La regressione logistica è uno degli algoritmi di machine learning più popolari per la classificazione

Un sistema di deep learning chiamato RankBrain ha cambiato il modo in cui funziona il motore di ricerca

In questo blog parleremo delle nuove applicazioni della data science nel settore finanziario e di come Esploreremo ciascuno di questi e ti forniremo applicazioni della scienza dei dati nell'industria finanziaria Con questa scienza dei dati nell'applicazione finanziaria , le organizzazioni sono in grado di monitorare determinati attributi, come età, occupazione, indirizzo, ecc., utilizzando tecniche di data science e machine learning senza supervisione.

learning (o stage di machine learning). D13: Che cos'è il deep learning e in che modo contrasta con altri algoritmi di machine learning? Questa panoramica del deep learning in Nature da parte degli stessi rampolli del deep learning (da Hinton learning cercherà la tua esperienza formale sul campo. D43: Quali sono i tuoi casi d'uso preferiti dei modelli di machine learning?

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.

Sfruttando i migliori attributi di macchine e insegnanti, la visione dell'IA nell'istruzione è quella Esistono diverse società come Content Technologies e Carnegie Learning sta attualmente sviluppando un Sebbene le macchine possano già valutare i test a scelta multipla, sono molto vicine alla possibilità Ci sono molte altre applicazioni di intelligenza artificiale per l'istruzione che vengono sviluppate, Grazie per aver letto l'articolo, se pensi che l'I.A. possa avere altre applicazioni in questa realtà

Secondo il recente Enterprise GenAI Security Report 2025  di LayerX Security, circa l’ 89% delle applicazioni inavvertitamente una lista dettagliata di clienti, con dati personali e commerciali, all'interno di un'applicazione operative: Mappatura dettagliata degli strumenti GenAI utilizzati  per identificare precisamente quali applicazioni controlli approfonditi, limitazioni sull’uso di modelli AI esterni e obbligo di revisione continua delle applicazioni dei principali problemi nell’adozione di strumenti di intelligenza artificiale generativa è che molte applicazioni

rappresenta il modo più veloce per lavorare con i modelli Gemini e integra facilmente l'API Gemini nelle applicazioni Google ha testato questa capacità utilizzando il benchmark Machine Translation from One Book (MTOB), di dati estesi e nella comprensione di informazioni complesse e multimodali, rendendolo ideale per applicazioni Gemini 1.5 Pro sono entrambe impressionanti, ma eccellono in domini diversi.GPT-4 Turbo brilla nelle applicazioni

artificiale (AI) ha fatto passi da gigante negli ultimi anni, e i chatbot sono uno dei più popolari applicazioni Le potenziali applicazioni di ChatGPT sono vaste. L'inclusione di input di immagini introduce una gamma di interessanti possibilità per le applicazioni Le potenziali applicazioni dei chatbot multimodali non si limitano solo a questi settori. Casi di studio: esempi reali di applicazioni chatbot multimodali Esempi reali di applicazioni chatbot

Una guida per principianti all'elaborazione delle immagini utilizzando NumPy. Poiché le immagini possono anche essere considerate come costituite da array, possiamo utilizzare NumPy per eseguire diverse attività di elaborazione delle immagini anche da zero. In questo articolo, impareremo le attività di elaborazione delle immagini che possono essere eseguite solo utilizzando NumPy. Per lo più troviamo gli usi di NumPy nei problemi in cui ci viene richiesto di eseguire operazioni matematiche e logiche su diverse dimensioni di array. Poiché le immagini possono anche essere considerate come costituite da array, possiamo utilizzare NumPy per eseguire diverse attività di elaborazione delle immagini anche da zero. In questo articolo, impareremo le attività di elaborazione delle immagini che possono essere eseguite solo utilizzando NumPy. Questo sarà utile per i principianti per comprendere l'elaborazione delle immagini dalle sue basi. Qui sotto troverai un sommario che ricapitola tutto ciò di cui parleremo in questo articolo Sommario di Come elaborare le immagini con NumPy e Python Caricamento dell'immagine Ritaglio dell'immagine Separazione dei colori Trasformazione Conversione in scala di grigi Segmentazione dell'immagine Questi 6 step solitamente sono i più comuni e quotidianamente usati da chi lavora in ambito computer vision. Come sempre oltre alla parte teorica ci teniamo che tu segua passo passo l'articolo, per questo cliccando su questo Link (poi clicca in basso a destra "crea nuovo blocco note") e copiando e incollando il codice passo passo potrai seguirci senza difficoltà. Che altro dire, iniziamo con l'importazione delle librerie e il caricamento di un'immagine casuale. Caricamento dell'immagine import numpy as np import urllib.request as url stream = url.urlopen("http://matplotlib.sourceforge.net/_static/logo2.png") import matplotlib.pylab as plt %matplotlib inline image = plt.imread(stream) print(image) Output: [[0. 0. 0. 0.] [0. 0. 0. 0.] [0. 0. 0. 0.] ... [0. 0. 0. 0.] [0. 0. 0. 0.] [0. 0. 0. 0.]] ... [[0. 0. 0. 0.] [0. 0. 0. 0.] [0. 0. 0. 0.] Qui possiamo vedere la forma grezza dell'immagine. Poiché matematicamente le immagini sono costituite da valori di pixel nell'output sopra, possiamo vedere che abbiamo alcuni numeri che definiscono i colori nell'immagine e l'immagine è fondamentalmente un array o un array NumPy. Possiamo anche mostrare l'immagine usando la libreria matplotlib . imgplot = plt.imshow(image) Output: Ritaglio dell'immagine Dopo aver caricato l'immagine siamo pronti per eseguire azioni sull'immagine. Come molto semplice, possiamo eseguire operazioni di ritaglio di base sulla nostra immagine. Per NumPy, l'operazione di ritaglio può essere eseguita tagliando l'array. crop_img = image[20:199,:200,:] imgplot = plt.imshow(crop_img) Output : Qui possiamo vedere che abbiamo ritagliato la nostra immagine. Ora possiamo passare alla nostra prossima fase di elaborazione delle immagini. Separazione dei colori Poiché sappiamo che ogni immagine è composta da valori di pixel e questi valori di pixel rappresentano tre numeri interi noti come valore RGB del suo colore . Per separare l'immagine in questi colori è necessario estrarre la fetta corretta dell'array di immagini. fig, axs = plt.subplots(nrows=1, ncols=3, figsize=(20,8)) for c, ax in zip(range(3), axs): rgb_img = np.zeros(image.shape, dtype="uint8") rgb_img[:,:,c] = image[:,:,c] ax.imshow(rgb_img) ax.set_axis_off() Qui nell'output, potremmo vedere che abbiamo separato l'RGB dell'immagine per questo abbiamo mappato i valori nell'intervallo da 0 a 1 e cast per digitare uint8. Passiamo alla fase successiva dell'elaborazione delle immagini. Trasformazioni In questo passaggio, eseguiremo la trasformazione del colore. A questo scopo, possiamo trattare il pixel dell'immagine come un punto nello spazio. Trattare in questo modo i pixel dell'immagine ci consente di eseguire una trasformazione nel punto di colore. La rotazione del punto di colore può essere un esempio dell'affermazione precedente. Qui stiamo applicando la funzione di notazione di Einstein di Numpy, che è un metodo per applicare una matrice di rotazione, in pixel, all'immagine. def do_normalise(image): return -np.log(1/((1 + image)/257) - 1) def undo_normalise(image): return (1 + 1/(np.exp(-image) + 1) * 257).astype("uint8") def rotation_matrix(theta): return np.c_[ [1,0,0], [0,np.cos(theta),-np.sin(theta)], [0,np.sin(theta),np.cos(theta)] ] img_norm = do_normalise(image) img_rot = np.einsum("ijk,lk->ijl", img_norm, rotation_matrix(np.pi)) img = undo_normalise(img_rot) imgplot = plt.imshow(img_norm) #copiando e incollando questa trasformazione su un altra immagine a caso potresti avere degli errori, ma non preoccuparti presto pubblicheremo guide complete anche sulla traformazione Qui nell'output, potrete vedere che il sigmoid applicato allo spazio colore ha funzionato e stiamo applicando continuamente la rotazione del colore dei pixel. Ora, nel passaggio successivo, vedremo come convertire un'immagine in un'immagine in scala di grigi. Conversione in scala di grigi Possiamo anche usare NumPy per trasformare l'immagine in un'immagine in scala di grigi. Prendendo la media ponderata del valore RGB dell'immagine possiamo eseguire questo. rgb_weights = [0.2989, 0.5870, 0.1140] grayscale_image = np.dot(image[...,:3], rgb_weights) imgplot = plt.imshow(grayscale_image) Output: Ecco l'immagine dell'output del nostro processo di conversione in scala di grigi. Passiamo alla fase successiva dell'elaborazione delle immagini. Segmentazione dell'immagine Questo è uno dei passaggi di elaborazione delle immagini più utilizzati in cui segmentiamo diverse regioni di immagini. Esistono vari modi per farlo, ad esempio in primo piano e in background. Ad esempio, in questo articolo vedremo come possiamo eseguire la segmentazione convertendo l'immagine in scala di grigi e trovando una soglia. I pixel nell'immagine che si trovano al di sopra della soglia si trovano in una regione e gli altri in un'altra regione. def simple_threshold(image, threshold=128): return ((image > threshold) * 255).astype("uint8") def rgb2gray(rgb): r, g, b = rgb[:,:,0], rgb[:,:,1], rgb[:,:,2] gray = 0.2989 * r + 0.5870 * g + 0.1140 * b return gray thresholds = [100,120,128,138,150] fig, axs = plt.subplots(nrows=1, ncols=len(thresholds), figsize=(20,5)); gray_im = rgb2gray(image) for t, ax in zip(thresholds, axs): ax.imshow(simple_threshold(gray_im, t), cmap='Greys'); ax.set_title("Threshold: {}".format(t), fontsize=20); ax.set_axis_off(); Nell'output che vi uscirà, potrete vedere che abbiamo segmentato l'immagine in due regioni usando diversi valori di soglia. Conclusione In questo articolo, abbiamo discusso le diverse attività di elaborazione delle immagini che abbiamo eseguito utilizzando la libreria NumPy. Inoltre, abbiamo utilizzato la libreria matplotlib per la visualizzazione delle immagini dopo l'elaborazione. Osservando i punti precedenti, possiamo dire che possiamo eseguire anche altri compiti semplicemente usando qualche altra logica.

apre scenari inimmaginabili, ma solleva anche interrogativi profondi: siamo davvero pronti a vedere le macchine di intelligenza artificiale significa addentrarsi in un territorio inesplorato e sfidante, dove le implicazioni Soltanto facendo luce sulle concrete sfide tecnologiche, sui reali rischi e sulle applicazioni già disponibili resto del mondo corre spedito verso l'obiettivo di padroneggiare strumenti come l'AI generativa, il machine learning e l'Internet of Things, il nostro Paese si ritroverebbe irreversibilmente tagliato fuori da

La piattaforma è ampiamente utilizzata nella localizzazione, nell'e-learning e nella creazione di video Questi colpi alla testa generati da Aragon sono versatili e trovano applicazioni su siti Web, materiali L'applicazione software funziona per gli utenti Android e iPhone. Visita il sito web Starry AI o apri l'applicazione Starry AI sul tuo dispositivo. L'applicazione software è disponibile su dispositivi mobili e desktop per utenti Android e iPhone.

Puoi aiutare le organizzazioni a distribuire e monitorare i propri modelli di machine learning. una solida base di competenze in diverse aree, come statistica, analisi dei dati, programmazione e machine learning.

investire in soluzioni di pulizia, organizzazione e archiviazione dei dati per ottimizzare i dati per le applicazioni L’implementazione dell’intelligenza artificiale spesso richiede data scientist, esperti di machine learning Ciò comporta la conduzione di ricerche e analisi per identificare potenziali applicazioni di intelligenza Che si tratti di un algoritmo di machine learning, di elaborazione del linguaggio naturale o di visione

Oggi, gli algoritmi di deep learning alimentano il software di riconoscimento facciale e consentono a learning alla Carnegie Mellon University. Ma i modelli di intelligenza artificiale creati da algoritmi come il deep learning possono facilmente Ad esempio, non c'è solo un modo per fare deep learning: in realtà è un'intera categoria di metodi e "Non è che scarichi [un] deep learning [modello] e fai clic su un pulsante ed eseguilo", ha detto Ghani