Python che mira ad aiutare i ricercatori di intelligenza artificiale a utilizzare i potenziamenti dei dati AugLy fornisce sofisticati strumenti di aumento dei dati per creare campioni per addestrare e testare AugLy è una nuova libreria open source per l'aumento dei dati che combina audio, immagini, video e testo tutti i dati di un progetto in un'unica libreria e API unificate. In tal caso, i modelli impareranno gradualmente a concentrarsi sugli attributi critici dei dati per un

Il flusso delle immagini generate attraverso AI (Artificial Intelligence) sta inondando il web e pare inarrestabile. Una stima quantitativa precisa del fenomeno non esiste ma si parla di diversi milioni di immagini generate e pubblicate solo negli ultimi sei mesi (da Agosto 2022 a Febbraio 2023). Gli strumenti per la generazione di immagini basati su AI si susseguono a ritmi incalzanti, senza precedenti neanche per il settore della tecnologia avanzata. DALLE-2, MidJourney, Stable Diffusion sono solo alcuni tra i nomi più celebri balzati agli onori della ribalta nel giro di pochi mesi. C’è chi parla oramai di un nuovo settore dell’Arte figurativa: l’AI Art, cioè l’arte di immagini generate attraverso AI. Si può, però, definire vera Arte l’AI Art? Il dibattito sulla questione è accesissimo e non sorprende. Il mondo dell’arte è stato letteralmente preso d’assalto e, per alcuni, rischia di essere travolto. Molte sono le accuse rivolte all’AI Art [1] ma la più importante riguarda il fatto che nella generazione di immagini manchi un vero sforzo artistico. Basta scrivere un testo (detto “prompt”) in cui si definisce che cosa si vuol ottenere e lo strumento genera automaticamente l’immagine. Ben altro sforzo rispetto a dipingere un quadro su una tela! A questa accusa si può, in prima battuta, rispondere ricordando che anche Charles Baudelaire aveva mosso una simile obiezione nei confronti della fotografia nel celebre “Salon de 1859” [2]. Anzi Baudelaire era stato ben più feroce dei detrattori della AI Art di oggi: “Se si consentirà alla fotografia di servire da supplemento all’arte in qualcuna delle sue funzioni, questa sarà soppiantata e corrotta, grazie anche alla stupidità delle moltitudini che sono il naturale alleato della fotografia ”. Per fortuna, niente di quanto vaticinato da Baudelaire è accaduto ma, anzi, l’Arte, liberata dalla necessità di rappresentare pedissequamente la Realtà, ha potuto esprimersi in movimenti come l’Impressionismo o il Surrealismo [3]. La questione del “basso sforzo” è, poi, un mito che ci proponiamo di sfatare attraverso una descrizione minuziosa (quasi scientifica) del processo di generazione di una immagine artistica. Come viene generata la AI Art Per comprendere quanta parte abbia l’essere umano nel processo di generazione di un’immagine artistica usando la “Artificial Intelligence (AI)” conviene far riferimento a uno schema semplice ma veritiero su come si svolge il processo di generazione (Fig. 1). Figura 1 – Il processo di generazione di una immagine artistica usando AI In pratica il processo di generazione è la ripetizione di una interazione tra umano e modello (la componente di AI): Dall’umano al modello attraverso un prompt e qualche altro parametro (prompt + params); Dal modello all’umano attraverso una immagine-risultato (image-response). Se l’immagine-risultato non corrisponde all’idea che l’umano trova soddisfacente (esteticamente, come fedeltà di rappresentazione) l’input verso il modello è cambiato e il processo si ripete finché non si giunge a un’immagine soddisfacente. Che cosa c’è dentro il modello? Dentro il modello c’è uno spazio latente (multimodal latent space) formato da parole e feature di immagini, cioè c’è uno spazio latente multimodale. Questo spazio latente multimodale è stato allestito attraverso il “training” del modello usando un dataset di parole e corrispondenti immagini. Si osserva che sia le parole che le immagini provengono da altri umani attraverso le opere degli artisti, del passato e del presente, e attraverso la descrizione delle opere. Dal punto di vista del modello quando l’umano inserisce un input (prompt+params) si determina una posizione dentro lo spazio latente e da quella posizione con un determinato algoritmo si sintetizza un’immagine, combinando le feature delle immagini nei pressi del punto determinato dal prompt. L’umano, dunque, è, in pratica, un esploratore dello spazio latente del modello. La pratica di generazione mostra come esistono zone produttive (miniere) e zone improduttive (deserto). Talvolta l’umano intercetta una miniera con prompt improbabili o non attinenti con l’argomento del prompt. C’è una certa dose di casualità nel processo di generazione che corrisponde alla casualità di alcune tecniche pittoriche moderne. Che cosa c’è dentro l’umano? Nell’umano c’è, essenzialmente un Idea dell’opera che si vuol realizzare. Da un punto di vista antropologico l’umano è un insieme complesso, dotato di una densità misteriosa, non conoscibile completamente. Anche l’Idea dell’umano può cambiare nel corso del processo di generazione di un’immagine. In base alla immagine-risultato l’umano può cambiare idea. Per esempio perché si è costatata l’impossibilità di produrre un’immagine che corrisponda in modo soddisfacente all’Idea o, semplicemente, perché il risultato-immagine ha fatto nascere un’idea migliore di quella originale. Il processo di generazione di un’immagine da parte dell’umano è quindi un processo creativo non deterministico. Sappiamo, poi, che anche la creatività umana non è infinita ma è delimitata da archetipi universali, come ha sottolineato Jung [4]. Tuttavia anche nella generazione con AI si possono riconoscere gli stili dei diversi umani che prediligono certi temi e certe aree dello spazio latente invece che altre. In fondo, anche in un’opera d’arte tradizionale è sempre un’idea che guida l’artista. Si pensi allo stile di Michelangelo Buonarroti: uomini, donne e bambini sono, essenzialmente, “eroi” nerboruti (V. Tondo Doni, Fig. 2). Figura 2 – il Tondo Doni di Michelangelo Post-produzione Una volta che l’umano abbia ottenuto una immagine-risultato soddisfacente sono possibili altre operazioni successive: inpainting – Si tolgono dall’immagine alcuni elementi attraverso l’AI; outpainting – Si aggiungono nuovi elementi all’immagine tramite AI; Photoshop – Si effettuano delle correzioni usando un editor di immagini; ri-mediazione attraverso la pittura – L’immagine è stampata, ad esempio su tela, e l’artista umano prende colori e pennelli per cambiare l’immagine stampata; altre elaborazioni – L’umano può decidere di generare un video dall’immagine, aggiungere una colonna sonora, creare dei rumori o, addirittura, degli odori. Questo mette in luce il fatto che un’opera d’arte può essere ottenuta con l’AI ma non solo. L’Arte è qualcosa di più complesso e libero della semplice AI. Insomma, È Vera Arte? Per noi la risposta è netta e chiara: è vera Arte! Per alcuni questa affermazione può essere uno shock ma, per onestà, questa nuova realtà non si può negare. È chiaro che con l’AI la manualità non conta. Non si prendono in mano pennello e colori ma il processo creativo che si compie è fortemente umano. Anche la componente casuale con cui viene generata un’immagine non toglie nulla al processo artistico, come mostra tanta parte di Arte del Novecento. Comunque, a parte i ragionamenti, le polemiche e, talvolta, anche le elucubrazioni alla fine ciò che conta è il giudizio finale, è la percezione di un utente finale che valuta, secondo il suo giudizio soggettivo, il valore estetico dell’opera. Si riporta una serie di opere generate dall’autore di questo articolo senza commento (Fig. 3-6). Ognuno giudichi da solo. Per saperne di più sull’Intelligenza Artificiale e le sue applicazioni nel mondo dell'arte, vi invito a visitare il sito web di Mathema, l’azienda di cui sono CEO, e di seguirci sulla nostra pagina Linkedin ufficiale. Riferimenti [1] Ennio Bianco, “E’ Arte o non è Arte, è Arte o non è Arte, …”, 2022 [2] Charles Baudelaire, Salon de 1859 [3] Cathy Reisenwitz, "Artist Ellen Maidman-Tanner on why AI is actually good for art" [4] M. Mazzeschi, "Why AI can generate art we can understand: a Jungian approach"

Informazioni sui dati delle cifre MNIST Il set di dati Modified National Institute of Standards and Technology è l'acronimo di set di dati MNIST . dall'API del set di dati Tensorflow. train_dataset = datasets.MNIST( 'data', train=True, download=True, transform=transform) test_dataset = datasets.MNIST( 'data', train=False, download=True, transform=transform) train_loader = torch.utils.data.DataLoader

= data.loc[:,cols_to_keep] closingdata = data closingdata["week"] = closingdata.index.isocalendar vs Historical data") plt.plot(closingdata['Close'],label='Historical Data') plt.plot(testdata['Close '],label='Prediction on Test Data') plt.xlabel ('Date') plt.ylabel ('Close') plt.legend() plt.show possiamo stampare e confrontare i valori testdata (Predicted Data) con dati storici fino al 28.01.2022 Se il comportamento della previsione (Predicted Data) ricalca bene il dato storico (Historical Data)

Obiettivi Articolo Il dibattito di lunga data di R vs SAS è stato ora affiancato da Python Ciascuno automatico Puoi anche scegliere uno qualsiasi dei tre strumenti a seconda della fase della tua carriera in Data SAS aveva un grande vantaggio nell'implementazione dell'infrastruttura end-to-end (Visual Analytics, Data warehouse, Data quality, reporting e analytics), che è stato mitigato dall'integrazione/supporto di Sarà prematuro scommettere su ciò che prevarrà, data la natura dinamica dell'industria.

Kristian Hammond, professore di informatica e co-fondatore della società di narrazione di dati Narrative Il Boston Globe utilizza una piattaforma di dati sui clienti per raccogliere informazioni sugli abbonati Decisioni aziendali basate sui dati L'ufficio commerciale di una testata giornalistica può trarre vantaggio Raccogliendo dati e calcolando i numeri, l'IA può aiutare manager e dirigenti a prendere decisioni su svolgere nel campo del giornalismo, creando riassunti di articoli, generando idee e proposte, analizzando dati

L'intelligenza artificiale è anche in grado di aiutare i proprietari di ristoranti a dare un senso ai dati ristorazione I ristoranti sono sempre alla ricerca di modi per ridurre i costi del lavoro , soprattutto dato Dato che l'attenzione di Domino's Pizza sulla tecnologia l'ha aiutata a raggiungere circa $ 4,7 miliardi I ristoratori possono ricevere i dati sul cibo tramite i loro smartphone.

(data).flatten() n = len(data) # dividiamo i dati in test e train split = int(n*split_percent ) train_data = data[range(split)] test_data = data[split:] return train_data, test_data, ' train_data, test_data, data = get_train_test(sunspots_url) Passaggio 3: rimodellamento dei dati per (data).flatten() n = len(data) split = int(n*split_percent) train_data = data[range(split )] test_data = data[split:] return train_data, test_data, data def get_XY(dat, time_steps):

trnsazioni fig_amount = px.histogram(data, x='Transaction_Amount', nbins=20 delle transazioni per tipo di conto: # Distribuzione importo pe tipo account fig_box_amount = px.box(data = mean_amount + 2 * std_amount # Flag anomalies data['Is_Anomaly'] = data['Transaction_Amount'] > anomaly_threshold delle anomalie come la foresta di isolamento: # Calcoliamo il numero di anomalie num_anomalies = data in features (X) e target (y) X = data[relevant_features] y = data['Is_Anomaly'] # Split data inì train

Oggi, creare video diventa sempre più semplice grazie alla tecnologia di intelligenza artificiale. I generatori di video AI permettono di creare video di alto livello in pochi minuti, a partire da semplice testo. In questo articolo, esploreremo i 7 migliori strumenti di generazione di video AI per aiutarti a creare video sorprendenti in modo facile e veloce. I 8 migliori tool per creare video con IA: Stable Diffusion Video Deforum Stable Diffusion FlexClip Make a video VEED.io Lumen5 Design.ai Synthesia.io InVideo.io Questi strumenti sono stati selezionati per la loro efficienza, facilità d'uso e qualità dei video prodotti. Con questi strumenti, potrai creare video sorprendenti in modo semplice e veloce, ottimizzando il tuo tempo e ottenendo risultati di alta qualità. Stable Diffusion Video Stable Diffusion Videos è un generatore di intelligenza artificiale text-to-video online gratuito per creare video dai prompt. Puoi vedere gli esempi video qui sotto: Deforum Stable Diffusion Un altro generatore di intelligenza artificiale da testo a video, Deforum , genera animazioni costruendo frame che prendono in considerazione i loro antenati. Utilizzando Deforum SD, ora è più semplice che mai produrre film e animazioni coerenti dagli output di Stable Diffusion. Guarda i video qui sotto per l'ispirazione: FlexClip FlexClip AI Text to Speech Video Maker è uno strumento potente e semplice da utilizzare che ti consente di convertire il tuo testo in voci AI realistiche e aggiungerle rapidamente al tuo video. Con oltre 400 voci disponibili in più di 140 lingue, FlexClip ti offre una vasta scelta per personalizzare il tuo video. Che tu stia creando video tutorial, annunci promozionali o presentazioni coinvolgenti, questo strumento ti permette di trasformare il tuo testo in voci che suonano naturali, capaci di esprimere una vasta gamma di emozioni e tonalità. Con le sue voci neurali predefinite, puoi convertire il testo in audio in modo rapido, risparmiando tempo e ottenendo risultati migliori. Scegli tra una vasta selezione di voci in più di 140 lingue, tra cui inglese, francese, tedesco, hindi, spagnolo e cinese, per trovare la voce perfetta per ogni scenario. Sfrutta al massimo le opzioni flessibili offerte da FlexClip per personalizzare la tua voce, regolando la velocità e l'intensità, e aggiungendo effetti di fade in/out. Creare un video con il testo in voce diventa facile grazie a FlexClip: Scrivi lo script che vuoi convertire in sintesi vocale. Scegli la lingua, il tono e il genere della voce. Anteprima l'audio della sintesi vocale e regolalo come desideri. Aggiungi eventualmente musica, logo o immagini. Esporta e scarica il tuo video. Con FlexClip AI Text to Speech Video Maker, puoi migliorare l'accessibilità e la qualità dei tuoi video in modo semplice e gratuito. Provalo oggi stesso e scopri come rendere i tuoi contenuti video ancora più coinvolgenti e professionali. Make A Video Make-A-Video un nuovo generatore AI text-t-video di Meta crea cortometraggi divertenti con poche frasi. La ricerca, che è stata creata per consentire la generazione di testo in video, si basa sui recenti sviluppi nella tecnologia di generazione di testo in immagine. Oltre al testo, anche fotografie e altri video possono essere utilizzati per realizzare filmati. Sebbene sia stato aggiunto un asse temporale, si tratta sempre della stessa diffusione. Usando immagini e descrizioni, il sistema apprende come appare il mondo e come viene tipicamente descritto. I film senza etichetta vengono utilizzati anche per aiutare gli studenti a comprendere come funziona il mondo. Con poche parole o righe di testo, puoi utilizzare queste informazioni per creare video divertenti e originali che ti aiuteranno a dare vita alla tua immaginazione. VEED.io Con l'aiuto della solida tecnologia AI e dell'interfaccia user-friendly di VEED.io , puoi produrre rapidamente fantastici video online. Può essere utilizzato come editor video per tagliare, ritagliare, aggiungere sottotitoli e altro o per convertire qualsiasi testo in video. Ecco come funziona: Scegli un video d'archivio o caricane uno tuo Puoi modificare il video aggiungendo testo, foto, ecc. Scarica ed esporta il filmato Lumen5 Un fantastico strumento online per la produzione di film AI è Lumen5 . Al fine di produrre materiale video di qualità, più di 800.000 utenti utilizzano Lumen5. La cosa migliore è quanto sia semplice da usare e quanto sia richiesta poca esperienza nell'editing video. L'intelligenza artificiale può consentirti di generare rapidamente video da zero o da zero in pochi minuti. Ecco come funziona: Digita uno script o un testo qui. Sulla base della sceneggiatura, Lumen5 selezionerà automaticamente l'audio e le immagini ideali. Puoi caricare il tuo testo, musica e loghi. Scarica e distribuisci il film Design.AI Puoi convertire i post e gli articoli del tuo blog in filmati interessanti con l'aiuto dello straordinario strumento di creazione di contenuti basato sull'intelligenza artificiale chiamato Design.AI . Può anche aiutarti a progettare rapidamente loghi, filmati e banner. Ecco come funziona: Inserisci prima il testo o lo script. Scegli un settore. Scegli una voce che preferisci e uno stile di video. L'intelligenza artificiale produrrà immediatamente un'anteprima video dopo questo. Successivamente, puoi modificare il tuo video e aggiungere testo e musica per renderlo visivamente più accattivante. Synthesia.io Uno dei fantastici generatori di video AI è Synthesia , che semplifica la realizzazione di video AI realistici in pochi minuti. Syhthesia è un'ottima opzione se vuoi realizzare video economici che appaiano professionali. Per creare il tuo video AI, segui questi tre semplici passaggi. Seleziona prima il tuo presentatore AI (Synthesia fornisce più di 40 avatar per i tuoi film AI; in alternativa, puoi creare il tuo avatar). Inserisci il tuo script video AI in secondo luogo. Terzo, crea il tuo video AI e poi scaricalo, riproducilo in streaming o traducilo. InVideo.io Puoi convertire il testo in video utilizzando l'efficace programma di editing video InVideo . Puoi utilizzare più di 5000 layout, contenuti multimediali iStock, una libreria musicale, filtri e altre funzionalità. Per una semplice conversione video di informazioni basate su testo, InVideo offre più di 50 temi basati sull'intelligenza artificiale. Dalla loro libreria di oltre 5000 modelli configurabili, puoi realizzare tutti i diversi tipi di video, inclusi video pubblicitari, promozioni, video di YouTube, introduzioni e altro ancora. Devi scegliere qualsiasi modello o tema e digitare qualsiasi testo durante la creazione di video. Questo è tutto; puoi creare rapidamente un incredibile video AI con quello script. Puoi aggiungere media, come audio, video, testo e altro. Come creare video con l'intelligenza artificiale ? La generazione di video AI è un processo in cui un algoritmo di intelligenza artificiale crea automaticamente un video a partire da un input testuale. Gli strumenti di generazione di video AI utilizzano tecniche di deep learning e natural language processing per analizzare il testo e creare un video coerente e interessante. Il video finale può includere elementi come animazioni, transizioni, effetti visivi e una voce roboticamente generata che legge il testo. Questa tecnologia sta diventando sempre più avanzata e accessibile, rendendola un'opzione sempre più attraente per la creazione di video. Perché scegliere gli strumenti di intelligenza artificiale per creare video ? Ci sono molti motivi per scegliere di utilizzare strumenti di intelligenza artificiale per creare video. In primo luogo, questi strumenti sono estremamente facili da usare e possono creare video di alta qualità in pochissimo tempo. Inoltre, poiché utilizzano tecniche di deep learning, sono in grado di analizzare il testo e creare video che sono coerenti e interessanti per il pubblico. Infine, questi strumenti sono molto convenienti e possono risparmiare tempo e denaro rispetto alla creazione di video manualmente. Conclusione su come creare video con l'Intelligenza artificiale In conclusione, l'uso di strumenti di intelligenza artificiale per creare video è una soluzione ideale per chi cerca di creare video di qualità in modo semplice e veloce. I 7 strumenti menzionati in questo articolo sono i migliori sul mercato e ti permetteranno di creare video di alta qualità in pochi minuti. Scegli il tool che più si adatta alle tue esigenze e inizia a creare video sorprendenti oggi stesso. Non dimenticare che la tecnologia di intelligenza artificiale è in continua evoluzione e che ci sono sempre nuovi strumenti che possono rendere ancora più facile e conveniente la creazione di video.

Big data e machine learning: queste tecnologie vengono utilizzate per analizzare grandi quantità di dati Analisi dei big data Le banche possono utilizzare l'IA per analizzare grandi quantità di dati, come i movimenti bancari, i dati di geolocalizzazione e i profili dei clienti, per identificare modelli di L'IA può analizzare grandi quantità di dati, come i dati finanziari dei clienti, i loro profili di spesa Ad esempio, nel 2018, la banca britannica HSBC è stata multata per aver condiviso i dati dei clienti

esistono algoritmi che emulano il funzionamento del neurone biologico 😮 😲 Il nome che gli è stato dato dall'immagine abbiamo 3 punti fondamentali Dendriti/terminazione sinaptica, i quali sono recettori di dati , in altre parole gli input Corpo cellulare, il quale elabora i dati che ha ricevuto in ingresso Assone Quindi riassumendo ai dendriti arrivano i dati, i quali sono elaborati all'interno del corpo cellulare , dove quando i dati accumulati superano un certo limite viene emesso un segnale. attraverso l'assone

alta qualità sono abbastanza rari perché la previsione è un'abilità specializzata nella scienza dei dati analizzare : from datetime import datetime start = datetime (2015,3,8) end= datetime (2022,3,8) data appurato la sua precisione, se accettabile, procediamo con la previsione futura, a 30 giorno dopo l’ultima data Come umani, siamo meno dipendenti da dati di input strutturati rispetto alla macchina perchè abbiamo Da qualche anno lavora a sistemi di trading supportati da teorie sui Big Data e Intelligenza Artificiale

Questi dati possono provenire da fonti disparate come registri di vendita passati, interazioni con i clienti, dati demografici, tendenze dei social media e molto altro. Gli algoritmi di apprendimento automatico elaborano questi dati per creare modelli predittivi che possono Più dati vengono alimentati nel sistema, più i modelli di apprendimento automatico diventano accurati È qui che interviene l'IA, trasformando i dati grezzi in informazioni preziose.

Grazie alla sua capacità di gestire dati strutturati e di alto livello, Pandas è ampiamente utilizzato per l'analisi e la manipolazione dei dati. È un ottimo strumento per esplorare e preparare i dati prima di applicare modelli di Machine Learning . import pandas as pd # Caricamento dei dati da un file CSV data = pd.read_csv('dati.csv') # Stampare visualizzazione dei dati in Python.