# Applicazioni pratiche di deep learning/Profilazione delle persone

Applicazioni pratiche di deep learning
Copertina Tutti i moduli · Sviluppo
* Applicazioni pratiche di deep learningApplicazioni pratiche di deep learning
** Riconoscimento malattie ortaggiApplicazioni pratiche di deep learning/Riconoscimento malattie ortaggi
** Elaborazione del linguaggio naturaleApplicazioni pratiche di deep learning/Elaborazione del linguaggio naturale
** Riconoscimento recensioni positive AmazonApplicazioni pratiche di deep learning/Riconoscimento recensioni positive Amazon
** Identificazione tumori della pelleApplicazioni pratiche di deep learning/Identificazione tumori della pelle
** Diagnosi polmoniteApplicazioni pratiche di deep learning/Diagnosi polmonite
** Diagnosi alzheimerApplicazioni pratiche di deep learning/Diagnosi alzheimer
** Analisi elettrocardiogramma (ECG)Applicazioni pratiche di deep learning/Analisi elettrocardiogramma (ECG)
** Classificazione dei tweetsApplicazioni pratiche di deep learning/Classificazione dei tweets
** Segmentazione delle immaginiApplicazioni pratiche di deep learning/Segmentazione delle immagini
** Profilazione delle personeApplicazioni pratiche di deep learning/Profilazione delle persone
** Raccomandazione prodottiApplicazioni pratiche di deep learning/Raccomandazione prodotti
** Da voce a testoApplicazioni pratiche di deep learning/Da voce a testo
** Conversazione AIApplicazioni pratiche di deep learning/Conversazione AI
** Classificazione dei fioriApplicazioni pratiche di deep learning/Classificazione dei fiori
* Large Language Models
** Interrogare documenti(LLM)Applicazioni pratiche di deep learning/Interrogare documenti(LLM)
** Realizzare un chatbot(LLM)Applicazioni pratiche di deep learning/Realizzare un chatbot(LLM)
* Appendice
** Creare un notebook ColabApplicazioni pratiche di deep learning/Creare un notebook Colab
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## Scenario 1: Identificazione degli oppositori politici

Supponiamo di trovarci in un regime totalitario fascista e di volere identificare gli oppositori politici, si può procedere in tal modo :

### Prima modalità

* 1) Fare lo scraping o raschiamento dei social quali Facebook, Instagram, Twitter ecc. utilizzando uno dei numerosi pacchetti che si trovano in rete, prelevando non solo informazioni sensibili fornite dagli utenti ma anche i loro commenti, post, tweets ecc. Bisogna tenere conto però che in Italia lo scraping è illegale se i dati ottenuti vengono pubblicati o rivenduti senza il consenso degli interessati.
* 2) Ottenuti questi dati in formato csv o foglio di calcolo, procedere con la classificazione dei testi del deep learning, cercando in caso di dittatura fascista argomenti quali comunismo, marxismo ecc. Un esempio di classificazione di testi si trova nella pagina classificazione dei tweets .
* 3) Dopo avere identificato i testi in cui si parla di comunismo, marxismo ecc. procedere col sentiment analysis, cioè valutare se la polarità dei testi è positiva o negativa. Un esempio di sentiment analysis si trova nella pagina riconoscimento recensioni positive Amazon . Se la polarità di un testo con argomento comunismo è positiva, l'utente che l'ha scritto potrebbe essere un oppositore politico dell'attuale regime fascista, quindi potrebbe essere utile evidenziare i dati sensibili che l'utente ha fornito nel proprio profilo social tra cui la foto, la città dove vive, il lavoro che svolge. Analogamente se l'argomento ricercato è fascismo e la polarità è negativa. Lo scraping non può ottenere l'indirizzo IP dell'utente, per cui soltanto i proprietari dei social possono avere accesso all'indirizzo di casa degli utenti.
* 4) Per quanto riguarda le immagini postate dagli utenti e ottenute tramite scraping si può applicare ad esse la segmentazione delle immagini di cui un esempio si trova qui : segmentazione delle immagini cercando nelle immagini oggetti simboli del comunismo . Se si trovano, l'utente potrebbe essere un oppositore del regime.

### Seconda modalità

Si possono scattare fotografie durante le manifestazioni di protesta e tramite la segmentazione delle immagini si possono identificare i volti nelle immagini, mentre con la classificazione delle immagini che nel caso specifico si chiama riconoscimento facciale si può risalire ai profili delle persone nei social. Questa modalità in questo momento è alla portata soltanto dei proprietari dei social e delle forze dell'ordine.

## Scenario 2: Trovare nuovi clienti sui social

Un pasticcere siciliano desidera identificare nuovi clienti sui social. Può procedere in tal modo :
* 1) Fare lo scraping o raschiamento dei social quali Facebook, Instagram, Twitter ecc. utilizzando uno dei numerosi pacchetti che si trovano in rete, prelevando non solo informazioni sensibili fornite dagli utenti ma anche i loro commenti, post, tweets ecc. Bisogna tenere conto però che in Italia lo scraping è illegale se i dati ottenuti vengono pubblicati o rivenduti senza il consenso degli interessati.
* 2) Ottenuti questi dati in formato csv o foglio di calcolo, procedere con la classificazione dei testi del deep learning, cercando argomenti quali pasticceria, dolci, Sicilia ecc.
* 3) Dopo avere identificato i testi in cui si parla di pasticceria, dolci, Sicilia ecc. procedere col sentiment analysis, cioè valutare se la polarità dei testi è positiva o negativa. Se la polarità di un testo con argomenti pasticceria, Sicilia è positiva, l'utente che l'ha scritto potrebbe essere un potenziale cliente, quindi potrebbe essere utile evidenziare i dati sensibili che l'utente ha fornito nel proprio profilo social tra cui la foto, la città dove vive, il lavoro che svolge. Lo scraping non può ottenere l'indirizzo IP dell'utente, per cui soltanto i proprietari dei social possono avere accesso all'indirizzo di casa degli utenti.
* 4) Per quanto riguarda le immagini postate dagli utenti e ottenute tramite scraping si può applicare ad esse la segmentazione delle immagini cercando nelle immagini foto di pasticceria siciliana . Se si trovano, l'utente potrebbe essere un potenziale cliente.