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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

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