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 :)

L'avvento dell'intelligenza artificiale e del machine learning ha rivoluzionato la nostra percezione In termini molto semplici, l'intelligenza artificiale è "la scienza di rendere le macchine intelligenti semplici l'intelligenza artificiale (IA) è un ramo dell’informatica che si occupa dello sviluppo di algoritmi Midjourney: Simile a DALL-E, Midjourney è un generatore di immagini AI basato su algoritmi di apprendimento

contro e può essere confrontato su criteri come costo, scenario di lavoro e supporto per i diversi algoritmi calcola ogni cosa in memoria (RAM) e quindi i calcoli sono stati limitati dalla quantità di RAM su macchine Questa funzione è importante solo se stai lavorando su tecnologie e algoritmi più recenti. Linguaggi di programmazione per Intelligenza Artificiale Supporto per l'apprendimento profondo Il deep learning È anche la scelta migliore per il deep learning.

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.

Ma con macchine ora in grado di svolgere più compiti che mai (e più complessi), ci troviamo di fronte È risaputo che l'algoritmo del feed di notizie di Facebook suggerisce (quello che ritiene essere) il Sebbene le macchine possano sfornare centinaia di storie taglia e incolla al giorno, questi articoli Allo stesso modo, gli esseri umani devono supervisionare e verificare gli algoritmi di cura delle notizie garantire che i risultati siano costantemente di alta qualità (e per frenare il contraccolpo che gli algoritmi

Negli ultimi anni, hanno sviluppato alcuni degli algoritmi di prim'ordine e portato le pratiche SEO a Negli ultimi cinque anni, Google ha elaborato due aggiornamenti dell'algoritmo che hanno dato la dovuta I due algoritmi hanno svolto un ruolo importante nell'ottimizzazione delle posizioni del marchio nei sistema SEO basato sull'intelligenza artificiale di apprendimento automatico introdotto come parte dell'algoritmo In questo caso, Google ne prenderà nota e apporterà modifiche al suo algoritmo.

criticità, sia in termini di conseguenze sociali e politiche della dataficazione e della governance algoritmica Gli algoritmi forniscono consigli ai bambini su quali video guardare dopo, quali notizie leggere, quale seguenti dimensioni di privacy, sicurezza e protezione: Inclusione e Equità, Poiché consentiamo alle macchine controversia sulla valutazione di GCSE e A-Level del Regno Unito del 2020 è un altro esempio di come gli algoritmi Dai un'occhiata ad alcuni dei nostri preferiti: Teachable Machine: Teachable Machine è un modo semplice

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.

Ottimizzazione Prestazionale Tecniche di Machine Learning e Intelligenza Artificiale Nel contesto dell'ottimizzazione prestazionale dei chatbot, l'utilizzo di tecniche avanzate di Machine Learning e Intelligenza Artificiale affinamento delle capacità di elaborazione del linguaggio naturale del chatbot tramite tecniche di machine learning.

Grazie a modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) come GPT-3 e algoritmi di apprendimento automatico futuri miglioramenti, rappresenta una risorsa di valore inestimabile per le comunità di data science e machine learning. La piattaforma fornisce opzioni flessibili per l'addestramento, compreso l'addestramento locale su macchine

Questo strumento utilizza il machine learning attraverso la generative AI per creare voci realistiche La piattaforma più ampia aiWARE utilizza intelligenza artificiale e machine learning per analizzare e

Ciò comporta l'ingegneria di software e algoritmi di intelligenza artificiale che faranno funzionare Per risolvere questi problemi, migliorano o creano algoritmi e linguaggi di programmazione completamente Il tuo Primo Programma di Machine Learning con Python e Google Colab Il tuo primo Programma di Deep Learning Esempio pratico Rilevamento Di Veicoli In Tempo Reale Come implementare l'algoritmo Perceptron da zero Object Recognition e Object Predict esempio Come salvare e caricare il tuo modello di deep learning

fungono da "occhi", Figure 01 inquadra e analizza l'ambiente circostante, inviando le immagini a un algoritmo Questi esploratori robotici sfruttano potenti algoritmi di apprendimento automatico per navigare in ambienti preservare i valori umani fondamentali, come l'etica, la creatività e l'empatia, in un'era in cui le macchine Perché alla fine, il vero progresso non risiede solo nelle macchine che costruiamo, ma nella continua

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