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Risultati di ricerca per "applicazioni di Machine learning"
193 risultati trovati per "applicazioni di Machine learning"
- Codifica etichetta
Si consiglia di utilizzare la codifica delle etichette per convertirli in variabili binarie. Nell'esempio seguente imparerai come utilizzare LableEncoder di Scikit -learn per trasformare i valori
- Partiamo dalle basi, Chi è il Data Scientist ?
In questa Sezione andremo a vedere nello specifico chi è la figura " Data Scientist " , di cosa si occupa
- Apprendimento Profondo o Deep Learning
Andiamo a capire nel dettaglio uno dei tanti strumenti del data scientist. L'apprendimento profondo è ad oggi utilizzato e richiesto nella maggior parte delle aziende che trattano dati.
- I principali Algoritmi per il Deep Learning
del corso andremo ad analizzare e a toccare con mano le principali architetture neurali per il deep learning
- Feature Engineering e Feature Selection
Deve essere elaborato e pulito prima di utilizzarlo per scopi diversi.
- Matematica
Le abilità matematiche sono molto importanti in quanto ci aiutano a comprendere vari algoritmi di apprendimento
- Derivazione e Varianza
Esempio: questa volta abbiamo registrato la velocità di 7 auto: speed = [86,87,88,86,87,85,86] La deviazione standard è: 0.9 Ciò significa che la maggior parte dei valori rientra nell'intervallo di 0,9 dal valore Facciamo lo stesso con una selezione di numeri con una gamma più ampia: speed = [32,111,138,28,59,77,97 La varianza è il numero medio di queste differenze al quadrato: (2061.16+1128.96+3672.36+2440.36+338.56
- Importanza delle caratteristiche
Classificatori albero extra Nell'esempio seguente, addestreremo il classificatore ad albero aggiuntivo nel set di dati dell'iride e utilizzeremo la classe incorporata .feature_importances_ per calcolare l'importanza di
- Normalizzazione Min-Max in Python
È possibile utilizzare il metodo MinMaxScaler di Scikit -learn che trasforma le funzionalità ridimensionando
- Come usare Zapier e Make.com per Automazioni: Dalle Basi a Workflow Semplici
Preparati a rivoluzionare il tuo modo di lavorare e a portare la tua efficienza digitale a nuovi livelli
- Decidi prima l'obiettivo !
Quindi, prima di lanciarsi nella Roadmap completa della Data Science, si dovrebbe avere un obiettivo
- Intelligenza Artificiale Finanziaria
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