degli alberi decisionali e forniremo alcuni esempi di come utilizzare gli alberi decisionali nelle applicazioni Indice Articolo sull'Algoritmo di machine learning decision tree Definizione e principi dell'algoritmo accuratezza e performance per alberi decisionali Vantaggi e limiti degli alberi decisionali Esempi di applicazioni Ciò li rende una buona scelta per le applicazioni in cui i dati sono rumorosi o presentano valori mancanti Esempi di applicazioni del Decision tree : Alcuni esempi di applicazioni degli alberi decisionali includono

Questo lo rende molto più potente, grazie al Machine Learning. La parte frontend della nostra applicazione è completa. Passiamo al backend. Queste sono la panoramica della nostra applicazione. Iniziamo a costruirlo. Definiremo alcuni eventi di cui abbiamo bisogno per la nostra applicazione. , puoi anche semplicemente eseguire l'applicazione con il comando Python.

Il rilevamento di oggetti ha molteplici applicazioni come il rilevamento dei volti, il rilevamento dei Apprendimento approfondito per il rilevamento di oggetti Le tecniche di deep learning si sono dimostrate Di seguito sono riportati alcuni degli approcci di deep learning comunemente utilizzati per il rilevamento La libreria ImageAI ImageAI è una libreria Python creata per consentire agli sviluppatori di creare applicazioni Scrivi qui nei commenti possibili applicazioni o estensioni di questo frammento di codice.

Tuttavia, vi è una crescente domanda di SBC che possono essere utilizzati per applicazioni di elaborazione edge come Intelligenza Artificiale (AI) o Deep Learning (DL) e ce ne sono parecchie. una NPU (Neural Processing Unit) che lo aiuta a elaborare con facilità i carichi di lavoro IA / Deep Learning prestazioni dell'IA, può anche essere utilizzato per l'addestramento e la creazione di modelli DL (Deep Learning È in grado di eseguire inferenze ML (Machine Learning) ad alta velocità e supporta TensorFlow Lite e

Learning (ad es. in Python con Keras Step-By-Step Chi ha inventato il Deep Learning ? Learning PyScript, come usare Python nel browser! Principali Linguaggi di 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

Attraverso l'analisi dei dati e l'applicazione di algoritmi intelligenti, questi strumenti ti aiutano

Il World Economic Forum ha identificato gli “specialisti di intelligenza artificiale e machine learning Ingegnere di Machine Learning Gli ingegneri di machine learning si trovano all'incrocio tra l'ingegneria Le posizioni di ingegnere di machine learning sono ideali per chi ha un background che combina scienza , deep learning, reti neurali e applicazioni cloud, oltre a competenze di programmazione in Java, Python La retribuzione media di un ingegnere di machine learning negli Stati Uniti è di $131.000.

Learning. TensorFlow Model Garden TensorFlow è una piattaforma open source end-to-end per Machine Learning e probabilmente Puoi scoprire e scaricare centinaia di modelli di machine learning preparati per la distribuzione e addestrati Modelli MediaPipe MediaPipe è un framework di Machine Learning open source e multipiattaforma sviluppato Il repository Awesome-CoreML-Models contiene una raccolta di modelli di machine learning supportati dalla

Software Engineer-Machine Learning, la differenza dal precedente è la profonda conoscenza degli algoritmi Machine Learning Researcher, ovvero il "Ricercatore di apprendimento automatico", la matematica, come Learning Engineer: l'architetto dell'intelligenza artificiale L'Ingegnere di Machine Learning si occupa una profonda conoscenza degli algoritmi di machine learning. Learning Researcher: il pioniere dell'innovazione Il Ricercatore di Machine Learning è colui che porta

Learning. Potresti adottare un approccio basato sull’utilizzo di algoritmi di machine learning per l’analisi predittiva consigliati includono "Intelligenza Artificiale: Un'Introduzione" di Stuart Russell e Peter Norvig e "Deep Learning learning. learning.

Alcune applicazioni comuni dei Big Data includono marketing, finanza, assistenza sanitaria e governo. Le applicazioni dei Big Data: Ecco possibili applicazioni dei Big Data: Marketing: i Big Data possono Inoltre, possiamo aspettarci di vedere l'emergere di nuove applicazioni e casi d'uso per i Big Data, nel futuro dei Big Data è il crescente utilizzo delle tecnologie di intelligenza artificiale (AI) e machine learning (ML).

In questo post affronteremo l'Intelligenza Artificiale a piccoli passi e proveremo a costruire una rete neurale molto semplice in Java. COS'È UNA RETE NEURALE? Una rete neurale è una rappresentazione software di come funziona il cervello. Sfortunatamente, non sappiamo ancora come funzioni esattamente il cervello, ma conosciamo un po' la biologia alla base di questo processo: il cervello umano è costituito da 100 miliardi di cellule chiamate neuroni, collegate tra loro da sinapsi. Se un numero sufficiente di sinapsi si collega a un neurone si attiverà. Questo processo è noto come "pensare". Proviamo quindi a modellare il processo di cui sopra utilizzando un esempio molto semplice che ha 3 input (sinapsi) e si traduce in un singolo output (1 neurone di attivazione). Creare una semplice rete neurale con java Addestreremo la nostra rete neurale nell' immagine sopra per risolvere il seguente problema. Riesci a capire lo schema e indovinare quale dovrebbe essere il valore del nuovo input? 0 o 1? La risposta è in realtà molto semplicemente il valore della colonna più a sinistra, cioè 1! Quindi, ora che abbiamo il modello di un cervello umano, cercheremo di far apprendere alla nostra rete neurale quale schema è dato al set di addestramento. Per prima cosa assegneremo a ciascun input un numero casuale per produrre un output. La formula per calcolare l'uscita è data come segue: ∑ weioghtio.ionptutio = weioght1.ionptut1 + weioght2.ionptut2 + weioght3.ionptut3 A quanto pare vorremmo normalizzare questo valore di output su qualcosa tra 0 e 1 in modo che la previsione abbia senso. Dopo la normalizzazione confrontiamo l'output con l'output atteso dei nostri input. Questo ci dà l'errore, o quanto è lontana la nostra previsione. Possiamo quindi utilizzare questo errore per regolare leggermente i pesi della nostra rete neurale e tentare nuovamente la fortuna sullo stesso input. Questo può essere riassunto nella seguente immagine: Ripetiamo questo processo di addestramento per tutti gli input 10.000 volte per raggiungere una rete neurale adeguatamente addestrata. Possiamo quindi utilizzare questa rete neurale per fare previsioni su nuovi input! Prima di passare all'implementazione, tuttavia, dobbiamo ancora chiarire come abbiamo ottenuto la normalizzazione e l'adeguamento del peso in base all'errore (noto anche come back-propagation). Normalizzare i dati per la rete neurale con java In una rete neurale di ispirazione biologica, l'output di un neurone è solitamente un'astrazione che rappresenta la velocità di attivazione del potenziale d'azione nella cellula. Nella sua forma più semplice, questo è un valore binario, cioè o il neurone si sta attivando o meno. Da qui la necessità di normalizzazione di questo valore di uscita. Per ottenere questa normalizzazione applichiamo quella che è nota come funzione di attivazione all'output del neurone. Se prendiamo l'esempio di una funzione passo Heaviside davvero semplice che assegna uno 0 a qualsiasi valore negativo e un 1 a qualsiasi valore positivo, allora sarebbe necessario un gran numero di neuroni per raggiungere la granularità richiesta di regolare lentamente i pesi per raggiungere un consenso accettabile del set di formazione. Come vedremo nella prossima sezione sulla retropropagazione, questo concetto di aggiustamento lento dei pesi può essere rappresentato matematicamente come la pendenza della funzione di attivazione. In termini biologici, può essere considerato come l'aumento della velocità di accensione che si verifica all'aumentare della corrente di ingresso. Se dovessimo utilizzare una funzione lineare invece della funzione di Heaviside, scopriremmo che la rete risultante avrebbe una convergenza instabile perché gli input dei neuroni lungo i percorsi preferiti tenderebbero ad aumentare senza limiti, poiché una funzione lineare non è normalizzabile. Tutti i problemi sopra menzionati possono essere gestiti utilizzando una funzione di attivazione sigmoidea normalizzabile. Un modello realistico rimane a zero fino a quando non viene ricevuta la corrente di ingresso, a quel punto la frequenza di attivazione aumenta rapidamente all'inizio, ma si avvicina gradualmente a un asintoto con una frequenza di attivazione del 100%. Matematicamente, questo è simile a: Se tracciata su un grafico, la funzione Sigmoid disegna una curva a forma di S: Pertanto, diventa ora la formula finale per l'output di un neurone : Ci sono altre funzioni di normalizzazione che possiamo usare, ma il sigmoide ha il vantaggio di essere abbastanza semplice e di avere anche una semplice derivata che sarà utile quando osserveremo la propagazione posteriore di seguito. Back Propagation per la rete neurale con java Durante il ciclo di allenamento, abbiamo regolato i pesi in base all'errore. Per fare ciò, possiamo utilizzare la formula "Derivata ponderata per l'errore". UNdjtuStment = error.ionptut.SiogmoiodCturveGrundioent(otutptut) Il motivo per cui utilizziamo questa formula è che in primo luogo, vogliamo rendere la regolazione proporzionale alla dimensione dell'errore. In secondo luogo, moltiplichiamo per l'input, che è uno 0 o un 1. Se l'input è 0, il peso non viene regolato. Infine, moltiplichiamo per il gradiente della curva Sigmoide (o la derivata). Il motivo per cui utilizziamo il gradiente è perché stiamo cercando di ridurre al minimo la perdita. In particolare, lo facciamo con un metodo di discesa del gradiente . Fondamentalmente significa che dal nostro punto corrente nello spazio dei parametri (determinato dall'insieme completo dei pesi correnti), vogliamo andare in una direzione che diminuirà la funzione di perdita. Visualizza in piedi su una collina e cammina lungo la direzione in cui il pendio è più ripido. Il metodo di discesa del gradiente applicato alla nostra rete neurale è illustrato come segue: Se l'output del neurone è un grande numero positivo o negativo, significa che il neurone era abbastanza sicuro in un modo o nell'altro. Dal grafico sigmoideo, possiamo vedere che in grandi numeri la curva sigmoidea ha un gradiente poco profondo. Pertanto, se il neurone è sicuro che il peso esistente sia corretto, non vuole regolarlo molto e moltiplicandolo per il gradiente della curva sigmoidea si ottiene questo. La derivata della funzione sigmoidea è data dalla seguente formula SiogmoiodCturveGrundioent(otutptut)= otutptut.(1−otutptut) Sostituendo questo di nuovo nella formula di regolazione ci dà UNdjtuStment=error.ionptut.otutptut.(1−otutptut) Codice Java per la rete neurale Un punto importante ma sottile che è stato tralasciato quando si spiega la matematica di cui sopra è che per ogni iterazione di addestramento, le operazioni matematiche vengono eseguite contemporaneamente sull'intero set di addestramento. Pertanto, utilizzeremo le matrici per memorizzare l'insieme dei vettori di input, i pesi e gli output attesi. Inizieremo con la classe NeuronLayer che è solo un "punto di accesso" per i pesi nella nostra implementazione della rete neurale. Gli forniamo il numero di input per neurone e il numero di neuroni che può utilizzare per costruire una tabella dei pesi. Nel nostro esempio attuale, questo è semplicemente l'ultimo neurone di output che ha i 3 neuroni di input. public class NeuronLayer { public final Function activationFunction, activationFunctionDerivative; double[][] weights; public NeuronLayer(int numberOfNeurons, int numberOfInputsPerNeuron) { weights = new double[numberOfInputsPerNeuron][numberOfNeurons]; for (int i = 0; i < numberOfInputsPerNeuron; ++i) { for (int j = 0; j < numberOfNeurons; ++j) { weights[i][j] = (2 * Math.random()) - 1; // shift the range from 0-1 to -1 to 1 } } activationFunction = NNMath::sigmoid; activationFunctionDerivative = NNMath::sigmoidDerivative; } public void adjustWeights(double[][] adjustment) { this.weights = NNMath.matrixAdd(weights, adjustment); } } La nostra classe di rete neurale è dove si svolgono tutte le azioni. Prende come costruttore NeuronLayere ha 2 funzioni principali: think: calcola le uscite di un dato set di ingressi train: esegue i tempi del ciclo di allenamento numberOfTrainingIterations(solitamente un numero elevato come 10.000). Si noti che l'allenamento stesso implica il calcolo dell'output e quindi la regolazione dei pesi di conseguenza public class NeuralNetSimple { private final NeuronLayer layer1; private double[][] outputLayer1; public NeuralNetSimple(NeuronLayer layer1) { this.layer1 = layer1; } public void think(double[][] inputs) { outputLayer1 = apply(matrixMultiply(inputs, layer1.weights), layer1.activationFunction); } public void train(double[][] inputs, double[][] outputs, int numberOfTrainingIterations) { for (int i = 0; i < numberOfTrainingIterations; ++i) {// pass the training set through the network think(inputs);// adjust weights by error * input * output * (1 - output) double[][] errorLayer1 = matrixSubtract(outputs, outputLayer1); double[][] deltaLayer1 = scalarMultiply(errorLayer1, apply(outputLayer1, layer1.activationFunctionDerivative)); double[][] adjustmentLayer1 = matrixMultiply(matrixTranspose(inputs), deltaLayer1); // adjust the weights this.layer1.adjustWeights(adjustmentLayer1); } } public double[][] getOutput() { return outputLayer1; } } Infine abbiamo il nostro metodo principale in cui impostiamo i nostri dati di allenamento, alleniamo la nostra rete e le chiediamo di fare previsioni sui dati di test public class LearnFirstColumnSimple { public static void main(String args[]) { // create hidden layer that has 1 neuron and 3 inputs NeuronLayer layer1 = new NeuronLayer(1, 3); NeuralNetSimple net = new NeuralNetSimple(layer1); // train the net double[][] inputs = new double[][]{{0, 0, 1},{1, 1, 1},{1, 0, 1},{0, 1, 1}}; double[][] outputs = new double[][]{{0},{1},{1},{0}}; System.out.println("Training the neural net..."); net.train(inputs, outputs, 10000); System.out.println("Finished training"); System.out.println("Layer 1 weights"); System.out.println(layer1); // calculate the predictions on unknown data// 1, 0, 0 predict(new double[][], net);// 0, 1, 0 predict(new double[][], net);// 1, 1, 0 predict(new double[][], net); } public static void predict(double[][] testInput, NeuralNetSimple net) { net.think(testInput); // then System.out.println("Prediction on data "+ testInput[0][0] + " "+ testInput[0][1] + " "+ testInput[0][2] + " -> "+ net.getOutput()[0][0] + ", expected -> " + testInput[0][0]); } } Eseguendo il nostro esempio sopra, vediamo che la nostra rete ha fatto un buon lavoro nel prevedere quando l'input più a sinistra è 1 ma non sembra che riesca a ottenere lo 0 giusto! Questo perché il secondo e il terzo peso di input dovevano essere entrambi più vicini a 0. Training the neural net... Finished training Layer 1 weights [[9.672988220005456 ] [-0.2089781536334558 ] [-4.628957430141331 ] ] Prediction on data 1.0 0.0 0.0 -> 0.9999370425325528, expected -> 1.0 Prediction on data 0.0 1.0 0.0 -> 0.4479447696095623, expected -> 0.0 Prediction on data 1.0 1.0 0.0 -> 0.9999224112145153, expected -> 1.0 Nel prossimo post vedremo se l'aggiunta di un altro livello alla nostra rete neurale può aiutare a migliorare le previsioni ;)

C'è anche il deep learning , una sottobranca più avanzata dell'apprendimento automatico che utilizza I data scientist li creano eseguendo algoritmi di machine learning, data mining o statistici su set di learning, tra cui TensorFlow, Weka, Scikit-learn, Keras e PyTorch; Jupyter Notebook, un'applicazione Ciò include piattaforme di analisi per data scientist esperti, piattaforme di machine learning automatizzate Nel suo rapporto Magic Quadrant del 2022 sulle piattaforme di data science e machine learning, Gartner

un ultimo parametro da conoscere per poter controllare il modo in cui la rete neurale apprende: il “learning Creiamo una rete neurale da zero con Python (3.x nell'esempio sotto). import numpy, random, os lr = 1 #learning

intelligenza artificiale nello sviluppo software : Aumento della velocità di sviluppo Le tecniche di machine learning e deep learning possono aiutare DevOp a ridurre diversi processi di test del software. ' intelligenza artificiale nello sviluppo software : Maggiore sicurezza e privacy I modelli di deep learning Le applicazioni bancarie utilizzano esclusivamente l'IA per proteggere i dati dei propri clienti. Learning possono gestire i dati per selezionare la regione migliore e il momento migliore per distribuire