Risultati Ricerca Intelligenza Artificiale Italia
175 risultati trovati per "Intelligenza artificiale e python"
- Introduzione
restrizioni (RBM) Autoencoder Gli algoritmi di deep learning funzionano con quasi tutti i tipi di dati e richiedono grandi quantità di potenza di calcolo e informazioni per risolvere problemi complicati.
- Partiamo dalle basi, Chi è il Data Scientist ?
questa Sezione andremo a vedere nello specifico chi è la figura " Data Scientist " , di cosa si occupa e
- Cancellazione variabile
Questo metodo ha senso quando ci sono molti valori mancanti in una variabile e se la variabile è di importanza data.columns[data.isnull().mean() < threshold]] Nello snippet di codice sopra, puoi vedere come utilizzo NumPy e panda per caricare il set di dati e impostare una soglia su 0.7 .
- Apprendimento Automatico o Machine Learing
L'apprendimento automatico è ad oggi utilizzato e richiesto nella maggior parte delle aziende che trattano
- Apprendimento Profondo o Deep Learning
L'apprendimento profondo è ad oggi utilizzato e richiesto nella maggior parte delle aziende che trattano
- SQL
Le tabelle SQL e le query SQL sono fondamentali affinché ogni data scientist le conosca e si senta a
- I principali Algoritmi per il Deep Learning
In questa sezione del corso andremo ad analizzare e a toccare con mano le principali architetture neurali
- APPRENDIMENTO NON SUPERVISIONATO
Supponiamo di possedere una marea di dati riguardanti gli interessi dei nostri clienti e di non riuscire Decidiamo di dare in pasto i nostri dati ad un algoritmo di Apprendimento Senza Supervisione e questo algoritmo ( chiamato clustering ) senza avere un target sará in grado di ricercare e trovare dei sottogruppi
- NESSUN LIMITE DI APPLICAZIONE
LA DATA SCIENCE E' APPLICABILE AD OGNI POSSIBILE CAMPO LAVORATIVO NEL MONDO, BASTA CHE CI SIANO I DATI
- Step 5
Specifichiamo il percorso dalla nostra immagine di input, immagine di output e modello. model_path =
- Analista di dati vs scienziato di dati
Dopo aver visto in modo generico chi è e cosa fa un Data scientist, capiamo che possano sorgere dei dubbi
- Grafici a dispersione o Scatterplot
grafici a dispersione, ha bisogno di due array della stessa lunghezza, uno per i valori dell'asse x e disegnare un diagramma a dispersione: Spiegazione del grafico a dispersione L'asse x rappresenta le età e Quello che possiamo leggere dal diagramma è che le due auto più veloci avevano entrambe 2 anni e l'auto grafico a dispersione Possiamo vedere che i punti sono concentrati attorno al valore 5 sull'asse x e
- Sei Confuso ?
Ora chiariamo tutte le differenze in modo più preciso tra Machine Learning, Deep Learning e Reti Neurali
- Spiegazione Matematica di una Rete Neurale
Le reti neurali, e più specificamente le reti neurali artificiali (ANN), imitano il cervello umano attraverso di base, una rete neurale è composta da quattro componenti principali: input, pesi, un bias o soglia e l'esempio più semplice di una rete neurale; la maggior parte degli esempi del mondo reale sono non lineari e La principale differenza tra la regressione e una rete neurale è l'impatto del cambiamento su un singolo
- Step 4
Ora che hai importato la libreria imageAI e la classe ObjectDetection, la prossima cosa è creare un'istanza







