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799 risultati trovati per "data "
Post sul blog (468)
- Cosa sono i Big data
dei Big Data I potenziali vantaggi dell'utilizzo dei Big Data Le applicazioni comuni dei Big Data Le i Big Data Il ruolo dei data scientist nel lavorare con i Big Data Considerazioni etiche della raccolta Cosa sono i Big data? Le applicazioni dei Big Data: Ecco possibili applicazioni dei Big Data: Marketing: i Big Data possono Data scientist e Big Data I data scientist sono professionisti specializzati responsabili della gestione
- Mito la libreria python per data scientist e data analyst
Mito combina i tuoi strumenti di data science preferiti in un pacchetto Python ! codice generato automaticamente è ottimo per ripetere l'analisi su un'altra macchina e per i neofiti di Data data scientist o data analyst, ad esempio : Pivoting Graphing Filtering Sorting Merging Deduplicate Potrai Conclusione su Mito la libreria che automatizza la Data Science e la Data Analysis Mito è un potente Aggiungerai Mito ai strumenti di Data Science? Facci sapere nei commenti qui sotto.
- Che cos'è la Data Quality o qualità dei dati
Che cos'è la Data Quality o qualità dei dati ? Codice Python: import pandas as pd #read csv file df = pd.read_csv("data.csv") #extract specific data #load json file with open("data.json", "r") as json_file: data = json.load(json_file) #convert json data to a DataFrame df = pd.DataFrame(data) #write to csv df.to_csv("data.csv", index=False) Carica : an empty DataFrame df = pd.DataFrame() # Add some data to the DataFrame df = df.append({'Name': 'John
Post sul forum (34)
- MATEMATICA PER MACHINE LEARNINGIn Machine Learning ·17 settembre 2021Studio già per conto mio e in università il mondo dell'AI, del data mining. ma ho un problema: ho delle21549
- GIn Machine Learning11 novembre 2022import KerasClassifier import tensorflow as tf from sklearn.model_selection import GridSearchCV #read data data = pd.read_csv("/content/Dataset_Terremoti.csv") data = data[['Date', 'Time', 'Latitude', 'Longitude ', 'Depth', 'Magnitude']] data.head() #preprocessing dati timestamp = [] for d, t in zip(data['Date' ], data['Time']): try: ts = datetime.datetime.strptime(d+' '+t, '%m/%d/%Y %H:%M:%S') =80, llcrnrlon=-180,urcrnrlon=180,lat_ts=20,resolution='c') longitudes = data["Longitude"].tolist()0
- Da Xml a dataFrame di pandasIn Machine Learning20 dicembre 2020Risposta miglioreOgni informazione è delimitata da un tag specifico, come questo: <data> <student name = "John"> email> hannah@mail.com </email> <grade> A </grade> <age> 17 </age> </student> </data Data la struttura dei file XML, possiamo rappresentarli come un albero, e questo è l'approccio utilizzato L'analisi del nostro file "students.xml" inizia dalla radice dell'albero, ovvero l' <data>elemento, che Ogni iterazione restituirà un set di dati che può essere pensato come un'osservazione in un DataFrame11
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- Data Center Spaziali: Jeff Bezos Rivoluziona l'AI nel Cosmo?
Data Center Spaziali: Jeff Bezos Rivoluziona l'AI nel Cosmo? Avete mai immaginato di avere dei data center nello spazio ? Ma perché dovremmo portare i data center nello spazio? Beh, avere data center nello spazio potrebbe significare una maggiore potenza di calcolo e una minore Chissà, magari tra qualche anno avremo robot che controllano i nostri data center spaziali!
- MiniCorso Gratuito sulla data sience | Intelligenza Artificiale Italia | MiniCorso
MiniCorso Gratuito sulla data sience Complimenti HAI VINTO Un Mini Corso sui Data Scientist Prima di Corsi Gratis più di 150 lezioni online Dataset Gratis più di 150o dataset Ebook Gratis più di 10 libri
- Data Center AI nel Mirino: Ypsilanti Dice NO! Impatto su Acqua ed Energia?
Data Center AI nel Mirino: Ypsilanti Dice NO! Impatto su Acqua ed Energia? Sembra che la città di Ypsilanti stia opponendo una forte resistenza alla costruzione di un enorme data Forse il data center necessita di una quantità di energia tale da dover ricorrere a fonti alternative La sete di dati dell'AI sta mettendo a dura prova le nostre risorse, e questa vicenda ne è la prova lampante
Programmi (129)
- Computer Vision e LLM per l'analisi intelligente delle immagini
della Computer Vision con i modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) per trasformare immagini e dati - Integrazione con LLM: Scopri come utilizzare i modelli LLM per interpretare e contestualizzare i dati innovativo 🤖💡 - Applicazioni Pratiche: Sperimenta casi d’uso reali e sviluppa progetti che trasformano dati librerie e framework per implementare soluzioni avanzate e all’avanguardia 🛠️✨ Ideale per sviluppatori, data
- Creare un sistema automatico di profilatura dei lead con Make, OpenAI, Google Sheets e Google Docs
Automazioni: Configura Make per collegare in modo fluido le diverse piattaforme e automatizzare il flusso dei dati profilare i lead, interpretando informazioni chiave e personalizzando le interazioni 🤖 Gestione dei Dati : Integra Google Sheets per raccogliere, organizzare e monitorare i dati dei lead in tempo reale 📊 Reporting
- Come usare l'IA per dialogare con i tuoi contenuti: documenti, siti, video e audio
Cosa imparerai: -Analisi dei Documenti: Estrarre informazioni chiave da testi complessi e trasformare dati intuitive. 📹 -Elaborazione degli Audio: Utilizzare il riconoscimento vocale per convertire audio in dati Unisciti a noi per scoprire come trasformare i dati in conoscenza e portare la tua comunicazione ad un






