Immagina di voler prevedere se uno studente realizzerà un colloquio di lavoro basato sul suo curriculum. Ora, supponiamo di formare un modello da un set di dati di 7.000 curriculum e i loro risultati. Successivamente, proviamo il modello sull’insieme di dati originale e notiamo che prevede risultati con un’accuratezza del 99%. Ottimo! Ma ora arrivano […]
Regressione lineare multivariata: modello ed esempio di applicazione
In precedenza abbiamo già visto come risolvere un semplice modello di regressione lineare. Una variabile dipendente guidata da una singola variabile indipendente è un buon inizio, ma molto meno utile negli scenari del mondo reale. Generalmente una variabile dipendente dipende da più fattori. E questo insieme di fattori può influenzare più di una variabile dipendente. […]
Il modello delle 7S per gestire il cambiamento aziendale
In passato, quando i manager pensavano al design organizzativo, tendevano a concentrarsi sulla struttura e sulla strategia. Si pensava a chi fosse responsabile di cosa, chi riferiva a chi, a quanti livelli di gestione avrebbero dovuto esserci e come battere la concorrenza. Tuttavia, man mano che le organizzazioni diventano più grandi e complesse, il coordinamento diventa […]
Migliorare i processi aziendali tramite il modello PDCA
Qualsiasi attività quotidiana che svolgiamo può essere definita un processo. Dal lavarsi i denti, ad andare al lavoro fino a fare la spesa, tutto è un processo. Le stesse attività di lavoro lo sono. Come le svolgiamo dopodutto, ha un forte impatto sul risultato che andremo ad ottenere (per non parlare del benessere o stress […]
Modello di regressione lineare tramite algoritmo Gradient Descent in Python
Gradient Descent è un algoritmo di ottimizzazione generico in grado di trovare soluzioni ottimali per una vasta gamma di problemi. L’idea generale della discesa del gradiente è modificare i parametri in modo iterativo per ridurre al minimo una funzione di costo. In altre parole, ciò significa trovare i parametri del modello (ad es. coefficienti o […]
Algoritmo Discesa del Gradiente
L’obiettivo di qualsiasi algoritmo di apprendimento automatico è quello di ridurre, se non eliminare, la differenza tra i valori previsti e quelli effettivi di un modello di apprendimento. Questo perché un errore inferiore tra i valori effettivi e quelli previsti indica che l’algoritmo ha svolto un buon lavoro nell’apprendimento. Ridurre questa differenza altro non significa […]