Generative AI Cooking Experiments for Making a Yogurt Cake with a Thermomix (Bimby) – pie-ai v.0.1

Today, for fun and experimentation, I tried to make my first Thermomix (Bimby) TM6 recipe completely developed and optimized with generative artificial intelligence (ChatGPT v4): a delicious and very light yogurt cake that I’ve named pie-ai v.0.1. I followed the recipe to the letter, including any hallucinations that I anyway wouldn’t be able to detect. The final product is shown in the photo. I will wait until breakfast tomorrow to taste it, but it looks very good. Follow the ai-pie recipe v.0.1 in the comments at your own risk.


Imaginary Journey to the Frontier of AI: A Glimpse into the Year 2912

In this imaginative journey to the frontier of AI, we’ll project ourselves into the year 2912, where we will challenge the Data Analysis module of ChatGPT v4 to solve a space-time anomaly.

interstellar titanic ship

To break the ice, I asked ChatGPT to briefly describe, based on its knowledge, how it imagines humanity in the year 2912, especially in relation to intergalactic travel.

“By the year 2912, I envision humanity as a highly advanced civilization, spread across multiple planets and star systems. Thanks to discoveries in physics and bioengineering, humans are able to adapt to different space environments and have developed intergalactic travel technology that allows crossing vast cosmic distances in a short time. Spacecrafts are elegant and sophisticated, equipped with AI systems to assist and protect travelers. Human cultures are diverse, influenced by various space colonies, yet united by a common quest for exploration and knowledge.”

I share ChatGPT’s optimism, which doesn’t describe a dystopian future or conflicts, but collaboration among civilizations; probably a reflection of its algorithms’ optimism bias.

Now, let’s describe our intergalactic problem presented on Kaggle:

Addison Howard, Ashley Chow, Ryan Holbrook. (2022). Spaceship Titanic. Kaggle

The interstellar spaceship Titanic, on its maiden voyage, is transporting about 13,000 emigrants from our solar system to three newly habitable exoplanets. Passengers come from Earth, Mars, and Europa, some in cryogenic sleep. The ship offers various services, including VIP treatments, a SPA, a shopping center, and a high-tech Virtual Reality deck. All onboard activities are tracked by a next-generation computer system.

Near Alpha Centauri, en route to the torrid 55 Cancri E, the ship encounters a space-time anomaly hidden by a dust cloud. After 1,000 years, it seems the tragedy of the previous Titanic is repeating in space.

After the impact, although the ship remains miraculously intact, nearly half the passengers are teleported to an alternate dimension!

view of spaceship

To aid rescue teams and recover the missing passengers, we must predict which passengers have been teleported using data from the damaged computer system.

Here’s where we come in with the assistance of ChatGPT v4 and its Data Analytics module.

We face a synthetic problem, created in the lab, which I consider extremely valid and complete to delve into various themes related to data analysis and machine learning algorithms.

To effectively solve these types of problems typically requires complex theoretical and programming knowledge. ChatGPT assists the operator by guiding through all stages of the process.

Here are the details of the Spaceship Titanic problem:

We start with a training file containing data on two-thirds of the passengers and information on whether they have been teleported, and a test file with the same data but no information on the remaining passengers’ teleportation status.

The challenge is to predict, as accurately as possible, whether the passengers in the test file will be teleported.

Here are the known passenger data.

PassengerIdA unique ID for each passenger, in the format gggg_pp where gggg indicates a group the passenger belongs to and pp is the passenger number within the group.
HomePlanetThe planet the passenger departed from, usually their permanent residence planet.
CryoSleepIndicates whether the passenger chose to be put in suspended animation for the journey. Cryosleep passengers are confined to their cabins.
CabinThe cabin number where the passenger is located. Presented in the format deck/number/side, where the side can be P for Port (left) or S for Starboard (right).
DestinationThe planet where the passenger disembarks.
AgeThe passenger’s age.
VIPIndicates whether the passenger paid for a special VIP service during the trip.
RoomServiceAmount the passenger charged to room service. NameThe names and surnames of the passenger.TransportedIndicates whether the passenger has been transported to another dimension. This is the target variable, the column we are trying to predict.

FoodCourtAmount the passenger charged to the food court.
ShoppingMallAmount the passenger charged to the shopping center.
SpaAmount the passenger charged to the spa.
VRDeckVRDeckAmount the passenger charged to the virtual reality deck.
NameThe name and surname of the passenger.
TransportedIndicates whether the passenger has been transported to another dimension. This is the target variable, the column we are trying to predict.
known passenger data

I attempted to solve the problem using ChatGPT v. 4.0 utilizing its Data Analysis module.

After presenting the training file, ChatGPT reprocessed it in the best way and also proposed the best strategies for managing missing data.

Spoiler Alert if you want to tackle this problem without any information.

I asked ChatGPT to explain how these variables might influence the Target Transported variable, and here’s the response:


Predicting whether a passenger has been teleported or not is based on analyzing various factors (or variables) in the dataset. Here’s a brief summary of how some of these variables might influence the probability of being teleported:

HomePlanet (Planet of Origin): The probability of being teleported may vary depending on the passenger’s planet of origin. There could be specific trends or policies associated with each planet influencing this probability.

CryoSleep (Cryogenic Sleep): Passengers in cryogenic sleep may have a higher probability of being teleported, perhaps due to specific procedures or protocols related to their state.

Cabin (Cabin): The type or location of the cabin might correlate with the probability of being teleported, perhaps due to proximity to specific teleportation devices or areas of the spacecraft.

Destination (Destination): The final destination might influence the probability of being teleported, perhaps due to different procedures for different places or travel distances.

Age (Age) and VIP: Though with a weaker correlation, age and VIP status may play a role, potentially due to policies or preferential treatments for certain age groups or VIPs.

Expenses (RoomService, FoodCourt, etc.): Expenditures in various categories (like RoomService, FoodCourt, etc.) show a correlation, suggesting that a passenger’s spending behavior might be linked to their probability of being teleported.

It’s important to note that these are correlations observed in the data and do not necessarily imply a direct cause-effect relationship. Teleportation decisions might be influenced by a complex interplay of these factors and others not captured in the dataset.


The analysis phase was truly impressive, considering it was completely automated.


During the model construction phase, ChatGPT guided us through various stages. Errors occurred several times, which were analyzed and recovered more or less effectively. A major limitation is that more complex computations are also interrupted due to timeout.

ChatGPT suggested using the Random Forest algorithm for the model.

I asked for the rationale behind this choice.


I chose the Random Forest model to predict the teleportation status for various reasons, making it particularly suitable for this type of problem:

Handling Categorical and Continuous Variables: Random Forest effectively manages both categorical and continuous variables. In the provided dataset, we have both types of variables, making Random Forest an appropriate choice.

Robustness to Noisy Data and Outliers: Random Forest is known for its robustness to noisy data and outliers, which can be present in real datasets like this.

Lower Risk of Overfitting: Thanks to its ensemble algorithm nature, combining the results of many decision trees, Random Forest tends to have a lower risk of overfitting compared to single decision trees.

Variable Importance: Random Forest provides useful insights into variable importance, which can help understand which factors most significantly influence the prediction. This is useful for interpreting the model’s results in relation to the business problem.

Good Overall Performance: Generally, Random Forest is known for its good performance across a wide range of classification problems, making it a reliable starting point for many machine learning applications.

Flexibility and Scalability: It’s a flexible model that can be easily adapted to improve performance (e.g., adjusting the number of trees) and scales well with large datasets.

In summary, I chose Random Forest for its robustness, reliability, and ability to provide high-quality results on a complex dataset like the one provided.


The result achieved was an accuracy of 0.79822, which I find astonishing given that it was conducted in a fully guided mode; we also placed reasonably well on the leaderboard for this problem.

These are the parameters obtained on the validation set.

Precision (False)0.8000
Precision (True)0.7800
Recall (False)0.7700
Recall (True)0.8100
F1-Score (False)0.7800
F1-Score (True)0.8000
validation set parameters

All the Python code created can be viewed, which is extremely useful for beginners.

ChatGPT V4 Data Analysis proved to be an incredible assistant, albeit a bit unstable as there were errors that forced me to start over.

All images were created by DALL·E 2 through ChatGPT v4.


Intelligenza Artificiale: le nuove frontiere – resoconto dell’evento

Grazie di cuore ai numerosi partecipanti, a tutti gli interventi e tutte le stupende domande che abbiamo ricevuto all’evento che ha avuto un grandissimo successo ed una partecipazione oltre ogni aspettativa. Grazie anche ai miei fantastici colleghi di Torino e Milano che hanno partecipato a sorpresa rendendo la mia esperienza ancora più bella. Grazie a tutto il gruppo Gosub 42 per lo straordinario supporto in tutte le fasi ed a Stefania Oliviero e Marco Piva come co-relatori e grandi sostenitori dell’iniziativa. Grazie all’Amministrazione Comunale per il patrocinio, per aver accettato il nostro patto di collaborazione e per l’apertura del Maker Space all’interno degli spazi della biblioteca.

Durante la conferenza, dopo qualche sondaggio rompighiaccio ai partecipanti per focalizzare la mente sul tema, abbiamo parlato della storia dell’intelligenza artificiale, con qualche accenno a letteratura e cinema di fantascienza, della rivoluzione introdotta dal paradigma Machine Learning, abbiamo mostrato varie tipologie di deep fake e approfondito la conoscenza con ChatGPT e Midjourney. Per ChatGPT abbiamo anche parlato delle allucinazioni, prompt injection e dei rilevatori di testi prodotti da ChatGPT e della loro affidabilità. Al termine dell’evento ci sono state delle bellissime domande e delle interessanti riflessioni da parte degli intervenuti sui possibili scenari futuri.

Seguono solo alcune delle immagini inedite realizzate con Midjourney usate per la preparazione delle slide o per la promozione dell’evento:

Dai partecipanti mi è stato chiesto di porre questa bellissima domanda a ChatGPT-4:

“dimmi quali professioni saranno meno intaccate dallo sviluppo dell’intelligenza artificiale”

Risposta GPT-4:

L’intelligenza artificiale (IA) sta rivoluzionando molti settori e cambiando il panorama del mondo del lavoro. Tuttavia, ci sono alcune professioni che dovrebbero essere meno intaccate dall’IA, almeno nel breve e medio termine. Queste professioni tendono ad avere un forte elemento di creatività, empatia, interazione umana o competenze manuali che sono difficili da replicare con l’IA. Ecco alcune professioni che dovrebbero essere meno intaccate:

Professioni sanitarie: Medici, infermieri e terapisti sono professioni che richiedono un’alta competenza umana, empatia e abilità nella presa di decisioni complesse. L’IA può aiutare in termini di diagnosi e raccomandazioni, ma l’interazione umana e la capacità di valutare il contesto sono difficili da sostituire.

Educazione: Insegnanti e formatori sono professioni che richiedono un’alta capacità di interazione umana, empatia e adattamento alle diverse esigenze degli studenti. L’IA può fornire strumenti di supporto, ma la relazione tra insegnante e studente e l’adattamento dell’insegnamento alle esigenze individuali sono difficili da replicare.

Professioni artistiche e creative: Artisti, musicisti, scrittori e designer sono professioni in cui la creatività e l’espressione umana sono elementi fondamentali. Anche se l’IA può produrre arte e musica, la componente umana dell’arte e della creatività è difficile da replicare.

Professioni sociali: Psicologi, consulenti, lavoratori sociali e altre professioni che si occupano di aiutare le persone a gestire problemi emotivi o relazionali richiedono un’alta capacità di empatia e comprensione delle sfumature umane. L’IA può fornire strumenti di supporto, ma la relazione terapeutica e la capacità di comprendere le emozioni umane sono difficili da replicare.

Professioni legate all’artigianato: Falegnami, muratori, sarti e altre professioni che richiedono abilità manuali e competenze specifiche saranno meno colpite dall’IA, in quanto il lavoro manuale e l’abilità richiesta sono difficili da automatizzare completamente.

È importante notare che, anche se queste professioni potrebbero essere meno intaccate dall’IA, ciò non significa che non subiranno alcun cambiamento. L’IA e altre tecnologie continueranno a evolversi e potrebbero influenzare queste professioni in modi diversi, come migliorando la produttività o fornendo nuovi strumenti e metodi di lavoro.

I’avventuroso viaggio all’interno di una mente artificiale generativa di una tazzina di caffè

Nel corso dell’evento abbiamo mostrato la stessa immagine di una tazzina di caffè davanti ad una finestra, reinterpretata moltissime volte tramite Midjorney per ambientazione e stile.

Abbiamo anche mostrato come ChatGPT-4 è in grado di immedesimarsi in personaggi storici chiedendo:

“potresti spiegarmi come funziona un forno a microonde come se tu fossi dante alighieri”

Risposta GPT-4:

Nel profondo dell’oscuro regno di cucina,
Ove l’uomo si adopra per placar la fame,
Risiede un nobile arnese di rara virtute:
Il forno a microonde, di calore diletto.

Questo mostro d’acciaio, di vetro e circuiti,
Genera onde invisibili, rapide e potenti,
Che di nome portano “microonde”, vere arpie
Che l’acqua agitano, nel cibo celata.

Le molecole d’acqua, da questo incantesimo,
S’avvampano e danzan come anime nel fuoco,
E per tal movimento il calore si scatena.

Il cibo, assediato da queste oscure forze,
Si scalda e si cuoce, mentre il tempo scorre,
E ben presto è pronto per l’ingordo palato.

Ma fa’ attenzione, o amico, a non restar trafitto
Da questa magia, ché potria nuocerti assai.
Usa saviamente il forno, con rispetto e cautela,
E i deliziosi frutti della sua opera gusterai.

Abbiamo anche chiesto a ChatGPT-4 di riformulare la risposta verso un destinatario preciso ottenendo risultati sorprendenti.

“potresti spiegarmelo come se io fossi un bambino di 7 anni”

Risposta GPT-4:

Immagina che il forno a microonde sia una scatola magica che può riscaldare il tuo cibo preferito in pochi minuti! All’interno di questa scatola, c’è un componente speciale chiamato “magnetrone” che crea delle piccole onde invisibili, come quando lanci un sasso nell’acqua e vedi le onde allontanarsi dal centro.

Queste onde invisibili si chiamano “microonde” e si muovono velocemente all’interno della scatola magica, facendo muovere e ballare le particelle d’acqua nel cibo. Quando le particelle d’acqua si muovono e ballano, si scontrano tra di loro e si riscaldano, e questo fa sì che il tuo cibo si scaldi velocemente!

Però, devi stare attento a non mettere oggetti di metallo, come forchette o fogli di alluminio, nella scatola magica, perché le microonde non vanno d’accordo con i metalli e potrebbero creare scintille e fumo.

Ecco, adesso sai come funziona il forno a microonde! È un aiuto fantastico per scaldare il tuo cibo velocemente, ma ricorda di chiedere sempre aiuto a un adulto quando lo usi, così starai al sicuro.

Alcuni volti fake realizzati tramite un modello generativo

Queste persone non sono reali. I loro volti fake sono stati generati da un modello generativo.

Altre immagini realizzate con Midjourney nel corso dell’evento o della promozione

Abbiamo richiesto di a Midjourney degli strumenti musicali del futuro che potrebbero essere usati nel 2100. Riuscite ad immaginare il loro suono?

Invito al Makerspace

Siete tutti invitati ai nostri simposi tecnologici che si svolgeranno ogni secondo giovedì del mese presso il Makerspace situato all’interno della Biblioteca Comunale di Gorgonzola.


Invito all’evento Intelligenza Artificiale: Le nuove Frontiere

Vi invito a partecipare all’evento in cui sarò relatore insieme a Stefania Oliviero e che, con il gruppo GOSUB42, stiamo organizzando presso la Sala Consiliare del Comune di Gorgonzola il giorno 14 aprile 2023 alle ore 21:00.

immagine realizzata dalla collaborazione di ChatGPT con Midjourney

Immaginate un futuro in cui le macchine possano imparare, comprendere e risolvere problemi in modo simile agli esseri umani. Un futuro in cui l’intelligenza artificiale non sia soltanto un concetto astratto, ma un elemento fondamentale della nostra vita quotidiana, con un impatto positivo su salute, lavoro e svago.

Nel corso di questo evento, in modo divertente ed accessibile a tutti (anche ai non tecnici), ci proietteremo verso questo futuro esplorando alcune delle applicazioni più innovative dell’Intelligenza Artificiale tra cui: ChatGPT v4 e Midjorney. Siete tutti invitati!


Segue l’invito generato dalla cooperazione di più intelligenze artificiali:


Modelli generativi basati su AI: rivoluzioniamo tutto con Midjourney

La grafica di questa home page è stata rivista attraverso l’uso di Midjourney. Si tratta di un generatore di immagini che sfrutta un modello generativo basato su Intelligenza Artificiale. Dopo poche di ore di utilizzo ho ottenuto risultati straordinari. Le immagini di questo articolo sono state sintetizzate attraverso questo strumento.

immagine generata tramite Midjourney
immagine generata tramite Midjourney

Viaggio alla frontiera dell’AI: ChatGPT 3

Incontriano ChatGPT 3 attraverso un’intervista esclusiva che ho realizzato per i lettori del magazine indipendente B-HOP. Il modello genativo, instancabile alchimista di parole e conoscenza, portato ai confini delle sue potenzialità, risponde brillantemente e con eleganza ad ogni domanda come mai nessuna macchina è stata in grado di fare nella storia dell’umanità. Le illustrazioni a corredo sono state realizzate tramite Deep Dream Generator.

Leggi la mia intervista esclusiva a ChatGPT sul Magazine B-HOP

Ritratto di ChatGPT che ho realizzato tramite AI con Deep Dream Generator

Face Detection e Face Recognition in Python – Test su Matrix Reloaded e Game of Thrones

Uno dei post che ha generato il maggior interesse in questo blog è certamente quello dedicato alla face detection tramite OpenCV. Riprendiamo questo tema dopo molto tempo parlando degli algoritmi alla frontiera per il Face Detection e Face Recognition. Lo scopo del post è fare il punto sullo stato dell’arte ed indirizzare verso mouduli open source liberamente e facilmente utilizzabili nelle applicazioni reali.

Matrix Reloaded – The Architect

La Face Detection è l’elaborazione che ha lo scopo di rilevare la presenza di volti umani all’interno di un’immagine digitale; nel precedente articolo è stata affrontata solo questa tematica attraverso algoritmi tradizionali ma consolidati.

Gli algoritmi di Face Detection si sono evoluti nel tempo migliorando l’accuratezza della rilevazione anche attraverso l’uso di reti neurali convoluzionarie (CNN) o reti Deep Learning opportunamente strutturate ed addestrate; tale processamento sfrutta massivamente l’eventuale presenza di moderne GPU o NPU per aumentarne l’efficienza ed il parallelismo. Nel nostro caso specifico ci siamo limitati al riconoscimento di volti umani in posizione frontale.

Matrix Reloaded Architect – Face Detection Benchmark MTCNN

Il benchmark estremo che ho utilizzato per mettere alla prova i moduli python individuati, è un breve video tratto dal dialogo tra Neo e l’Architetto in Matrix Reloaded; nel video, in un’atmosfera surreale, sono presenti innumerevoli volti che variano rapidamente per dimensione, inclinazione, espressione, presenza o meno di occhiali. Un video estremo di prova che farà friggere neuroni e sinapsi anche alle più evolute e performanti reti neurali convoluzionarie.

Questo è il video che è stato prodotto attraverso la nostra elaborazione:

Il Benchmark che ho utilizzato per la Face Detection in Python – L’architetto in Matrix Reloaded – questo è il risultato ottenuto tramite l’uso del modulo MTCNN insieme ad OpenCV che ho usato per l’elaborazione del video

Il modulo Python che, almeno nei miei esperimenti, ha dimostrato i migliori risultati in termini di qualità e prestazioni è MTCNN; in esecuzione su una sessione Colab con GPU attiva elabora efficientemente il flusso di frame con un livello di accuratezza molto alto se si escludono i volti in posizione non frontale. Nel video prodotto si trova l’esito dell’elaborazione dove, oltre ai volti, sono stati marcati anche alcuni punti caratteristici del viso (occhi, naso, estremi della bocca). Questo modulo è quello che riesce a rilevare meglio volti di dimensioni più piccole e non perfettamente allineati garantendo anche un’efficienza molto più alta degli altri moduli provati; MTCNN fornisce, per ogni volto rilevato, anche un livello di confidenza nella rilevazione (in tutto il video ho trovato solo un falso positivo pertanto non ho ritenuto necessario introdurre una soglia).

Il Trono di Spade – foto usata come base per l’apprendimento dei principali personaggi

In alternativa, si propone l’uso del modulo: face_recognition che ha comunque garantito un’ottima precisione su volti di dimensioni significative ed un’efficienza adeguata; su tale modulo è possibile variare l’algoritmo di rilevamento (CNN o HOG) ed effettuare del tuning per cercare di rilevare volti di dimensioni minori. Sul benchmark utilizzato la rilevazione CNN non riusciva ad intercettare gli stessi volti di MTCNN mentre la rilevazione HOG, oltre a non velocizzare molto il processamento, riduceva drasticamente il numero di volti rilevati. In condizioni normali anche questo modulo è da considerare un’ottima scelta e noi lo useremo per effettuare anche il Face Recognition. Questo modulo può richiedere un quantitativo di memoria sulla GPU più elevato soprattutto se si vogliono rilevare i volti con dimensioni più piccole.

Tutti i personaggi sono stati correttamente rilevati

Dopo aver rilevato ed isolato i volti, l’elaborazione della Face Recognition ci permette l’associazione di un volto ad una persona. In assenza di informazioni o di preappendimento sulle persone da ricercare, è possibile aggregare i volti su possibili individui basandosi sulla similitudine delle caratteristiche fisiologiche e biometriche. Gli algoritmi per effettuare tale riconoscimento, per codificare un volto in un insieme di parametri comparabili sono davvero molteplici e tutti estremamente interessanti. Anche in questo caso le reti neurali convoluzionarie (CNN) offrono un contributo importante a questi algoritmi.

Tutti i personaggi sono stati correttamente rilevati ad eccezione di Missandei che non era presente nella foto iniziale

Per implementare un Face Recognition in pochissime righe di codice Python ed in modo efficiente è possibile usare il modulo face_recognition; se si vuole approfondire come questo modulo funziona internamente vi consiglio di leggere questo aricolo.

Tutti gli attori presenti nel file di training sono stati correttamente rilevati anche senza abiti ed acconciature di scena. Come atteso Drogo non viene rilevato perché non presente nel file di training.

In questo caso ho creato un notepad colab di test che da una foto iniziale acquisisce le caratteristiche fisiologiche e biometriche dei vari personaggi della serie Il Trono di Spade; il modulo utilizzato, alla versione attuale, dovrebbe rappresentare ciascun volto tramite 128 parametri caratteristici.

tutti gli attori presenti nella foto di training sono stati rilevati anche Daenarys che appare molto differente rispetto al personaggio interpretato

Per testare il rilevamento ho provato a far riconoscere i personaggi su altre foto contenenti anche personaggi non presenti all’interno della foto di apprendimento; i risultati sono impeccabili. Il modulo utilizzato ha un’accuratezza eccellente sia per quanto riguarda i personaggi appresi che per quelli non analizzati che non ha mai classificato come falsi positivi.

anche in questo caso tutti gli attori presenti nella foto di training sono stati individuati correttamente

Per spingere oltre il test abbiamo avviato la detection su foto in cui gli attori non appaiono con i costumi di scena ed hanno acconciature o il colore dei capelli totalmente differente dai personaggi che hanno interpretato; anche in questo caso l’algoritmo non sbaglia e non rileva mai falsi positivi.

Anche se non ho effettuato delle prove dirette, sono convinto che l’algoritmo scali bene all’aumentare del numero delle persone da rilevare; non ho provato a sottoporre qualche foto degli attori quando erano più giovani.


Concludiamo dicendo che oltre alla Face Detection ed alla Face Recognition ai volti possono essere applicati altri algoritmi per l’estrazione di caratteristiche molto importanti come la rilevazione del sesso, dell’età, del sentimento (es. rabbia, gioia, paura, sorpresa, …).

Fatemi sapere i vostri pareri e le vostre esperienze su Face Detection, Face Recognition nei commenti.


Kaggle Competition – Titanic – Machine Learning from Disaster – Predict survival on the Titanic

L’RMS Titanic è stato un transatlantico britannico della classe Olympic naufragato nelle prime ore del tragico 15 aprile 1912, durante il suo viaggio inaugurale, a causa della collisione con un iceberg avvenuta nella notte.

La sfida proposta da Kaggle: Titanic – Machine Learning from Disaster alla quale ho aderito, richiede l’analisi di un dataset contenente informazioni relative ad un sottoinsieme di passeggeri imbarcati sul Titanic con lo scopo di realizzare un modello predittivo che sia in grado di classificare al meglio se un determinato passeggero si salverà dal naufragio.

tassi di sopravvivenza per classe

Alcune delle informazioni disponibili per l’analisi, di cui occorre individuare il livello di correlazione con la probabilità di salvezza, sono: sesso, età, cabina, classe, ponte, numero di parenti a bordo, porto di imbarco, tariffa pagata; moltissime altre informazioni possono essere derivate da elaborazioni più o meno complesse ed implicite tra i dati disponibili come ad esempio dai nomi completi è possibile risalire ai titoli, ad alcune professioni o anche spingersi al raggruppamento delle famiglie.

La grande sfida è quella di spingere al massimo l’accuratezza del modello predittivo al fine di classificare al meglio un insieme di passeggeri di test di cui non è nota la sorte; solo dopo la sottomissione a Kaggle si scoprirà il livello di accuratezza raggiunto.

Il modello predittivo di base che occorre superare e contro il quale ci si deve confrontare, che ho definito come modello baseline, assume semplicemente che tutte le donne si salveranno; applicando questa condizione elementare, si raggiunge un’accuratezza dell’insieme di passeggeri da classificare di poco superiore al 76%.

modello baseline: tutte le donne si salvano raggiunge un’accuratezza dello 0.76555

Questa competizione è un’ottima introduzione alla piattaforma Kaggle e richiede lo sviluppo di tutte le fasi di costruzione di un modello predittivo: analisi dei dati, preparazione e raffinamento dei dati, visualizzazione dei dati, costruzione del modello, validazione del modello e della sua accuratezza, comprensione della piattaforma Kaggle.

Nel mio notebook ho deciso di affrontare la sfida in Python costruendo un modello tramite la libreria XGBoost nota sia per essere alla base delle migliori implementazioni all’avanguardia del settore ma anche perché alla base dei modelli vincenti delle competizioni Kaggle. Tale libreria implementa il framework Gradient Boost in modalità estremamente scalabile, efficiente e portabile.

La mia implementazione, già completamente funzionante, è ancora in evoluzione è raggiungibile a questo indirizzo:

Kaggle Competition – Titanic – Machine Learning from Disaster – Predict survival on the Titanic – Luca Amore


Infection Spread Simulator Construction Kit

Al fine di comprendere meglio l’articolo: Modeling How Infectious Diseases like Coronavirus Spread ed i riferimenti citati, continuando ad approfondire, mi sono ritrovato a costruire il framework: “Infection Spread Simulator Construction Kit”.

Si tratta di un notebook Python su Colab per la modellazione della diffusione di un’infezione attraverso un modello SEIR descritto da un sistema di equazioni differenziali (o un algoritmo); lo stesso modello proposto per l’analisi della diffusione del covid-19 nell’articolo che ha ispirato questo lavoro.

Chiunque, anche senza nessuna base matematica, con una conoscenza basilare di programmazione, può modificare il notebook all’interno della propria sandbox Colab, descrivere un virus o il comportamento di un’infezione ed analizzare la sua diffusione nel tempo per comprendere come la variazione di certi parametri può incidere nella diffusione.

Si tratta di un prototipo, nato per uso strettamente personale, con molti limiti ma voglio comunque condividerlo con la comunità rilasciandolo come software libero sotto la licenza GNU/GPL v.3.

Sarei felice di ricevere i vostri feedback, i vostri modelli, le vostre evoluzioni anche direttamente su github. Nei prossimi giorni, utilizzando questo framework o una sua evoluzione, vorrei provare a realizzare il complesso modello di diffusione del covid-19 descritto nell’articolo.

Segue il link diretto al notebook su github:


Il primo modello reale (non SEIR) che rilascio è quello della malaria. In questo caso ho dovuto apportare delle modifiche più complesse al modello base.