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K-Means: come funziona
Gli algoritmi di clustering permettono di raggruppare i dati in base alle loro caratteristiche intrinseche. Esistono molti algoritmi che sono stati sviluppati negli anni. Il K-Means è quello sicuramente più popolare e semplice. Scopriamo, passo passo, come questo metodo riesce ad individuare cluster di dati usando solo il numero di gruppi che devono essere estratti.
DBSCAN: come funziona
Gli algoritmi di clustering permettono di raggruppare i dati in base alle loro caratteristiche intrinseche. Esistono molti algoritmi che sono stati sviluppati negli anni. Tra quelli più famosi non possiamo dimenticare il DBSCAN. Scopriamo, passo passo, come questo metodo riesce ad individuare cluster di dati di qualsiasi forma e dimensione grazie a soli due parametri.
ChatGPT: cos’è e cosa può generare il nuovo rivoluzionario strumento per la generazione di testi
ChatGPT è il prodotto di punta di OpenAI. Questo chatbot, completamente gratuito, ci permette di interagire con l’intelligenza artificiale per generare idee, articoli, codice e molto altro. Scopriamo le sue caratteristiche e alcuni possibili campi applicativi.
Elasticsearch: pipeline di aggregazione
Elasticsearch offre la possibilità di estrarre statistiche e gruppi di dati mediante le funzioni aggregazione. In molti contesti, però, è necessario concatenare i risultati di queste analisi per ottenere risultati più raffinati. Vediamo come le pipeline di aggregazione ci permettono di ottenere i risultati di nostro interesse.
Elasticsearch: aggregazioni a bucket [parte 2]
Con le aggregazioni a bucket di Elasticsearch possiamo creare gruppi di documenti. Dopo aver visto nell’articolo precedente le aggregazioni basate sui campi di tipo keyword, ora ci concentreremo su altre funzioni orientate ad altre tipologie di dato. In particolare, useremo aggregazioni per la definizioni di intervalli numerici, di date o gruppi basati su dati georeferenziati.
Elasticsearch: aggregazioni a bucket [parte 1]
Con le aggregazioni a bucket di Elasticsearch possiamo creare gruppi di documenti. In questo articolo ci concentreremo principalmente sulle aggregazioni basate sui campi di tipo keyword presenti negli indici. Utilizzeremo diversi esempi per capire le principali differenze tra le funzioni di aggregazione disponibili.
