Preparazione dei dati - Converti le sequenze esadecimali in array numerici per facilitare l'elaborazione - Crea un dataset di addestramento e di test suddividendo i dati storici disponibili. - Normalizza i dati per migliorare le prestazioni del modello. ( Questo passaggio non è obbligatorio - Queste architetture sono particolarmente adatte per elaborare sequenze di dati e apprendere le di base e richiederà sicuramente ulteriori ottimizzazioni e personalizzazioni per adattarsi ai tuoi dati

XML è un linguaggio di markup utilizzato per rappresentare e distribuire strutture di dati che possono Supponiamo che questi dati vengano salvati in un file XML chiamato "students.xml". Una rappresentazione tabulare di questi dati sarebbe come questa: Quindi vogliamo trovare un modo per convertire i dati strutturati in XML in una tabella più funzionale. contiene l'intera struttura dati.

import 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' = 'ValueError'] final_data.head() #display data m = Basemap(projection='mill',llcrnrlat=-80,urcrnrlat =80, llcrnrlon=-180,urcrnrlon=180,lat_ts=20,resolution='c') longitudes = data["Longitude"].tolist()

chiare: se l'obbiettivo è quello di calcolare i tempi di lavorazione in base ad un ordine, ci sono dei dati che servono alla elaborazione e dei dati "etichetta", che servono solo come riferimento. I dati che sono variabili nel processo di lavoro sono, se non ho capito male: Numero e tipologia dei

soluzioni proposte ma il risultato rimane comunque alto, sicuramente a causa della scarsa quantità di dati • Orario di fine (preso da ordine - uguale per tutti gli articoli del medesimo ordine) • Tutti i dati

prediction e un tipo di classificazione binaria sul quale devi eseguire cleaning ed esplorazione dei dati Per rimanere nel tema della Psicologia/Medicina ti consigliamo i seguenti set di Dati, alcuni più semplici altri più complessi : - Quì troverai 130 set di dati riguardanti la psicologia - Previsione introversa Dataset del diabete , Predire l'insorgenza del diabete sulla base di misure diagnostiche - Set di dati personali sui costi medici , Previsione assicurativa utilizzando la regressione lineare - Set di dati

le sequenze, contengono dei dati temporali... criptografati?

Una elaborazione non può che partire dai dati, se si hanno a disposizioni dati, si può cercare di fare In questo caso non credo sia possibile giungere ad una elaborazione affidabile dei dati. , allora le cose potrebbero essere messe in relazione, su un database, ovviamente bisogna avere dei dati coerenti con quella tipologia di catalogazione dei dati. parti più difficili nell'utilizzo del machine learning credo consista proprio nella preparazione dei dati

Per quanto riguarda i dati, non sappiamo quale sia l'algoritmo generato dal sistema, poichè come abbiamo detto prima, è un sistema chiuso, dal quale preleviamo dati da esso.

su testi biblici è un po difficile, però hugging face ti permette di allenare i modelli con i tuoi dati