25 righe di codice Tutorial di Regressione Logistica per l'apprendimento automatico Scikit Learn e Python Tutorial Per Creare Modelli di Intelligenza Artificiale Tutorial Pratico Tensorflow , TensorBoard e Python Principianti e non Spiegazione della più semplice rete neurale per principianti PyScript, come usare Python in Python con Keras Step-By-Step Come costruire modelli predittivi sanitari utilizzando PyHealth? Implementare le reti neurali ricorrenti (RNN) con Python e Keras Deep learnign e python : Object Recognition

Librerie Python per l'apprendimento per rinforzo 1. KerasRL KerasRL è unalibreria Python di Deep Reinforcement Learning . Pyqlearning Pyqlearning è una libreria Python per implementare RL.

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Programmazione per la Data Science Che cosa è il Machine Learning (ML) Migliori progetti Open Source Python di Intelligenza Artificiale Il tuo Primo Programma di Machine Learning con Python e Google Colab Il tuo primo Programma di Deep Learning in Python con Keras Step-By-Step Come costruire modelli predittivi Esempio pratico Rilevamento Di Veicoli In Tempo Reale Come implementare l'algoritmo Perceptron da zero in Python Implementare le reti neurali ricorrenti (RNN) con Python e Keras Deep learnign e python : Object Recognition

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In Python, MongoDB è un esempio di database orientati ai documenti. DATABASE DI VALORI-CHIAVE Se hai familiarità con Python, puoi pensare a un database di valori-chiave come a un dizionario Python. Come preparare i dati per il Machine Learning o apprendimento automatico Analisi esplorativa dati con Python dataset con python e scikit-learn

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dalle seguenti linee di comando: magoo@magoo:~/U_2023_D/prova$ git commit -m "aggiunto file test per python " [master (commit radice) f4e4e27] aggiunto file test in python 1 file changed, 21 insertions(+) : magoo <romeo.ceccato@gmail.com> Date: Thu Jun 8 15:36:55 2023 +0200 aggiunto file test in python : magoo <romeo.ceccato@gmail.com> Date: Thu Jun 8 15:36:55 2023 +0200 aggiunto file test in python test_beta Si è passati al branch 'test_beta' Se adesso andassimo a fare delle modifiche al file in python

Ecco un esempio di codice Python che implementa i gradient boosted decision trees utilizzando la libreria Ecco un esempio di codice Python che implementa le random forest utilizzando la libreria scikit-learn Ecco un esempio di codice Python che implementa l'algoritmo K-means clustering utilizzando la libreria Ecco un esempio di codice Python che implementa una semplice rete neurale utilizzando la libreria Keras Ecco un esempio di codice Python che implementa l'algoritmo KNN utilizzando la libreria scikit-learn:

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Ecco un semplice esempio di come utilizzare LangChain in Python per creare un chatbot basato su LLM: L'interoperabilità tra SQL e Python consente un'integrazione senza soluzione di continuità tra query SQL e codice Python. Si prevede anche l'integrazione di capacità bot che potrebbero facilitare la codifica SQL o Python in Un obiettivo futuro è rendere più semplice prototipare codice Python nei notebook e integrare questo

Ecco! Questo articolo è destinato esclusivamente al pubblico che non sa che cavolo è il Machine Learning (ML) o in italiano apprendimento automatico? Per quelli che si sentono esclusi quando vedono persone che ne parlano. Non è necessario che tu provenga affatto da un background TECH. Ti assicuro che dopo aver letto questo articolo avrai abbastanza informazioni per partecipare a discorsi casuali sul Machine Learning. Cos'è il Machine Learning ? A partire da una definizione ampia, il Machine Learning è... Una sotto area dell'Intelligenza Artificiale , ed è definito come la capacità di una macchina di imitare il modo umano intelligente di apprendere dai dati. ( Noi utilizziamo il cervello biologico, le macchine utilizzano capacità di calcolo è tantissimi dati elaborati da algoritmi e modelli statistici ) Semplice ! Esempio Pratico di Machine Learning ? Per fare un esempio, lascia che ti faccia un quiz... Il tuo obiettivo è quello di indovinare il numero associato al 9 seguendo lo schema dei numeri precedenti. Per favore affinchè tu capisca questo articolo c'è bisogno che non leggi la soluzione senza prima aver provato a capire il numero abbinato a 9. 3 – 9 4 – 16 8 – 64 9 – ? ( Indovina il prossimo senza scorrere ) Non scorrere ... Scorri solo se hai trovato la risposta... Non barare.... Come sei arrivato a 81 ??? Questo è esattamente il tipo di comportamento che stiamo cercando di insegnare alle macchine. Stiamo cercando di insegnare alle macchine a "Imparare dall'esperienza" . Gli algoritmi di apprendimento automatico utilizzano metodi computazionali per "apprendere" le informazioni direttamente dai dati senza fare affidamento su un'equazione predeterminata come modello. Gli algoritmi migliorano in modo adattivo le loro prestazioni all'aumentare del numero di campioni disponibili per l'apprendimento. I famigerati algoritmi ML trovano schemi naturali all'interno dei dati, ottengono approfondimenti e predicono l'ignoto per prendere decisioni migliori. Quali sono i tipi di tecniche di Machine Learning? Esistono vari tipi di tecniche ML ma a te basta conoscere questi due : Apprendimento supervisionato Apprendimento senza supervisione Non preoccuparti e non spaventarti! Un passo alla volta. Apprendimento supervisionato: Trova modelli (e sviluppa modelli predittivi) utilizzando sia i dati di input che i dati di output. Quindi inizialmente saremmo noi stessi ad abbinare gli Input agli output. Tutte le tecniche di apprendimento supervisionato sono sotto forma di classificazione o regressione . Classificazione : La classificazione viene utilizzata per prevedere le risposte discrete. Se un'e-mail è SPAM o NONSPAM? Se l'Italia vincerà i mondiali ? Vince, Perde, SPAM, NONSPAM sono le classi predefinite. E l'output deve rientrare tra questi a seconda dell'input. Regressione : La regressione viene utilizzata per prevedere le risposte continue, per esempio: Andamento dei prezzi di borsa, previsioni del tempo, prezzo degli immobili, numero acquisti prossimo mese sul nostro e-commerce, ecc. Ti potrebbe interessare anche : Classificatore vs Regressione quale usare? Machine learning esempi pratici Apprendimento senza supervisione: Trova i modelli basati solo sui dati di input. Questa tecnica è utile quando non sei sicuro di cosa cercare. Spesso utilizzato per l'analisi esplorativa di dati grezzi. La maggior parte delle tecniche di apprendimento senza supervisione sono una forma di analisi dei cluster. Analisi di gruppo: In Cluster Analysis, si raggruppano elementi di dati che hanno una certa misura di somiglianza basata su valori caratteristici. Alla fine quello che avrai è un insieme di diversi gruppi (supponiamo che A — Z tali gruppi). Un Data Item (d1) in un gruppo (A) è molto simile ad altri Data Item (d2 — dx) nello stesso gruppo (A), ma d1 è significativamente diverso dai Data Item appartenenti a gruppi diversi (B — Z) . Tornando al nostro esempio... Il nostro quiz è stato un esempio di apprendimento supervisionato — tecnica di regressione. Alcune applicazioni comuni di Machine Learning a cui puoi fare riferimento: Il tuo assistente personale Siri o Google utilizza ML. Le previsioni meteorologiche per la prossima settimana vengono fornite utilizzando ML. Win Predictor in un torneo sportivo utilizza ML. La diagnosi medica utilizza prevalentemente ML. E qualcosa con cui saresti familiare, ti sei mai chiesto come mai i siti multimediali ti mostrano consigli e annunci che corrispondono strettamente ai tuoi interessi? Anche loro usano Machine Learning. Per altri esempi clicca qui Spero che questo articolo ti sia piaciuto. Condividi le tue opinioni e dubbi nella sezione commenti qui sotto. Grazie per averlo letto tutto :)

questa guida, ti mostreremo passo per passo come creare il tuo chatbot personalizzato, utilizzando Python Creare un CHatBot con Python e le APi di CHATGPT Prima di iniziare, è necessario installare la libreria Per installarla, basta avere il package manager pip per Python e digitare da terminale l'istruzione: Una volta ottenuta la chiave, è possibile inizializzare l'API di OpenAI nel tuo codice Python utilizzando Di seguito riportiamo un esempio di codice Python per la creazione di una funzione chatBot() che utilizza

La libreria python, per quanto concerne l’intelligenza artificiale è vastissima e permette di arrivare NumPy è una libreria open source per il linguaggio di programmazione Python, che aggiunge supporto a Keras E' una libreria scritta in Python (rilasciata sotto licenza MIT). Panda è una libreria Python che consente di lavorare con dati organizzati utilizzando righe e colonne La versione online del libro è stata aggiornata per Python 3 e NLTK 3.

Nei precedenti articoli abbiamo parlato molto di deep learning, reti neurali e tipi di esse, ma oggi in questo articolo spiegheremo nel dettaglio RNN un tipo di rete neurale della famiglia del deep learning. Prerequisiti : Se non sai cosa è il Machine Learning, clicca qui Se non sai cosa è il Deep Learning, clicca qui Se non conosci le principali applicazioni Deep Learning, clicca qui Se non sai come scaricare e gestire le librerie, clicca qui Se non sai cosa sia un Dataset, clicca qui Cos'è una rete neurale? Una rete neurale è una serie di algoritmi che tenta di riconoscere le relazioni sottostanti in un insieme di dati attraverso un processo che imita il modo in cui opera il cervello umano . le reti neurali si riferiscono a sistemi di neuroni . la rete neurale è anche un insieme di neuroni organizzati . Queste reti neurali hanno molti strati tra gli strati di input e output che e gli strati tra di loro sono nascosti. Cos'è un neurone? Un neurone è una funzione matematica ogni neurone riceve un input ed elabora l'informazione particolare e restituisce l'output. dove x1,x2,x3 sono input e w1,w2,w3 sono i loro pesi e li ranghiamo in un neurone e y è l'output dato dal neurone. Che cos'è una rete neurale ricorrente (RNN)? Una rete neurale ricorrente è una classe di reti neurali artificiali in cui le connessioni tra i nodi formano un grafo diretto lungo una sequenza temporale. Ciò gli consente di esibire un comportamento dinamico temporale. Derivati ​​da reti neurali feedforward , gli RNN possono utilizzare il loro stato interno (memoria) per elaborare sequenze di input a lunghezza variabile . Ciò li rende applicabili a attività come il riconoscimento della grafia non segmentato, connesso o il riconoscimento vocale. Le reti neurali ricorrenti sono teoricamente complete di Turing e possono eseguire programmi arbitrari per elaborare sequenze arbitrarie di input. Reti neurali feed-forward Una rete neurale feed-forward consente alle informazioni di fluire solo nella direzione in avanti, dai nodi di input , attraverso i livelli nascosti e ai nodi di output . Non ci sono cicli o loop nella rete . Come funzionano le reti neurali ricorrenti? In un RNN l'informazione scorre in un ciclo . Quando prende una decisione , considera l' input corrente e anche ciò che ha appreso dagli input ricevuti in precedenza . I loop in RNN assicurano che le informazioni siano conservate nella sua memoria . In una rete neurale feed-forward , le informazioni possono spostarsi solo in una direzione . cioè, dal livello di input al livello nascosto e quindi al livello di output . È necessario notare che una volta che le informazioni passano, si spostano in una direzione diritta e nessun nodo viene toccato per la seconda volta.Tipi di reti neurali ricorrenti Esistono quattro tipi di reti neurali ricorrenti : Uno a uno Uno a Molti Molti a Uno Molti a molti Uno a Molti Questo tipo di rete neurale è noto come Vanilla Neural Network . Viene utilizzato per problemi generali di apprendimento automatico, che ha un singolo input e un singolo output . Queste sono anche chiamate reti neurali semplici . Uno a Molti Questo tipo di rete neurale ha un ingresso singolo e più uscite. Un esempio è la didascalia dell'immagine . Molti a Uno Questo RNN prende una sequenza di input e genera un singolo output . L'analisi del sentimento è un buon esempio di questo tipo di rete in cui una determinata frase può essere classificata come espressione di sentimenti positivi o negativi . Molti a molti Questo RNN prende una sequenza di input e genera una sequenza di output . La traduzione automatica è uno degli esempi Applicazioni delle Reti Neurali Ricorrenti Generazione sottotitoli delle immagini Previsione di serie temporali Elaborazione del linguaggio naturale Grazie mille per aver letto l'articolo, condividilo per supportarci.