Facilita la classificazione e l'analisi dei dati per i modelli di intelligenza artificiale che servono Automatizza l'iterazione dei dati. Con Lobe puoi fare le seguenti operazioni: Crea un set di dati ed etichetta le immagini. Suggerisce anche set di dati già pronti, in modo da poterli testare e ottenere subito previsioni. Con MakeML puoi: Crea i tuoi set di dati. Crea modelli ML personalizzati in pochi clic.

Per creare un deep fake, un utente deve prima fornire agli algoritmi un ampio set di dati di immagini Questo set di dati dovrebbe includere esempi del tipo di scena o evento di cui l'utente desidera creare un deep fake di una determinata persona che parla, dovrebbe fornire agli algoritmi un ampio set di dati Una volta che gli algoritmi sono stati addestrati su questo set di dati, l'utente può quindi utilizzare Gli algoritmi utilizzeranno quindi i dati di addestramento per generare una nuova versione dell'immagine

Può essere la stessa architettura del modello ma un set di dati diverso. Lavorare con vari tipi di dati aumenterà le tue possibilità di essere assunto. 3° Progetti di machine sostanzialmente mettere a punto il modello su un nuovo set di dati. Ho anche pre-elaborato i dati audio per migliorare la qualità del suono. Imparerai: Analisi dei dati Gestione dati Costruzione di modelli e formazione Monitoraggio degli esperimenti

Alex Shoop, un ingegnere di DataRobot ed esperto di progettazione di sistemi di intelligenza artificiale ordinarle più facilmente ma, come scoprirai, addestrare il modello del classificatore richiede ancora dati Modelli linguistici: i LM da sinistra a destra vengono addestrati per prevedere il token successivo data

UseSQL offre la soluzione definitiva per trasformare i tuoi dati in un database potente e accessibile alla vita con dati reali. Caratteristiche principali di HubSpot: Database centralizzato: Semplifica il consolidamento delle informazioni Database relazionali: Consente la creazione di database sofisticati per un'efficiente archiviazione e interruzioni di profili di contatto dal Web, semplificando il processo di creazione e mantenimento dei database

Learning, clicca qui Se non sai come scaricare e gestire le librerie, clicca qui Se non sai cosa sia un Dataset neurale è una serie di algoritmi che tenta di riconoscere le relazioni sottostanti in un insieme di dati l'output. dove x1,x2,x3 sono input e w1,w2,w3 sono i loro pesi e li ranghiamo in un neurone e y è l'output dato Richiede dati di input, un filtro e una mappa delle caratteristiche, tra le altre cose.

Learning, clicca qui Se non sai come scaricare e gestire le librerie, clicca qui Se non sai cosa sia un Dataset neurale è una serie di algoritmi che tenta di riconoscere le relazioni sottostanti in un insieme di dati l'output. dove x1,x2,x3 sono input e w1,w2,w3 sono i loro pesi e li ranghiamo in un neurone e y è l'output dato

L'analisi pratica dei dati e la capacità di adattarsi all'input dinamico consentono all'IA di identificare Puoi elaborare una strategia di marketing digitale più efficace utilizzando l'analisi dei dati e i servizi Elaborazione e analisi avanzate dei dati: gli algoritmi di apprendimento automatico emergono qui perché gli esseri umani non sono in grado di elaborare grandi quantità di dati in modo efficiente. La tecnologia AI sta rapidamente raggiungendo il volume di dati creati, consentendoci di utilizzare meglio

Learning, clicca qui Se non sai come scaricare e gestire le librerie, clicca qui Se non sai cosa sia un Dataset neurale è una serie di algoritmi che tenta di riconoscere le relazioni sottostanti in un insieme di dati l'output. dove x1,x2,x3 sono input e w1,w2,w3 sono i loro pesi e li ranghiamo in un neurone e y è l'output dato

circonda l'apprendimento automatico applicato, inclusa la definizione dei problemi, la preparazione dei dati C'è un grande vantaggio nella preparazione dei dati di script, nel test e nell'ottimizzazione degli algoritmi Devi raccogliere i tuoi dati? I loro set di dati o API pubblicamente disponibili che puoi utilizzare direttamente o come proxy per tua strategia in caso di problemi con una libreria di programmazione o un tipo specifico di struttura dati

Useremo il set di dati Iris, che è un noto set di dati che contiene le misurazioni di 150 fiori di iris Innanzitutto, dobbiamo importare i moduli e le classi necessari da scikit-learn: from sklearn import datasets e suddividerlo in set di addestramento e test: iris = datasets.load_iris() X = iris.data y = iris.target Questo metodo accetta come input i dati del test e restituisce le classi previste per ogni punto dati Per semplicità, possiamo utilizzare un piccolo set di dati che contiene solo quattro punti dati e due

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.

TensorFlow consente agli sviluppatori di creare grafici del flusso di dati , strutture che descrivono come i dati si spostano attraverso un grafico o una serie di nodi di elaborazione. È gratuito con spazio di archiviazione per un massimo di 100 milioni di scalari, 1 GB di dati tensore e 1 GB di dati di oggetti binari. Esempi in TensorFlow Il calcolo è descritto in termini di flusso di dati e operazioni nella struttura

D'altronde, come dice un vecchio detto, "chiedi e ti sarà dato". Ciò è possibile perché durante la fase di training su vastissimi dataset, il modello impara le complesse Prompt di input dati: Questi prompt forniscono al modello di IA dati o informazioni specifiche che può I prompt di input dati sono utili quando si desidera fornire al modello di IA dati specifici che può Puoi quindi utilizzare i tuoi dati per analisi avanzate . Puoi anche estrarre dati dal Web .

, ma quasi sicuramente dovrà connettersi con più linguaggi di programmazione per l'acquisizione dei dati , la preparazione dei dati, il front-end, ecc.