Tuttavia, grazie a tecnologie come l'apprendimento automatico e il deep learning, l'IA è diventata una Se non sei pronto per candidarti per lavori di machine learning, cerca altri progetti che renderanno

a fare previsioni Un algoritmo di classificazione è uno strumento software che utilizza tecniche di deep  learning per attribuire un attributo di proprietà, basato su un calcolo statistico ad un elemento analizzato per l'algoritmo classificatore di tensorflow Un classificatore TensorFlow è un algoritmo di machine learning TensorFlow fornisce una vasta gamma di classificatori predefiniti, tra cui: • DNN (Deep Neural Networks L'apprendimento automatico supervisionato è una tecnica di machine learning che utilizza un insieme di

Questa tecnologia sfrutta algoritmi di machine learning per creare contenuti che sembrano autentici, Cosa si intende per Deep fake? Il termine "deepfake" deriva dalla combinazione di "deep learning" e "fake". In particolare, l'utilizzo di algoritmi di deep learning consente la creazione di contenuti artificiali learning.

Come capire se uno studente o un dipendente sta utilizzando ChatGPT di OpenAI per completare un compito? Questo articolo ti darà tutti gli strumenti per capirlo! Il 30 novembre 2022, OpenAI ha rilasciato il sistema AI "ChatGPT" (https://openai.com/blog/chatgpt/), che è un assistente universale alla scrittura che può generare una varietà di risultati, inclusi i compiti scolastici. L'output (ad esempio, saggi, frasi, email, codici, etc... ) fornito da ChatGPT è così buono, che se fossi uno studente, userei ChatGPT per completare la maggior parte dei miei compiti scolastici con piccole revisioni. Ciò si traduce in un dilemma per i professori e gli insegnati, perchè è molto difficile capire se è lo studente che ha scritto il saggio o se l ha scritto ChatGPT. Avrebbero bisogno di una sorta di strumento per verificarlo. Ad esempio, se l'insegnante assegna i compiti sull'importanza della Dottrina Monore, uno studente può utilizzare ChatGPT per scrivere un saggio sulla Dottrina Monroe: OUTPUT CHATGPT La Dottrina Monroe era una dichiarazione di politica estera rilasciata dal presidente James Monroe nel 1823. Dichiarava che gli Stati Uniti non avrebbero interferito negli affari dei colonizzatori europei e che qualsiasi tentativo da parte delle potenze europee di colonizzare o interferire con stati indipendenti nelle Americhe avrebbe essere visto come una minaccia per gli Stati Uniti. La buona notizia è che OpenAI è consapevole delle preoccupazioni espresse dagli educatori e ha pubblicato Considerazioni per insegnanti su ChatGPT . Inoltre, sono attualmente disponibili strumenti per rilevare se il testo è stato generato dall'intelligenza artificiale. Classificatore di testo AI OpenAI Demo del rivelatore di output su OpenAI GPT-2 GPTZeroX di Edward Tian (Università di Princeton) DetectGPT della Stanford University Potresti voler utilizzare tutti e quattro gli strumenti per rilevare se il testo è stato generato dall'intelligenza artificiale poiché nessuno di questi strumenti è accurato al 100%. Ma prima di vedere tutti i siti o software che puoi usare per capire se un testo è stato scritto da un umano o no vediamo cosa può portare fare compiti con l' IA. Come rilevare testo generato da Intelligenze Artificiali IA? Ci sono diverse tecniche per rilevare il testo generato da un'IA, come l'utilizzo di software di controllo del plagio IA ( Che vedremo tra poco ) o l'analisi delle proprietà linguistiche del testo. Ad esempio, il software di controllo del plagio può identificare se il testo presenta somiglianze con altre fonti presenti in rete. D'altro canto, l'analisi delle proprietà linguistiche del testo può aiutare a individuare tracce di linguaggio innaturali che sono tipiche della scrittura generata da un'IA. In entrambi i casi, è importante utilizzare queste tecniche con cautela e considerare anche altri fattori, come lo stile unico di scrittura di uno studente, prima di giungere a conclusioni definitive. Conseguenze per gli studenti che utilizzano l'IA L'utilizzo di ChatGPT o di qualsiasi altra forma di intelligenza artificiale per completare i compiti scolastici può avere conseguenze negative per gli studenti. In primo luogo, la mancanza di sviluppo delle competenze di scrittura autentiche può rendere gli studenti meno preparati per il mondo del lavoro. In secondo luogo, se gli studenti vengono scoperti a utilizzare l'intelligenza artificiale per completare i compiti, possono essere sanzionati o anche espulsi. Questo può avere un impatto negativo sulla loro carriera scolastica e professionale. Prevenire l'uso improprio dell'intelligenza artificiale Gli insegnanti possono prevenire l'uso improprio dell'intelligenza artificiale adottando alcune misure. Ad esempio, possono incoraggiare lo sviluppo di competenze di scrittura autentiche attraverso l'assegnazione di compiti creativi e originali. Inoltre, possono utilizzare tecnologie di rilevamento del plagio per individuare eventuali casi di utilizzo improprio dell'intelligenza artificiale. E noi vi daremo tutti gli strumenti! NON UNO SOLO! Come rilevare testo generato da IA : tool 1 Classificatore di testo AI OpenAI OpenAI ha rilasciato AI Text Classifier il 31 gennaio 2023. AI Text Classifier è un modello GPT ottimizzato che prevede quanto è probabile che un pezzo di testo sia stato generato dall'intelligenza artificiale da una varietà di fonti, come ChatGPT. Puoi accedere a AI Text Classifier navigando su https://platform.openai.com/ai-text-classifier e accedendo al sito Web utilizzando il tuo account OpenAI ChatGPT. Per dimostrare lo strumento, ho copiato e incollato il saggio sopra e un po' di più, poiché richiede più di 1.000 caratteri, come mostrato di seguito: Lo strumento ha determinato che questo testo è stato probabilmente generato dall'intelligenza artificiale. Anche se sconsigliano d'immettere il testo direttamente in italiano noi ci abbiamo provato e funziona abbastanza bene. Come rilevare testo generato da IA : tool 2 Demo del rivelatore di output su OpenAI GPT-2 Lo strumento di OpenAI è ospitato su Hugging Face e si chiama GPT-2 Output Detector Demo che è stato sviluppato da OpenAI (vedi i dettagli qui => https://huggingface.co/roberta-base-openai-detector ). Puoi accedere alla demo del rilevatore di output GPT-2 navigando su https://huggingface.co/openai-detector . Per dimostrare lo strumento, ho copiato e incollato il saggio sopra, come mostrato di seguito: Lo strumento ha determinato che esiste una probabilità del 99,61% che questo testo sia stato generato utilizzando OpenAI GPT. Come rilevare testo generato da IA : tool 3 GPTZeroX Edward Tian (Princeton) ha aggiornato uno strumento a GPTZeroX ( http://gptzero.me/ ) il 29 gennaio 2023; precedentemente rilasciato il 2 gennaio 2023 come GPTZero. Lo strumento cerca sia "perplessità" che "esplosione". La perplessità misura la probabilità che ogni parola venga suggerita da un bot; un essere umano sarebbe più casuale. Burstiness misura i picchi nella perplessità di ogni frase. Un bot avrà probabilmente un grado di perplessità simile da frase a frase, ma è probabile che un essere umano scriva con punte, forse una frase lunga e complessa seguita da una più breve. Puoi accedere a GPTZeroX navigando su http://gptzero.me/ . Per dimostrare lo strumento, ho copiato e incollato il saggio sopra e un po' di più come mostrato di seguito: Lo strumento ha determinato che questo testo è stato probabilmente generato dall'intelligenza artificiale. Inoltre, GPTZeroX fornisce sia Perplexity Score che Burstiness Score. Come rilevare testo generato da IA : tool 4 DetectGPT La Stanford University ha rilasciato DetectGPT ( https://detectgpt.ericmitchell.ai/ ) il 31 gennaio 2023. DetectGPT è un metodo generico per utilizzare un modello linguistico per rilevare le proprie generazioni; tuttavia, questa prova di concetto rileva solo se una particolare parte di testo proviene da GPT-2 . I rilevamenti su campioni di altri modelli possono essere particolarmente inaffidabili. Potremmo aggiungere modelli più grandi come GPT-J (6B), GPT-NeoX (20B) o GPT-3 (175B) in futuro; eseguiamo valutazioni con questi e altri modelli nel nostro documento per il sito Web DetectGPT. Puoi accedere a DetectGPT navigando su https://detectgpt.ericmitchell.ai/ . Per dimostrare lo strumento, ho copiato e incollato il saggio sopra e un po' di più come mostrato di seguito: Tieni presente che ho dovuto mantenere il testo sotto le 200 parole, in modo da non surriscaldare le loro GPU per sito web. Lo strumento ha determinato che è probabile che questo testo provenga da GPT-2. Inoltre, DetectGPT fornisce testi perturbati. Altri strumenti per rilevare l'output di chat gpt Esistono altri due strumenti per rilevare se il testo è stato generato dall'intelligenza artificiale, che non ho provato: Rilevatore di contenuto AI di Writer Content at Scale AI Content Detection Vai a provare tutti e quattro gli strumenti! Si prega di notare che questi strumenti, come tutto in AI, hanno un'alta probabilità di rilevare l'output di testo generato dall'IA, ma non al 100% come attribuito da George EP Box "Tutti i modelli sono sbagliati, ma alcuni sono utili". Risorse per rilevare l'output di testi generati dall' IA compresa CHAT GPT Di seguito è riportato un elenco delle risorse utilizzate o a cui si fa riferimento in questo tutorial: Considerazioni dell'educatore per ChatGPT Classificatore di testo AI Hugging Face Demo del rilevatore di uscita GPT-2 Dettagli sul rilevatore di uscita GPT-2 GptZeroX OpenAI chatGPT DetectGPT Rilevamento delle generazioni GPT-2 con DetectGPT

Che cos'è l'apprendimento profondo o Deep Learning? Il deep learning è un sottoinsieme del machine learning in cui i dati passano attraverso un numero multiplo Entrambe sono reti di Deep Learning che generano automaticamente la voce umana dando in input solo un Il Deep Learning ci avvicina a dare ai computer la capacità di parlare come gli umani. Ricorda Il deep learning è un sottoinsieme di ML che è un sottoinsieme di AI, quindi è AI.

Il deep learning è un sottocampo del machine learning e le reti neurali costituiscono la spina dorsale degli algoritmi di deep learning. La differenza tra Reti Neurali e Deep Learning? Differenze tra Machine Learning e Deep Learning ? Come spieghiamo nel nostro articolo sull'hub di apprendimento sul deep learning , il deep learning è

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 In questo articolo ti mostrerò come scrivere un programma python che prevede il prezzo delle azioni utilizzando una tecnica di apprendimento automatico chiamata Long Short-Term Memory (LSTM) . Questo programma è davvero semplice e dubito che da questo programma ne riusciare a trarre un profitto importante, ma è leggermente meglio che indovinare! Ricorda che il prezzo delle azioni può essere influenzato da molti parametri diversi. Lunga memoria a breve termine (LSTM) è una rete neurale artificiale ricorrente (RNN) utilizzato nel campo dell'apprendimento profonda. A differenza delle reti neurali feed forward standard, LSTM ha connessioni di feedback. Non solo può elaborare singoli punti dati (come le immagini), ma anche intere sequenze di dati . - Wikipedia Gli LSTM sono ampiamente utilizzati per i problemi di predizione di sequenza e si sono dimostrati estremamente efficaci. Il motivo per cui funzionano così bene è perché LSTM è in grado di memorizzare le informazioni passate che sono importanti e dimenticare le informazioni che non lo sono. -Stackabuse.com Iniziamo a programmare il nostro modello: Inizierò affermando cosa voglio che faccia questo programma. Voglio che questo programma preveda i prezzi delle azioni Apple Inc. 60 giorni nel futuro in base al prezzo di chiusura corrente. Per prima cosa scriverò una descrizione del programma. # Descrizione: questo programma utilizza una rete neurale artificiale ricorrente chiamata Long Short Term Memory (LSTM) per prevedere il prezzo di chiusura delle azioni di una società (Apple Inc.) utilizzando il prezzo delle azioni degli ultimi 60 giorni. Successivamente caricherò / importerò le librerie che verranno utilizzate in questo programma. import math import pandas_datareader as web import numpy as np import pandas as pd from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, LSTM import matplotlib.pyplot as plt plt.style.use('fivethirtyeight') Riceverò la quotazione delle azioni della società "Apple Inc." utilizzando il ticker di borsa delle società (AAPL) dal 1 gennaio 2012 al 17 dicembre 2019. #Ricevi la quotazione di borsa df = web.DataReader('AAPL', data_source='yahoo', start='2012-01-01', end='2019-12-17') #stampa le quotazioni df Output: High Low Open CloseVolumeAdj CloseDate 2012-01-0314.73214214.60714214.62142814.686786302220800.012.5666762012-01-0414.81000014.61714314.64285814.765715260022000.012.6342132012-01-0514.94821514.73821414.81964314.929643271269600.012.7744812012-01-0615.09821414.97214314.99178615.085714318292800.012.9080232012-01-0915.27678615.04821415.19642815.061786394024400.012.887549.....................2019-12-1167.77500267.12500067.20249967.69249778756800.066.5678862019-12-1268.13999966.83000266.94500067.864998137310400.066.7375182019-12-1368.82499767.73249867.86499868.787498133587600.067.6447072019-12-1670.19750269.24500369.25000069.964996128186000.068.8026352019-12-1770.44249769.69999769.89250270.102501114158400.068.937851 2003 rows × 6 columns Queste sono le quotazione di azioni Apple. Successivamente, mostrerò il numero di righe e colonne nel set di dati. Il risultato mostra che abbiamo 2003 righe o giorni in cui è stato registrato il prezzo delle azioni e 6 colonne. df.shape Output: (2003, 6) Crea un grafico per visualizzare i dati. #Visualizza la cronologia del prezzo di chiusura plt.figure(figsize=(16,8)) plt.title('Close Price History') plt.plot(df['Close']) plt.xlabel('Date',fontsize=18) plt.ylabel('Close Price USD ($)',fontsize=18) plt.show() Output: Grafico che mostra la cronologia dei prezzi delle azioni di chiusura di Apple Inc. Crea un nuovo data frame con solo il prezzo di chiusura e convertilo in un array. Quindi creare una variabile per memorizzare la lunghezza del set di dati di addestramento. Desidero che il set di dati di addestramento contenga circa l'80% dei dati. #nuova dataframe solo con le chiusure data = df.filter(['Close']) #Convertiamolo in un numpy array dataset = data.values training_data_len = math.ceil( len(dataset) *.8) Ora ridimensiona il set di dati in modo che sia valori compresi tra 0 e 1 incluso, lo faccio perché è generalmente buona pratica ridimensionare i dati prima di darli alla rete neurale. #Scala tutti i dati in modo che siano valori compresi tra 0 e 1 scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) scaled_data = scaler.fit_transform(dataset) ​ Creare un set di dati di addestramento che contenga i valori del prezzo di chiusura degli ultimi 60 giorni che si desidera utilizzare per prevedere il valore del prezzo di chiusura 61 °. Quindi la prima colonna nel set di dati ' x_train ' conterrà i valori dal set di dati dall'indice 0 all'indice 59 (60 valori in totale) e la seconda colonna conterrà i valori dal set di dati dall'indice 1 all'indice 60 (60 valori) E così via e così via. Il set di dati " y_train " conterrà il 61 ° valore situato all'indice 60 per la sua prima colonna e il 62 ° valore situato all'indice 61 del set di dati per il suo secondo valore e così via e così via. #Crea il set di dati per l'addestramento in scala train_data = scaled_data[0:training_data_len , : ] #Dividi i dati nel x_train e y_train x_train=[] y_train = [] for i in range(60,len(train_data)): x_train.append(train_data[i-60:i,0]) y_train.append(train_data[i,0]) Ora converti il ​​set di dati indipendente " x_train " e il set di dati dipendente " y_train " in array numpy in modo che possano essere utilizzati per l'addestramento del modello LSTM. # Converti x_train e y_train in array x_train, y_train = np.array(x_train), np.array(y_train) Rimodellare i dati in modo tridimensionale nella forma numero di campioni numero di fasi temporali numero di caratteristiche Il modello LSTM si aspetta un set di dati tridimensionale. #Reshape i dati nella forma accettata da LSTM x_train = np.reshape(x_train, (x_train.shape[0],x_train.shape[1],1)) Costruisci il modello LSTM per avere due strati LSTM con 50 neuroni e due strati densi, uno con 25 neuroni e l'altro con 1 neurone di output. #Costruiamo il LSTM network model model = Sequential() model.add(LSTM(units=50, return_sequences=True,input_shape=(x_train.shape[1],1))) model.add(LSTM(units=50, return_sequences=False)) model.add(Dense(units=25)) model.add(Dense(units=1)) Compilare il modello utilizzando la funzione di perdita dell'errore quadratico medio (MSE) e l'ottimizzatore adam. #Compila il modello model.compile model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error') Addestra il modello utilizzando i set di dati di addestramento. La dimensione del batch è il numero totale di esempi di addestramento presenti in un singolo batch ed epoch è il numero di iterazioni in cui un intero set di dati viene passato avanti e indietro attraverso la rete neurale. #Allena il modello model.fit(x_train, y_train, batch_size=1, epochs=10) Output: Epoch 1/10 1543/1543 [==============================] - 21s 14ms/step - loss: 6.0664e-04 Epoch 2/10 1543/1543 [==============================] - 21s 13ms/step - loss: 2.9017e-04 Epoch 3/10 1543/1543 [==============================] - 21s 13ms/step - loss: 2.4941e-04 Epoch 4/10 1543/1543 [==============================] - 20s 13ms/step - loss: 1.5669e-04 Epoch 5/10 1543/1543 [==============================] - 21s 13ms/step - loss: 1.6930e-04 Epoch 6/10 1543/1543 [==============================] - 21s 13ms/step - loss: 1.5684e-04 Epoch 7/10 1543/1543 [==============================] - 21s 14ms/step - loss: 1.6119e-04 Epoch 8/10 1543/1543 [==============================] - 22s 14ms/step - loss: 1.4235e-04 Epoch 9/10 1543/1543 [==============================] - 24s 15ms/step - loss: 1.4032e-04 Epoch 10/10 1543/1543 [==============================] - 23s 15ms/step - loss: 1.4214e-04 Crea un set di dati di test. #Dati di test test_data = scaled_data[training_data_len - 60: , : ] #Crea i set di dati x_test e y_test x_test = [] y_test = dataset[training_data_len : , : ] #Recupera tutte le righe dall'indice 1603 al resto e tutte le colonne (in questo caso è solo la colonna "Chiudi"), così 2003 - 1603 = 400 righe di dati for i in range(60,len(test_data)): x_test.append(test_data[i-60:i,0]) Quindi converti il ​​set di dati di test indipendente ' x_test ' in un array numpy in modo che possa essere utilizzato per testare il modello LSTM. # Converti x_test in un array numpy x_test = np.array(x_test) Rimodellare i dati in modo tridimensionale nella forma [numero di campioni , numero di fasi temporali e numero di caratteristiche ]. Questo deve essere fatto, perché il modello LSTM si aspetta un set di dati tridimensionale. #Reshape i dati nella forma accettata da LSTM x_test = np.reshape(x_test, (x_test.shape[0],x_test.shape[1],1)) Ora ottieni i valori previsti dal modello utilizzando i dati del test. #Otteniamo le predizioni del modello predictions = model.predict(x_test) predictions = scaler.inverse_transform(predictions) Ottieni l'errore quadratico medio (RMSE), che è una buona misura dell'accuratezza del modello. Un valore pari a 0 indica che i valori previsti dai modelli corrispondono perfettamente ai valori effettivi del set di dati del test. Più basso è il valore, migliori saranno le prestazioni del modello. Ma di solito è meglio usare anche altre metriche per avere davvero un'idea di come si è comportato bene il modello. # Calcola / Ottieni il valore di RMSE rmse=np.sqrt(np.mean(((predictions- y_test)**2))) rmse Output: 1.020505485309228 Tracciamo e visualizziamo i dati. # Traccia / Crea i dati per il train = data[:training_data_len] valid = data[training_data_len:] valid['Predictions'] = predictions #Visualize the data plt.figure(figsize=(16,8)) plt.title('Model') plt.xlabel('Date', fontsize=18) plt.ylabel('Close Price USD ($)', fontsize=18) plt.plot(train['Close']) plt.plot(valid[['Close', 'Predictions']]) plt.legend(['Train', 'Val', 'Predictions'], loc='lower right') plt.show() Output: Il grafico che mostra i prezzi di formazione (allenamento), effettivi (validi) e previsti (previsioni).Mostra i prezzi validi e previsti. valid Output: Close Predictions Date 2018-05-1746.74750146.8632932018-05-1846.57749946.3976942018-05-2146.90750146.3534812018-05-2246.79000146.7314762018-05-2347.09000046.534359.........2019-12-1167.69249766.0610052019-12-1267.86499866.4198382019-12-1368.78749866.5070722019-12-1669.96499667.5563352019-12-1770.10250168.624374 400 rows × 2 columns I valori del prezzo effettivo (chiusura) e previsto (previsioni).Voglio testare ancora il modello e ottenere il valore del prezzo di chiusura previsto di Apple Inc. per il 18 dicembre 2019 (18/12/2019). Convertirò i dati in un array che contiene solo il prezzo di chiusura. Quindi otterrò il prezzo di chiusura degli ultimi 60 giorni e ridimensionerò i dati in modo che siano valori compresi tra 0 e 1 inclusi. Dopodiché creerò un elenco vuoto e vi aggiungerò il prezzo degli ultimi 60 giorni, quindi lo convertirò in un array numpy e lo rimodellerò in modo da poter inserire i dati nel modello. Ultimo ma non meno importante, inserirò i dati nel modello e otterrò il prezzo previsto. # Ottieni la citazione apple_quote = web.DataReader('AAPL', data_source='yahoo', start='2012-01-01', end='2019-12-17') #Crea un nuovo dataframe new_df = apple_quote.filter(['Close']) # Ottieni il prezzo di chiusura degli ultimi 60 giorni last_60_days = new_df[-60:].values #Scala i dati in modo che siano valori compresi tra 0 e 1 last_60_days_scaled = scaler.transform(last_60_days) #Crea un elenco vuoto X_test = [] #Appendi agli ultimi 60 giorni X_test.append(last_60_days_scaled) # Converti il ​​set di dati X_test in un array X_test = np.array(X_test) #ridimensioni i dati X_test = np.reshape(X_test, (X_test.shape[0], X_test.shape[1], 1)) # Ottieni il prezzo scalato previsto pred_price = model.predict(X_test) pred_price = scaler.inverse_transform (pred_price) print (pred_price) Output: [[68.51323]] Ora vediamo qual era il prezzo effettivo per quel giorno. apple_quote2 = web.DataReader('AAPL', data_source='yahoo', start='2019-12-18', end='2019-12-18') print(apple_quote2['Close']) Output: Date 2019-12-18 69.934998 Name: Close, dtype: float64 Proprio come volevamo "quasi" una predizione Perfetta. Scarica Gratuitamente tutto il Progetto Per scaricare gratuitamente devi prima registrati/accede al portale. Scorri in fondo alla pagina per registrati o accedere Condividi e commenta l'articolo se ti è stato utile , Grazie !

Imparerai gli approcci di deep learning per risolvere problemi complessi.

Nei progetti di Machine Learning, abbiamo bisogno di un set di dati di addestramento . Il machine learning dipende fortemente dai dati, senza dati è impossibile che un "AI" apprenda. È un insieme di procedure che consumano la maggior parte del tempo dedicato a progetti di machine learning Le applicazioni di machine learning richiedono un numero elevato di punti dati, ma questo non significa

Non so tu ne eri sei a conoscenza ma esistono algoritmi che emulano il funzionamento del neurone biologico 😮 😲 Il nome che gli è stato dato nel tempo ai neuroni artificiali , o per lo meno ai più semplici, è perceptron. Il Perceptron I primi studi in materia risalgono al 1943 e vennero fatti per cercare di comprendere al meglio come funzionasse il cervello biologico. Sempre nel 1943 due visionari, Warren McCullok & Walter Pitts, pubblicarono il primo articolo su una cellula nervosa semplificata. All'interno dell'articolo c'era una schema molto dettagliato che riassumeva in modo molto semplice un neurone e questo fece molto scalpore. Ti riporto qui sotto uno schema simile a quello presentato nell'articolo. Come potete vedere dall'immagine abbiamo 3 punti fondamentali Dendriti/terminazione sinaptica, i quali sono recettori di dati, in altre parole gli input Corpo cellulare, il quale elabora i dati che ha ricevuto in ingresso Assone/terminazione sintattica, i dati dopo essere stati elaborati passano attraverso l'assone e vengono comunicati al prossimo neurone, output Gli autori dell'articolo sopra citato hanno quindi ricreato una cellula nervosa immaginandola semplicemente con un'uscita logica, dove quindi l'out è binario. Quindi riassumendo ai dendriti arrivano i dati, i quali sono elaborati all'interno del corpo cellulare, dove quando i dati accumulati superano un certo limite viene emesso un segnale. attraverso l'assone. Anni dopo un altro visionario F.Rosenblatt pubblicò un'articolo che ci ha portanto alle tecnologie odierne dal nome : The Perceptron, a Perceiving and Recognizing Automaton All'interno del quale andava a spiegare, una algoritmo da lui scritto, il quale era in grado di emulare le funzioni principali del corpo cellulare il quale riceveva in input le caratteristiche e apprendeva automaticamente i coefficienti di peso ottimali da moltiplicare con gli input per poter prevedere se un neurone si sarebbe attivato o meno. Spiegato in termini meno formali questo era in grado di dire date delle caratteristiche se queste caratteristiche appartenevano ad una classe o ad un'altra. Dal punto di vista matematico/informatico l'implementazione del neurone è raffigurata nell' immagine. Come è possibile notare ritroviamo gli input, un "corpo di elaborazione" e gli output. Un esempio pratico potrebbe essere quello di date l'interesse espressa in percentuale e il reddito annuo di un potenziale cliente capire se acquisterà o meno il prodotto : Classi : Acquista, Non Acquista Input : Interesse%, Reddito€ Funzione : Perceptron Output : Classe Immagina quanto questa scoperta abbia influito su i progressi e gli sviluppi delle tecnologie odierne. Prossimamente verrà pubblicato un articolo più specifico sul Funzionamento e l'implementazione del Perceptron in Python. Grazie mille per la lettura, condividi per sostenerci

Interpretabilità: Questo concetto riguarda la possibilità di comprendere il modello di machine learning vengono utilizzate diverse tecnologie e algoritmi, tra cui l'interpretazione degli algoritmi di machine learning spiegabile, vengono utilizzate diverse tecnologie e algoritmi: Interpretazione degli algoritmi di machine learning

Grazie a modelli di deep learning, le reti neurali possono apprendere a comprendere il linguaggio umano I sistemi di raccomandazione basati su reti neurali utilizzano modelli avanzati di machine learning per

soggetto, stabilizzazione dell'immagine interna e una modalità automatica potenziata dalla tecnologia Deep Learning. Quando scatti una foto, la tecnologia Deep Learning valuta la situazione per capire le tue intenzioni ad alta velocità, e ti offre la messa a fuoco e il tracciamento più ottimali grazie alla tecnologia Deep Learning.

Comprendere l'importanza della qualità dei dati nel machine learning e le varie tecniche utilizzate per Questo articolo tratterà le basi del machine learning e l'importanza della qualità dei dati per il successo dei modelli di machine learning. L'elaborazione dei dati sta preparando i dati per l'uso nei modelli di machine learning. Conclusione La qualità dei dati è fondamentale per il successo dei modelli di machine learning.

interdisciplinare di esperti accademici e dell'industria, offre un'analisi dettagliata dei trend del machine learning privato dell’AI ha preso il sopravvento sul mondo accademico nella produzione dei modelli di machine learning dell'IA AI Index 2023 L’AI può avere impatti ambientali negativi, tuttavia nuovi modelli di machine learning privato dell'AI ha preso il sopravvento sul mondo accademico nella produzione dei modelli di machine learning