Non esiste un modo giusto per entrare nell'apprendimento automatico. Impariamo tutti in modi leggermente diversi e abbiamo obiettivi diversi di ciò che vogliamo fare con o per l'apprendimento automatico. Un obiettivo comune è diventare rapidamente produttivi con l'apprendimento automatico. Se questo è il tuo obiettivo, questo post mette in evidenza cinque errori comuni che i programmatori commettono sulla strada per diventare rapidamente professionisti produttivi di machine learning. 1. Il machine learning è cosi potente da sembrare Magia L'apprendimento automatico è solo un altro insieme di tecniche che puoi utilizzare per creare soluzioni a problemi complessi. Poiché è un campo in piena espansione, l'apprendimento automatico viene generalmente comunicato in pubblicazioni accademiche e libri di testo per studenti post-laurea. Questo gli dà l'aspetto che è elitario e impenetrabile. È necessario un cambiamento di mentalità per essere efficaci nell'apprendimento automatico, dalla tecnologia al processo, dalla precisione all'"abbastanza buono", ma lo stesso si potrebbe dire per altri metodi complessi che i programmatori sono interessati ad adottare. 2. Non iniziare scrivendo codice Iniziare con l'apprendimento automatico scrivendo il codice può rendere le cose difficili perché significa che stai risolvendo almeno due problemi anziché uno: come funziona una tecnica in modo da poterla implementare e come applicare la tecnica a un determinato problema. È molto più semplice lavorare su un problema alla volta e sfruttare l'apprendimento automatico, gli ambienti statistici e le librerie di algoritmi per imparare ad applicare una tecnica a un problema. Ciò consente di controllare e mettere a punto una varietà di algoritmi in tempi relativamente brevi e di mettere a punto uno o due che sembrano promettenti piuttosto che investire grandi quantità di tempo nell'interpretazione di documenti di ricerca ambigui contenenti descrizioni di algoritmi. L'implementazione di un algoritmo può essere trattata come un progetto separato da completare in un secondo momento, ad esempio per un esercizio di apprendimento o se il sistema prototipo deve essere messo in funzione. Impara una cosa alla volta, ti consiglio di iniziare con un framework di apprendimento automatico basato su GUI, che tu sia un programmatore o meno. 3. Fare le cose manualmente Un processo circonda l'apprendimento automatico applicato, inclusa la definizione dei problemi, la preparazione dei dati e la presentazione dei risultati, tra le altre attività. Questi processi, insieme al test e alla messa a punto degli algoritmi, possono e devono essere automatizzati. L'automazione è una parte importante dello sviluppo di software moderno per build, test e distribuzione. C'è un grande vantaggio nella preparazione dei dati di script, nel test e nell'ottimizzazione degli algoritmi e nella preparazione dei risultati al fine di ottenere i vantaggi del rigore e della velocità di miglioramento. Ricorda e riutilizza le lezioni apprese nello sviluppo di software professionale. L'impossibilità di iniziare con l'automazione (come Makefiles o un sistema di build simile) è probabilmente dovuto al fatto che molti programmatori arrivano all'apprendimento automatico da libri e corsi che si concentrano meno sulla natura applicata del campo. In effetti, portare l'automazione nell'apprendimento automatico applicato è un'enorme opportunità per i programmatori . 4. Reinventare soluzioni a problemi comuni Centinaia e migliaia di persone hanno probabilmente implementato l'algoritmo che stai implementando prima di te o hanno risolto un tipo di problema simile al problema che stai risolvendo, sfruttando le loro lezioni apprese. Esiste una vasta gamma di conoscenze sulla risoluzione dell'apprendimento automatico applicato. Certo, gran parte di esso potrebbe essere legato a libri e pubblicazioni di ricerca, ma puoi accedervi. Fai i compiti e cerca su Google, Google Libri, Google Scholar e contatta la community di machine learning. Se stai implementando un algoritmo: Devi implementarlo? È possibile riutilizzare un'implementazione di un algoritmo open source esistente in una libreria o in uno strumento? Devi implementare da zero? Puoi rivedere il codice, imparare da o trasferire un'implementazione open source esistente? Devi interpretare la descrizione canonica dell'algoritmo? Ci sono descrizioni di algoritmi in altri libri, articoli, tesi o post di blog che puoi rivedere e da cui puoi imparare? Se stai affrontando un problema: Devi testare tutti gli algoritmi sul problema? Puoi sfruttare studi su questo o simili casi di problema dello stesso tipo generale che suggeriscono algoritmi e classi di algoritmi che funzionano bene? Devi raccogliere i tuoi dati? I loro set di dati o API pubblicamente disponibili che puoi utilizzare direttamente o come proxy per il tuo problema per apprendere rapidamente quali metodi potrebbero funzionare bene? Devi ottimizzare i parametri dell'algoritmo? Sono le euristiche che puoi utilizzare per configurare l'algoritmo presentato in articoli o studi sull'algoritmo? Quale sarebbe la tua strategia in caso di problemi con una libreria di programmazione o un tipo specifico di struttura dati? Usa le stesse tattiche nel campo dell'apprendimento automatico. Contatta la comunità e chiedi risorse che potresti essere in grado di sfruttare per accelerare l'apprendimento e il progresso del tuo progetto. Prendi in considerazione forum e siti di domande e risposte per iniziare e contatta accademici e specialisti come passaggio successivo. 5. Non serve davvero la matematica Non è necessaria la teoria matematica per iniziare, ma la matematica è una parte importante dell'apprendimento automatico. La ragione di ciò è che fornisce forse il modo più efficiente e inequivocabile per descrivere i problemi ei comportamenti dei sistemi. Ignorare i trattamenti matematici degli algoritmi può portare a problemi come avere una comprensione limitata di un metodo o adottare un'interpretazione limitata di un algoritmo. Ad esempio, molti algoritmi di apprendimento automatico hanno un'ottimizzazione al centro che viene aggiornata in modo incrementale. Conoscere la natura dell'ottimizzazione da risolvere (è la funzione convessa) consente di utilizzare algoritmi di ottimizzazione efficienti che sfruttano questa conoscenza. Interiorizzare il trattamento matematico degli algoritmi è lento e viene fornito con padronanza. Soprattutto se stai implementando algoritmi avanzati da zero, inclusi gli algoritmi di ottimizzazione interni, prenditi il ​​tempo necessario per imparare l'algoritmo dal punto di vista matematico. Riepilogo In questo post hai appreso di 5 errori comuni che i programmatori commettono quando iniziano l'apprendimento automatico. Le cinque lezioni sono: Non mettere l'apprendimento automatico su un piedistallo Non scrivere codice di apprendimento automatico per iniziare Non fare le cose manualmente Non reinventare soluzioni a problemi comuni Non ignorare la matematica Condividi l'articolo per supportarci, oppure se pensi di conoscere un altro mito scrivilo nei commenti.

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

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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

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

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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

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

Familiarità con linguaggi di programmazione come Python, Java, C++ e R è fondamentale. Python, in particolare, è ampiamente utilizzato per la sua vasta gamma di librerie e framework per l'IA Devi essere esperto in linguaggi come Python, Java e C++. Python è particolarmente utile grazie alle sue librerie specializzate come TensorFlow e PyTorch. Scegli i linguaggi giusti: Python è il linguaggio più popolare per l'IA grazie alle sue librerie come

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

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 :)

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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.