L’intelligenza artificiale (AI) sta rivoluzionando le industrie di tutto il mondo e le aziende sono ansiose Tuttavia, implementare con successo l’intelligenza artificiale in un’azienda può essere un compito arduo nell'entusiasmante mondo dell'implementazione dell'intelligenza artificiale, è fondamentale fare un l'intelligenza artificiale con successo. la soluzione di intelligenza artificiale e integrarla nella tua organizzazione.

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cui il modello apprende continuamente e automaticamente dai dati correnti per migliorare la propria intelligenza

Comunicare con l'intelligenza artificiale può sembrare facile, finché non ci si rende conto che il nostro Perché porre le domande giuste è essenziale per sfruttare appieno il potenziale dell'intelligenza artificiale limitarsi a chiedere informazioni sulle risorse per l’apprendimento, il contesto aiuta a focalizzare l’ Puoi vedere come più dettagli forniscono di più con cui l'intelligenza artificiale può lavorare. Amplierò un po' l'idea mostrandoti come lasciare che l'intelligenza artificiale faccia un esperimento

Riunisce intelligenza artificiale e dispositivi intelligenti. Sono 45x18mm di Intelligenza Artificiale in tasca . embedded di machine learning, consentiranno ulteriormente la proliferazione di dispositivi IoT basati sull'intelligenza TinyML potrebbe colmare il divario tra hardware edge e intelligenza del dispositivo. in aumento, TinyML ha il potenziale per incorporare l'intelligenza artificiale e l'informatica ai margini

La vita di uno sviluppatore web è piena di scelte e decisioni. La maggior parte di queste scelte vengono fatte mentre si lavora su un progetto; in tal caso, ha bisogno di uno strumento che lo aiuti a lavorare in modo più rapido ed efficiente. In questo articolo, ti suggeriamo di conoscere l'editor gratuito di linguaggi web - Codelobster IDE. È presentato sul mercato del software già da molto tempo e conquista molti fan. Codelobster IDE consente di modificare file PHP, HTML, CSS e JavaScript, evidenzia la sintassi e fornisce suggerimenti per tag, funzioni e relativi parametri. Questo editor gestisce facilmente quei file che contengono un contenuto misto. Se inserisci il codice PHP nel tuo modello HTML, l'editor evidenzia correttamente sia i tag HTML che le funzioni PHP. Lo stesso vale per il codice CSS e JavaScript, che è contenuto nei file HTML. Il programma include la funzione di completamento automatico, che velocizza notevolmente il lavoro del programmatore ed elimina la possibilità di errori. Codelobster IDE fornisce un aiuto contestuale su tutti i linguaggi di programmazione supportati, utilizza la documentazione più aggiornata in questo momento, scaricandola dai siti ufficiali. Quindi possiamo ottenere rapidamente una descrizione di qualsiasi tag HTML, attributo CSS, funzione PHP o JavaScript premendo il tasto F1. Il debugger PHP integrato ti consente di eseguire gli script PHP passo dopo passo, spostandoti in sequenza attraverso le righe di codice. È possibile assegnare punti di controllo, visualizzare il processo di lavoro dei loop e monitorare i valori di tutte le variabili durante l'esecuzione dello script. Puoi visualizzare i modelli HTML direttamente nell'editor, evidenziare gli elementi interessanti sulla pagina ed esplorare gli stili CSS associati. L'ispettore HTML e CSS funziona secondo il principio di tutti i FireBug conosciuti. Altre utili funzioni e caratteristiche dell'IDE: ∙Una coppia di evidenziazione di parentesi e tag: non dovrai mai contare parentesi o virgolette, se ne occuperà l'editore. ∙Evidenziazione di blocchi, selezione e compressione di frammenti di codice, segnalibri per facilitare navigazione sul file editato, riconoscimento e costruzione della struttura completa di PHP progetti: queste funzioni garantiscono un lavoro facile con progetti di qualsiasi scala. ∙Supporto per 17 lingue dell'interfaccia utente, tra cui inglese, tedesco, russo, spagnolo, francese e altri. ∙Il programma funziona sui seguenti sistemi operativi: Windows 7, Windows 8, Windows 10, Mac OS, Linux, Ubuntu, Fedora, Debian. La versione professionale di Codelobster IDE offre al programmatore ancora più funzionalità. Ad esempio, hai l'opportunità di lavorare con progetti su un server remoto con l'uso del client FTP integrato. È possibile modificare i file selezionati, visualizzare in anteprima i risultati e quindi sincronizzare le modifiche con i file sull'hosting. Inoltre, la versione professionale include un'ampia serie di plug-in: ∙Supporto completamente implementato per le librerie JavaScript, come jQuery, Node.js, AngularJS, BackboneJS e MeteorJS. ∙Un ampio set di estensioni che aiutano a lavorare con i framework PHP: CakePHP, CodeIgniter, Plug-in Laravel, Phalcon, Smarty, Symfony, Twig e Yii. ∙Plugin per lavorare con i CMS più popolari: Drupal, Joomla, Magento e WordPress. Possiamo scaricare e installare qualsiasi framework direttamente dal programma senza essere distratti dalle attività principali. In generale, per un anno di lavoro, il nostro team non ha avuto lamentele contro l'editore. Codelobster IDE funziona velocemente, non si blocca e ci consente di lavorare anche con grandi progetti PHP. Puoi scaricare Codelobster IDE dal sito Web ufficiale Codelobster helps you work faster and more efficiently by providing you with all the necessary tools for developing websites project.

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

In questo post affronteremo l'Intelligenza Artificiale a piccoli passi e proveremo a costruire una rete

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

Introduzione: Nel costante sviluppo dell'intelligenza artificiale, una svolta epocale è stata raggiunta caratteristiche del Gemini 1.5 Pro, delineando come queste innovazioni stiano ridefinendo il panorama dell'intelligenza artificiale.

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In un mondo dove l'intelligenza artificiale è sempre più presente nella vita quotidiana, Google sta facendo Questo servizio sperimentale di intelligenza artificiale conversazionale è alimentato da LaMDA, il modello Google Bard AI è un servizio sperimentale di intelligenza artificiale conversazionale presentato da Google La storia dell'intelligenza artificiale di Google Google ha una lunga storia di utilizzo dell'intelligenza Le tecnologie più recenti di intelligenza artificiale di Google, come LaMDA, PaLM, Imagen e MusicLM,

calcolatori e integrarli in un ciclo logico di operazioni, consentendo agli agenti di agire in modo intelligente Come potete vedere siamo riusciti usando questo template : """ Tu sei un chatbot super intelligente che Ad esempio: from langchain import PromptTemplate template = """ Tu sei un chatbot super intelligente Quando utilizziamo questo modello di prompt con la domanda, otterremo: Tu sei un chatbot super intelligente

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.