Santo cielo, ce l'abbiamo fatta.
Non era poi così male, vero?
Voglio dire, ci sono molti nuovi concetti e l'apprendimento automatico è un grande, grande argomento che potrebbe essere un intero corso
a sé stante.
Ma spero di essere riuscito a restringere l'essenza dell'apprendimento automatico.
Quindi capisci cosa succede quando la gente parla di Amelle.
Stiamo semplicemente eseguendo questi passaggi e abbiamo appreso tutti questi passaggi in modo che ora puoi iniziare
a migliorarli e imparare come migliorare forse in ogni fase del percorso.
Ora, ho creato un piccolo taccuino qui che puoi effettivamente seguire.
Ho anche fatto alcune visualizzazioni per te qui usando matplotlib per mostrarti alcuni dei set di dati dell'iride e
per esplorarlo da solo.
Ma la chiave qui è che usi i taccuini di Jupiter per visualizzare i dati, per manipolare i dati, per pulire i
dati e poi lentamente, quando inizi a conoscere i tuoi dati, inizi a fare previsioni per testare i tuoi dati,
per addestrare il tuo modello su questo set di dati e, si spera, arrivare al punto in cui è possibile prendere
alcune importanti decisioni aziendali.
Ora, questo set di dati dell'iride non è necessariamente utile a qualcuno come Amazon o Google, ma utilizzando
questi principi di base, ora hai la possibilità di aumentare la capacità di un modello dal semplice rilevamento dei tipi di
fiori al rilevamento di tutti i tipi di immagini.
Riconoscimenti di immagini, auto a guida autonoma utilizzano tutti gli stessi principi.
Ma alla fine, tutto ciò che stiamo facendo è creare questi modelli o funzioni dando loro input e alcuni dei
nostri output per vedere quanto bene possiamo creare quella funzione.
E tutto ciò che stiamo facendo è spostarci dagli autori delle funzioni agli aggregatori di dati e alle persone che
modificano gli input qua e là per cercare di rendere la funzione il migliore possibile.
Ora, l'argomento dell'apprendimento automatico è davvero molto vasto, ci sono diversi argomenti che possiamo esplorare, ma
la cosa fondamentale è che ci sono molti strumenti.
E per fare davvero bene l'apprendimento automatico, hai bisogno di grandi set di dati.
Quindi le aziende di cui abbiamo parlato, come Microsoft, Amazon, Netflix, possono fare molto bene l'apprendimento
automatico e investire molti soldi nell'apprendimento automatico perché hanno a disposizione questi set di dati.
Ora puoi creare i tuoi modelli personalizzati, ma queste grandi aziende offrono anche cose come modelli addestrabili.
Sono modelli molto generali come la visione automatica che puoi addestrare.
Ma inizialmente almeno hanno creato il modello migliore per te, oppure puoi persino utilizzare i modelli pre-addestrati
che essenzialmente fanno tutto per te.
È quel modello che puoi semplicemente collegare, riprodurre e utilizzare e ottieni il vantaggio di tutti i dati raccolti
da Google.
Ti danno solo il modello che vuoi usare.
Vuoi fare la traduzione.
Bene, devi solo inviare loro il testo e loro risponderanno con il testo tradotto per te.
Perché ricorda quello che ho detto, il valore non è necessariamente nel modello, ma nei dati che usiamo per
creare quel modello.
Questo era un grande argomento.
Spero che la tua testa non ti faccia male.
E se non ottieni tutto al 100%, non preoccuparti.
Questo è un grande argomento in continua evoluzione.
E ci sono così tanti progressi che accadono ogni singolo giorno che persino gli esperti sono sopraffatti.
L'idea di questa sezione era solo per introdurti all'argomento in modo che forse se questa immagine ti interessa, puoi
esplorare questi argomenti da solo.
Più avanti, lascerò alcune risorse, alcune delle mie risorse preferite per te, in modo che tu possa esplorarlo un po'
più a fondo.
Ma per ora, buon lavoro per arrivare fin qui.
Sono davvero orgoglioso di te.
Ci vediamo alla prossima.
Ciao ciao.