Alex Shoop, un ingegnere di DataRobot ed esperto di progettazione di sistemi di intelligenza artificiale Il prompt non era una funzionalità sviluppata dagli esperti di intelligenza artificiale. Esistono aziende che assumono prompt engineering?

Prerequisiti : Se non sai perchè utilizzeremo python, clicca qui Se non hai ancora installato Python, clicca qui Se non sai come scaricare e gestire le librerie, clicca qui Se non sai cosa sia un Dataset, clicca qui Prima di iniziare la giuda pratica per creare uno linePlot partendo da un dataset vediamo quando è utile o necessario utilizzare il grafico a linee. Cosa è lo linePlot? Il grafico a linee rappresenta su due assi (x & y), mediante una o piu linee, coppie di dati numerici, con una variabile di coordinate ( x, y ). Quando è consigliato usarlo? Quando bisogna cercare quale variabile indipendente influenzi maggiormente la variabile dipendente Quando la variabile dipendente può avere più valori per ogni valore della variabile indipendente Quando si cerca di determinare se le due variabili sono correlate. In alcuni casi vine anche usato per lo studio di funzioni. Installiamo la librerie Necessarie Per installare le librerie necessarie per la rappresentazione dei nostri dati con il LinePlot o grafico a linee apriamo il terminale e digitiamo il seguente comando: pip install matplotlib pip3 install matplotlib #per python3 pip install numpy pip3 install numpy #per python3 pip install pandas pip3 install pandas #per python3 Giuda alla visualizzazione dello LinePlot da un file Excel Creiamo un nuovo file e importiamo le librerie che ci serviranno. Per questo esempio utilizzeremo questo file excel import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd Creiamo adesso con pandas il nostro dataset in memoria Creiamo adesso con pandas il nostro dataset in memnoria #carichiamo in Ram i dati contenuti nel file excel dataset = pd.read_excel (r'mq_prezzo_appartamento.xlsx') ​ #stampiamo il nostro dataset print(dataset) ​ output: mq prezzo 0 50 37500 1 55 45375 2 60 54000 3 65 63375 4 70 73500 5 75 84375 6 80 96000 7 85 108375 8 90 121500 9 95 135375 10 100 150000 11 105 165375 12 110 181500 13 115 198375 14 120 216000 15 125 234375 16 130 253500 17 135 273375 18 140 294000 19 145 315375 20 150 337500 21 155 360375 22 160 384000 23 165 408375 24 170 433500 25 175 459375 26 180 486000 27 185 513375 28 190 541500 29 195 570375 30 200 600000 31 205 630375 32 210 661500 33 215 693375 34 220 726000 35 225 759375 36 230 793500 37 235 828375 38 240 864000 Creiamo due liste contenti rispettivamente i valori X (metri quadrati) e Y (prezzo appartamento) #creiamo due liste conteneti rispettivamente i valori X (metri quadrati) e Y (prezzo appartamento) mq = dataset['mq'] prezzo = dataset['prezzo'] ​ #stampiamo le nostre liste print(mq,prezzo) output: 1 55 2 60 3 65 ... 37 235 38 240 1 45375 2 54000 3 63375 ... 37 828375 38 864000 Visti così si capisce poco e niente, ma ora vedremo come rappresentarli con un grafico a dispersione. La libreria MatplotLib offre anche la possibilità di personalizzare i nostri grafici. #definire il titolo del grafico plt.title("Rapporto dimensione / prezzo degli appartamenti") ​ #definire il testo dell'asse x plt.xlabel("Dimensione in m^2 dell'appartamento") ​ #definire il testo dell'asse y plt.ylabel("prezzo in € dell'appartamento") ​ #definire lo sfondo a griglia plt.grid() ​ #definire le dimensioni de grafico plt.rcParams['figure.figsize'] = [15,10] #altezza,lunghezza ​ #la funzione per creare il grafico è molto semplice plt.plot(metriquadrati_appartamento,prezzi_appartamento, label="Rapporto appartamenti") ​ #definire la leggenda del grafico plt.legend() #salviamo il grafico plt.savefig("scatterPlot_rapporto_mq_prezzo_appartamenti.png") #mostriamo il grafico plt.show() output: Scarica Gratuitamente l'esempio Per scaricare gratuitamente devi prima registrati/accede al portale. Scorri in fondo alla pagina per registrati o accedere Giuda alla visualizzazione dello LinePlot da dati generati Creiamo un nuovo file e importiamo le librerie che ci serviranno. import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np Creiamo adesso con Numpy dei dati da rappresentare # utilizzando la funzione np.linspace(35,150) andiamo a creare una lista # contenente 50 (size) numeri casuali da 50 a 150, i quali indicheranno la metratura quadrata metriquadrati_appartamento = np.linspace(50,150) ​ # utilizzando la funzione np.power(metriquadrati_appartamento, 2)*9 andiamo a creare una lista # contenente 50 numeri generati elevando al quadrato e moltiplicato per 15 la metratura quadrata prezzi_appartamento = np.power(metriquadrati_appartamento, 2)*15 ​ ​ print(metriquadrati_appartamento,prezzi_appartamento) Output: [ 50. 52.04081633 54.08163265 56.12244898 58.16326531 60.20408163 62.24489796 64.28571429 66.32653061 68.36734694 70.40816327 72.44897959 ... 143.87755102 145.91836735 147.95918367 150. ] [ 37500. 40623.69845898 43872.34485631 47245.939192 50744.48146606 54367.97167847 58116.40982924 61989.79591837 ... 284647.02207414 293143.48188255 301764.88962932 310511.24531445 319382.54893794 328378.80049979 337500. ] Visti così non si capisce poco e niente, ma ora vedremo come rappresentarli con un grafico a dispersione La libreria MatplotLib offre anche la possibilità di personalizzare i nostri grafici. #definire il titolo del grafico plt.title("Rapporto dimensione / prezzo degli appartamenti") ​ #definire il testo dell'asse x plt.xlabel("Dimensione in m^2 dell'appartamento") ​ #definire il testo dell'asse y plt.ylabel("prezzo in € dell'appartamento") ​ #definire lo sfondo a griglia plt.grid() ​ #definire le dimensioni de grafico plt.rcParams['figure.figsize'] = [15,10] #altezza,lunghezza ​ ​ #la funzione per creare il grafico è molto semplice plt.plot(metriquadrati_appartamento,prezzi_appartamento, label="Rapporto appartamenti") ​ #definire la leggenda del grafico plt.legend() ​ #salviamo il grafico plt.savefig("scatterPlot_rapporto_mq_prezzo_appartamenti.png") ​ #visulazziare il grafico plt.show() ​ Output: Scarica Gratuitamente l'esempio Per scaricare gratuitamente devi prima registrati/accede al portale. Scorri in fondo alla pagina per registrati o accedere LinePlot: Quando e Come Utilizzarlo per Visualizzare i Dati Il grafico a linee, o LinePlot, è uno strumento potente per visualizzare dati numerici su due assi, solitamente rappresentati da coppie di valori (x, y). Ma quando è davvero utile utilizzarlo? Quando Utilizzare il LinePlot? Il LinePlot è consigliato quando si desidera esplorare la relazione tra una variabile indipendente e una variabile dipendente. È particolarmente utile nei seguenti casi: Analisi delle Correlazioni: Se si vuole determinare se esiste una correlazione tra due variabili, il LinePlot offre una visualizzazione chiara dei dati. Variazione nel Tempo: Quando si vogliono tracciare i cambiamenti nel tempo di una variabile rispetto a un'altra, il LinePlot fornisce una rappresentazione intuitiva. Tendenze o Modelli: Se si sospetta che i dati seguano una tendenza o un modello specifico, il LinePlot può evidenziare queste caratteristiche. Esempi di Utilizzo del LinePlot Per capire meglio come utilizzare il LinePlot, prendiamo ad esempio il prezzo degli appartamenti in base alla loro dimensione. Creiamo un grafico a linee che mostri questa relazione: import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # Creazione di dati generati casualmente metriquadrati_appartamento = np.linspace(50, 150) prezzi_appartamento = np.power(metriquadrati_appartamento, 2) * 15 # Personalizzazione del grafico plt.title("Rapporto Dimensione / Prezzo degli Appartamenti") plt.xlabel("Dimensione in m^2 dell'Appartamento") plt.ylabel("Prezzo in € dell'Appartamento") plt.grid() plt.rcParams['figure.figsize'] = [15,10] # Creazione del LinePlot per i dati generati plt.plot(metriquadrati_appartamento, prezzi_appartamento, label="Rapporto Appartamenti") plt.legend() # Salvataggio e visualizzazione del grafico plt.savefig("lineplot_rapporto_mq_prezzo_appartamenti.png") plt.show() Esplorare Dati Generati con il LinePlot import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd # Caricamento dei dati dal dataset dataset = pd.read_excel(r'mq_prezzo_appartamento.xlsx') # Estrazione delle colonne 'mq' e 'prezzo' mq = dataset['mq'] prezzo = dataset['prezzo'] # Personalizzazione del grafico plt.title("Rapporto Dimensione / Prezzo degli Appartamenti") plt.xlabel("Dimensione in m^2 dell'Appartamento") plt.ylabel("Prezzo in € dell'Appartamento") plt.grid() plt.rcParams['figure.figsize'] = [15,10] # Creazione del LinePlot plt.plot(mq, prezzo, label="Rapporto Appartamenti") plt.legend() # Salvataggio e visualizzazione del grafico plt.savefig("lineplot_rapporto_mq_prezzo_appartamenti.png") plt.show() Conclusioni Il LinePlot è uno strumento versatile per visualizzare relazioni e tendenze nei dati. Utilizzalo per esplorare connessioni tra variabili, tracciare variazioni nel tempo o identificare modelli nei tuoi dati. Continua a esplorare le potenzialità del LinePlot e scopri nuove informazioni nei tuoi dati! Grazie mille per la lettura, condividi l'articolo per sostenerci

Un agente AI, noto anche come assistente virtuale intelligente (IVA, non quella al 22% hahahah), è un programma software che utilizza l'intelligenza artificiale per riconoscere il linguaggio umano nel modo Come i chatbot, gli agenti AI simulano conversazioni umane, ma con l'aiuto dell'intelligenza artificiale dialoghi molto complessi, con flussi ramificati, logica condizionale, integrazioni API con altri sistemi aziendali È molto più che far emergere fatti, fornisce risoluzioni intelligenti per gli utenti"​ .

Questo tutorial è progettato per chiunque stia cercando di capire il funzionamento delle reti neurali ricorrenti (RNN) e di come utilizzarle tramite la libreria di deep learning Keras. Sebbene tutti i metodi necessari per risolvere problemi e creare applicazioni siano forniti dalla libreria Keras, è anche importante ottenere un'idea di come funziona tutto. In questo articolo, i calcoli che avvengono nel modello RNN sono mostrati passo dopo passo. Successivamente, vedremo come sviluppare un sistema end-to-end completo per la previsione delle serie temporali. Dopo aver completato questo tutorial, saprai: La struttura di RNN Come RNN calcola l'output quando viene fornito un input Come preparare i dati per un SimpleRNN in Keras Come addestrare un modello SimpleRNN Iniziamo a capire e Implementare le reti neurali ricorrenti (RNN) con Python e Keras Panoramica dell'esercitazione Questo tutorial è diviso in due parti; sono: La struttura della RNN Pesi e pregiudizi diversi associati a diversi livelli della RNN. Come vengono eseguiti i calcoli per calcolare l'output quando viene fornito un input. Un'applicazione completa per la previsione di serie temporali. Prerequisiti : Se non sai perchè utilizzeremo python, clicca qui Se non hai ancora installato Python, clicca qui Se non sai come scaricare e gestire le librerie, clicca qui Se non sai cosa sia un Dataset, clicca qui Passiamo ora alla parte di implementazione. Iniziamo importando le Librerie necessarie Per avviare l'implementazione delle RNN, aggiungiamo la sezione di importazione. from pandas import read_csv import numpy as np from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, SimpleRNN from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler from sklearn.metrics import mean_squared_error import math import matplotlib.pyplot as plt Keras SimpleRNN La funzione seguente restituisce un modello che include un livello SimpleRNN e un livello Dense per l'apprendimento dei dati sequenziali. Specifica il parametro input_shape (time_steps x features). Semplificheremo tutto e utilizzeremo dati univariati, ovvero con una sola caratteristica; i time_steps sono discussi di seguito. def create_RNN(hidden_units, dense_units, input_shape, activation): model = Sequential() model.add(SimpleRNN(hidden_units, input_shape=input_shape, activation=activation[0])) model.add(Dense(units=dense_units, activation=activation[1])) model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam') return model demo_model = create_RNN(2, 1, (3,1), activation=['linear', 'linear']) L'oggetto demo_model viene restituito con 2 unità nascoste create tramite il livello SimpleRNN e 1 unità densa creata tramite il livello Dense. input_shape È impostato su 3×1 e una funzione linear di attivazione viene utilizzata in entrambi i livelli per semplicità. Solo per richiamare la funzione di attivazione lineare F(X)=X non cambia l'input. La rete si presenta come segue: Se abbiamo m unità nascoste (m=2 nel caso precedente), quindi: Ingresso: X∈R Unità nascosta: h∈Rm Pesi per unità di input: wX∈Rm Pesi per unità nascoste: wh∈RmXm Bias per le unità nascoste: Bh∈Rm Peso per lo strato denso: wy∈Rm Bias per lo strato denso: By∈R Diamo un'occhiata ai pesi sopra. Nota: poiché i pesi vengono inizializzati in modo casuale, i risultati incollati qui saranno diversi dai tuoi. L'importante è imparare che aspetto ha la struttura di ogni oggetto utilizzato e come interagisce con gli altri per produrre l'output finale. wx = demo_model.get_weights()[0] wh = demo_model.get_weights()[1] bh = demo_model.get_weights()[2] wy = demo_model.get_weights()[3] by = demo_model.get_weights()[4] print('wx = ', wx, ' wh = ', wh, ' bh = ', bh, ' wy =', wy, 'by = ', by) Output wx = [[ 0.18662322 -1.2369459 ]] wh = [[ 0.86981213 -0.49338293] [ 0.49338293 0.8698122 ]] bh = [0. 0.] wy = [[-0.4635998] [ 0.6538409]] by = [0.] Ora facciamo un semplice esperimento per vedere come i livelli di un livello SimpleRNN e Dense producono un output. Tieni presente questa figura. Nell'immagine vengono evidenziati gli Strati di una rete neurale ricorrente Inseriremo x per tre passaggi temporali e consentiremo alla rete di generare un output. Verranno calcolati i valori delle unità nascoste ai passaggi temporali 1, 2 e 3. h0 è inizializzato al vettore zero. Il risultato O3 è calcolato da h3 e wy. Non è richiesta una funzione di attivazione poiché utilizziamo unità lineari. x = np.array([1, 2, 3]) #Rimodelliamo l'input come richiedono sample_size x time_steps x features x_input = np.reshape(x,(1, 3, 1)) y_pred_model = demo_model.predict(x_input) m = 2 h0 = np.zeros(m) h1 = np.dot(x[0], wx) + h0 + bh h2 = np.dot(x[1], wx) + np.dot(h1,wh) + bh h3 = np.dot(x[2], wx) + np.dot(h2,wh) + bh o3 = np.dot(h3, wy) + by print('h1 = ', h1,'h2 = ', h2,'h3 = ', h3) print("Prediction from network ", y_pred_model) print("Prediction from our computation ", o3) Output h1 = [[ 0.18662322 -1.23694587]] h2 = [[-0.07471441 -3.64187904]] h3 = [[-1.30195881 -6.84172557]] Prediction from network [[-3.8698118]] Prediction from our computation [[-3.86981216]] Esecuzione dell' RNN su un set di dati Ora che capiamo come vengono messi insieme i livelli SimpleRNN e Dense. Eseguiamo un RNN completo su un semplice set di dati di serie temporali. Dovremo seguire questi passaggi Leggi il set di dati da un determinato URL Suddividi i dati in training e test set Preparare l'input nel formato Keras richiesto Crea un modello RNN e addestralo Fare le previsioni sugli insiemi di allenamento e di prova e stampare l'errore quadratico medio della radice su entrambi gli insiemi Visualizza il risultato Passaggio 1, 2: lettura dei dati e suddivisione in treno e test La seguente funzione legge i dati del treno e del test da un determinato URL e lo divide in una determinata percentuale di dati del train e del test. Restituisce array unidimensionali per i dati di training e test dopo aver ridimensionato i dati tra 0 e 1 utilizzando MinMaxScalerda scikit-learn. # il paramentro split_percent definisce il rapporto dei dati di addestramento (80%) def get_train_test(url, split_percent=0.8): df = read_csv(url, usecols=[1], engine='python') data = np.array(df.values.astype('float32')) scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) data = scaler.fit_transform(data).flatten() n = len(data) # dividiamo i dati in test e train split = int(n*split_percent) train_data = data[range(split)] test_data = data[split:] return train_data, test_data, data sunspots_url = 'https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/monthly-sunspots.csv' train_data, test_data, data = get_train_test(sunspots_url) Passaggio 3: rimodellamento dei dati per Keras Il passaggio successivo consiste nel preparare i dati per l'addestramento del modello Keras. L'array di input dovrebbe avere la forma di: total_samples x time_steps x features. Esistono molti modi per preparare i dati delle serie temporali per l'addestramento. Creeremo righe di input con passaggi temporali non sovrapposti. Un esempio per time_steps = 2 è mostrato nella figura seguente. Qui time_steps indica il numero di passaggi temporali precedenti da utilizzare per prevedere il valore successivo dei dati delle serie temporali. La funzione seguente get_XY() prende un array unidimensionale come input e lo converte negli array di input X e di destinazione richiesti Y . Useremo 12 time_stepsper il set di dati delle macchie solari poiché le macchie solari generalmente hanno un ciclo di 12 mesi. Puoi sperimentare altri valori di time_steps. # Prepariamo i dati di input X e di Output Y def get_XY(dat, time_steps): # Target Y Y_ind = np.arange(time_steps, len(dat), time_steps) Y = dat[Y_ind] # Variabili X rows_x = len(Y) X = dat[range(time_steps*rows_x)] X = np.reshape(X, (rows_x, time_steps, 1)) return X, Y time_steps = 12 trainX, trainY = get_XY(train_data, time_steps) testX, testY = get_XY(test_data, time_steps) Passaggio 4: crea modello RNN e addestriamolo Per questo passaggio, possiamo riutilizzare la nostra create_RNN()funzione definita sopra. model = create_RNN(hidden_units=3, dense_units=1, input_shape=(time_steps,1), activation=['tanh', 'tanh']) model.fit(trainX, trainY, epochs=20, batch_size=1, verbose=2) Passaggio 5: calcola e stampa l'errore quadratico medio della radice La funzione print_error()calcola l'errore quadratico medio tra i valori effettivi e quelli previsti. def print_error(trainY, testY, train_predict, test_predict): # Calcoliamo l'errore nelle previsioni train_rmse = math.sqrt(mean_squared_error(trainY, train_predict)) test_rmse = math.sqrt(mean_squared_error(testY, test_predict)) # stampiamo l'RMSE print('Train RMSE: %.3f RMSE' % (train_rmse)) print('Test RMSE: %.3f RMSE' % (test_rmse)) # Facciamo la previsione train_predict = model.predict(trainX) test_predict = model.predict(testX) # stampiamo il Mean square error print_error(trainY, testY, train_predict, test_predict) Output Train RMSE: 0.058 RMSE Test RMSE: 0.077 RMSE Passaggio 6: visualizza il risultato La seguente funzione traccia i valori target effettivi e il valore previsto. La linea rossa separa i punti dati di addestramento e test. # Grafico del risultato def plot_result(trainY, testY, train_predict, test_predict): actual = np.append(trainY, testY) predictions = np.append(train_predict, test_predict) rows = len(actual) plt.figure(figsize=(15, 6), dpi=80) plt.plot(range(rows), actual) plt.plot(range(rows), predictions) plt.axvline(x=len(trainY), color='r') plt.legend(['Actual', 'Predictions']) plt.xlabel('Observation number after given time steps') plt.ylabel('Sunspots scaled') plt.title('Actual and Predicted Values. The Red Line Separates The Training And Test Examples') plot_result(trainY, testY, train_predict, test_predict) Viene generato il seguente grfico: Mettiamo tutto insieme in un unico file .py Di seguito è riportato l'intero codice per questo tutorial. Prova questo alla tua fine e sperimenta diverse unità nascoste e passaggi temporali. Puoi aggiungere un secondo strato SimpleRNN alla rete e vedere come si comporta. Puoi anche utilizzare l' oggetto scaler per ridimensionare i dati al suo intervallo normale. Qui sotto ti riportiamo il codice per copiarlo e incollarlo sul tuo editor from pandas import read_csv import numpy as np from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, SimpleRNN from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler from sklearn.metrics import mean_squared_error import math import matplotlib.pyplot as plt def get_train_test(url, split_percent=0.8): df = read_csv(url, usecols=[1], engine='python') data = np.array(df.values.astype('float32')) scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) data = scaler.fit_transform(data).flatten() n = len(data) split = int(n*split_percent) train_data = data[range(split)] test_data = data[split:] return train_data, test_data, data def get_XY(dat, time_steps): Y_ind = np.arange(time_steps, len(dat), time_steps) Y = dat[Y_ind] rows_x = len(Y) X = dat[range(time_steps*rows_x)] X = np.reshape(X, (rows_x, time_steps, 1)) return X, Y def create_RNN(hidden_units, dense_units, input_shape, activation): model = Sequential() model.add(SimpleRNN(hidden_units, input_shape=input_shape, activation=activation[0])) model.add(Dense(units=dense_units, activation=activation[1])) model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam') return model def print_error(trainY, testY, train_predict, test_predict): train_rmse = math.sqrt(mean_squared_error(trainY, train_predict)) test_rmse = math.sqrt(mean_squared_error(testY, test_predict)) print('Train RMSE: %.3f RMSE' % (train_rmse)) print('Test RMSE: %.3f RMSE' % (test_rmse)) def plot_result(trainY, testY, train_predict, test_predict): actual = np.append(trainY, testY) predictions = np.append(train_predict, test_predict) rows = len(actual) plt.figure(figsize=(15, 6), dpi=80) plt.plot(range(rows), actual) plt.plot(range(rows), predictions) plt.axvline(x=len(trainY), color='r') plt.legend(['Actual', 'Predictions']) plt.xlabel('Observation number after given time steps') plt.ylabel('Sunspots scaled') plt.title('Actual and Predicted Values. The Red Line Separates The Training And Test Examples') sunspots_url = 'https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/monthly-sunspots.csv' time_steps = 12 train_data, test_data, data = get_train_test(sunspots_url) trainX, trainY = get_XY(train_data, time_steps) testX, testY = get_XY(test_data, time_steps) model = create_RNN(hidden_units=3, dense_units=1, input_shape=(time_steps,1), activation=['tanh', 'tanh']) model.fit(trainX, trainY, epochs=20, batch_size=1, verbose=2) train_predict = model.predict(trainX) test_predict = model.predict(testX) print_error(trainY, testY, train_predict, test_predict) plot_result(trainY, testY, train_predict, test_predict) Riepilogo In questo tutorial, hai scoperto le reti neurali ricorrenti e le loro varie architetture. Nello specifico hai imparato: La struttura delle RNN Come l'RNN calcola un output dagli input precedenti Come implementare un sistema end-to-end per la previsione di serie temporali utilizzando un RNN Condividi l'articolo se lo hai trovato utile.

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