Principali implementazioni dell'IA: riconoscimento vocale, machine learning. 3. suo potenziale di intelligenza artificiale introducendo una nuova funzionalità nell'app, oltre agli algoritmi Principali implementazioni dell'IA: riconoscimento vocale e vocale, machine learning, un assistente Implementazioni chiave dell'IA : reti neurali artificiali, deep learning.

devi conoscere per procedere al passaggio successivo del tuo viaggio nella scienza dei dati, il deep learning Apprendimento profondo Le reti neurali sono paradigmi che alimentano il deep learning. Il deep learning rappresenta un potente insieme di tecniche che sfruttano il potere di apprendimento Puoi utilizzare le reti neurali e il deep learning per affrontare le soluzioni ottimali a molti problemi affrontato molti concetti teorici e pratici, dalla semplice matematica ai complessi concetti di deep learning

Il machine learning è pubblicizzato come la "prossima grande novità" e viene messo in pratica dalla maggior Di seguito sono riportati alcuni casi di studio del mondo reale su applicazioni di machine learning per "Le persone pensano al machine learning come a uno strumento per fornire esperienze rigorosamente definite di quelli da "sosia" ad alto tasso di conversione identificati dall'intelligenza artificiale e dal machine learning.

Come Analizzare Un Dataset in Solo 5 Passaggi Dove trovare i migliori Dataset per esercitarsi con il Machine learning Come Creare Un Dataset per il tuo Progetto Di Machine Learning Dataset per Esercitarsi nella Data Science e Data Visualizzation Manipolazione Dati con Python e Pandas Come preparare i dati per il Machine Learning o apprendimento automatico Analisi esplorativa dati con Python.

L'IA forte o generale è la fase successiva in cui le macchine possono pensare come gli umani senza essere Gli algoritmi di intelligenza artificiale sono costruiti per svolgere compiti specifici piuttosto che Questi algoritmi elaboreranno i dati per trovare cose che conoscono e quindi classificheranno in base Fino ad allora, l'intelligenza artificiale debole, gli algoritmi programmati per dare alle macchine la Super AI è quando le macchine superano l'intelligenza umana.

Grazie all'adozione di algoritmi avanzati e all'incremento delle risorse computazionali, le macchine Grazie all'impiego di algoritmi di apprendimento automatico e all'analisi predittiva, è possibile identificare Grazie all'integrazione di sensori intelligenti e algoritmi di intelligenza artificiale, è possibile I programmi di apprendimento utilizzano algoritmi intelligenti per analizzare le abilità e le lacune La corretta gestione dei dati, la tutela della privacy e l'implementazione di algoritmi non discriminatori

La strategia di apprendimento ti aiuterà a connettere data science, machine learning o altre applicazioni

Non è difficile creare un modello di machine learning che funzioni sui nostri computer. Docker ti consente di replicare facilmente l'ambiente di training e di esecuzione per il modello di machine learning da qualsiasi posizione. Infine, anche se uno dei servizi dell'applicazione di machine learning è in fase di aggiornamento, correzione o down, l'applicazione di machine learning può continuare a essere eseguita.

un insieme di dati strutturati ( ad esempio una tabella ) creato per essere letto ed elaborato da un algoritmo Come Analizzare Un Dataset in Solo 5 Passaggi Dove trovare i migliori Dataset per esercitarsi con il Machine learning Come Creare Un Dataset per il tuo Progetto Di Machine Learning Dataset per Esercitarsi nella

Un sistema di deep learning chiamato RankBrain ha cambiato il modo in cui funziona il motore di ricerca In molti casi, RankBrain gestisce le query di ricerca meglio delle tradizionali regole algoritmiche che

sempre maggiore frequenza, alla sostituzione, parziale o totale, dei fattori produttivi umani con bot e algoritmi Macchine in grado di analizzare migliaia di flussi di dati acquisiscono la capacità di imparare continuamente Macchine diventate indispensabili che si stanno diffondendo in maniera repentina. ’utente usa gli algoritmi di AI, più i computer diventano intelligenti e sono in grado di modellare autonomamente indicatori di performance) in modo da avere dei valori misurabili e una reportistica precisa e aggiornata; algoritmi

NoSQL : le principali differenze tra i database SQL e NoSQL Migliori IDE Python per il machine learning e data science Dove trovare i migliori Dataset per esercitarsi con il Machine learning e Deep Learning Migliori Libri Sull’ Intelligenza Artificiale in Italiano da Leggere 2022 Big Data, Data Science e Machine Learning i Migliori Libri per Principianti e non

scientist" per indicare coloro con una mentalità scientifica e la capacità di costruire modelli di machine learning. alla scienza dei dati o forse molto generali in questa fase (come l'analisi dei dati con un po' di machine learning), a meno che le soluzioni aziendali non forniscano esplicitamente soluzioni di intelligenza learning stiano migliorando man mano che l'azienda cresce e più dati vengono ridotti.

cos'è il Il filtraggio collaborativo ? Il filtraggio collaborativo può essere considerato una tecnica per fornire consigli in un sistema o motore di suggerimenti. In sostanza, possiamo dire che è un modo per trovare somiglianze tra utenti e oggetti. I sistemi di raccomandazione hanno un'ampia gamma di applicazioni in tutti i domini. Costruire un buon sistema di raccomandazione adatto alle esigenze aziendali è sempre una sfida. Un buon sistema può essere sviluppato solo quando c'è una buona comprensione del suo funzionamento. In questo articolo, discuteremo come creare da zero un sistema di raccomandazione , in particolare basato su filtri collaborativi. Inizieremo con i dati casuali e costruiremo un sistema di raccomandazione per generare raccomandazioni. Indice Che cos'è il filtro collaborativo? Uso della correlazione Implementazione del filtraggio collaborativo basato sugli elementi Implementazione del filtraggio collaborativo basato sull'utente Iniziamo con la comprensione del filtro collaborativo. Che cos'è il filtro collaborativo? Il filtraggio collaborativo può essere considerato una tecnica per fornire consigli in un sistema o motore di suggerimenti. In sostanza, possiamo dire che è un modo per trovare somiglianze tra utenti e oggetti. Utilizzandolo possiamo calcolare le valutazioni in base alle valutazioni di utenti simili o articoli simili. I sistemi di raccomandazione basati sul filtraggio collaborativo possono essere classificati nei seguenti modi: Basato sul prodotto: questo tipo di sistema di raccomandazione aiuta a trovare somiglianze tra gli articoli oi prodotti. Questo viene fatto generando dati sul numero di utenti che hanno acquistato due o più articoli insieme e se il sistema trova una correlazione elevata, presume la somiglianza tra i prodotti. Ad esempio, ci sono due prodotti X e Y che sono altamente correlati quando un utente acquista X, il sistema consiglia di acquistare anche Y. Basato sull'utente: questo tipo di sistema aiuta a trovare utenti simili in base alla loro natura di selezione degli articoli. Ad esempio, un utente utilizza un casco, una ginocchiera e una protezione per i gomiti e il secondo utilizza solo un casco e una protezione per i gomiti al momento della guida in bicicletta, il sistema di raccomandazione basato sull'utente consiglierà al secondo utente di utilizzare una protezione per le ginocchia. In questo articolo cercheremo di comprendere da zero il filtraggio collaborativo. Per prima cosa creeremo un esempio di dati e cercheremo di trovare somiglianze tra gli elementi. Trovare la somiglianza tra gli elementi è correlato alla ricerca della correlazione tra gli elementi in base ai dati che abbiamo. Prima di passare all'implementazione ci viene richiesto di capire qual è la correlazione. Uso della correlazione La correlazione può essere considerata come la relazione tra due variabili. Questo può essere di tre tipi positivo, negativo o neutro. Se due variabili sono correlate positivamente, possiamo dire che i cambiamenti in una variabile in direzione positiva o negativa possono fornire un cambiamento nella seconda variabile in direzione positiva o negativa. Se la correlazione è negativa, un cambiamento in una variabile può causare un cambiamento nella direzione opposta. Se le variabili sono correlate in modo neutro, le modifiche in una variabile non provocano una modifica nell'altra. La misurazione della correlazione può essere effettuata utilizzando il coefficiente di correlazione. Il calcolo del coefficiente di correlazione può essere effettuato calcolando prima la covarianza della variabile e poi dividendo per la quantità di covarianza per il prodotto delle deviazioni standard di tali variabili. Matematicamente, Dove, r = coefficiente di correlazione x i = valori di x variabile in un campione x = media dei valori della variabile x y i = valori della variabile y in un campione y = media dei valori della variabile y E' veramente molto semplice, potresti quasi calcolarla con un foglio di carta e una calcolatrice Esistono molti tipi di coefficienti di correlazione utilizzati nell'analisi statistica, utilizziamo principalmente la correlazione di Pearson per i sistemi di raccomandazione perché è una misura della forza e della direzione della relazione lineare tra due variabili. Passiamo all'implementazione di un sistema di raccomandazione. Implementazione del filtraggio collaborativo basato sui prodotti 1. Importiamo le librerie #Importiamo le libreire import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt 2. Set di dati In questo articolo, implementeremo un sistema di raccomandazione utilizzando l'approccio di filtraggio collaborativo a tale scopo lavoreremo su dati semplici. Diciamo che abbiamo alcuni utenti, prodotti e valutazioni di quel prodotto fornite dall'utente. Possiamo creare un tale set di dati utilizzando il codice di seguito #creiamo un dataset finto molto semplice per farti capire come funziona un filtro collaborativo, #successivamente per te sarà facile implementarlo con i tuoi dati data2 = {'user_id':[1, 2, 3, 1, 2], 'product_id':[1, 2, 1,2,3], 'product_name':['product_1', 'product_2', 'product_1','product_2','product_3'], 'rating':[3,3,3,2,2] } items_df = pd.DataFrame(data2) items_df Output: 3. Tabella pivot Creiamo una tabella pivot utilizzando questi dati in base a user_id e product_name. #Creiamo una tabella Pivot tra il voto e i prodotti pivot = pd.pivot_table(items_df,values='rating',columns='product_name',index='user_id') pivot Output: Qui nell'output sopra, possiamo vedere la nostra tabella pivot. Questo formato di tabella può essere utilizzato per calcolare la correlazione. Poiché la correlazione sarà maggiore, possiamo usarli come nostra raccomandazione. Generazione di raccomandazione Per comprendere chiaramente il processo, abbiamo utilizzato un set di dati molto semplice e possiamo dire, vedendo la tabella sopra, che i prodotti 1, 2 e 3 hanno valutazioni simili e il prodotto 1 ha due recensioni. Quindi potrebbe esserci la possibilità che i prodotti 2 e 3 siano consigliati con il prodotto 1. Verifichiamo i nostri risultati. #generiamo una raccompandazione in base a prodotti e rating print('Il prodotto da consigliare quando viene acquistato il product_2 è :') print( pivot.corr()['product_2'].sort_values(ascending=False).iloc[1:2]) Output : Il prodotto da consigliare quando viene acquistato il product_2 è : product_name product_1 NaN Utilizzando le righe di codici sopra, calcoliamo la correlazione tra i prodotti e ordiniamo i valori. Quindi abbiamo stampato 1 valore e abbiamo scoperto che il nostro sistema ci consiglia di acquistare o utilizzare il prodotto 2 con il prodotto 1. Implementazione del filtraggio collaborativo basato sull'utente Nella sezione precedente, abbiamo esaminato il processo di creazione di dati e tabelle pivot. In questa sezione, utilizzeremo dati simili per implementare il filtraggio collaborativo basato sull'utente. 1. Tabella pivot Iniziamo con la creazione di una tabella pivot per il filtraggio collaborativo basato sull'utente. A questo scopo, ci viene richiesto di invertire la nostra vecchia tabella pivot, il che significa che ora stiamo creando una tabella pivot basata sugli utenti come colonne. #Creiamo una tabella Pivot tra il voto e gli utenti pivot1 = pd.pivot_table(items_df,values='rating',columns='user_id',index='product_name') pivot1 Output: Nella tabella sopra, possiamo vedere che abbiamo user-id come colonna e prodotti come riga. 2. Generazione di raccomandazione In questa sezione, troveremo utenti simili in base alle valutazioni fornite. In modo da poter filtrare gli utenti e fornire consigli simili su elementi diversi oppure possiamo anche fornire consigli a un utente in base a una cronologia utente simile. #generiamo una raccompandazione in base a utenti e rating print('Gli utenti simili a user_2 sono :') print( pivot1.corr()[2].sort_values(ascending=True).iloc[1:2]) Output: Gli utenti simili a user_2 sono : user_id 1 NaN Nell'output sopra, possiamo vedere che l'utente 1° è più simile all'utente 2°, ed è perché hanno fornito valutazioni quasi simili nel nostro set di dati principale. Conclusione In questo articolo, abbiamo esaminato le intuizioni di base alla base della creazione di sistemi di raccomandazione utilizzando tecniche di filtraggio collaborativo e abbiamo imparato questo approccio da zero. Condividi l'articolo se ti è piaciuto :)

In particolare, ti mostreremo come: Creare e ottimizzare un modello di machine learning per risolvere i confini di un Jupyter Notebook Creare un'applicazione web utilizzando Streamlit da un modello di machine learning. CLICCA QUì In questo articolo abbiamo visto come utilizzare Streamlit per creare un'applicazione web di Machine Learning interattiva.