Gli autoencoder sono un tipo specifico di rete neurale feedforward in cui l'input e l'output sono identici. Geoffrey Hinton ha progettato autoencoder negli anni '80 per risolvere problemi di apprendimento senza supervisione. Sono reti neurali addestrate che replicano i dati dal livello di input al livello di output. Gli autoencoder vengono utilizzati per scopi quali la scoperta farmaceutica, la previsione della popolarità e l'elaborazione delle immagini. Come funzionano gli autoencoder? Un autoencoder è costituito da tre componenti principali: l'encoder, il codice e il decoder. Gli autoencoder sono strutturati per ricevere un input e trasformarlo in una rappresentazione diversa. Quindi tentano di ricostruire l'input originale nel modo più accurato possibile. Quando l'immagine di una cifra non è chiaramente visibile, viene alimentata da una rete neurale di codifica automatica. Gli autoencoder prima codificano l'immagine, quindi riducono la dimensione dell'input in una rappresentazione più piccola. Infine, l'autoencoder decodifica l'immagine per generare l'immagine ricostruita.

Data Science e Intelligenza Artificiale, spesso confuse l'una con l'altra ma altrettante volte capaci di opere grandiose. Capiamo meglio come queste comunicano

Diventare un data scientist è un po come dire "Oggi vado a fare surf". Non è solo salire sulla tavola e cavalcare l'onda. Ma trovare il mare guisto, la giusta posizione e la giusta onda. Ma nemmeno questo basta ! Serve esperienza, sia a livello didattico che lavorativo. Ma siccome il DataScientist non è un semplice lavoro ma "Uno stile di vita" non separiamo l'esperienza a livello didattico e lavorativo, ma viviamo questo percorso non con la fretta di diventare data scientist e sbandierarlo su Linkedin, ma per il gusto di cavalcare come si deve l'onda che aspettavi da tanto.

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.

In questo tutorial torneremo alla matematica e alle statistiche di studio e come calcolare numeri importanti in base a set di dati. Impareremo anche come utilizzare vari moduli Python per ottenere le risposte di cui abbiamo bisogno. E impareremo a creare funzioni in grado di prevedere il risultato in base a ciò che abbiamo appreso.

In questa sezione del corso andremo ad analizzare e a toccare con mano le principali architetture neurali per il deep learning. Questa parte potrebbe sembrarti un po ostica, quindi non preoccuparti.

Le tecniche di deep learning si sono dimostrate all'avanguardia per vari problemi di rilevamento di oggetti. Di seguito sono riportati alcuni degli approcci di deep learning comunemente utilizzati per il rilevamento di oggetti: ImageAI Rilevatori a colpo singolo YOLO (Guardi solo una volta) Reti neurali convoluzionali Nel resto di questo MicroCorso, vedremo cos'è esattamente ImageAI e come usarlo per eseguire il rilevamento di oggetti. Per renderti chiaro il funzionamento di una banale applicazione di computer vision basata sull'Apprendimento profondo ti proponiamo questa animazione

ImageAI è una libreria Python creata per consentire agli sviluppatori di creare applicazioni e sistemi con capacità di apprendimento approfondito e di visione artificiale autonome utilizzando poche righe di codice diretto. ImageAI contiene un'implementazione Python di quasi tutti gli algoritmi di apprendimento profondo all'avanguardia come RetinaNet , YOLOv3 e TinyYOLOv3. ImageAI utilizza diverse API che funzionano offline: ha API di rilevamento di oggetti, rilevamento di video e rilevamento di oggetti che possono essere chiamate senza accesso a Internet. ImageAI utilizza un modello pre-addestrato e può essere facilmente personalizzato. La ObjectDetection della libreria ImageAI contiene funzioni per eseguire il rilevamento di oggetti su qualsiasi immagine o insieme di immagini, utilizzando modelli pre-addestrati. Con ImageAI, puoi rilevare e riconoscere 80 diversi tipi di oggetti comuni e quotidiani.

Il nostro primo compito qui è creare le cartelle necessarie. Per questo tutorial abbiamo bisogno delle seguenti cartelle: Rilevamento di oggetti : cartella principale models : memorizza il modello pre-addestrato input : memorizza il file immagine su cui si desidera eseguire il rilevamento degli oggetti output : memorizza il file immagine con gli oggetti rilevati Dopo aver creato le cartelle, la Directory principale dovrebbe contenere le seguenti sottocartelle: CartellaPrincipale ├── input ├── models └── output Ora inserisci dentro la cartella models, il Modello TinyYOLOv3 che hai scaricato nello step della configurazione dell'ambiente.

Dopo aver istanziato la ObjectDetectionclasse, ora possiamo chiamare varie funzioni dalla classe. La classe contiene le seguenti funzioni di chiamare modelli pre-addestrati: setModelTypeAsRetinaNet(), setModelTypeAsYOLOv3(), e setModelTypeAsTinyYOLOv3(). Ai fini di questo tutorial, userò il TinyYOLOv3model pre-addestrato e quindi useremo la setModelTypeAsTinyYOLOv3() funzione per caricare il nostro modello. detector.setModelTypeAsTinyYOLOv3() Ecco come dovrebbe essere il tuo codice

Ora inserisci l' immagine nella cartella " /input/ " Dopo aver caricato l' immagine ricordati di cambiare la variabile input_path con il nome del file immagine da te inserito nella cartella input_path = "./input/tuafoto.jpg"

Iniziamo con una breve Panoramica sulla Computer Vision e sulle principali librerie per creare programmi

Rilevamento di oggetti con ImageAI in 10 semplici step. Vediamo ora come utilizzare effettivamente la libreria ImageAI. Spiegherò passo dopo passo come costruire il tuo primo modello di rilevamento di oggetti con ImageAI. Pronto a creare il tuo primo programma?

Se sei interessato a una carriera lavorando con i big data e con i numeri, ci sono due percorsi che potresti prendere in considerazione: diventare un analista di dati. diventare uno scienziato di dati. Qual è la differenza tra analisti di dati e scienziati di dati? Daremo un'occhiata alle differenze e ai percorsi di carriera per entrambe le discipline. I datori di lavoro sono alla ricerca di professionisti con competenze basate sui dati come analisi, apprendimento automatico e intelligenza artificiale. Poiché il mondo fa sempre più affidamento sui dati in molti aspetti del business, della ricerca e dell'economia, sia i data scientist che gli analisti sono richiesti con stipendi generalmente superiori alla media nazionale.

Quindi, prima di lanciarsi nella Roadmap completa della Data Science, si dovrebbe avere un obiettivo chiaro nella sua mente: Perché vuole imparare la Data Science? È per la frase " Il lavoro più sexy del 21° secolo "? È per i tuoi progetti accademici universitari? È per la tua carriera a lungo termine? Vuoi spostare la tua carriera nel mondo dei data scientist? Quindi prima fissa un obiettivo chiaro. Perché vuoi imparare la scienza dei dati? Ad esempio, se vuoi imparare Data Science per i tuoi progetti accademici universitari, è sufficiente imparare solo le cose per principianti in Data Science. Allo stesso modo, se vuoi costruire la tua carriera a lungo termine, dovresti imparare anche cose professionali o avanzate. Devi coprire tutti i prerequisiti in dettaglio. Quindi è nelle tue mani e sta a te decidere perché vuoi imparare Data Science. Per questo motivo troverai nella RoadMap gli argomenti divisi per difficoltà, cosicchè tu possa, Dopo Aver risposto alle domande precedenti , capire con cura cosa studiare per diventare un Data Scientist o per concludere il tuo progetto lavorativo/universitario.