Versive è un fornitore di intelligenza artificiale che fornisce software di sicurezza informatica in Software antivirus basato sull'intelligenza artificiale Si consiglia comunemente di installare l'antivirus Tutorial Per Creare Modelli di Intelligenza Artificiale Tutorial Pratico Tensorflow , TensorBoard e rete neurale per principianti PyScript, come usare Python nel browser! Implementare le reti neurali ricorrenti (RNN) con Python e Keras Deep learnign e python : Object Recognition

Non esiste un modo giusto per entrare nell'apprendimento automatico. Impariamo tutti in modi leggermente diversi e abbiamo obiettivi diversi di ciò che vogliamo fare con o per l'apprendimento automatico. Un obiettivo comune è diventare rapidamente produttivi con l'apprendimento automatico. Se questo è il tuo obiettivo, questo post mette in evidenza cinque errori comuni che i programmatori commettono sulla strada per diventare rapidamente professionisti produttivi di machine learning. 1. Il machine learning è cosi potente da sembrare Magia L'apprendimento automatico è solo un altro insieme di tecniche che puoi utilizzare per creare soluzioni a problemi complessi. Poiché è un campo in piena espansione, l'apprendimento automatico viene generalmente comunicato in pubblicazioni accademiche e libri di testo per studenti post-laurea. Questo gli dà l'aspetto che è elitario e impenetrabile. È necessario un cambiamento di mentalità per essere efficaci nell'apprendimento automatico, dalla tecnologia al processo, dalla precisione all'"abbastanza buono", ma lo stesso si potrebbe dire per altri metodi complessi che i programmatori sono interessati ad adottare. 2. Non iniziare scrivendo codice Iniziare con l'apprendimento automatico scrivendo il codice può rendere le cose difficili perché significa che stai risolvendo almeno due problemi anziché uno: come funziona una tecnica in modo da poterla implementare e come applicare la tecnica a un determinato problema. È molto più semplice lavorare su un problema alla volta e sfruttare l'apprendimento automatico, gli ambienti statistici e le librerie di algoritmi per imparare ad applicare una tecnica a un problema. Ciò consente di controllare e mettere a punto una varietà di algoritmi in tempi relativamente brevi e di mettere a punto uno o due che sembrano promettenti piuttosto che investire grandi quantità di tempo nell'interpretazione di documenti di ricerca ambigui contenenti descrizioni di algoritmi. L'implementazione di un algoritmo può essere trattata come un progetto separato da completare in un secondo momento, ad esempio per un esercizio di apprendimento o se il sistema prototipo deve essere messo in funzione. Impara una cosa alla volta, ti consiglio di iniziare con un framework di apprendimento automatico basato su GUI, che tu sia un programmatore o meno. 3. Fare le cose manualmente Un processo circonda l'apprendimento automatico applicato, inclusa la definizione dei problemi, la preparazione dei dati e la presentazione dei risultati, tra le altre attività. Questi processi, insieme al test e alla messa a punto degli algoritmi, possono e devono essere automatizzati. L'automazione è una parte importante dello sviluppo di software moderno per build, test e distribuzione. C'è un grande vantaggio nella preparazione dei dati di script, nel test e nell'ottimizzazione degli algoritmi e nella preparazione dei risultati al fine di ottenere i vantaggi del rigore e della velocità di miglioramento. Ricorda e riutilizza le lezioni apprese nello sviluppo di software professionale. L'impossibilità di iniziare con l'automazione (come Makefiles o un sistema di build simile) è probabilmente dovuto al fatto che molti programmatori arrivano all'apprendimento automatico da libri e corsi che si concentrano meno sulla natura applicata del campo. In effetti, portare l'automazione nell'apprendimento automatico applicato è un'enorme opportunità per i programmatori . 4. Reinventare soluzioni a problemi comuni Centinaia e migliaia di persone hanno probabilmente implementato l'algoritmo che stai implementando prima di te o hanno risolto un tipo di problema simile al problema che stai risolvendo, sfruttando le loro lezioni apprese. Esiste una vasta gamma di conoscenze sulla risoluzione dell'apprendimento automatico applicato. Certo, gran parte di esso potrebbe essere legato a libri e pubblicazioni di ricerca, ma puoi accedervi. Fai i compiti e cerca su Google, Google Libri, Google Scholar e contatta la community di machine learning. Se stai implementando un algoritmo: Devi implementarlo? È possibile riutilizzare un'implementazione di un algoritmo open source esistente in una libreria o in uno strumento? Devi implementare da zero? Puoi rivedere il codice, imparare da o trasferire un'implementazione open source esistente? Devi interpretare la descrizione canonica dell'algoritmo? Ci sono descrizioni di algoritmi in altri libri, articoli, tesi o post di blog che puoi rivedere e da cui puoi imparare? Se stai affrontando un problema: Devi testare tutti gli algoritmi sul problema? Puoi sfruttare studi su questo o simili casi di problema dello stesso tipo generale che suggeriscono algoritmi e classi di algoritmi che funzionano bene? Devi raccogliere i tuoi dati? I loro set di dati o API pubblicamente disponibili che puoi utilizzare direttamente o come proxy per il tuo problema per apprendere rapidamente quali metodi potrebbero funzionare bene? Devi ottimizzare i parametri dell'algoritmo? Sono le euristiche che puoi utilizzare per configurare l'algoritmo presentato in articoli o studi sull'algoritmo? Quale sarebbe la tua strategia in caso di problemi con una libreria di programmazione o un tipo specifico di struttura dati? Usa le stesse tattiche nel campo dell'apprendimento automatico. Contatta la comunità e chiedi risorse che potresti essere in grado di sfruttare per accelerare l'apprendimento e il progresso del tuo progetto. Prendi in considerazione forum e siti di domande e risposte per iniziare e contatta accademici e specialisti come passaggio successivo. 5. Non serve davvero la matematica Non è necessaria la teoria matematica per iniziare, ma la matematica è una parte importante dell'apprendimento automatico. La ragione di ciò è che fornisce forse il modo più efficiente e inequivocabile per descrivere i problemi ei comportamenti dei sistemi. Ignorare i trattamenti matematici degli algoritmi può portare a problemi come avere una comprensione limitata di un metodo o adottare un'interpretazione limitata di un algoritmo. Ad esempio, molti algoritmi di apprendimento automatico hanno un'ottimizzazione al centro che viene aggiornata in modo incrementale. Conoscere la natura dell'ottimizzazione da risolvere (è la funzione convessa) consente di utilizzare algoritmi di ottimizzazione efficienti che sfruttano questa conoscenza. Interiorizzare il trattamento matematico degli algoritmi è lento e viene fornito con padronanza. Soprattutto se stai implementando algoritmi avanzati da zero, inclusi gli algoritmi di ottimizzazione interni, prenditi il ​​tempo necessario per imparare l'algoritmo dal punto di vista matematico. Riepilogo In questo post hai appreso di 5 errori comuni che i programmatori commettono quando iniziano l'apprendimento automatico. Le cinque lezioni sono: Non mettere l'apprendimento automatico su un piedistallo Non scrivere codice di apprendimento automatico per iniziare Non fare le cose manualmente Non reinventare soluzioni a problemi comuni Non ignorare la matematica Condividi l'articolo per supportarci, oppure se pensi di conoscere un altro mito scrivilo nei commenti.

Costruisci il tuo modello di regressione logistica in Python qui e controlla l'accuratezza: 3. Sporchiamoci le mani e codifichiamo il nostro albero decisionale in Python! 4. Programma un modello di classificazione Naive Bayes in Python: 6. Implementazione in Python dell'algoritmo K-Means 8. Implementiamo l'algoritmo foresta casuale con Python : 9.

Utilizziamo dispositivi intelligenti ogni giorno, ma cosa rende esattamente un dispositivo intelligente CHE COS'È UN DISPOSITIVO INTELLIGENTE? raccogliere dati attraverso queste e altre fonti e rispondere secondo regole prestabilite o attraverso l'intelligenza I dispositivi intelligenti devono essere portatili? contesto (è una telecamera, il che significa che supera il test), calcolo autonomo (usa la visione artificiale

Prerequisiti : Se non sai perchè utilizzeremo python, clicca qui Se non hai ancora installato Python, Se non sai cosa sia un Dataset, clicca qui In questo articolo ti mostrerò come scrivere un programma python Lunga memoria a breve termine (LSTM) è una rete neurale artificiale ricorrente (RNN) utilizzato nel campo cosa scriverò una descrizione del programma. # Descrizione: questo programma utilizza una rete neurale artificiale

Addestrare e Monitorare più modelli di machine learning insieme con Python e Layer Utilizzeremo il set

Una rete neurale ricorrente è una classe di reti neurali artificiali in cui le connessioni tra i nodi

Flask è un micro framework web scritto in Python. Cosa sono le API? ) in un'API in Python. Venendo a Flask, è un framework di sviluppo di servizi Web in Python. Flask è il preferito dagli sviluppatori Python per molte ragioni. Per esempio: python request.py -> <Response[200]> “[1.]"

I LLM sono modelli di intelligenza artificiale che alimentano chatbot come ChatGPT e Google Bard. Quindi più semplicemente un'allucinazione si manifesta quando il modello generativo di intelligenza artificiale Gli esperti di intelligenza artificiale non hanno ancora del tutto chiaro cosa scateni le allucinazioni AI hallucinations In conclusione, le allucinazioni nell'intelligenza artificiale, sebbene rappresentino L'obiettivo rimane quello di sfruttare appieno il potenziale dell'intelligenza artificiale, garantendo

complessità del modello, tuttavia alcuni degli strumenti comunemente utilizzati sono RapidMiner, R, Python cui il modello apprende continuamente e automaticamente dai dati correnti per migliorare la propria intelligenza

Prerequisiti : Se non sai perchè utilizzeremo python, clicca qui Se non hai ancora installato Python, Introduzione Il rilevamento di oggetti è una tecnologia che rientra nel dominio più ampio della visione artificiale e sistemi con capacità di apprendimento approfondito e di visione artificiale autonome utilizzando poche Il primo passo è avere Python installato sul tuo computer. OpenCV $ pip install opencv-python $ pip3 install opencv-python # per Python3 Keras $ pip install keras

Ad oggi sappiamo, e non è un segreto, che l'intero mondo dell'intelligenza artificiale è interamente Letture consigliate per "Cosa è un Dataset e a cosa serve" Come Generare dataset con python e scikit-learn Machine Learning Dataset per Esercitarsi nella Data Science e Data Visualizzation Manipolazione Dati con Python e Pandas Come utilizza Google l'intelligenza artificiale? Prerequisiti per le carriere di Intelligenza Artificiale Grazie per aver letto Cosa è un Dataset e a

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Negli ultimi mesi molti imprenditori parlano di automazione e intelligenza artificiale come fossero la Questo articolo ti aiuterà a distinguere chiaramente tra automazioni e intelligenza artificiale , capire Cosa sta succedendo davvero nel 2026 tra Automazioni e Intelligenza Artificiale Negli ultimi due anni Automazioni e Intelligenza Artificiale: due concetti chiari Cos'è esattamente un'automazione? Che cos'è l'intelligenza artificiale?

Un altro termine importante è "intelligenza artificiale" (IA). Python o R per sviluppare e ottimizzare i modelli. Questo può includere l'apprendimento di linguaggi di programmazione come Python o R, la comprensione Inoltre, è importante essere in grado di utilizzare linguaggi di programmazione come Python o R e di Opportunità: Crescita professionale: Il settore dell'intelligenza artificiale e del Machine Learning