Features in Azure Machine Learning

 
Italiano Intermediate Data & AI

La Feature Engineering è uno dei processi più impegnativi e complessi nel workflow di costruzione di un modello di machine learning. Consiste sostanzialmente in trovare una rappresentazione dei dati che consenta di aumentare l'effettività di un modello, cioè che permetta al modello di imparare meglio a partire dai dati e di fare predizioni con una maggiore precisione. Esistono diverse tecniche per la Feature Engineering in base alle caratteristiche dei dati e al tipo di modello da allenare. Azure Machine Learning offre una serie di funzionalità per automatizzare e customizzare gli steps di Feature Engineering all'interno dello strumento Automated ML. In questa sessione vedremmo una sintesi di queste funzionalità e l'applicazione di queste tecniche a un caso di uso specifico.

Speaker

Ariel Cedola

Welol, Data Scientist

Ariel Cedola è Data Scientist presso Welol, azienda italiana di sviluppo software Gold Partner Microsoft, con sedi a Torino, Roma e Cagliari. Come Data Scientist, Ariel si occupa della gestione e sviluppo di soluzioni di analisi dati e modellizzazione tramite algoritmi di machine learning, utilizzando strumenti dell'intelligenza artificiale prevalentemente sulla piattaforma Azure di Microsoft. Lui è Ingegniere Elettronico (UNLP, Argentina) e Dottore di Ricerca (Politecnico di Torino, Italia), e ha oltre 15 anni di esperienza in ambito ricerca e sviluppo nella scienza dei dati.

Code of Conduct

We seek to provide a respectful, friendly, professional experience for everyone, regardless of gender, sexual orientation, physical appearance, disability, age, race or religion. We do not tolerate any behavior that is harassing or degrading to any individual, in any form. The Code of Conduct will be enforced.

Who does this Code of Conduct apply to?

All live stream organizers using the Global Azure brand and Global Azure speakers are responsible for knowing and abiding by these standards. Each speaker who wishes to submit through our Call for Presentations needs to read and accept the Code of Conduct. We encourage every organizer and attendee to assist in creating a welcoming and safe environment. Live stream organizers are required to inform and enforce the Code of Conduct if they accept community content to their stream.

Where can I get help?

If you are being harassed, notice that someone else is being harassed, or have any other concerns, report it. Please report any concerns, suspicious or disruptive activity or behavior directly to any of the live stream organizers, or directly to the Global Azure admins at team@globalazure.net. All reports to the Global admin team will remain confidential.

Code of Conduct for local live streams

We expect local organizers to set up and enforce a Code of Conduct for all Global Azure live stream.

A good template can be found at https://confcodeofconduct.com/, including internationalized versions at https://github.com/confcodeofconduct/confcodeofconduct.com. An excellent version of a Code of Conduct, not a template, is built by the DDD Europe conference at https://dddeurope.com/2020/coc/.