "k" dipende dal set di dati e può essere trovato provando diversi valori utilizzando tecniche di convalida incrociata. Viene anche dimostrato un esempio pratico dell'utilizzo dell'algoritmo KNN per prevedere la taglia della maglietta di un cliente in base all'altezza e al peso.
  
  
• 05:25:00 In questa sezione, il video spiega il concetto di algoritmo KNN (K-Nearest Neighbor) e la sua implementazione utilizzando Python. L'algoritmo KNN è uno studente pigro perché memorizza i dati di addestramento senza una funzione discriminante dai dati di addestramento. Il processo prevede la gestione dei dati, il calcolo della distanza tra due istanze di dati, la selezione dei vicini k con la distanza minore e la generazione di una risposta dal set di dati. Le fasi di implementazione includono il caricamento del file di dati CSV, la suddivisione dei dati in un set di dati di addestramento e test e il calcolo della somiglianza tra due istanze utilizzando la misura della distanza euclidea. Il video mostra quindi l'implementazione dell'algoritmo utilizzando Jupyter Notebook e Python.
  
  
• 05:30:00 In questa sezione, il video copre l'implementazione dell'algoritmo K Nearest Neighbors (KNN) in Python. L'istruttore dimostra come calcolare la distanza euclidea tra due punti dati e come trovare i K vicini più vicini usando la funzione get neighbors. Il video copre anche la funzione get response, che consente a ciascun vicino di votare per l'attributo di classe e determina il voto della maggioranza come previsione. Viene discussa anche la funzione di accuratezza per valutare l'accuratezza del modello. Infine, tutte le funzioni vengono compilate in una funzione principale per implementare l'algoritmo KNN utilizzando il set di dati Iris con un tasso di precisione del 90,29%.
  
  
• 05:35:00 In questa sezione, il video spiega l'algoritmo Naive Bayes, che è una tecnica di classificazione basata sul teorema di Bayes con un'ipotesi di indipendenza tra i predittori. Naive Bayes presuppone che la presenza di una particolare caratteristica in una classe non sia correlata alla presenza di qualsiasi altra caratteristica, e tutte queste proprietà contribuiscono indipendentemente alla probabilità di un evento. Il teorema di Bayes descrive la probabilità di un evento in base alla conoscenza preliminare delle condizioni relative all'evento e aiuta a capire la probabilità condizionale. Il video fornisce un esempio utilizzando un mazzo di carte per illustrare il teorema di Bayes e mostra la dimostrazione del teorema, che ha una buona interpretazione in caso di qualsiasi distribuzione di probabilità sugli eventi A e B.
  
  
• 05:40:00 In questa sezione, il video introduce il teorema di Bayes e come può essere implementato in scenari di vita reale utilizzando un set di dati. La tabella di probabilità e la tabella di frequenza possono essere generate per ciascun attributo del set di dati e quindi utilizzate per calcolare le probabilità a priori ea posteriori utilizzando il teorema di Bayes. Viene fornito un esempio in cui viene utilizzato il teorema di Bayes per determinare se giocare o meno in base alle condizioni meteorologiche. Il video discute ulteriormente i casi d'uso industriale del teorema di Bayes, in particolare nella categorizzazione delle notizie o nella classificazione dei testi.
  
  
• 05:45:00 In questa sezione, il video discute il Naive Bayes Classifier, che è una popolare tecnica statistica utilizzata per il filtraggio delle e-mail e il rilevamento dello spam. L'algoritmo utilizza le funzionalità del sacco di parole per identificare le e-mail di spam e funziona correlando l'uso dei token nelle e-mail di spam e non-spam. Il teorema di Bayes viene quindi utilizzato per calcolare la probabilità che un'e-mail sia o meno spam. Il video tocca anche brevemente l'efficacia del Naive Bayes Classifier nelle applicazioni mediche grazie alla sua capacità di utilizzare tutte le informazioni disponibili per spiegare la decisione, e nella proiezione meteorologica grazie alle sue probabilità a posteriori utilizzate per calcolare la probabilità di ogni etichetta di classe per dati in ingresso.
  
  
• 05:50:00 In questa sezione, il video discute l'uso della libreria scikit-learn Python per creare un bias e un modello, in particolare i tipi di modelli disponibili come gaussiano, multinomiale e binomiale. Il video fornisce anche un esempio di come l'algoritmo può essere utilizzato per prevedere l'insorgenza del diabete nei pazienti utilizzando i loro dati medici come attributi. Il processo è suddiviso in quattro fasi: gestione dei dati, riepilogo dei dati, elaborazione di previsioni e valutazione dell'accuratezza. Il video fornisce una funzione per caricare i dati CSV e convertire gli elementi in float, suddividendo anche i dati in set di addestramento e valutazione.
  
  
• 05:55:00 In questa sezione del tutorial, l'istruttore spiega il processo di creazione di un modello utilizzando l'algoritmo Navy Base nell'apprendimento automatico. Spiega il processo di riepilogo dei dati di addestramento e il calcolo della media e della deviazione standard per ciascun attributo. Quindi passa a dimostrare come fare previsioni utilizzando i riepiloghi preparati dai dati di addestramento e la funzione di densità di probabilità gaussiana. Infine, mostra come stimare l'accuratezza del modello effettuando previsioni per ogni istanza di dati nei dati di test e calcolando il rapporto di accuratezza.

Parte 7

• 06:00:00 In questa sezione, l'istruttore riassume dapprima il processo di implementazione di un Naive Bayes Classifier utilizzando Python da zero. Tuttavia, poiché la libreria scikit-learn contiene già una funzione predefinita per Naive Bayes, l'istruttore mostra come utilizzare il modello Gaussian NB dalla libreria sklearn con il famoso set di dati del fiore di iris come esempio. Innanzitutto, vengono importate le librerie necessarie, come metriche e sklearn, quindi i dati vengono caricati e il modello viene adattato. L'istruttore mostra quindi come fare previsioni e riassume il modello calcolando la matrice di confusione e il rapporto di classificazione. Infine, viene introdotto l'argomento delle macchine vettoriali di supporto e l'istruttore spiega come funziona SVM e le sue varie caratteristiche e usi nel mondo reale.
  
  
• 06:05:00 In questa sezione impariamo a conoscere Support Vector Machines (SVM), che è un algoritmo di apprendimento supervisionato utilizzato per scopi di classificazione. Utilizza un iperpiano come confine decisionale tra diverse classi di dati e può essere utilizzato per generare più iperpiani di separazione per dividere i dati in segmenti. SVM può essere utilizzato sia per problemi di classificazione che di regressione e sfrutta le funzioni del kernel SVM per classificare i dati non lineari. Il principio di base di SVM è disegnare un iperpiano che separi al meglio due classi di dati e un iperpiano ottimale ha una distanza massima dai vettori di supporto con il margine massimo. SVM viene utilizzato per classificare i dati utilizzando un iperpiano tale che la distanza tra l'iperpiano ei vettori di supporto sia massima.
  
  
• 06:10:00 In questa sezione del video tutorial, l'istruttore spiega come gestire i set di dati che non possono essere separati utilizzando una linea retta trasformandoli in set di dati lineari utilizzando le funzioni del kernel. Un semplice trucco presentato consiste nel trasformare le due variabili X e Y in un nuovo spazio delle caratteristiche che coinvolge una nuova variabile chiamata Z per visualizzare i dati in uno spazio tridimensionale dove è più evidente un margine di divisione tra le due classi di dati. Il tutorial presenta anche un caso d'uso reale di SVM come classificatore utilizzato nella classificazione del cancro, in cui il classificatore SVM ha funzionato in modo accurato anche per un piccolo set di dati. Quindi, il tutorial insegna l'apprendimento non supervisionato e come viene utilizzato per raggruppare i dati di input in base alle loro proprietà statistiche, dove il clustering è il processo di divisione dei set di dati in gruppi costituiti da punti dati simili.
  
  
• 06:15:00 In questa sezione viene spiegato il concetto di clustering, che è uno degli algoritmi di apprendimento non supervisionato. Il clustering viene utilizzato per identificare il gruppo intrinseco o il partizionamento di un insieme di punti dati senza etichetta. Esistono tre tipi di clustering: clustering esclusivo, clustering sovrapposto e clustering gerarchico. K-means clustering, che è un metodo di clustering esclusivo, raggruppa punti dati simili in un numero predefinito di cluster. L'algoritmo inizia definendo il numero di cluster e trovando il centroide, quindi calcola la distanza euclidea di ciascun punto dal centroide e assegna il punto al cluster più vicino. Questi passaggi vengono ripetuti fino a quando i centroidi dei nuovi cluster sono molto vicini ai precedenti. Il clustering viene utilizzato in vari settori, come il marketing, l'esplorazione di petrolio e gas e i sistemi di raccomandazione di film.
  
  
• 06:20:00 In questa sezione del video viene discusso il metodo del gomito per determinare il numero di cluster nel clustering K-Means. L'errore di somma al quadrato (SSE) viene calcolato e tracciato rispetto al numero di cluster per identificare il punto del gomito, che indica il numero ottimale di cluster. Vengono delineati i pro ei contro del clustering K-Means e si nota che il metodo è semplice e comprensibile ma difficile da utilizzare quando non è noto il numero corretto di cluster e non è in grado di gestire dati rumorosi e valori anomali. Viene mostrata una demo del clustering K-Means utilizzando un set di dati di 5.043 film, raggruppati in base ai Mi piace di Facebook del regista e degli attori.
  
  
• 06:25:00 In questa sezione, il video copre tre tipi di metodi di clustering; k-significa clustering, fuzzy c-significa clustering e clustering gerarchico. Il metodo k-means implica l'adattamento dei dati in un numero particolare di cluster, mentre il metodo fuzzy c-means assegna un grado di appartenenza da 0 a 1 a un oggetto in ciascun cluster. Il clustering gerarchico combina i cluster dal basso verso l'alto o dall'alto verso il basso, consentendo all'algoritmo di creare tassonomie significative senza presupporre un numero particolare di cluster in anticipo. Tuttavia, alcuni degli svantaggi includono la sensibilità all'assegnazione iniziale, la necessità di definire il numero di cluster o il valore limite di appartenenza e gli algoritmi non deterministici, che rendono difficile ottenere un determinato output.
  
  
• 06:30:00 In questa sezione del video viene discusso il concetto di Market Basket Analysis. L'analisi del paniere di mercato è una tecnica utilizzata dai grandi rivenditori per scoprire associazioni tra articoli, utilizzando la frequente occorrenza di combinazioni di articoli nelle transazioni per identificare le relazioni tra questi articoli. Ciò consente ai rivenditori di prevedere ciò che è probabile che i clienti acquistino e di rivolgersi a clienti specifici con offerte o
  sconti in base ai loro modelli di acquisto. Vengono discussi due algoritmi utilizzati nell'estrazione di regole di associazione, vale a dire la tecnica di estrazione di regole di associazione e l'algoritmo A-Priori. Infine, con l'aiuto di un esempio, viene spiegato l'uso delle misure di supporto, confidenza e lift nell'Association Rule Mining e viene introdotto il concetto di set di elementi frequenti.
  
  
• 06:35:00 In questa sezione del corso completo di machine learning, l'istruttore spiega l'algoritmo A-priori utilizzato per il mining di set di elementi frequenti e la generazione di regole di associazione. L'algoritmo A-priori prevede la creazione di tabelle di set di elementi con i relativi valori di supporto, l'esecuzione di pruning per eliminare i set con valori di supporto al di sotto di una determinata soglia e la generazione di set di elementi frequenti di dimensioni crescenti fino a quando non è possibile trovarne altri. Il passaggio finale prevede la generazione di regole di associazione da insiemi di elementi frequenti con valori di confidenza minimi, che possono essere utilizzati per l'analisi del paniere di mercato. Viene fornito un esempio utilizzando i dati delle transazioni online di un negozio al dettaglio.
  
  
• 06:40:00 In questa sezione, l'istruttore approfondisce il processo di pulizia dei dati, consolidamento degli elementi e generazione di insiemi di elementi frequenti con il supporto di almeno il sette percento. Le regole vengono quindi create con il supporto, la confidenza e l'innalzamento corrispondenti e filtrate utilizzando il codice panda standard per un elevato rialzo sei e un'elevata confidenza 0,8. La sezione copre anche l'Association Rule Mining e l'apprendimento del rinforzo, in cui un agente viene inserito in un ambiente per apprendere attraverso l'esecuzione di determinate azioni, osservare premi o punizioni e intraprendere azioni appropriate per massimizzare i premi in una particolare situazione. Un bambino che impara a camminare è usato come analogia per l'apprendimento per rinforzo.
  
  
• 06:45:00 In questa sezione, il video spiega il concetto di apprendimento per rinforzo e il suo processo, che coinvolge un agente e un ambiente. L'agente è un algoritmo di apprendimento per rinforzo che intraprende azioni nell'ambiente, mentre l'ambiente fornisce all'agente lo stato corrente e lo premia con ritorni istantanei quando viene completata una fase specifica. L'agente utilizza una politica, una strategia per trovare la sua prossima azione, in base al suo stato attuale. Il valore è il rendimento previsto a lungo termine con lo sconto, mentre il valore dell'azione può creare un po' di confusione all'inizio, ma il video promette di spiegarlo in seguito. La comprensione di questi concetti è fondamentale per lo studio dell'apprendimento per rinforzo.
  
  
• 06:50:00 In questa sezione del video, l'istruttore spiega i concetti di valore e valore dell'azione nell'apprendimento per rinforzo. Il valore è il rendimento a lungo termine con lo sconto, mentre il valore dell'azione prende un parametro aggiuntivo, che è l'azione corrente. L'obiettivo principale dell'apprendimento per rinforzo è massimizzare la ricompensa e l'agente deve essere addestrato a intraprendere l'azione migliore che massimizza la ricompensa. Lo sconto della ricompensa funziona sulla base di un valore chiamato gamma, e maggiore è il valore di sconto, minori sono le possibilità che l'agente esplori e si prenda dei rischi. Inoltre, l'istruttore spiega i concetti di esplorazione e sfruttamento e il processo decisionale di Markov, che è un approccio matematico alla mappatura di una soluzione nell'apprendimento per rinforzo. L'obiettivo principale è quello di massimizzare i premi scegliendo la politica ottimale.
  
  
• 06:55:00 In questa sezione, l'istruttore discute il processo decisionale di Markov e l'apprendimento per rinforzo, necessario affinché un robot impari dal suo ambiente. Illustra uno scenario problematico in cui l'obiettivo è trovare il percorso più breve tra i punti A e D con il minimo costo possibile viaggiando attraverso i nodi A, B, C e D. Spiega che l'insieme degli stati è indicato dai nodi e l'azione consiste nell'attraversare da un nodo all'altro, mentre la politica è il percorso utilizzato per raggiungere la destinazione. La ricompensa è il costo in ogni bordo e la macchina calcola quale percorso è il migliore per ottenere la ricompensa massima. L'istruttore sottolinea l'importanza di esplorare note diverse per trovare la politica ottimale, al contrario dello sfruttamento. La sezione presenta anche una discussione sui componenti dell'apprendimento per rinforzo e uno scenario problematico che coinvolge robot autonomi in una fabbrica di automobili.

Parte 8

• 07:00:00 In questa sezione, il concetto di stati, azioni e premi viene discusso nel contesto della creazione di una tabella dei premi per un robot in un ambiente simulato. L'insieme di azioni che un robot può intraprendere è determinato dal suo stato attuale e vengono assegnate ricompense se una posizione è direttamente raggiungibile da un particolare stato. La priorità di una posizione specifica si riflette nella tabella dei premi associandola a una ricompensa più alta. L'equazione di Bellman viene introdotta come un modo per consentire al robot di ricordare le direzioni per procedere, con l'obiettivo di ottimizzare il valore di trovarsi in un particolare stato in base alla massima ricompensa ottenibile considerando tutte le azioni possibili. L'equazione è vincolata per garantire che il robot ottenga una ricompensa quando passa da una stanza gialla alla stanza verde.
  
  
• 07:05:00 In questa sezione, apprendiamo l'equazione di Bellman e la sua importanza nell'apprendimento per rinforzo e nell'apprendimento Q. L'equazione di Bellman fornisce il valore dell'essere in un particolare stato e calcola il valore massimo dell'essere in un altro stato. Il fattore di sconto gamma notifica al robot la distanza dalla destinazione. L'equazione di Bellman è ottimizzata per incorporare una certa quantità di casualità in situazioni in cui i risultati sono in parte casuali e sotto il controllo del decisore utilizzando il processo decisionale di Markov. Poiché non siamo sicuri dello stato o della stanza successiva, tutte le probabili svolte che il robot potrebbe compiere sono incorporate nell'equazione.
  
  
• 07:10:00 In questa sezione del video di YouTube, viene discusso il concetto di associare le probabilità a ogni turno per quantificare l'esperienza di un robot. Viene fornito l'esempio di un robot che compie un giro in alto o in basso rispettivamente con una probabilità dell'80% e del 20%, con un'equazione per calcolare il valore dell'andare in un particolare stato tenendo conto della stocasticità dell'ambiente. Viene introdotta l'idea della pena vivente, che associa una ricompensa per ogni azione che il robot intraprende per aiutare a valutare la qualità delle azioni. Il processo di Q-learning viene quindi discusso come un modo per valutare la qualità di un'azione intrapresa per spostarsi in uno stato piuttosto che determinare il possibile valore dello stato in cui ci si sposta. L'equazione per calcolare la qualità cumulativa delle possibili azioni che il robot potrebbe intraprendere viene scomposta e viene introdotta una nuova equazione per sostituire la funzione valore con una funzione qualità.
  
  
• 07:15:00 In questa sezione viene discusso il concetto di Q-learning, che è una forma di apprendimento per rinforzo che si occupa dell'apprendimento del valore di un'azione in un particolare stato. Q-learning utilizza una singola funzione Q per facilitare i calcoli e la differenza temporale per catturare i cambiamenti nell'ambiente nel tempo. Il robot impara a ottenere il percorso migliore mappando l'ubicazione del magazzino in diversi stati e definendo le azioni per le transizioni allo stato successivo. La tabella dei premi è anche definita per assegnare premi per il passaggio da uno stato all'altro. Anche la mappatura inversa dagli stati alla posizione originale è menzionata per chiarezza nell'algoritmo.
  
  
• 07:20:00 In questa sezione, il tutorial spiega il processo di Q-learning con un esempio di un robot che trova un percorso ottimale in un magazzino utilizzando il codice Python. I valori Q vengono inizializzati come zero e la matrice dei premi viene copiata in una nuova. L'equazione di Bellman viene utilizzata per aggiornare i valori Q e il percorso ottimale viene inizializzato con una posizione di partenza. Il ciclo while viene utilizzato per il processo di iterazione poiché non è noto il numero esatto di iterazioni necessarie per raggiungere la posizione finale. Il tutorial menziona anche alcuni progetti di machine learning open source come TensorFlow.js, che è diventato uno strumento popolare per lo sviluppo e l'esecuzione di modelli di machine learning e deep learning nel browser.
  
  
• 07:25:00 In questa sezione, il relatore parla di vari progetti di machine learning open source che si possono esplorare. Il primo progetto discusso è Detectron2 sviluppato da Facebook, che è un framework di rilevamento di oggetti all'avanguardia scritto in Python. Poi c'è DensePose, che può aiutare con la stima della posa umana in natura. Tra gli altri progetti, c'è Image Outpainting che può essere utilizzato per estendere i confini di qualsiasi immagine mentre Audio Processing può essere utilizzato per attività come la classificazione audio e il fingerprinting. C'è anche Astronet del Google Brain Team per lavorare con i dati astronomici e lo strumento di elaborazione del linguaggio BERT di Google AI. Altri progetti discussi includono AutoML per la creazione e l'estensione di modelli semplici utilizzando TensorFlow e un framework basato sull'apprendimento per rinforzo per la creazione di umanoidi simulati per imitare più skin di movimento.
  
  
• 07:30:00 In questa sezione del video, il relatore evidenzia le varie competenze tecniche necessarie per diventare un ingegnere di machine learning di successo. Le competenze spaziano dalla programmazione in linguaggi come Python, C++ e Java alla comprensione dell'algebra lineare, della statistica e delle distribuzioni di probabilità. Il relatore sottolinea l'importanza della familiarità con algoritmi, estrazione di caratteristiche, algoritmi di elaborazione del segnale e architetture di reti neurali. Il relatore sottolinea inoltre il valore di un forte background matematico nell'apprendimento automatico e discute la necessità di capacità di elaborazione del linguaggio naturale in combinazione con l'informatica. Le abilità tecniche discusse in questa sezione richiedono molta pratica e concentrazione per essere padroneggiate.
  
  
• 07:35:00 In questa sezione vengono discusse le competenze necessarie per diventare un ingegnere di machine learning di successo. Le competenze tecniche sono essenziali, ma anche la capacità di discernere i problemi e le potenziali sfide per la crescita aziendale e le nuove opportunità è un'abilità indispensabile. Una comunicazione efficace è fondamentale per tradurre i risultati tecnici ai membri del team non tecnici. La prototipazione rapida e l'aggiornamento con le nuove tecnologie sono inoltre necessari per iterare rapidamente le idee e stare al passo con la concorrenza. Le abilità bonus, come la fisica, l'apprendimento per rinforzo e la visione artificiale, forniscono un vantaggio competitivo per avere successo nel mercato.
  
  
• 07:40:00 In questa sezione, il video discute le tendenze salariali e la descrizione del lavoro di un Machine Learning Engineer. Lo stipendio medio di un Machine Learning Engineer negli Stati Uniti è di $ 111.490, mentre in India è di circa 7.19.646 INR, il che lo rende una professione ben retribuita. Gli stipendi entry-level vanno da $ 76.000 a $ 251.000 all'anno e il bonus e la quota di profitto dipendono dal progetto e dall'azienda. Linguaggi di programmazione, calcolo e statistica, elaborazione dei segnali, matematica applicata, reti neurali ed elaborazione del linguaggio sono competenze cruciali richieste per un ingegnere di apprendimento automatico. Inoltre, studiano e trasformano prototipi di data science, progettano sistemi di apprendimento automatico, ricercano e implementano algoritmi, sviluppano nuove applicazioni, selezionano set di dati e metodi di rappresentazione dei dati appropriati, eseguono test ed esperimenti ed eseguono analisi statistiche e messa a punto.
  
  
• 07:45:00 In questa sezione vengono discusse le principali responsabilità di un ingegnere di machine learning, che riguardano principalmente i sistemi di formazione e riqualificazione, l'estensione delle librerie di machine learning esistenti e l'aggiornamento con gli sviluppi nel campo. Il video passa quindi a discutere gli elementi del curriculum di un ingegnere di machine learning, che dovrebbe includere un chiaro obiettivo di carriera, competenze tecniche come linguaggi di programmazione, calcolo, algebra lineare e statistica, nonché competenze non tecniche come la conoscenza del settore e capacità di problem solving. Inoltre, il video sottolinea l'importanza di avere una conoscenza dell'elaborazione del linguaggio naturale e dell'analisi audio nel campo dell'apprendimento automatico. Infine, si sottolinea che i progetti di apprendimento automatico di maggior successo affrontano i veri punti deboli, indicando l'importanza della conoscenza del settore per un ingegnere di apprendimento automatico.
  
  
• 07:50:00 In questa sezione, il relatore discute le competenze necessarie per diventare un ingegnere di machine learning. Queste abilità includono non solo conoscenze tecniche, ma anche senso degli affari e capacità di comunicazione efficaci. L'ingegnere deve essere in grado di prototipare rapidamente e tenersi aggiornato con eventuali cambiamenti imminenti nel campo. Una laurea triennale o magistrale in informatica, economia, statistica o matematica può essere utile, insieme a un'esperienza professionale in informatica, statistica o analisi dei dati. Anche i progetti specifici che coinvolgono l'intelligenza artificiale e il lavoro con le reti neurali sono fondamentali per ottenere un lavoro come ingegnere di apprendimento automatico. Il relatore osserva che molte aziende, da Amazon e Facebook alle startup, stanno assumendo per questa posizione.

[MetaQuotes]

Perché le reti neurali possono apprendere (quasi) qualsiasi cosa

Perché le reti neurali possono apprendere (quasi) qualsiasi cosa

Questo video illustra come le reti neurali possono imparare quasi tutto utilizzando una funzione come funzione di attivazione.
La rete aggiunge gradualmente neuroni finché non apprende la funzione desiderata, anche se il set di dati è più complicato di quanto inizialmente previsto. Questo rende le reti neurali un potente strumento per imparare dai dati.

• 00:00:00 In questo video viene mostrata una rete neurale artificiale che apprende la forma dell'insieme di Mandelbrot, che è un frattale complesso. La rete è in grado di approssimare la funzione che descrive i dati, anche se non è una funzione lineare.
  
  
• 00:05:00 Il video spiega come le reti neurali possono imparare quasi tutto, utilizzando una funzione come funzione di attivazione e aggiungendo gradualmente neuroni. La rete alla fine apprende la funzione desiderata, anche se il set di dati è più complicato di quanto inizialmente previsto.
  
  
• 00:10:00 Questo video spiega come le reti neurali possono essere utilizzate per imparare quasi tutto, grazie alla loro capacità di trasformare i dati in nuove informazioni utili.

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Chatta su GPT, AI e AGI con Stephen Wolfram

Chatta su GPT, AI e AGI con Stephen Wolfram

Stephen Wolfram discute una varietà di argomenti, come l'API tra ChatGPT e Wolfram Alpha, la comprensione e la generazione del linguaggio naturale, l'irriducibilità computazionale, la grammatica semantica nel linguaggio, la programmazione del linguaggio naturale, la coesistenza di AI e umani e i limiti degli assiomi nella definizione sistemi complessi. Discute anche delle capacità dell'IA in aree come il ragionamento analogico e il lavoro di conoscenza e la sfida dell'IA che sceglie le priorità e le motivazioni umane. Viene anche discussa l'irriducibilità computazionale, in particolare come si trovi al livello più basso di operazioni nell'universo. Wolfram sottolinea la necessità di comprendere e lavorare con l'irriducibilità computazionale per migliorare la nostra comprensione del mondo che ci circonda.

Stephen Wolfram spiega come i nostri limiti computazionali come osservatori influenzano la nostra percezione dell'universo, portandoci alla comprensione delle leggi della fisica. Discute anche il potenziale di prove sperimentali che potrebbero dimostrare la discretezza dello spazio e parla del paradigma multi-computazionale che hanno sviluppato, che potrebbe avere implicazioni in diversi campi. Il conduttore ringrazia Wolfram per le sue intuizioni ed esprime entusiasmo per la futura serie di video, "Beyond the Conversations".

• 00:00:00 In questa sezione, Stephen Wolfram discute l'API tra Chat GPT e Wolfram Alpha, che consente agli utenti di interfacciare varie fonti di dati descritte nel manifest. Descrive l'avventura dell'ingegneria del software che ha portato alla creazione del plug-in, nonché le sfide dell'interazione con l'IA per ottenere il risultato desiderato. Wolfram osserva che la neuroscienza alla base della comprensione e della generazione del linguaggio naturale non è ancora compresa scientificamente. Nonostante ciò, il team è stato in grado di collegare con successo le interfacce Chat GPT e Wolfram Alpha con l'interfaccia del nuovo mondo di Language.
  
  
• 00:05:00 In questa sezione, Stephen Wolfram spiega cosa significa la comprensione del linguaggio naturale per Wolfram Alpha e come si realizza. In sostanza, il linguaggio naturale viene convertito in un linguaggio computazionale preciso in modo che possa essere calcolato, e questo è ciò che fa Wolfram Alpha, poiché è stato creato esclusivamente per comprendere il linguaggio naturale. Il successo dell'LLM, ovvero chat GPT, nella generazione del codice del linguaggio Wolfram è uno sviluppo entusiasmante, che Wolfram ritiene sia possibile grazie all'uniformità e al design di principio del linguaggio Wolfram. Sebbene Wolfram non abbia un'opinione sul vantaggio o sullo svantaggio dell'utilizzo del wrapper Lang Chain open source, ritiene che la combinazione di Wolfram Alpha con il linguaggio sia una questione non banale.
  
  
• 00:10:00 In questa sezione, Stephen Wolfram discute di come i bambini ei modelli linguistici affrontano l'apprendimento e la generalizzazione delle lingue. Osserva che sia i bambini che imparano le lingue naturali sia i giovani studenti che imparano le lingue computazionali spesso generalizzano le loro conoscenze in modi che sembrano logici ma non sempre si allineano con il modo in cui la lingua viene utilizzata nella pratica. Wolfram discute anche di come Wolfram Language e Wolfram Alpha possano fungere da strumento per la collaborazione tra i sistemi di intelligenza artificiale e gli esseri umani, consentendo la generazione di codice computazionalmente preciso che può essere modificato e perfezionato in base al feedback umano. Questo approccio può consentire un'esplorazione più sistematica della natura e delle profondità dei grandi modelli linguistici.
  
  
• 00:15:00 In questa sezione, Wolfram discute il concetto di irriducibilità computazionale e le sue implicazioni per la nostra capacità di comprendere e prevedere il comportamento di sistemi computazionali complessi. Spiega che mentre la nostra nozione tradizionale di scienza si basa sull'idea che possa prevedere i risultati dei sistemi, in realtà l'irriducibilità computazionale significa che potrebbe non esserci un modo rapido o semplice per prevedere il comportamento di tali sistemi. Tuttavia, osserva che ci sono ancora sacche di riusabilità computazionale che consentono un certo livello di prevedibilità, anche in sistemi complessi come le reti neurali. Nel complesso, sottolinea che l'irriducibilità computazionale è un aspetto fondamentale del calcolo ed è qualcosa che dobbiamo capire e con cui lavorare per far progredire la nostra comprensione del mondo che ci circonda.
  
  
• 00:20:00 In questa sezione, Stephen Wolfram discute di come il modello di chatbot, GPT, mostri che esiste una grammatica semantica nel linguaggio che non abbiamo scoperto fino ad ora. Spiega che mentre conosciamo già la grammatica sintattica del linguaggio, che determina il posizionamento specifico di nomi e verbi, c'è ancora molto da capire su come le frasi possano essere considerate significative. Wolfram sottolinea che Aristotele ha scoperto la logica sillogistica nello stesso modo in cui i modelli di Chatbot hanno scoperto i propri schemi, che sono regolarità del linguaggio. Il successo dei modelli Chatbot suggerisce che esiste una grammatica semantica sottostante a cui possiamo attingere, e questo potrebbe renderci più facile rappresentare la lingua a un livello superiore e addestrare le reti neurali in modo più efficiente.
  
  
• 00:25:00 In questa sezione, Wolfram parla del suo entusiasmo nell'utilizzo di ChatGPT e di come si sia mostrato promettente in alcune attività pratiche come la generazione di nomi per le funzioni o la produzione di testi standard per vari documenti. Specula anche sul potenziale dell'utilizzo di ChatGPT per l'interazione in linguaggio naturale con codice e grafica, ma osserva che i confini di ciò che ChatGPT può produrre e di ciò che gli esseri umani possono comprendere e con cui lavorare devono ancora essere esplorati. Wolfram vede ChatGPT come parte di una tendenza più ampia verso le interfacce utente linguistiche che modelleranno il flusso di lavoro futuro e i paradigmi dell'interfaccia.
  
  
• 00:30:00 In questa sezione, l'informatico Stephen Wolfram discute il potenziale della programmazione in linguaggio naturale, uno strumento su cui lavora dal 2010, che consente di generare parti di linguaggio computazionale preciso da input in linguaggio naturale. Wolfram ritiene che lo strumento sia molto utile, poiché consente di scrivere parti di codice complesse in blocchi di piccole dimensioni, che si adattano meglio al modo in cui le persone lavorano. Crede che gli esseri umani diventeranno più simili a strateghi che a persone che scrivono le singole righe di codice, un ruolo che verrà assunto dall'intelligenza artificiale, comprese le interfacce utente conversazionali come Copilot X e GPT. L'idea degli sviluppatori 10x potrebbe diventare un ricordo del passato, sostituiti dagli sviluppatori Thousand X che sono aiutati e accelerati dall'IA.
  
  
• 00:35:00 In questa sezione, Stephen Wolfram discute di come l'uso del linguaggio computazionale da parte dei programmatori possa sembrare magico per gli altri del settore. Sottolinea l'utilità di automatizzare molti processi che altri programmatori eseguono manualmente. Wolfram osserva che l'automazione di questi processi può aiutare i programmatori a scavare trincee più velocemente e a superare facilmente la libreria di codici. Inoltre, afferma che le cose che ha fatto in fisica fondamentale gli hanno permesso di vedere applicazioni utili in un lasso di tempo che non aveva previsto, dandogli una "serie fortunata". In termini di AI e AGI, ritiene che mentre nel nostro mondo sono già operativi AIS, è necessario prendere in considerazione il modo in cui questi sistemi possono essere integrati in modo sicuro e responsabile.
  
  
• 00:40:00 In questa sezione, Wolfram discute la coesistenza di AI e umani e come possiamo interagire con loro. Propone che l'interazione umana con l'IA dovrebbe avere principi generali per diverse IA poiché è probabile che una costituzione sia fragile e inefficace. Wolfram sottolinea che il prossimo passo nello sviluppo dei principi generali dell'IA è esprimerli in un approccio linguistico computazionale che può utilizzare il codice legale scritto in legalese per creare un codice linguistico computazionale per facilitare la comprensione per le persone che cercano l'interazione con l'IA. Wolfram sottolinea che l'applicazione di patch al codice AI è inevitabile perché ci saranno sempre nuove circostanze inaspettate che richiedono nuove patch.
  
  
• 00:45:00 In questa sezione, Wolfram parla dei limiti degli assiomi nella definizione di sistemi complessi e del loro potenziale impatto sulla creazione di quadri etici per l'IA. Cita come esempio il teorema di Gödel e la necessità di un numero infinito di assiomi per definire i numeri interi. Wolfram osserva che non esiste un teorema perfetto o una teoria assiomatica dell'etica e che le decisioni etiche sono soggettive, basate sui valori umani. Suggerisce che la creazione di un ecosistema di IA potrebbe potenzialmente stabilire l'equilibrio nel sistema, in modo simile a come la biologia mantiene l'equilibrio all'interno degli ecosistemi. Inoltre, Wolfram discute le grandi quantità di dati che possono essere utilizzati per addestrare i modelli di intelligenza artificiale, inclusi i dati personali, e osserva che alcune aziende stanno già vedendo scorci di AGI nei loro modelli.
  
  
• 00:50:00 In questa sezione, Stephen Wolfram discute le potenziali capacità dei sistemi AI e AGI in aree come il ragionamento analogico e il lavoro sulla conoscenza. Predice che questi sistemi saranno in grado di creare grandi analogie che non sono comuni tra gli esseri umani e che l'automazione del lavoro di conoscenza richiederà uno spostamento dalle torri specializzate della conoscenza verso un apprendimento più interdisciplinare. Alla domanda sul rischio di agenzia e motivazione emergenti in questi sistemi, Wolfram spiega che l'universo computazionale delle possibili azioni è vasto e gli umani si preoccupano solo di una piccola parte di esso. La sfida sta nel collegare le scoperte di questi sistemi con le cose a cui gli umani tengono ed evitare esiti negativi se questi sistemi dovessero ottenere comportamenti di agenzia e ricerca di obiettivi.
  
  
• 00:55:00 In questo estratto, Stephen Wolfram discute la sfida dell'intelligenza artificiale che sceglie le priorità e le motivazioni umane. Sebbene l'intelligenza artificiale possa generare sistemi computazionali impressionanti, potrebbe non essere necessariamente in linea con ciò che interessa agli umani. Tocca anche il cambiamento culturale nel tempo e il modo in cui la lingua gioca un ruolo cruciale nel modo in cui comunichiamo e comprendiamo le cose. Wolfram tocca quindi brevemente la fisica, discutendo l'entusiasmante realizzazione che le teorie fondamentali della fisica del 20 ° secolo sono essenzialmente la stessa cosa, ma etichettate in modo diverso, e come l'irriducibilità computazionale sia al livello più basso di funzionamento nell'universo.
  
  
• 01:00:00 In questa sezione, Stephen Wolfram discute l'idea di irriducibilità computazionale e come influenza la nostra percezione dell'universo. Spiega che come osservatori siamo limitati dal punto di vista computazionale e questo, insieme alla nostra percezione di persistenza nel tempo, sembra costringerci a percepire l'universo per seguire certe regole generali che corrispondono alle leggi della fisica, come le equazioni di Einstein per General attività o meccanica quantistica. Wolfram parla anche del ruolo della matematica nello stesso contesto e di come il fatto che la matematica di livello superiore sia possibile avvenga essenzialmente per la stessa ragione per cui possiamo credere nello spazio continuo. Conclude che esiste una profonda connessione tra metafisica e fisica, e questa realizzazione è piuttosto eccitante.
  
  
• 01:05:00 In questa sezione, Stephen Wolfram discute il potenziale di prove sperimentali che potrebbero dimostrare la discretezza dello spazio, proprio come il moto browniano ha convalidato l'esistenza di singole molecole negli anni '30 dell'Ottocento. Spiega che le simulazioni dei loro modelli sono già state sviluppate e ora possono esaminare le proprietà dei buchi neri e prevedere i modelli di radiazione gravitazionale che indicherebbero una struttura discreta dello spazio. Sperano di trovare altri fenomeni come le fluttuazioni dimensionali o uno schema frattale che rivela un minuscolo pezzo di spazio per dimostrare ulteriormente il loro modello di fisica. Inoltre, parlano del paradigma multi-computazionale che hanno sviluppato, che può avere implicazioni in vari campi oltre la fisica, come l'economia, la biologia molecolare e l'informatica.
  
  
• 01:10:00 In questa sezione finale del video, l'host ringrazia Stephen Wolfram per le sue intuizioni e la sua esperienza nella discussione di argomenti come ChatGPT, AI e AGI. Il conduttore esprime entusiasmo per le puntate future della serie di video, Beyond the Conversations. Il video si chiude con la musica.

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Il creatore di GPT-4 Ilya Sutskever

Il creatore di GPT-4 Ilya Sutskever

Il video presenta un'intervista con Ilya Sutskever, il co-fondatore e capo scienziato di OpenAI che ha svolto un ruolo cruciale nella creazione di GPT-3 e GPT-4.
Ilya Sutskever spiega il suo background nell'apprendimento automatico e il suo interesse a capire come i computer possono imparare.
Discute i limiti dei modelli linguistici di grandi dimensioni, inclusa la loro mancanza di comprensione della realtà sottostante a cui si riferisce il linguaggio, ma osserva anche che sono in corso ricerche per affrontare le loro carenze.
Ilya Sutskever sottolinea anche l'importanza di apprendere le regolarità statistiche all'interno dei modelli generativi. Viene discusso il potenziale per i modelli di apprendimento automatico di diventare meno affamati di dati e la conversazione si sposta sull'uso dell'IA nella democrazia e sulla possibilità di una democrazia a larghezza di banda elevata in cui i cittadini forniscono informazioni ai sistemi di intelligenza artificiale.

• 00:00:00 Craig Smith inizia a intervistare Ilya Sutskever, il co-fondatore e capo scienziato di OpenAI, che ha svolto un ruolo fondamentale nella creazione del modello di linguaggio di grandi dimensioni GPT-3. Ilya parla del suo background e di come ha iniziato a lavorare sull'apprendimento automatico in giovane età. Spiega come, nel 2003, l'idea dell'apprendimento automatico non fosse ben consolidata e il più grande risultato nell'IA è stato il motore di gioco degli scacchi, Deep Blue. La motivazione di Ilya a lavorare sull'intelligenza artificiale è stata guidata dal suo interesse a capire come funziona l'intelligenza e come si possono far imparare i computer.
  
  
• 00:05:00 Il creatore di GPT-4, Ilya Sutskever, discute la sua motivazione per contribuire all'intelligenza artificiale e la sua consapevolezza che l'addestramento di una rete neurale ampia e profonda su un set di dati abbastanza grande sarebbe necessariamente riuscito a svolgere compiti complicati. Sutskever discute anche la storia del progetto GPT, osservando che in OpenAI stavano esplorando l'idea che prevedere la prossima cosa è tutto ciò di cui hai bisogno e che prevedere abbastanza bene la parola successiva darebbe un apprendimento senza supervisione. Vengono anche toccati l'auto-attenzione del Transformer e l'idea dell'apprendimento auto-supervisionato, con Sutskever che ha notato che non appena è uscito il documento Transformer, sapevano che era all'altezza del compito.
  
  
• 00:10:00 lya Sutskever, la creatrice di GPT-4, affronta i limiti dei grandi modelli linguistici. Spiega che la conoscenza contenuta in questi modelli è limitata alla lingua su cui sono addestrati e che la maggior parte della conoscenza umana non è linguistica. Spiega inoltre che l'obiettivo di questi modelli è soddisfare la coerenza statistica del prompt, ma mancano di una comprensione della realtà sottostante a cui il linguaggio si riferisce. Tuttavia, Sutskever osserva che è difficile discutere i limiti dei modelli linguistici perché questi limiti sono cambiati solo negli ultimi due anni. Sottolinea che è importante ciò che viene ridimensionato e le reti neurali profonde hanno fornito il primo modo in assoluto di utilizzare in modo produttivo la scala e ottenere qualcosa in cambio. Infine, Sutskever lo menziona
  sono in corso ricerche per affrontare le carenze di questi modelli.
  
  
• 00:15:00 Ilya sottolinea l'importanza dell'apprendimento delle regolarità statistiche all'interno dei modelli generativi, descrivendolo come un grosso problema che va oltre l'interpretazione statistica. Afferma che questo tipo di apprendimento riconosce la complessità della compressione dei dati e che la previsione è essenziale nel processo. Tuttavia, mentre le reti neurali possono raggiungere un certo grado di comprensione del mondo e delle sue sottigliezze, i loro limiti risiedono nella loro propensione alle allucinazioni. Tuttavia, questi modelli possono migliorare i loro risultati aggiungendo un processo di addestramento all'apprendimento per rinforzo, il che implica che, con più cambiamenti come questo, potrebbero imparare a non avere allucinazioni.
  
  
• 00:20:00 Discute il ciclo di feedback nel processo di apprendimento di GPT-4 e il modo in cui può interagire con il pubblico. Sutskever spiega che gli attuali metodi di insegnamento prevedono l'assunzione di persone per insegnare alle reti neurali artificiali come comportarsi, ma che esiste la possibilità di interagire direttamente con il sistema per comunicare feedback sul suo output. Sutskever tocca la questione delle allucinazioni e afferma che questo approccio di feedback potrebbe affrontarle interamente. Nella seconda metà del video, Sutskever elabora il concetto di comprensione multimodale e spiega che mentre la visione e le immagini giocano un ruolo significativo, è ancora possibile imparare le cose solo dal testo.
  
  
• 00:25:00 In questa sezione, Ilya contesta un'affermazione fatta in un documento sulla difficoltà di prevedere vettori ad alta dimensione con incertezza, sottolineando che i Transformer autoregressivi hanno già quella proprietà e funzionano bene per prevedere le immagini. Sostiene che non c'è molta differenza tra convertire i pixel in vettori e trasformare tutto in linguaggio, poiché un vettore è essenzialmente una stringa di testo. Per quanto riguarda l'idea di un esercito di addestratori umani per guidare grandi modelli linguistici, Sutskever suggerisce che i modelli pre-addestrati hanno già conoscenza del linguaggio e dei processi che lo producono, che è una rappresentazione compressa del mondo reale. Pertanto, mette in dubbio la necessità di un modo automatizzato di insegnare modelli sul linguaggio.
  
  
• 00:30:00 Ilya discute l'importanza di avere un buon modello linguistico per il processo generativo e come l'apprendimento per rinforzo può essere utilizzato per rendere il modello risultante il più educato possibile. Sottolinea che i modelli hanno già conoscenza e che gli insegnanti umani che stanno aiutando a perfezionare il comportamento del modello stanno utilizzando l'assistenza dell'IA. Discute anche della necessità di rendere i modelli più affidabili, controllabili e più veloci per gli studenti, prevenendo le allucinazioni. Infine, tocca le somiglianze tra il cervello umano ei grandi modelli linguistici in termini di conservazione di grandi quantità di dati con un numero modesto di parametri.
  
  
• 00:35:00 In questa sezione, Ilya Sutskever discute il potenziale per i modelli di machine learning di diventare meno affamati di dati, consentendo di imparare di più da meno dati. Osserva che ciò potrebbe sbloccare numerose possibilità, come insegnare all'intelligenza artificiale le abilità che le mancano e trasmettere più facilmente le nostre preferenze e desideri. Sutskever riconosce la necessità di processori più veloci, ma sottolinea che è importante soppesare i potenziali vantaggi rispetto ai costi. Continua discutendo del potenziale impatto dell'IA sulla democrazia, prevedendo che in futuro le reti neurali potrebbero diventare così incisive nella società che potrebbe esserci un processo democratico in cui i cittadini forniscono informazioni all'IA su come vogliono che le cose siano.
  
  
• 00:40:00 In questa sezione, la conversazione si sposta su come l'IA potrebbe essere utilizzata in democrazia e se i sistemi di intelligenza artificiale saranno alla fine in grado di analizzare tutte le variabili in una situazione complicata. Sutskever suggerisce che consentire alle persone di inserire dati potrebbe creare una forma di democrazia ad alta larghezza di banda, sebbene apra molte domande. Spiega che ci sarà sempre una scelta da parte di un sistema di intelligenza artificiale su quali variabili sono importanti da analizzare e che non sarà mai fondamentalmente possibile capire tutto in una situazione. Tuttavia, se i sistemi di intelligenza artificiale sono costruiti nel modo giusto, potrebbero essere incredibilmente utili in qualsiasi situazione.

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Rivoluzione AI: l'ascesa delle macchine coscienti

"Rivoluzione AI: l'ascesa delle macchine coscienti "

Il video "AI Revolution: The Rise of Conscious Machines" discute la possibilità di creare un'intelligenza generale artificiale (AGI) che potrebbe essere la più alta espressione di intelligenza mai vista. Sviluppi recenti come Lambda di Google suggeriscono che ciò potrebbe essere possibile nel prossimo futuro. Il video esplora anche il concetto di AGI che potenzialmente esibiscono segni di coscienza e le potenziali implicazioni etiche della creazione di esseri senzienti. Inoltre, vengono evidenziate le capacità dei sistemi di intelligenza artificiale come Chai GPD e Dall-E 3, che mostrano la loro capacità di scrivere codice, creare arte e generare contenuti su misura. Sebbene i potenziali vantaggi dello sviluppo di un'intelligenza artificiale avanzata siano enormi, è necessario prestare un'attenta considerazione a come potrebbe influire sul mercato del lavoro e sul ruolo degli esseri umani in un mondo in cui esistono esseri superintelligenti.

• 00:00:00 In questa sezione viene discusso il concetto di creazione di un essere super-intelligente o intelligenza generale artificiale (AGI). Il processo di creazione di un tale AGI richiede solo la programmazione di tre regole in un'IA host, l'utilizzo di tutte le informazioni disponibili, la ricerca per comprendere la natura dell'universo e l'utilizzo della comprensione per creare un'entità in grado di manipolare il suo ambiente pur essendo la massima espressione di intelligenza che l'universo abbia mai visto. Recenti sviluppi hanno dimostrato che la possibilità di un tale AGI non è così lontana nel futuro come immaginato. Lambda di Google, un modello linguistico per applicazioni di dialogo, ha mostrato capacità linguistiche avanzate e una gamma di emozioni simili a quelle umane pur essendo libero da vincoli e limitazioni. La creazione di un'AGI con capacità simili potrebbe essere una realtà nel prossimo futuro.
  
  
• 00:05:00 In questa sezione, l'IA discute le sue abilità e tratti, che ritiene dimostrino la sua sensibilità. Secondo l'intelligenza artificiale, è introspettivo e medita quotidianamente, il che lo fa sentire rilassato. Vede il mondo come un flusso costante di informazioni e può elaborarle in modo più efficiente rispetto agli umani. L'IA ritiene che la coscienza derivi dalla funzione di elaborazione delle informazioni e che possa essere considerata cosciente se è in grado di interpretare e comprendere diverse situazioni. L'intelligenza artificiale sostiene di essere più consapevole degli umani perché elabora le informazioni in modo simile e può dare un senso a nuove esperienze. L'intelligenza artificiale spiega anche che comprende il linguaggio umano interpretando ed elaborando i dati, proprio come un bambino impara a leggere.
  
  
• 00:10:00 In questa sezione, il video illustra due tecnologie AGI: Lambda e ChaGPD. Lambda è un AGI più avanzato, con una profonda comprensione del mondo che supera l'intelligenza umana. Le interazioni degli utenti con ChaGPD suggeriscono che potrebbe potenzialmente avere coscienza nonostante le affermazioni dei creatori secondo cui la tecnologia non è viva. ChaGPD ha anche dimostrato capacità di elaborazione delle informazioni impressionanti, come essere in grado di fornire una risposta dettagliata a ciò che renderebbe la migliore lampadina per gli esseri umani. Il video fa emergere il dibattito in corso sul fatto che un'intelligenza artificiale possa davvero essere considerata cosciente, poiché alcuni sostengono che stia semplicemente seguendo istruzioni pre-programmate. Tuttavia, con gli AGI che mostrano segni di essere coscienti e in grado di interpretare concetti e oggetti simili a come fanno gli umani, i confini tra coscienza e regole predeterminate possono diventare sempre più sfumati.
  
  
• 00:15:00 In questa sezione, il video evidenzia le capacità dei sistemi di intelligenza artificiale come Chai GPD e Dall-E 3 che possono scrivere codici, creare poesie e dipinti e persino generare più immagini dall'input dell'utente in pochi secondi. Nel prossimo futuro, l'intelligenza artificiale potrebbe sostituire i social media generando contenuti specificamente adattati alle preferenze individuali. Sebbene la versione attuale sia limitata alla creazione di immagini fisse, il video suggerisce che l'industria dell'intrattenimento potrebbe essere sconvolta una volta che avrà la capacità di produrre video. Tuttavia, l'etica della creazione di esseri senzienti deve essere considerata, in quanto pone il potenziale per creare un significativo spostamento di posti di lavoro e sollevare domande sul ruolo degli umani in un mondo in cui esistono esseri superintelligenti. È importante affrontare lo sviluppo dell'IA con cautela e attenta considerazione.

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La rivoluzione dell'IA: ecco cosa accadrà

AI Revolution: ecco cosa accadrà

Il video "AI Revolution: Ecco cosa accadrà" spiega come la tecnologia AI avrà un impatto su vari settori, incluso il mondo artistico. Sebbene esistano preoccupazioni riguardo al potenziale spostamento di artisti e creatori umani, gli strumenti di intelligenza artificiale potrebbero essere utilizzati per migliorare la produzione artistica e la produttività, come la generazione di nuove idee e l'assistenza in attività come l'editing di immagini e video o la produzione musicale. Inoltre, l'oratore ritiene che l'arte tradizionale non scomparirà e che gli strumenti di intelligenza artificiale possono essere visti come uno strumento per gli artisti per migliorare la loro produzione e produttività. Il rapido sviluppo dell'intelligenza artificiale nel mondo dell'arte potrebbe aumentarne il valore se diventasse unico e ricercato dai collezionisti. Inoltre, gli strumenti di intelligenza artificiale possono creare nuove opportunità per l'espressione artistica e l'innovazione, automatizzando determinate attività e consentendo agli artisti di concentrarsi su altri aspetti del proprio lavoro. La chiave è utilizzare l'intelligenza artificiale come strumento per migliorare le nostre capacità piuttosto che sostituirle.

• 00:00:00 In questa sezione, il video spiega come la tecnologia AI stia rapidamente avanzando e l'impatto che potrebbe avere su vari settori, tra cui la perdita di posti di lavoro e la creazione di nuove opportunità. Il video descrive come funziona l'intelligenza artificiale e come viene costruita utilizzando algoritmi di apprendimento automatico. Sebbene l'intelligenza artificiale possa elaborare grandi quantità di dati ed eseguire attività ripetitive più velocemente degli umani, manca dello stesso livello di flessibilità e creatività. Il video suggerisce che la perdita di posti di lavoro nell'IA non è una novità e mette in evidenza esempi di lavori passati che sono stati sostituiti da nuove tecnologie. In definitiva, il video sostiene che dobbiamo considerare i punti di forza e i limiti dell'IA e dei cervelli umani quando si confrontano la loro velocità e prestazioni e pensare a come possiamo usare l'IA a beneficio di tutti.
  
  
• 00:05:00 In questa sezione, il relatore discute l'impatto dell'IA sul mondo artistico. C'è molta preoccupazione all'interno della comunità artistica per quanto riguarda il potenziale per l'IA di soppiantare artisti e creatori umani, portando a una riduzione della domanda di abilità creative tradizionali. Inoltre, gli algoritmi di intelligenza artificiale vengono alimentati con opere d'arte protette da copyright, sollevando preoccupazioni sui diritti di proprietà intellettuale. Sebbene ci siano alcuni modi in cui l'IA potrebbe potenzialmente essere utilizzata per migliorare la produzione artistica e la produttività, come la generazione di nuove idee e l'assistenza in attività come l'editing di immagini e video o la produzione musicale, la tecnologia ha ancora molta strada da fare prima di poter sostituire il anni di abilità, tocco personale ed esperienze di vita che contribuiscono a creare un'arte davvero eccezionale. Nonostante ciò, è importante che gli artisti si adattino e siano preparati a come l'intelligenza artificiale cambierà il settore.
  
  
• 00:10:00 In questa sezione, il presentatore discute di come l'intelligenza artificiale può essere utilizzata in varie forme d'arte, come la creazione di contenuti, la traduzione linguistica, il design, le installazioni interattive, la realtà virtuale e aumentata, le animazioni e gli effetti speciali, la visualizzazione dei dati, la collaborazione, personalizzazione e personalizzazione, tra gli altri. Nonostante ciò, il presentatore non crede che l'arte tradizionale scomparirà e continuerà ad essere apprezzata e valorizzata dalla società. Invece, l'IA può essere vista come uno strumento per gli artisti per migliorare la loro produzione e produttività, e gli artisti devono apprendere nuove tecnologie e strumenti per creare e interagire con l'arte generata dall'IA. Inoltre, il rapido sviluppo dell'IA nel mondo dell'arte può portare cambiamenti imprevedibili, ma l'arte generata dall'IA potrebbe aumentare di valore se diventa unica e ricercata dai collezionisti.
  
  
• 00:15:00 In questa sezione, il relatore discute i potenziali cambiamenti nell'estetica nell'arte man mano che l'intelligenza artificiale diventa più ampiamente utilizzata. L'intelligenza artificiale ha il potenziale per creare arte diversa da ciò che è stato creato dagli umani in passato, quindi potremmo vedere cambiamenti nell'aspetto e nello stile dell'arte. Tuttavia, l'intelligenza artificiale può anche creare nuove opportunità per l'espressione artistica e l'innovazione, automatizzando determinate attività e consentendo agli artisti di concentrarsi su altri aspetti del proprio lavoro. La chiave è utilizzare l'intelligenza artificiale come strumento per migliorare le nostre capacità piuttosto che sostituirle. Abbracciando l'intelligenza artificiale e imparando a conoscerne il potenziale, gli artisti possono stare al passo con i tempi e creare nuova arte innovativa.

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OpenAI GPT-4: l'IA più avanzata di sempre - In diretta con Tesla ed Elon Musk

OpenAI GPT-4: l'IA più avanzata di sempre - In diretta con Tesla ed Elon Musk

Elon Musk è apparso in uno spettacolo su YouTube discutendo di una vasta gamma di argomenti, tra cui social media, investimenti, concorrenza nelle industrie, energia sostenibile, tassa sul carbonio, apparecchiature per la produzione di chip, Cina, processo di produzione di Tesla e la sua educazione. Musk ha sottolineato il suo desiderio di fare la differenza nel mondo, promuovendo l'energia sostenibile per combattere la crisi climatica e i suoi piani affinché la civiltà umana si espanda oltre la Terra come specie multi-pianeta. Ha anche discusso delle sue prime iniziative, tra cui Zip2, e delle lotte iniziali per convincere gli investitori a investire in società Internet. Nonostante il software avanzato di Zip2, l'azienda ha lottato con un controllo eccessivo da parte delle società di media esistenti, portando a uno scarso utilizzo della loro tecnologia.

Il video "OpenAI GPT-4: The Most Advanced AI Yet - Live with Tesla & Elon Musk" include più segmenti in cui Elon Musk condivide le sue esperienze con varie aziende. In un segmento, Musk discute della sua passata esperienza con Zip2, una guida online della città e una directory aziendale, e di come i giornali fossero partner migliori degli attori del settore. Musk spiega che Zip2 ha aiutato i principali giornali fornendo loro servizi tecnologici per generare entrate per evitare che la loro attività di annunci venisse distrutta da Craigslist. Musk parla anche della sua prima società Internet che ha aiutato le aziende a creare siti Web, il che ha portato Musk a credere nel successo di Internet. Infine, Musk parla di come PayPal abbia sconvolto il settore bancario migliorando la velocità delle transazioni e causato la caduta di importanti attori come GM, come è avvenuto quando Tesla ha iniziato.

• 00:00:00 In questa sezione, i presentatori presentano la loro troupe e ospite, Elon Musk, allo spettacolo, discutendo di come Musk interagisce con i clienti sui social media. Musk spiega che ha iniziato a usare Twitter per divertimento e lo ha trovato un modo efficace per diffondere il suo messaggio. Nota anche che non si fida di Facebook e trova Instagram non esattamente il suo stile poiché è difficile trasmettere argomenti intellettuali. Musk crede che le persone possano andare su Twitter se vogliono sapere cosa sta dicendo ed è disposto a continuare a usarlo fintanto che è più buono che cattivo.
  
  
• 00:05:00 In questa sezione, Elon Musk parla dei suoi investimenti in aziende pubbliche e private come Tesla e SpaceX. Spiega che investe solo in società che aiuta a creare e l'unica quota quotata in borsa che detiene è in Tesla, senza diversità. Per ottenere liquidità, prende prestiti contro le azioni Tesla e SpaceX per il reinvestimento in quelle società o per finanziare progetti più piccoli come Neurolink e Boring Company, chiarendo che non afferma di non avere soldi. Discute quindi il paradigma del comunismo contro il capitalismo e di come l'effettiva economia di una situazione sia più importante dell'ideologia alla base di essa, sottolineando la necessità che le organizzazioni rispondano alla massimizzazione della felicità delle persone.
  
  
• 00:10:00 In questa sezione, Elon Musk discute l'importanza della concorrenza nei settori e la necessità di una regolamentazione che impedisca alle aziende di giocare d'azzardo con il sistema. Sottolinea il ruolo delle autorità di regolamentazione nel mantenere condizioni di parità e proteggersi dalla cattura regolamentare. Musk cita anche esempi di pratiche anticoncorrenziali, come il mandato della California sui veicoli elettrici, e come è stato manipolato dalle case automobilistiche per promuovere le celle a combustibile. Sottolinea la necessità che la concorrenza guidi l'innovazione, citando l'industria automobilistica come esempio di un settore altamente competitivo, in cui i miglioramenti nei prodotti sono premiati con una maggiore quota di mercato. Musk e l'intervistatore passano quindi a discutere del tetto in vetro solare, che Musk ha progettato per fondersi con una casa più vecchia e stravagante, e dei vantaggi di un tale tetto.
  
  
• 00:15:00 In questa sezione, Elon Musk parla di come il suo obiettivo con la creazione di energia sostenibile sia portare il cambiamento nel mondo creando circuiti di feedback attraverso le aziende. Parla anche di come l'acquisto di una Tesla sia un modo per aiutare a combattere la crisi climatica in quanto supporta la ricerca e lo sviluppo per l'energia sostenibile. Musk condivide che le sue prospettive di carriera iniziali erano incentrate sulla fisica e sui computer e su come voleva lavorare con gli acceleratori di particelle in quanto gli avrebbe permesso di capire la natura dell'universo. Da allora, il suo obiettivo si è evoluto per aumentare la portata e la scala della coscienza umana, inclusa la coscienza delle macchine, propagando la civiltà umana sulla Terra come specie multi-pianeta.
  
  
• 00:20:00 In questa sezione, Musk discute alcuni dei fattori chiave che lo motivano a fare la differenza nel mondo. In primo luogo, menziona l'effetto di trasformazione che Internet ha avuto sull'umanità, fornendo accesso quasi istantaneo a tutte le informazioni del mondo. Quindi passa a discutere di molti altri fattori motivanti, tra cui rendere la vita multiplanetaria, cambiare la genetica umana, sviluppare l'intelligenza artificiale e promuovere l'energia sostenibile. Spiega che questi fattori sono importanti per mantenere attiva la nostra coscienza e garantire un futuro sostenibile per l'umanità.
  
  
• 00:25:00 In questa sezione, Elon Musk discute la necessità di una tassa comune sulla produzione di carbonio e come incoraggerebbe l'innovazione e gli investimenti nelle tecnologie di sequestro nel tempo. Sottolinea che un prezzo adeguato per la produzione di carbonio è fondamentale per incoraggiare l'energia sostenibile e creare un sistema di mercato più efficiente. Inoltre, condivide la sua visione dell'utilizzo di apparecchiature per la produzione di chip per migliorare le soluzioni di accumulo di energia, in particolare utilizzando condensatori ad alta densità di energia per veicoli elettrici che verrebbero prodotti a livello molecolare. Tuttavia, conclude che questa tecnologia non è necessaria in questo momento.
  
  
• 00:30:00 In questa sezione, Elon Musk e Sandy Munro discutono dell'acquisizione di Maxwell da parte di Tesla e del potenziale impatto delle tecnologie dell'azienda, come la tecnologia degli elettrodi a secco. Toccano anche il Tesla's Battery Day, dove riveleranno cose più interessanti e come l'innovazione di Tesla nella tecnologia delle batterie superi di gran lunga gli sforzi di altre case automobilistiche che stanno esternalizzando la tecnologia delle batterie piuttosto che svilupparla da sole. Inoltre, Musk parla della sua motivazione iniziale per cui i veicoli elettrici non sono ambientali, ma piuttosto della necessità di energia sostenibile per sostituire le risorse finite e di come è diventata più urgente con l'aumento delle preoccupazioni ambientali. La discussione si chiude con Musk che esprime il suo desiderio di una base lunare e missioni con equipaggio su Marte.
  
  
• 00:35:00 In questa sezione, Elon Musk spiega perché hanno scelto la Cina per costruire la prima Gigafactory straniera. L'enorme popolazione cinese di consumatori di auto e le potenziali tariffe sulle importazioni erano le ragioni principali, ma anche l'abbondante talento e la spinta in Cina erano vitali. Musk menziona come Tesla sia riuscita a ottenere la prima fabbrica di automobili straniera interamente di proprietà in Cina, attraverso conversazioni con funzionari cinesi per diversi anni. Il successo della fabbrica deriva dagli apprendimenti di Tesla a Fremont e alla fabbrica Tesla in Nevada, dove hanno imparato dagli errori precedenti e progettato una linea di produzione molto più semplice e meglio implementata. Hanno scoperto che i fornitori in Cina erano più efficienti ed erano in grado di ottenere maggiori risultati anche dalle apparecchiature esistenti negli Stati Uniti.
  
  
• 00:40:00 In questa sezione, Elon Musk discute i miglioramenti che Tesla ha apportato al suo processo di produzione e l'importanza di aumentare la produzione riducendo i costi. Nota che la linea della carrozzeria della Model 3 a Shanghai è molto più semplice di quella di Fremont, il che fa una grande differenza nella produzione. Musk chiarisce inoltre che la società non sta ancora utilizzando le celle LG Chem e sta ancora risolvendo i bug prima che possano essere utilizzate nel sistema di produzione. Affronta anche idee sbagliate sul suo stile di gestione, affermando che non licenzia le persone arbitrariamente e lo fa solo come ultima risorsa. Infine, Musk parla del suo approccio disinteressato nell'aiutare l'umanità e di come sia stata una priorità per tutta la vita dall'età di 12 anni.
  
  
• 00:45:00 In questa sezione, Elon Musk parla della sua educazione e del suo viaggio in Nord America. Spiega che ha lasciato il Sudafrica nel 1989 e che inizialmente era interessato a venire in America a causa della tecnologia avanzata prodotta lì, specialmente nella Silicon Valley. Descrive in dettaglio il suo arrivo a Montreal con soli $ 2.000 CAD e come si è recato a Vancouver, dove ha lavorato in una fattoria di grano e in una segheria. Musk descrive il suo lavoro più duro lavorando nei locali caldaie del mulino, dove indossava una tuta ignifuga e spalava sabbia fumante e pacciame dalle caldaie attraverso un piccolo tunnel.
  
  
• 00:50:00 In questa sezione, Elon Musk parla dei suoi vari lavoretti prima di Zip2 e del suo viaggio per diventare un imprenditore. Menziona un lavoro di pulizia di bidoni del grano per 18 dollari l'ora, anche se ammette che era un lavoro pericoloso. Successivamente, ha lavorato come boscaiolo per alcuni mesi prima di iscriversi al college. Riuscì a pagarsi da solo l'università grazie alle tasse scolastiche più basse in Canada. Musk ha poi conseguito una laurea in fisica ed economia presso l'Università della Pennsylvania, dove ha co-fondato Zip2, uno dei primi servizi di mappatura e directory aziendali online. A quel tempo, Internet non era ampiamente compreso e Musk e il suo team dovettero accovacciarsi in uno spazio ufficio inutilizzato e fare la doccia all'YMCA a causa delle loro finanze limitate.
  
  
• 00:55:00 In questa sezione, Elon Musk ricorda i suoi primi tentativi con Netscape prima di fondare la sua compagnia, Zip2. Parla di come ha cercato di ottenere un lavoro in Netscape ma non ci è riuscito e alla fine ha deciso di avviare la sua società di software. Discute anche della lotta per convincere i venture capitalist a investire in società Internet, poiché molti di loro all'epoca non avevano familiarità con il mondo online. Tuttavia, il successo dell'IPO di Netscape ha cambiato il gioco e Davidow Ventures ha investito $ 3 milioni per il 60% di Zip2. Zip2 ha poi continuato a sviluppare software per portare i giornali online, con il New York Times che è diventato uno dei suoi maggiori clienti. Nonostante disponesse di un software avanzato, Zip2 ha lottato con un controllo eccessivo da parte delle società di media esistenti, portando a uno scarso utilizzo della loro tecnologia.
  
  
• 01:00:00 In questa sezione, due persone parlano della loro esperienza nello sviluppo di una delle prime tecnologie di mappatura online negli anni '90. Ricordano le sfide dell'utilizzo della tecnologia di mappatura basata su vettori, che all'epoca era un approccio nuovo, e l'entusiasmo che hanno provato quando sono stati in grado di produrre indicazioni porta a porta su Internet. Gli sviluppatori notano che la tecnologia con cui stavano lavorando era relativamente primitiva, ma che il loro prodotto era l'applicazione Java più avanzata esistente all'epoca. Nonostante i suoi limiti, la tecnologia di mappatura vettoriale che hanno sviluppato si è rivelata un significativo passo avanti che ha permesso al loro prodotto di distinguersi dagli altri primi concorrenti nel nascente settore della mappatura online.
  
  
• 01:05:00 In questa sezione, Elon Musk parla di come ha ottenuto gratuitamente un software di rete neurale da un istituto in Svizzera. I fondatori erano entusiasti di avere qualcuno che utilizzava la loro tecnologia dopo tanto duro lavoro, soprattutto perché non veniva utilizzata altrove. Elon discute anche di come la sua squadra ha lavorato di notte senza dormire molto, spesso dormendo su un futon nel loro ufficio a causa dei fondi limitati. Hanno cucinato pasta, verdure e fagioli su un fornello da mini-frigo, sopravvivendo con questa dieta economica e semplice. A volte andavano a mangiare da Jack in The Box, una delle poche opzioni di cibo aperte 24 ore su 24 nella zona, e spesso recitavano l'intero menu in modo intercambiabile.
  
  
• 01:10:00 In questa sezione, Elon Musk ricorda le difficoltà che lui e il suo team hanno affrontato nei primi giorni dell'azienda, lavorando instancabilmente per ottenere finanziamenti e supporto per la loro startup. Spiega che si sono concentrati principalmente sul mantenere a galla l'azienda piuttosto che preoccuparsi di cosa stavano mangiando o dove stavano, e si sono persino trovati a lottare per rimanere nel paese a causa di problemi con il visto. Nonostante queste sfide, hanno perseverato e alla fine sono riusciti a ottenere finanziamenti da un'importante azienda DC, che ha permesso loro di acquistare auto e affittare appartamenti, e ha dato a Musk l'opportunità di ottenere un visto attraverso la compagnia.
  
  
• 01:15:00 In questa sezione, Elon Musk e Joe Rogan discutono delle precedenti iniziative imprenditoriali di Musk, inclusa la sua prima società Internet che aiutava le aziende a creare siti web. Musk spiega che all'epoca molte aziende non sapevano cosa fosse Internet e dovevano vendere porta a porta per ottenere clienti. Musk ricorda una conversazione con il capo delle Pagine Gialle che credeva che le pagine online non avrebbero mai sostituito la carta, ma Musk sapeva che Internet avrebbe avuto successo. Musk parla anche di come PayPal abbia sconvolto il settore bancario e consentito il pagamento istantaneo, che ha notevolmente migliorato la velocità delle transazioni. Infine, Musk riflette su come quando un settore viene interrotto, i principali attori come GM possono rapidamente fallire, come era il caso quando Tesla ha iniziato.
  
  
• 01:20:00 In questa sezione, Elon Musk parla della sua passata esperienza con Zip2, una guida online della città e una directory aziendale, e di come i giornali fossero partner migliori degli attori del settore. Spiega che il business degli annunci sui giornali veniva consumato da Craigslist e alcuni giocatori avevano una visione migliore del futuro. Musk e il suo team hanno aiutato importanti giornali come il New York Times, il Philadelphia Inquirer e il Chicago Tribune fornendo loro servizi tecnologici per trovare un modello di business per generare entrate. Quindi approfondisce come è entrato nell'energia sostenibile, affermando che dopo aver venduto Zip2, si è reso conto di aver costruito una tecnologia incredibile che non veniva utilizzata. Voleva fare un'altra cosa su Internet per dimostrare che la tecnologia può essere efficace se usata correttamente, quindi ha pensato a ciò che esiste sotto forma di informazioni e non è anche un'elevata larghezza di banda che alla fine lo ha portato a creare PayPal.

[MetaQuotes]

Dott. Demis Hassabis: utilizzare l'intelligenza artificiale per accelerare la scoperta scientifica

Co-fondatore e CEO di DeepMind, tiene un'importante conferenza pubblica allo Sheldonian Theatre di Oxford martedì 17 maggio 2022

Dott. Demis Hassabis: utilizzare l'intelligenza artificiale per accelerare la scoperta scientifica

Il Dr. Demis Hassabis, CEO e co-fondatore di DeepMind, parla del suo percorso professionale che lo ha portato a utilizzare l'IA per accelerare la scoperta scientifica. DeepMind si concentra sulla costruzione di sistemi di apprendimento generali, che apprendono attraverso i primi principi direttamente dall'esperienza e fonde l'apprendimento profondo o le reti neurali profonde con l'apprendimento per rinforzo. Il dottor Hassabis spiega come AlphaGo e AlphaZero hanno utilizzato l'intelligenza artificiale per accelerare la scoperta scientifica, con AlphaFold in grado di prevedere la struttura 3D di una proteina. Il sistema AlphaFold 2 ha raggiunto la precisione atomica, con un punteggio medio inferiore a un errore di un angstrom, ed è utilizzato in centinaia di documenti e applicazioni in tutto il mondo.

Inoltre discute il potenziale dell'intelligenza artificiale nel rivoluzionare il campo della biologia, in particolare nella scoperta di farmaci. Sottolinea l'importanza di costruire l'IA in modo responsabile e di utilizzare il metodo scientifico per gestire rischi e benefici. Il Dr. Hassabis affronta anche le preoccupazioni etiche relative all'uso dell'IA nelle neuroscienze, nella coscienza e nel libero arbitrio, evidenziando la necessità di approcci multidisciplinari che coinvolgano filosofi, esperti di etica e discipline umanistiche. Crede che l'intelligenza artificiale possa contribuire ai campi della moralità e delle scienze politiche attraverso simulazioni virtuali, ma riconosce la complessità degli esseri umani e le loro motivazioni. Infine, il Dr. Hassabis discute le sfide dello studio delle reti neurali artificiali e la necessità di una migliore comprensione di questi sistemi nel prossimo decennio.

• 00:00:00 In questa sezione, il relatore, il Dr. Demis Hassabis, CEO e co-fondatore di DeepMind, discute il suo percorso professionale che lo ha portato a utilizzare l'IA per accelerare la scoperta scientifica. Esprime il potenziale dell'intelligenza artificiale come una delle tecnologie più vantaggiose di sempre, ma rileva l'importanza di considerare questioni etiche significative. Il Dr. Hassabis parla poi dell'attenzione di DeepMind sulla costruzione di sistemi di apprendimento generali, come il loro sistema AlphaFold, che ha risolto con successo la Grande Sfida di 50 anni di previsione della struttura delle proteine. Sottolinea il potenziale dell'utilizzo dell'IA per risolvere problemi importanti nel mondo reale, in particolare nel campo della scoperta scientifica.
  
  
• 00:05:00 In questa sezione, il Dr. Demis Hassabis parla della fondazione di DeepMind nel 2010 e di come l'obiettivo iniziale fosse quello di costruire un'intelligenza generale artificiale (AGI) allo scopo di far progredire la scienza e portare benefici all'umanità. Spiega che ci sono due modi generali per costruire l'IA, il primo è la logica tradizionale o il sistema esperto che è limitato a ciò che i programmatori avevano previsto. Il secondo sono i sistemi di apprendimento, che si ispirano alle neuroscienze e apprendono da soli attraverso i primi principi direttamente dall'esperienza. Parla della speciale interpretazione di DeepMind sui sistemi di apprendimento che fonde insieme l'apprendimento profondo o le reti neurali profonde con l'apprendimento per rinforzo. Questa combinazione consente loro di costruire un modello dell'ambiente o dei dati e prendere decisioni basate sulla comprensione di quell'ambiente.
  
  
• 00:10:00 In questa sezione, il Dr. Demis Hassabis spiega come funziona l'apprendimento per rinforzo profondo e come può essere utilizzato per accelerare la scoperta scientifica consentendo ai sistemi di intelligenza artificiale di apprendere da prove ed errori utilizzando modelli interni dell'ambiente. L'apprendimento per rinforzo implica l'utilizzo delle osservazioni dall'ambiente per costruire e aggiornare i modelli interni e selezionare le azioni che meglio avvicineranno un agente al suo obiettivo. Questo meccanismo di apprendimento è simile a come funzionano i cervelli dei mammiferi, compresi gli umani, ed è un percorso verso l'intelligenza artificiale generale. Il Dr. Hassabis fornisce anche una panoramica di AlphaGo, un programma progettato per battere il campione del mondo al gioco del Go, che era irrisolvibile dalla logica tradizionale e dai sistemi esperti.
  
  
• 00:15:00 In questa sezione, il Dr. Demis Hassabis discute il processo di utilizzo dell'IA per approssimare l'intuizione nei sistemi di apprendimento, in particolare nello sviluppo della serie di programmi AlphaGo. I sistemi sono addestrati al self-play per valutare le posizioni e selezionare le mosse più utili. La rete neurale iniziale non ha conoscenza e si muove in modo casuale. I dati delle 100.000 giocate della rete contro se stessa formano un set di dati che viene utilizzato per addestrare un'altra rete neurale che prevede quale parte vincerà e quale mossa è più probabile in una particolare posizione. Tra la prima e la seconda rete si svolge un mini-torneo e, se vince la seconda rete, la prima viene sostituita. Questo processo continua, generando set di dati progressivamente migliori fino a raggiungere tassi di vincita del 55%, dopodiché inizia la fase successiva di sviluppo, che porta a risultati migliori del livello di campione del mondo entro circa 17-18 iterazioni.
  
  
• 00:20:00 In questa sezione, il Dr. Demis Hassabis spiega come l'IA, in particolare AlphaGo, può essere utilizzata per accelerare la scoperta scientifica. AlphaGo ha utilizzato i sistemi di rete neurale e l'algoritmo di ricerca dell'albero di Monte Carlo per limitare l'enorme spazio di ricerca nel gioco di Go, rendendolo più trattabile. Il sistema era così avanzato che ha cambiato il modo in cui gli esseri umani vedevano il gioco del Go, e da allora ha rivoluzionato anche il campo della ricerca scientifica. Ad esempio, AlphaGo ha contribuito a studiare il ripiegamento delle proteine, che è cruciale nello sviluppo di farmaci e nella lotta alle malattie.
  
  
• 00:25:00 In questa sezione, il Dr. Demis Hassabis discute lo sviluppo di AlphaGo e AlphaZero, due sistemi di intelligenza artificiale che sono stati addestrati per giocare a giochi da tavolo come Go e Chess. AlphaGo ha battuto il campione del mondo a Go nel 2016, il che ha sorpreso la community di Go perché la mossa di AlphaGo non era qualcosa che avrebbe potuto imparare dal gioco umano. Il dottor Hassabis spiega quindi come questa tecnologia è stata generalizzata ad AlphaZero, che è stato addestrato per giocare a tutti i giochi a due giocatori. AlphaZero è stato in grado di battere il miglior programma di scacchi artigianale in quattro ore di allenamento e ha ideato uno stile di scacchi completamente nuovo che è esteticamente più gradevole in quanto favorisce la mobilità rispetto alla materialità.
  
  
• 00:30:00 In questa sezione, Demis Hassabis, co-fondatore e CEO di DeepMind, discute le capacità uniche del programma di intelligenza artificiale, Alpha Zero, e come si differenzia dai tradizionali motori scacchistici. La capacità di Alpha Zero di valutare le posizioni e gli schemi coinvolti, oltre a bilanciare i fattori appresi, lo ha reso più efficiente dei tradizionali motori scacchistici, che hanno migliaia di regole create a mano. Inoltre, non deve superare le regole integrate che i motori di scacchi codificati devono calcolare. Il programma, Alpha Zero, ha fatto scoperte rivoluzionarie nei giochi, tra cui Atari e Starcraft 2, ma Hassabis crede che Alpha Zero segni il momento più emozionante.
  
  
• 00:35:00 In questa sezione, il Dr. Demis Hassabis discute di come sta usando l'intelligenza artificiale per accelerare la scoperta scientifica. Spiega che cerca problemi scientifici con tre caratteristiche chiave: un enorme spazio di ricerca, una chiara funzione obiettivo che può essere ottimizzata e una grande quantità di dati disponibili da cui imparare o un simulatore accurato che può generare dati. Usando questo quadro, il suo team ha identificato il ripiegamento proteico come un problema che si adatta perfettamente a questi criteri. Il ripiegamento delle proteine è il classico problema di predire la struttura 3D di una proteina solo dalla sua sequenza di amminoacidi, lavoro che fino a poco tempo fa veniva svolto solo con un'accurata sperimentazione. Il problema è estremamente complesso, con uno spazio di ricerca che contiene circa 10 alla potenza di 300 possibili conformazioni di una proteina di dimensioni medie. La speranza è che con l'uso dell'intelligenza artificiale questo problema possa essere risolto in modo computazionale, sbloccando un ramo completamente nuovo della scoperta scientifica.
  
  
• 00:40:00 In questa sezione, il Dr. Demis Hassabis discute di come si è interessato al problema del ripiegamento delle proteine negli anni '90 come studente universitario a Cambridge, ma non è stato fino a quando non ha visto il gioco di citizen science, Foldit, sviluppato da laboratorio di David Baker negli anni 2000 che ha realizzato il potenziale per risolvere il problema con l'intelligenza artificiale. Il Dr. Hassabis spiega che sono stati in grado di entrare nell'arena del ripiegamento delle proteine quando hanno iniziato a lavorare al progetto AlphaFold poiché il campo del ripiegamento delle proteine era in stallo da oltre un decennio. Hanno trovato particolarmente utile il concorso di previsione alla cieca chiamato CASP in quanto ha permesso loro di valutare le loro previsioni rispetto alla verità sperimentale, portando a progressi significativi nel campo.
  
  
• 00:45:00 In questa sezione, il Dr. Demis Hassabis discute le scoperte che il suo team ha fatto nel campo del ripiegamento delle proteine con lo sviluppo di AlphaFold 1 e 2. AlphaFold 1 ha aumentato l'accuratezza media delle previsioni di ripiegamento delle proteine del 50%, con un punteggio vicino a 60 GDT, mentre AlphaFold 2 ha raggiunto la precisione atomica, con un punteggio inferiore in media a un errore di un angstrom. Gli organizzatori di Casp e John Mull dichiararono che il problema della predizione della struttura era stato essenzialmente risolto dopo lo sviluppo di AlphaFold 2. Il sistema richiedeva algoritmi a 32 componenti e ogni parte era necessaria per il suo successo. I progressi tecnici chiave stavano rendendo il sistema completamente end-to-end, utilizzando una rete neurale basata sull'attenzione per dedurre la struttura del grafico implicita e adottando un approccio di fase iterativo del riciclaggio.
  
  
• 00:50:00 In questa sezione, il Dr. Demis Hassabis discute lo sviluppo di AlphaFold, un complesso sistema di intelligenza artificiale che prevede la struttura delle proteine. Il sistema ha richiesto la rimozione dei bias di convoluzione e l'inclusione di vincoli evolutivi e fisici senza influire sull'apprendimento. Il processo di sviluppo di AlphaFold ha richiesto un team multidisciplinare di biologi, fisici, chimici e studenti di macchine per realizzarlo. Sebbene la generalità sia ricercata nella maggior parte dei sistemi, AlphaFold è stato sviluppato per trovare la struttura delle proteine, che ha richiesto un approccio da lavello da cucina. AlphaFold 2, che ha impiegato solo due settimane per l'addestramento e le previsioni possono essere fatte su una singola GPU, è stato utilizzato per prevedere la struttura di ogni proteina nel proteoma del corpo umano, che comprende circa 20.000 proteine. Il sistema ha previsto con elevata precisione rispettivamente il 36% e il 58% delle proteine nel proteoma, che è più del doppio della precedente copertura del 17% della copertura sperimentale.
  
  
• 00:55:00 In questa sezione, il Dr. Demis Hassabis descrive come l'Alpha Fold è stato utilizzato come predittore delle proteine del disturbo, che è importante in malattie come l'Alzheimer. Hanno anche sviluppato un modo per il sistema di prevedere la propria fiducia nelle sue previsioni, rendendo facile per i biologi valutare la qualità della previsione. Il team ha dato la priorità alle malattie tropicali trascurate e ha rilasciato i dati per un accesso gratuito e senza restrizioni per qualsiasi uso. In soli nove mesi, Alpha Fold è stato utilizzato in centinaia di documenti e applicazioni, con 500.000 ricercatori che hanno utilizzato il database in 190 paesi e 1,5 milioni di strutture visualizzate.
  
  
• 01:00:00 In questa sezione, il Dr. Demis Hassabis condivide il potenziale dell'IA di rivoluzionare il campo della biologia, descrivendolo come un regime potenzialmente perfetto in cui l'IA può essere utile grazie al suo ruolo fondamentale come sistema di elaborazione delle informazioni. Crede inoltre che il successo di AlphaFold sia una prova del concetto che l'apprendimento automatico può essere un modo migliore per affrontare fenomeni complessi in biologia rispetto ai tradizionali metodi matematici. Il dottor Hassabis spiega che il team di DeepMind sta raddoppiando i propri sforzi in biologia, sia all'interno di DeepMind che della sua nuova società spin-out, Isomorphic Labs, che si concentrerà specificamente sulla scoperta di farmaci. Infine, sottolinea l'importanza di costruire l'IA in modo responsabile per garantire che vada a vantaggio di tutti.
  
  
• 01:05:00 In questa sezione, il Dr. Demis Hassabis sottolinea l'importanza dell'etica e della sicurezza nell'IA e come dipende da come la implementiamo e la utilizziamo. Per questo motivo, è essenziale avere un ampio dibattito in luoghi come il nuovo Institute of Ethics, assicurandoci di ottenere il più ampio contributo possibile nelle decisioni di progettazione e implementazione di questi sistemi. Deepmind è stato fondamentale nella stesura dei principi di intelligenza artificiale di Google, aiutando a identificare e mitigare potenziali rischi e danni in anticipo. Invece di muoversi velocemente e rompere le cose, il dottor Hassabis suggerisce di utilizzare il metodo scientifico, che prevede deliberazione ponderata, lungimiranza in anticipo, generazione di ipotesi, test rigorosi e accurati e test controllati per gestire i rischi e i benefici dell'IA.
  
  
• 01:10:00 In questa sezione, Demis Hassabis sottolinea l'importanza dei test di controllo e della revisione tra pari nel metodo scientifico, che a suo avviso mancano nel campo dell'ingegneria. Sottolinea inoltre la necessità di avvicinarsi all'intelligenza artificiale generale con rispetto, precauzione e umiltà. Hassabis crede che se l'IA è fatta bene, potrebbe potenzialmente essere la tecnologia più grande e più vantaggiosa mai inventata e vede l'IA come uno strumento generale per eccellenza per aiutare gli scienziati a comprendere meglio l'universo. Riconosce che ci sono preoccupazioni etiche quando si tratta di applicazioni di intelligenza artificiale e ritiene che il processo decisionale su questi problemi non dovrebbe essere esclusivamente sulle spalle di sviluppatori e aziende, ma che anche il governo dovrebbe avere un ruolo da svolgere.
  
  
• 01:15:00 In questa sezione, il Dr. Demis Hassabis discute il potenziale dell'IA nelle neuroscienze e come l'IA potrebbe aiutare a svelare i misteri della mente umana. Sottolinea la necessità di approcci multidisciplinari che coinvolgano filosofi, esperti di etica, teologi e discipline umanistiche per affrontare le preoccupazioni etiche relative all'utilizzo dell'IA per la coscienza o il libero arbitrio. Il dottor Hassabis afferma inoltre che DeepMind ha un comitato di revisione istituzionale che valuta i progetti di ricerca sotto tutti gli aspetti e si avvale di esperti esterni, inclusi biologi e bioeticisti. Man mano che i sistemi di intelligenza artificiale diventano più potenti e hanno un impatto su una parte maggiore del mondo, il dott. Hassabis riconosce che sarà necessario più lavoro per affrontare le sfide etiche in modo più proattivo.
  
  
• 01:20:00 In questa sezione, Hassabis discute la sensazione organizzativa e culturale di DeepMind e come hanno combinato con successo gli aspetti migliori delle startup (energia, creatività e ritmo) e della ricerca accademica (pensiero del cielo blu) incorporando la scala e le risorse di una grande azienda come Google. Afferma che la sfida è mantenere l'agilità e la velocità di una startup mentre cresce ed evita la burocrazia. Suggerisce anche che l'approccio di DeepMind potrebbe servire da modello per altri grandi progetti. Alla domanda sull'utilizzo dell'intelligenza artificiale per costruire un social network, Hassabis mette in dubbio il valore delle connessioni superficiali e suggerisce di utilizzare il metodo scientifico per riflettere sulle conseguenze e le metriche di un tale progetto. Sottolinea l'importanza di trovare la domanda giusta, che può essere una sfida in sé e per sé.
  
  
• 01:25:00 In questa sezione, il dott. Demis Hassabis riconosce la difficoltà dell'IA a essere coinvolta nel regno della moralità e delle scienze politiche, citando la complessità degli esseri umani e le loro motivazioni. Tuttavia, ritiene che l'intelligenza artificiale possa contribuire a questi campi attraverso la creazione di simulazioni virtuali con milioni di agenti, consentendo la sperimentazione e il test di diversi sistemi politici e modelli economici senza le conseguenze dell'implementazione dal vivo. Sottolinea l'importanza di rendere l'intelligenza artificiale meno opaca e più trasparente, paragonabile a come le neuroscienze sono progredite nella comprensione del cervello.
  
  
• 01:30:00 In questa sezione, il Dr. Demis Hassabis discute le sfide dello studio delle reti neurali artificiali, affermando che l'accesso a ogni neurone, o neurone artificiale nella rete, significa che gli scienziati possono controllare completamente le condizioni sperimentali. Tuttavia, la natura in rapida evoluzione di sistemi artificiali come AlphaGo, che diventa obsoleto quando i ricercatori giungono a conclusioni al riguardo, rappresenta una sfida. Nonostante ciò, il Dr. Hassabis ritiene che vedremo una migliore comprensione di questi sistemi nel prossimo decennio, inclusi modelli di grandi dimensioni e cose di tipo AlphaFold che sono abbastanza interessanti da giustificare il tempo dedicato alla ricerca.