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Per un problema aziendale, il professionista non si affida mai a un algoritmo. Condividi l'articolo per aiutarci a diffondere la cultura del dato e dell'intelligenza artificiale :)

OpenCV è un ottimo strumento per l'elaborazione delle immagini e l'esecuzione di attività di visione artificiale Alcune di queste funzioni sono molto comuni e vengono utilizzate in quasi tutte le attività di visione artificiale Conclusione OpenCV è una parte essenziale per lavorare nella visione artificiale e utilizzandola possiamo Quando inizi a scavare più a fondo nel campo della visione artificiale, imparerai a conoscere concetti

Diciamoci la verità, capire cosa accade durante la fase di apprendimento automatico è complicato. Ci sono innumerevoli parametri, iperparametri, variabili, layer, etc.. disponibili e molto da monitorare. Fortunatamente, c'è TensorBoard, che semplifica il processo. Quando si sviluppano modelli di apprendimento automatico, ci sono molti fattori: quante epoche per l'addestramento, la metrica di perdita o persino la struttura del modello. Ora non vogliamo dirti che grazie a TensorBoard aumenterai la precisione dei tuoi modelli del 10% o 30%, ma ti assicuriamo che riuscirai a capire esattamente cosa porta all'errore il tuo modello per poi sistemare i tuoi dati. Questo articolo discuterà alcune funzionalità di TensorBoard e come puoi configurare TensorBoard per il tuo prossimo progetto di machine learning o deep learning. In particolare, l'attenzione sarà focalizzata sull'utilizzo di TensorBoard con modelli basati su TensorFlow e Keras. Per determine una configurazione ottimale del modello, è necessario eseguire esperimenti. E come tutti i data scientist sanno, è necessario monitorare e valutare questi esperimenti in modo efficace. Fortunatamente, TensorBoard ha molte funzionalità integrate che puoi utilizzare per capire rapidamente cosa sta succedendo all'interno del tuo modello. Come Configuare TensorBoard sul tuo Pc La configurazione di TensorBoard è un processo semplice. Con solo poche righe di codice, puoi tenere traccia delle metriche chiave del tuo modello di machine learning. Se vuoi seguirci passo passo, la prima cosa da fare è aprire un notebook e caricare l'estensione Tensorboard, con 1 semplicissima riga di codice : %load_ext tensorboard Caricata l'estensione TensorBoard successivamente, avrai bisogno di alcuni dati. Qui sto usando il set di dati MNIST integrato in TensorFlow. I dati vengono rimodellati per consentire l'uso di livelli convoluzionali 2D. Dopo che i dati sono stati preparati, è necessario creare il modello. Qui ho esagerato un po' e ho parametrizzato ogni variabile. Questa scelta viene fatta per cambiare rapidamente diversi aspetti del modello senza troppi problemi. Questa struttura evita anche di avere valori in cui non è chiaro cosa sta cambiando il valore. La struttura è semplice. Ma questa struttura di base mostra una varietà di livelli diversi, che puoi analizzare in TensorBoard. Il modello contiene uno strato convoluzionale 2D seguito da uno strato di pooling, uno strato dropout, un appiattimento dell'output e uno strato denso. C'è anche un adeguamento al tasso di apprendimento. A differenza dell'impostazione di un tasso di apprendimento fisso, lo scheduler rende il tasso di apprendimento flessibile e aiuta con la convergenza. Per aggiungere la funzionalità TensorBoard al modello TensorBoard esistente basato su Keras, è necessario aggiungere un callback durante la fase di addestramento del modello di adattamento. Il calcolo dell'istogramma dovrebbe essere abilitato per tenere traccia dei progressi in modo efficace, e questo viene fatto impostando il parametro historgram_freq su 1. La funzione di callback richiede una directory di log per memorizzare i risultati dell'addestramento del modello. Pertanto, è utile includere alcuni ordini strutturati nei registri per riferimento futuro. L'ora corrente viene utilizzata qui. Una volta che il modello è stato creato, compilato e adattato, i registri dovrebbero essere compressi. Pieno di tutti i dettagli del tuo modello durante l'allenamento. Pronto per essere analizzato. Per visualizzare i risultati del processo di formazione all'interno di TensorBoard, non resta che eseguire l'estensione. Componenti di TensorBoard TensorBoard è suddiviso in diversi componenti. Questi componenti consentono di tenere traccia di diverse metriche come accuratezza, errore quadratico medio o perdita di registro. Consentono inoltre la visualizzazione del modello come grafico e molto altro ancora. Sto mostrando le schede scalari, grafici, distribuzioni, istogrammi e serie temporali in questo post. Ma un elenco delle altre visualizzazioni disponibili si trova nel menu a discesa inattivo. TensorBoard ha anche alcune opzioni di stile. Ho usato la modalità oscura per alcune delle immagini qui. Valori Scalari Gli scalari sono la prima scheda che vedrai all'apertura di TensorBoard. L'attenzione qui è sulle prestazioni del modello in più epoche. Qui vengono mostrati sia la funzione di perdita dei modelli che tutte le metriche che hai monitorato. Una caratteristica essenziale di questa scheda è la funzione di levigatura. Quando si ha a che fare con molte epoche o con un modello precario, la tendenza generale può andare persa. Pertanto, vuoi assicurarti che il tuo modello stia migliorando durante l'allenamento e non ristagni. Aumentando il livellamento, è possibile visualizzare le tendenze complessive del modello durante il processo di addestramento. La scheda scalari è fondamentale per identificare quando un modello è overfitting. Ad esempio, quando la tua metrica di allenamento continua a migliorare ma non c'è un aumento nel grafico di convalida, potresti essere in overfitting sul set di convalida. Grafici La scheda dei grafici ti consente di visualizzare la struttura del modello che hai creato. In sostanza, mostra cosa sta succedendo dietro le quinte. Questi dettagli sono utili quando è necessario condividere la struttura dei grafici con altri. Inoltre, è disponibile la possibilità di caricare o scaricare grafici. Oltre alla struttura del modello di base, il grafico mostra anche come vengono utilizzate le diverse metriche e l'ottimizzatore. Qui ho selezionato il nodo sequenziale con il grafico. Una volta selezionato, viene mostrata la struttura dei modelli. I dettagli sono visibili all'interno del riquadro rosso nell'immagine sottostante. Distribuzioni e istogrammi Le schede distribuzioni e istogrammi sono piuttosto simili. Tuttavia, consentono di visualizzare le stesse informazioni attraverso visualizzazioni diverse. La scheda delle distribuzioni offre una buona panoramica delle modifiche dei pesi del modello nel tempo. Questa prospettiva serve come indicatore iniziale per vedere se qualcosa è andato storto. La visualizzazione degli istogrammi fornisce una suddivisione più dettagliata dei valori esatti appresi dal modello. Queste due visualizzazioni vengono utilizzate per determinare quando il modello si basa eccessivamente su un piccolo insieme di pesi. O se i pesi convergono su molte epoche. Serie temporali L'ultima scheda mostrata qui in TensorBoard è la scheda delle serie temporali. Questa vista è abbastanza simile alla vista scalare. Tuttavia, una distinzione sono le osservazioni della metrica di destinazione per ogni iterazione dell'addestramento anziché per ogni epoca. L'osservazione del training del modello in questo modo è molto più granulare. Questo tipo di analisi è migliore quando il modello non converge e l'andamento delle epoche non rivela alcuna risposta. Conclusioni TensorBoard è uno strumento potente. Attraverso diversi componenti e visualizzazioni, puoi analizzare rapidamente i tuoi modelli di machine learning e deep learning. Lo strumento è facile da configurare e fornisce preziose informazioni su come addestrare meglio il tuo modello. Qui ti ho mostrato solo un esempio di ciò che è possibile con TensorBoard. Sentiti libero di copiare il codice ed esplorare lo strumento da solo.

Uno di questi strumenti di BI (Business Intelligence) di Microsoft è Power BI. Dashboard ben progettate rispondono a domande aziendali e forniscono informazioni dettagliate prima ancora report avanzati per connettere set di dati, Power BI è uno strumento chiave per interagire con i dati aziendali Ecco i nostri principali motivi per cui dovresti usare Power BI per l'analisi dei dati e l'analisi aziendale di Excel, semplificando l'acquisizione, la trasformazione, l'integrazione e l'arricchimento dei dati aziendali

GPT-Neo, GPT-J e GPT-NeoX GPT-Neo, GPT-J e GPT-NeoX sono modelli di intelligenza artificiale molto potenti lo ha reso un modello "Go-to" per le attività di classificazione di token e testo da parte di molte aziende XLM-RoBERTa Nel mondo degli affari di oggi, le aziende di maggior successo hanno raggiunto il punto in forniscano le migliori prestazioni per attività, i modelli multilingue come XLM-RoBERTa consentono alle aziende

Utilizziamo dispositivi intelligenti ogni giorno, ma cosa rende esattamente un dispositivo intelligente CHE COS'È UN DISPOSITIVO INTELLIGENTE? raccogliere dati attraverso queste e altre fonti e rispondere secondo regole prestabilite o attraverso l'intelligenza I dispositivi intelligenti devono essere portatili? contesto (è una telecamera, il che significa che supera il test), calcolo autonomo (usa la visione artificiale

artificiale e l'apprendimento automatico per migliorare e potenziare i loro attacchi informatici. Versive è un fornitore di intelligenza artificiale che fornisce software di sicurezza informatica in Software antivirus basato sull'intelligenza artificiale Si consiglia comunemente di installare l'antivirus artificiale per gestire vari attacchi informatici. 5. informazioni riservate relative al loro lavoro, dettagli bancari e della carta di credito, password aziendali

Ci limitiamo in questo breve articolo ad illustrare un punto di partenza per approcciare l'intelligenza artificiale e l'applicazione di tecniche di machine learning. Da qualche anno lavora a sistemi di trading supportati da teorie sui Big Data e Intelligenza Artificiale

I LLM sono modelli di intelligenza artificiale che alimentano chatbot come ChatGPT e Google Bard. Quindi più semplicemente un'allucinazione si manifesta quando il modello generativo di intelligenza artificiale Gli esperti di intelligenza artificiale non hanno ancora del tutto chiaro cosa scateni le allucinazioni AI hallucinations In conclusione, le allucinazioni nell'intelligenza artificiale, sebbene rappresentino L'obiettivo rimane quello di sfruttare appieno il potenziale dell'intelligenza artificiale, garantendo

prestazioni aziendali. informazioni dal passato, ma consente anche di prevedere i risultati futuri e ottimizzare le risorse aziendali Quantificano l'effetto delle azioni future sulle metriche aziendali chiave e suggeriscono l'azione più I modelli prescrittivi sintetizzano i big data e le regole aziendali utilizzando algoritmi complessi cui il modello apprende continuamente e automaticamente dai dati correnti per migliorare la propria intelligenza

trading automatizzati più veloci, sostenibili e senza stress, orientando l'apprendimento automatico e l'intelligenza artificiale. Trading algoritmico e apprendimento automatico Ogni volta che si parla di machine learning e intelligenza artificiale nel trading, spesso si è obbligati anche a includere il linguaggio di programmazione Python E ora, con la benedizione dell'intelligenza artificiale e dell'apprendimento automatico, ha aperto le

Grazie all'intelligenza artificiale, questa visualizzazione può essere costantemente ottimizzata per La sua semplicità d'uso, unita alla potenza delle funzionalità di Intelligenza Artificiale, lo rende , che sblocca una suite di sofisticati strumenti di vendita potenziati dall'Intelligenza Artificiale. dell'Intelligenza Artificiale in diversi ambiti, dall'analisi predittiva alle campagne di marketing le potenzialità dell'automazione intelligente e dell'Intelligenza Artificiale per ottimizzare la gestione

Che cosa è l'analisi esplorativa dei dati ? L'analisi esplorativa dei dati si riferisce al processo critico di eseguire indagini iniziali sui dati in modo da scoprire modelli, individuare anomalie, testare ipotesi e verificare ipotesi con l'aiuto di statistiche riassuntive e rappresentazioni grafiche. È una buona pratica comprendere prima i dati e cercare di raccogliere il maggior numero di informazioni da essi. L'EDA consiste nel dare un senso ai dati in mano, prima di partire con l'implementare mille modelli predittivi e milioni di layer . Analisi esplorativa dei dati EDA - Un esempio pratico step by step Per condividere la mia conoscenza del concetto e delle tecniche che conosco, prenderò un esempio di variante del set di dati sulla qualità del vino disponibile su UCI Machine Learning Repository e cercherò di acquisire il maggior numero di informazioni dal set di dati utilizzando EDA. Siccome ci teniamo a condividere con voi tutto il materiale che usiamo per scrivere gli articoli vi lasciamo qui tutti i file che potrebbero servirvi per seguirci mentre programmate. Per cominciare, ho importato le librerie necessarie (per questo esempio pandas, numpy, matplotlib e seaborn) e caricato il set di dati. Nota: qualsiasi deduzione che ho potuto estrarre, l'ho menzionata con punti elenco. I dati originali sono separati dal delimitatore “ ; “ in un dato set di dati. Per dare un'occhiata più da vicino ai dati ci si è avvalso della funzione “ .head()” della libreria pandas che restituisce le prime cinque osservazioni del set di dati. Analogamente “.tail()” restituisce le ultime cinque osservazioni del set di dati. Ho scoperto il numero totale di righe e colonne nel set di dati utilizzando ".shape". Il set di dati comprende 4898 osservazioni(righe) e 12 caratteristiche(colonne). Di cui una è variabile dipendente e il resto 11 sono variabili indipendenti - caratteristiche fisico-chimiche. È anche una buona pratica conoscere le colonne e i loro tipi di dati corrispondenti, oltre a scoprire se contengono valori null o meno. I dati hanno solo valori float e interi. Nessuna colonna variabile ha valori nulli/mancanti. La funzione description() in pandas è molto utile per ottenere varie statistiche di riepilogo. Questa funzione restituisce il conteggio, la media, la deviazione standard, i valori minimo e massimo e i quantili dei dati. Qui, come puoi notare, il valore medio è inferiore al valore mediano di ciascuna colonna che è rappresentato dal 50% (50° percentile) nella colonna dell'indice. C'è in particolare una grande differenza tra il 75% e i valori massimi dei predittori "zucchero residuo", "anidride solforosa libera", "anidride solforosa totale". Quindi le osservazioni 1 e 2 suggeriscono che ci sono valori estremi-Outlier nel nostro set di dati. Alcune informazioni chiave semplicemente guardando alla variabile dipendente sono le seguenti: La variabile target/Variabile dipendente è di natura discreta e categorica. La scala del punteggio di "qualità" varia da 1 a 10; dove 1 è scarso e 10 è il migliore. 1,2 e 10 Le valutazioni di qualità non sono fornite da alcuna osservazione. Solo i punteggi ottenuti sono compresi tra 3 e 9. Questo ci dice il conteggio dei voti di ogni punteggio di qualità in ordine decrescente. la “qualità” ha la maggior parte dei valori concentrati nelle categorie 5, 6 e 7. Solo poche osservazioni fatte per le categorie 3 e 9. Ho avuto una buona visione dei dati. Ma questa è la cosa con Data Science più ti coinvolgi più è difficile per te smettere di esplorare. Ora esploriamo i dati con bellissimi grafici. Python ha una libreria di visualizzazione, Seaborn , che si basa su matplotlib. Fornisce grafici statistici molto interessanti per eseguire analisi sia univariate che multivariate . Per utilizzare la regressione lineare per la modellazione, è necessario rimuovere le variabili correlate per migliorare il modello. È possibile trovare le correlazioni utilizzando la funzione ".corr()" e visualizzare la matrice di correlazione utilizzando una mappa di calore in seaborn. Analisi esplorativa dati con la Mappa di calore e Correlazione Le tonalità scure rappresentano una correlazione positiva mentre le tonalità più chiare rappresentano una correlazione negativa. Se imposti annot=True, otterrai i valori in base ai quali le caratteristiche sono correlate tra loro nelle celle della griglia. È buona norma rimuovere le variabili correlate durante la selezione delle funzioni. Qui possiamo dedurre che "densità" ha una forte correlazione positiva con "zucchero residuo" mentre ha una forte correlazione negativa con "alcol". "anidride solforosa libera" e "acido citrico" non hanno quasi alcuna correlazione con la "qualità". Poiché la correlazione è zero, possiamo dedurre che non esiste una relazione lineare tra questi due predittori. Tuttavia, è sicuro eliminare queste funzionalità nel caso in cui si applichi il modello di regressione lineare al set di dati. Un diagramma a scatola (o diagramma a scatola e baffi) mostra la distribuzione dei dati quantitativi in ​​un modo che facilita i confronti tra le variabili. Il riquadro mostra i quartili del set di dati mentre i baffi si estendono per mostrare il resto della distribuzione. Il diagramma a scatola (noto anche come diagramma a scatola e baffi) è un modo standardizzato di visualizzare la distribuzione dei dati in base al riepilogo di cinque numeri: Minimo Primo quartile Mediano Terzo quartile Massimo. Nel box plot più semplice il rettangolo centrale si estende dal primo quartile al terzo quartile (l'intervallo interquartile o IQR). Un segmento all'interno del rettangolo mostra la mediana e i "baffi" sopra e sotto la casella mostrano le posizioni del minimo e del massimo. Gli outlier sono 3×IQR o più al di sopra del terzo quartile o 3×IQR o più al di sotto del primo quartile. Nel nostro set di dati, ad eccezione di "alcol", tutte le altre colonne delle caratteristiche mostrano valori anomali. Ora per verificare la linearità delle variabili è una buona pratica tracciare il grafico della distribuzione e cercare l'asimmetria delle caratteristiche. La stima della densità del kernel (kde) è uno strumento molto utile per tracciare la forma di una distribuzione. La colonna "pH" sembra essere distribuita normalmente rimanenti tutte le variabili indipendenti sono asimmetriche a destra/asimmetriche positivamente. Infine, per riassumere tutta l'analisi esplorativa dei dati è un approccio filosofico e artistico per valutare ogni sfumatura dai dati al primo incontro. Puoi dare un'occhiata all'intero progetto qui e provare con approcci diversi, ad es. prova un grafico a coppie e condividi tutte le inferenze che potresti trarre da esso o se non sono riuscito a catturare alcuna informazione utile nel mio approccio, condividi anche questo nei commenti.

strategia di apprendimento ti aiuterà a connettere data science, machine learning o altre applicazioni di intelligenza artificiale alla strategia di un'azienda. Di seguito, descriverò brevemente i diversi livelli: Strategia a livello analitico: la strategia aziendale Strategia a livello aziendale: il livello successivo di strategia si verifica a livello aziendale e riguarda Quando entri nel campo della scienza dei dati, la conoscenza aziendale è qualcosa che dovresti imparare