Gli RNN hanno connessioni che formano cicli diretti, che consentono alle uscite dell'LSTM di essere alimentate come ingressi alla fase corrente. L'uscita dell'LSTM diventa un ingresso alla fase corrente e può memorizzare ingressi precedenti grazie alla sua memoria interna. Gli RNN sono comunemente usati per sottotitoli di immagini, analisi di serie temporali, elaborazione del linguaggio naturale, riconoscimento della scrittura a mano e traduzione automatica. Un RNN spiegato assomiglia a questo: Come funzionano gli RNN? L'uscita all'istante t-1 alimenta l'ingresso all'istante t. Allo stesso modo, l'uscita al tempo t alimenta l'ingresso al tempo t+1. Gli RNN possono elaborare input di qualsiasi lunghezza. Il calcolo tiene conto delle informazioni storiche e la dimensione del modello non aumenta con la dimensione dell'input. Ecco un esempio di come funziona la funzione di completamento automatico di Google: 4. Reti generative avversarie (GAN)

I GAN sono algoritmi di deep learning generativo che creano nuove istanze di dati che assomigliano ai dati di training. GAN ha due componenti: un generatore, che impara a generare dati falsi, e un discriminatore, che apprende da tali informazioni false. L'utilizzo di GAN è aumentato nel corso del tempo. Possono essere utilizzati per migliorare le immagini astronomiche e simulare lenti gravitazionali per la ricerca sulla materia oscura. Gli sviluppatori di videogiochi utilizzano i GAN per migliorare le trame 2D a bassa risoluzione nei vecchi videogiochi ricreandole in 4K o risoluzioni superiori tramite l'addestramento delle immagini. I GAN aiutano a generare immagini realistiche e personaggi dei cartoni animati, creare fotografie di volti umani e renderizzare oggetti 3D. Come funzionano i GAN? Il discriminatore impara a distinguere tra i dati falsi del generatore e i dati di esempio reali. Durante l'addestramento iniziale, il generatore produce dati falsi e il discriminatore impara rapidamente a dire che sono falsi. Il GAN ​​invia i risultati al generatore e al discriminatore per aggiornare il modello. Di seguito è riportato un diagramma di come funzionano i GAN:

Gli MLP sono un luogo eccellente per iniziare a conoscere la tecnologia di deep learning. Gli MLP appartengono alla classe delle reti neurali feedforward con più strati di percettroni che hanno funzioni di attivazione. Gli MLP sono costituiti da un livello di input e un livello di output completamente connessi. Hanno lo stesso numero di livelli di input e output ma possono avere più livelli nascosti e possono essere utilizzati per creare software di riconoscimento vocale, riconoscimento di immagini e traduzione automatica. Come funzionano gli MLP? Gli MLP inviano i dati al livello di input della rete. Gli strati di neuroni si collegano in un grafico in modo che il segnale passi in una direzione. Gli MLP calcolano l'input con i pesi che esistono tra il livello di input e i livelli nascosti. Gli MLP utilizzano funzioni di attivazione per determinare quali nodi attivare. Le funzioni di attivazione includono ReLU, funzioni sigmoid e tanh. Gli MLP addestrano il modello a comprendere la correlazione e apprendono le dipendenze tra le variabili indipendenti e target da un set di dati di addestramento. Di seguito è riportato un esempio di MLP. Il diagramma calcola pesi e bias e applica funzioni di attivazione adatte per classificare le immagini di cani e gatti.

In questa Sezione andremo a vedere nello specifico chi è la figura " Data Scientist " , di cosa si occupa e quali percorsi formativi sono indicati per diventarlo.

Dopo aver visto in modo generico chi è e cosa fa un Data scientist, capiamo che possano sorgere dei dubbi sulle differenze con un Data Analyst per questo in questa sezione andiamo a sviscerare punto punto ogni differenza.

Come detto in Precedenza il Data Scientist non è solo una figura aziendale, ma molto di più... Come tale dovrà imparare la giusta sequenza per arrivare a dire di essere alla soluzione del problema, o alla soluzione che implica meno perdite...

Quali sono i linguaggi più usati o richiesti nella data science ? Andiamo a vedere uno a uno, e sfatiamo qualche falso mito...

Andiamo a capire nel dettaglio uno dei tanti strumenti del data scientist. L'apprendimento automatico è ad oggi utilizzato e richiesto nella maggior parte delle aziende che trattano dati.

Ora chiariamo tutte le differenze in modo più preciso tra Machine Learning, Deep Learning e Reti Neurali. Tranquillo non abbatterti se non ti è facile capirle subito, per iniziare ad avere conoscenze base su questi argomenti servono anni di studio interdisciplianare

Dicono che i dati siano il nuovo petrolio , ma non usiamo il petrolio direttamente dalla sua fonte. Deve essere elaborato e pulito prima di utilizzarlo per scopi diversi. Lo stesso vale per i dati, non li usiamo direttamente dalla loro fonte. Deve anche essere elaborato.

Crea la tua prima Applicazione di Computer Vision utilizzando Python. Il micro corso è molto semplice, è suddiviso in due Parti. Non preoccuparti ti prenderanno al massimo 10 minuti l'una , ma avrai acquisito le seguenti conoscenze : -Cosa è la Computer Vision -Quale linguaggio e quali librerie esistono per la Computer Vision -Preparare un ambiente per sviluppare programmi di Computer Vision -Sviluppare semplici programmi tra i quali : ------->Riconoscimento oggetti nelle Foto ------->Riconoscimento Persone nelle Foto ------->Contare Oggetti/Animali/Persona in una foto ------->Se sei una persona fantasiosa Passerai intere giornate a Divertirti In oltre per qualsiasi chiarimento o spiegazione ti basterà inviarci una email al nostro indirizzo. BUON DIVERTIMENTO

Il rilevamento di oggetti è una tecnologia che rientra nel dominio più ampio della visione artificiale . Si occupa di identificare e tracciare oggetti presenti in immagini e video. Il rilevamento di oggetti ha molteplici applicazioni come il rilevamento dei volti, il rilevamento dei veicoli, il conteggio dei pedoni, le auto a guida autonoma, i sistemi di sicurezza, ecc. I due principali obiettivi del rilevamento di oggetti includono: Per identificare tutti gli oggetti presenti in un'immagine Filtra l'oggetto dell'attenzione In questo articolo vedrai come eseguire il rilevamento di oggetti in Python con l'aiuto della libreria ImageAI . Ecco un piccolo estratto di una possibile applicazione in ambito Riconoscimento Facciale.

Apri il tuo editor di testo preferito per scrivere codice Python e crea un nuovo file detector.py . Nel caso non hai mai scaricato un editor ti lascio una lista degli editor migliori per python Sublime Text Atom Notepad++ CoffeeCup – The HTML Editor TextMate Vim UltraEdit Coda BBEdit Komodo Edit Visual Studio Code Brackets CodeShare

Iniziamo a scrivere il nostro codice. Importa la calsse ObjectDetection dalla libreria ImageAI scrivendo questa riga di codice. from imageai.Detection import ObjectDetection A questo punto salva il file, e verifica che la libreria sia stata installata correttamente. Per verificarne la corretta installazione apri il Terminale dei comandi e digita : cd percorso/della/cartella/principale/ #Premere Invio python3 nomedelfile.py #se hai installato Python3 python nomedelfile.py #se hai installato Python2 #Premere Invio Se non viene stampato nessun errore tutto sta procedendo bene. Attenzione, al momento abbiamo solo importato una libreria quindi è normale che il nostro programma non faccia nulla, l'importante è che non ci siano errori quando importiamo la libreria.

Per rilevare gli oggetti nell'immagine, dobbiamo chiamare la detectObjectsFromImage funzione utilizzando il detector object che abbiamo creato nella sezione precedente. Questa funzione richiede due argomenti: input_imagee output_image_path. input_image è il percorso in cui si trova l'immagine che stiamo rilevando, mentre il output_image_path è il percorso per memorizzare l'immagine con gli oggetti rilevati. Questa funzione restituisce un dizionario che contiene i nomi e le probabilità percentuali di tutti gli oggetti rilevati nell'immagine. detection = detector.detectObjectsFromImage(input_image=input_path, output_image_path=output_path) Ecco come dovrebbe risultare il tuo codice