Vi siete mai chiesti come i social network riescano a mostrare un determinato prodotto a cui stavate anche solo pensando 10 minuti prima? Magia o forse siamo arrivati ad un livello di capacità di raccogliere ad elaborare dati che ancora non è stato ben compreso? Per darvi una risposta dobbiamo entrare nel mondo dell’algebra lineare.
I tensori, le funzioni di regressione e molte altre tipologie di funzioni sono elementi spesso utilizzati insieme nel campo dell’intelligenza artificiale e del machine learning per raccogliere e analizzare i dati degli utenti sui social network.
Iniziamo con i tensori. Un tensore è una struttura dati che può essere vista come un array ( insieme di dati) multidimensionale di numeri. Ogni dimensione del tensore rappresenta una caratteristica dei dati, e i tensori vengono utilizzati per rappresentare e organizzare grandi quantità di dati in modo efficiente.
Ad esempio, in un tensore che rappresenta i dati degli utenti di un social network, ogni utente potrebbe essere rappresentato da una dimensione del tensore contenente una serie di caratteristiche che corrispondono ad un numero identificativo, come il sesso, l’età, la località e i comportamenti online.
Ipotizzando ogni dimensione (utente) messa a confronto attraverso diverse operazioni sui dati, come il filtraggio, l’agglomerazione e la normalizzazione permettono di raccogliere e confrontare i dati degli utenti sui social network e di trovarne affinità.
Ora che abbiamo la struttura dei dati passiamo alle funzioni di regressione, utilizzate per analizzare e modellare i dati degli utenti sui social network(e non solo). In generale le funzione di regressione potrebbe essere utilizzate per prevedere il numero di amici che un utente avrà in un social network in base all’età, al sesso e alla località., prevedere il numero di follower che un utente avrà in base al numero di post pubblicati o per prevedere il tipo di contenuti che un utente è più propenso a condividere in base alla sua età e al sesso, prevedere la probabilità di un evento binario (ad esempio, se un utente farà un acquisto o meno)
I modelli di regressione possono essere addestrati sui dati degli utenti di un social network utilizzando diversi algoritmi di machine learning. Una volta addestrato, il modello può essere utilizzato per effettuare previsioni sui dati degli utenti di qualsiasi genere.
Abbiamo citato solo alcuni degli elementi utilizzati per trattare i dati, esistono molti altri algoritmi di machine learning che possono essere utilizzati per ottenere informazioni preziose sui comportamenti degli utenti e per prevedere il loro futuro comportamento che vedremo nei prossimi articoli
Per ora è tutto, ma spero di avervi dato una piccola spiegazione di come i social network o i motori di ricerca riescono a mostrarci quello che ci interessa
Vi siete mai chiesti come i social network riescano a mostrare un determinato prodotto a cui stavate anche solo pensando 10 minuti prima?
Magia o forse siamo arrivati ad un livello di capacità di raccogliere ad elaborare dati che ancora non è stato ben compreso? Per darvi una risposta dobbiamo entrare nel mondo dell’algebra lineare.
I tensori, le funzioni di regressione e molte altre tipologie di funzioni sono elementi spesso utilizzati insieme nel campo dell’intelligenza artificiale e del machine learning per raccogliere e analizzare i dati degli utenti sui social network.
Iniziamo con i tensori. Un tensore è una struttura dati che può essere vista come un array (insieme di dati) multidimensionale di numeri. Ogni dimensione del tensore rappresenta una caratteristica dei dati, e i tensori vengono utilizzati per rappresentare e organizzare grandi quantità di dati in modo efficiente.
Ad esempio, in un tensore che rappresenta i dati degli utenti di un social network, ogni utente potrebbe essere rappresentato da una dimensione del tensore contenente una serie di caratteristiche che corrispondono ad un numero identificativo, come il sesso, l’età , la località e i comportamenti online.
Ipotizzando ogni dimensione (utente) messa a confronto attraverso diverse operazioni sui dati, come il filtraggio, l’agglomerazione e la normalizzazione permettono di raccogliere e confrontare i dati degli utenti sui social network e di trovarne affinità .
Ora che abbiamo la struttura dei dati passiamo alle funzioni di regressione, utilizzate per analizzare e modellare i dati degli utenti sui social network(e non solo). In generale le funzione di regressione potrebbe essere utilizzate per prevedere il numero di amici che un utente avrà in un social network in base all’età , al sesso e alla località ., prevedere il numero di follower che un utente avrà in base al numero di post pubblicati o per prevedere il tipo di contenuti che un utente è più propenso a condividere in base alla sua età e al sesso, prevedere la probabilità di un evento binario (ad esempio, se un utente farà un acquisto o meno)
I modelli di regressione possono essere addestrati sui dati degli utenti di un social network utilizzando diversi algoritmi di machine learning.
Una volta addestrato, il modello può essere utilizzato per effettuare previsioni sui dati degli utenti di qualsiasi genere.
 Abbiamo citato solo alcuni degli elementi utilizzati per trattare i dati, esistono molti altri algoritmi di machine learning che possono essere utilizzati per ottenere informazioni preziose sui comportamenti degli utenti e per prevedere il loro futuro comportamento che vedremo nei prossimi articoli
Per ora è tutto, ma spero di avervi dato una piccola spiegazione di come i social network o i motori di ricerca riescono a mostrarci quello che ci interessa
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