Per sfruttare il progresso tecnico del machine learning e dell'intelligenza artificiale per informare

Pertanto, DW fungerà da motore di back-end per gli strumenti di Business Intelligence che mostrano report Molteplici fonti di business intelligence Accesso ai dati in tempo reale Intelligenza del passato Eccezionale NoSQL : le principali differenze tra i database SQL e NoSQL Migliori IDE Python per il machine learning (BI) , come applicarla alla tua impresa Esempi di Dashboard Power BI I Migliori Libri Sull’ Intelligenza Artificiale in Italiano da Leggere 2022 Big Data, Data Science e Machine Learning i Migliori Libri per

offrendo agli utenti la possibilità di interagire con un potente assistente di scrittura alimentato dall'intelligenza artificiale. mai desiderato poter confrontare facilmente i modelli di linguaggio naturale offerti dalle aziende di intelligenza artificiale in tutto il mondo?

La combinazione di big data e analisi basata sull'intelligenza artificiale consente ai professionisti Come utilizzare le informazioni basate sui dati nel marketing La business intelligence raccolta dal marketing Aaprendimento automatico e Iintelligenza artificiale nel marketing L'apprendimento automatico e altre tecniche di intelligenza artificiale vengono utilizzate per automatizzare alcune operazioni di marketing

Google o Wikipedia, ma diversa, di cui parleremo tra poco) che si presenta sotto forma di un chatbot di intelligenza artificiale (AI). Sebbene sia una tecnologia avanzata, è nelle sue fasi iniziali e come qualsiasi computer, strumento di intelligenza artificiale o apprendimento automatico tecnologia, non viene fornito con una garanzia del 100% di accuratezza Modi per utilizzare ChatGPT per il marketing L'uso dell'intelligenza artificiale nel marketing , anche

Iniziamo questo articolo con un bellissimo teorema, chiamato " No Free Lunch(NFL)". In poche parole, afferma che : " Dati due algoritmi di predizione qualsiasi, sono equivalenti, quando le loro prestazioni sono approssimativamente uguali su tutti i possibili problemi" ed è particolarmente rilevante per l'apprendimento supervisionato (cioè la modellazione predittiva) perchè questo teorema va applicato quando si tratta di scegliere l'algoritmo migliore per il nostro problema . Ad esempio, non si può dire che le reti neurali siano sempre migliori degli alberi decisionali o viceversa. Ci sono molti fattori in gioco, come la dimensione e la struttura del tuo set di dati. Di conseguenza, dovresti provare molti algoritmi diversi per il tuo problema, mentre utilizzi un "test set" di dati per valutare le prestazioni e selezionare il vincitore. Ovviamente, gli algoritmi che provi devono essere appropriati per il tuo problema, ed è qui che entra in gioco la scelta del compito del modello predittivo corretto. Come analogia, se hai bisogno di pulire la tua casa, potresti usare un aspirapolvere, una scopa o uno straccio , ma non tireresti fuori una pala e inizieresti a scavare. Allora iniziamo a parlare dei 5 migliori algoritmi da imparare per risolvere semplici problemi di machine learning. Indice Il principio fondamentale Regressione lineare Regressione logistica Analisi discriminante lineare Classificazione e alberi di regressione Naive Bayes Conclusioni 1- Il principio fondamentale Tuttavia, esiste un principio comune alla base di tutti gli algoritmi di apprendimento automatico supervisionato per la modellazione predittiva. Gli algoritmi di apprendimento automatico sono descritti come l'apprendimento di una funzione di destinazione (f) che mappa al meglio le variabili di input (X) su una variabile di output (Y): Y = f (X) Questo è un compito di apprendimento generale in cui vorremmo fare previsioni in futuro (Y) dati nuovi esempi di variabili di input (X). Non sappiamo come sia la funzione (f) o la sua forma. Se lo facessimo, lo useremmo direttamente e non avremmo bisogno di apprenderlo dai dati utilizzando algoritmi di apprendimento automatico. Il tipo più comune di apprendimento automatico è imparare la mappatura Y = f (X) per fare previsioni di Y per il nuovo X. Questo è chiamato modellazione predittiva o analisi predittiva e il nostro obiettivo è rendere le previsioni più accurate possibili. Per i neofiti dell'apprendimento automatico desiderosi di comprendere le basi dell'apprendimento automatico, ecco un breve tour sui 5 migliori algoritmi di apprendimento automatico utilizzati dai data scientist. 2- Regressione Lineare La regressione lineare è forse uno degli algoritmi più noti e ben compresi in statistica e apprendimento automatico. La modellazione predittiva si occupa principalmente di ridurre al minimo l'errore di un modello o di effettuare le previsioni più accurate possibili, a scapito della spiegabilità. Prenderemo in prestito, riutilizzeremo e ruberemo algoritmi da molti campi diversi, comprese le statistiche, e li useremo per questi scopi. La rappresentazione della regressione lineare è un'equazione che descrive una retta che meglio si adatta alla relazione tra le variabili di input (x) e le variabili di output (y), trovando ponderazioni specifiche per le variabili di input chiamate coefficienti (C). Ad esempio: y = Cx + C2 Prevederemo y dato l'input x e l'obiettivo dell'algoritmo di apprendimento della regressione lineare è trovare i valori per i coefficienti C e C2. È possibile utilizzare diverse tecniche per apprendere il modello di regressione lineare dai dati, come una soluzione di algebra lineare per i minimi quadrati ordinari e l'ottimizzazione della discesa del gradiente. La regressione lineare esiste da più di 200 anni ed è stata ampiamente studiata. Alcune buone regole pratiche quando si utilizza questa tecnica sono rimuovere le variabili che sono molto simili (correlate) e rimuovere il rumore dai dati, se possibile. È una tecnica veloce e semplice e un buon primo algoritmo da provare. 3 - REGRESSIONE LOGISTICA La regressione logistica è un'altra tecnica presa in prestito dall'apprendimento automatico dal campo della statistica. È il metodo di riferimento per i problemi di classificazione binaria (problemi con due valori di classe). La regressione logistica è come la regressione lineare in quanto l'obiettivo è trovare i valori per i coefficienti che pesano ogni variabile di input. A differenza della regressione lineare, la previsione per l'output viene trasformata utilizzando una funzione non lineare chiamata funzione logistica. La funzione logistica ha l'aspetto di una grande S e trasformerà qualsiasi valore nell'intervallo da 0 a 1. Ciò è utile perché possiamo applicare una regola all'output della funzione logistica per agganciare i valori a 0 e 1 (ad esempio SE minore di 0,5 allora output 1) e prevedere un valore di classe. A causa del modo in cui il modello viene appreso, le previsioni fatte dalla regressione logistica possono essere utilizzate anche come probabilità che una data istanza di dati appartenga alla classe 0 o alla classe 1. Ciò può essere utile per i problemi in cui è necessario fornire più motivazioni per una predizione. Come la regressione lineare, la regressione logistica funziona meglio quando si rimuovono attributi che non sono correlati alla variabile di output e attributi molto simili (correlati) tra loro. È un modello veloce da apprendere ed efficace sui problemi di classificazione binaria. 4- ANALISI DISCRIMINANTE LINEARE La regressione logistica è un algoritmo di classificazione tradizionalmente limitato a soli problemi di classificazione a due classi. Se si hanno più di due classi, l'algoritmo di analisi discriminante lineare è la tecnica di classificazione lineare preferita. La rappresentazione dell'ADL è piuttosto semplice. Consiste di proprietà statistiche dei dati, calcolate per ciascuna classe. Per una singola variabile di input questo include: Il valore medio per ogni classe. La varianza calcolata in tutte le classi. Le previsioni vengono effettuate calcolando un valore discriminante per ciascuna classe e facendo una previsione per la classe con il valore più grande. La tecnica presuppone che i dati abbiano una distribuzione gaussiana (curva a campana), quindi è una buona idea rimuovere prima i valori anomali dai dati. È un metodo semplice e potente per la classificazione dei problemi di modellazione predittiva. 5 - ALBERI DI CLASSIFICAZIONE E REGRESSIONE Gli alberi decisionali sono un tipo importante di algoritmo per l'apprendimento automatico della modellazione predittiva. La rappresentazione del modello dell'albero decisionale è un albero binario. Questo è il tuo albero binario da algoritmi e strutture dati, niente di troppo stravagante. Ogni nodo rappresenta una singola variabile di input (x) e un punto di divisione su quella variabile (assumendo che la variabile sia numerica). I nodi foglia dell'albero contengono una variabile di output (y) che viene utilizzata per fare una previsione. Le previsioni vengono effettuate percorrendo le divisioni dell'albero fino ad arrivare a un nodo foglia e restituire il valore della classe a quel nodo foglia. Gli alberi sono veloci da imparare e molto veloci per fare previsioni. Inoltre sono spesso accurati per un'ampia gamma di problemi e non richiedono alcuna preparazione speciale per i dati. 6 - NAIVE BAYES Naive Bayes è un algoritmo semplice ma sorprendentemente potente per la modellazione predittiva. Il modello è composto da due tipi di probabilità che possono essere calcolate direttamente dai dati di allenamento: La probabilità di ogni classe La probabilità condizionata per ogni classe dato ogni valore x. Una volta calcolato, il modello di probabilità può essere utilizzato per fare previsioni per nuovi dati utilizzando il teorema di Bayes. Quando i dati sono a valori reali, è comune assumere una distribuzione gaussiana (curva a campana) in modo da poter stimare facilmente queste probabilità. Naive Bayes è chiamato ingenuo perché presuppone che ogni variabile di input sia indipendente. Questo è un presupposto forte e irrealistico per i dati reali, tuttavia, la tecnica è molto efficace su una vasta gamma di problemi complessi. Conclusioni Una tipica domanda posta da un principiante, di fronte a un'ampia varietà di algoritmi di apprendimento automatico, è "quale algoritmo devo usare?" La risposta alla domanda varia a seconda di molti fattori, tra cui: la dimensione la qualità e la natura dei dati il tempo di calcolo disponibile l'urgenza del compito cosa si desidera fare con i dati. Anche un esperto di data scientist non può dire quale algoritmo funzionerà meglio prima di provare diversi algoritmi. Sebbene esistano molti altri algoritmi di Machine Learning, questi sono i più popolari. Se sei un principiante del Machine Learning, questi sarebbero un buon punto di partenza per imparare. Grazie mille la lettura, condividi l'articolo a chi pensi non conosca questi algoritmi.

artificiale (AI) come chatbot e veicoli autonomi. artificiale . I data scientist creano anche strumenti e tecnologie di intelligenza artificiale per l'implementazione nonché esperienza con algoritmi e codifica, ad esempio abilità di programmazione in linguaggi come Python piattaforme dati e motori di analisi, come database Spark, Hadoop e NoSQL; linguaggi di programmazione, come Python

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.

Oggi, tuttavia, gran parte dell'elaborazione dei dati viene eseguita utilizzando algoritmi di intelligenza artificiale e machine learning (ML). Elaborazione: i dati grezzi vengono elaborati e manipolati utilizzando l'intelligenza artificiale (AI Questo è anche chiamato business intelligence o intelligence operativa.

È qui che entrano in gioco i chatbot alimentati dall'intelligenza artificiale. progettazione dell'esperienza utente e, ovviamente, una solida conoscenza delle ultime tecnologie di intelligenza artificiale. 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

BrainControl, marchio senese di dispositivi medici basati sull’Intelligenza Artificiale, amplia la propria

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Prerequisiti : Se non sai cosa è un datas cientist, clicca qui Se non sai come diventare data scientist freelance , clicca qui Se non conosci le librerie più usate nella data science, clicca qui Se non sai come diventare Data Scientist, clicca qui Completa piccoli progetti mirati e dimostra le tue abilità Un portfolio viene in genere utilizzato da web designer e architetti per mostrare esempi di lavori precedenti a potenziali clienti e datori di lavoro. Design, arte e fotografia sono esempi in cui il prodotto del lavoro è creativo ed empirico, dove dire a qualcuno che puoi farlo non ha lo stesso valore di mostrarlo. In questo post, ti convincerò che la creazione di un portfolio di machine learning ha valore per te, per gli altri e per la community. Scoprirai cos'è esattamente un portfolio di machine learning , i tipi di progetti che possono essere inclusi e come fare in modo che il tuo portfolio funzioni davvero per te. Noi del Team di I.A. Italia vogliamo sottolineare quanto sia importante avere una bacheca progetti, da inserire anche nel curriculum, quindi segui attentamente la guida. Vantaggi dell'avere portfolio di Data Science o Machine Learning Se hai appena iniziato come principiante nell'apprendimento automatico o sei un veterano incallito, un portfolio di apprendimento automatico può tenerti in carreggiata e dimostrare le tue abilità. La creazione di un portfolio di machine learning è un esercizio prezioso per te e per gli altri. Portfolio di Data Science : Vantaggi per te La creazione di una raccolta di progetti di apprendimento automatico completati può mantenerti concentrato, motivato e sfruttare i progetti futuri. Focus : ogni progetto ha uno scopo e un punto finale ben definiti. I piccoli progetti limitati negli sforzi e nelle risorse possono mantenere alta la velocità. Base di conoscenza : il corpus di progetti completati fornisce una base di conoscenza su cui riflettere e sfruttare mentre si spinge in progetti più lontani dalle zone di comfort. Traiettoria : ci sono così tante cose brillanti su cui indagare, ricordando a te stesso che stai cercando una raccolta coerente, i progetti possono essere usati come leva per tenerti in carreggiata. Portfolio di Data Science : Vantaggi per gli altri Un portafoglio di progetti completati può essere utilizzato da altri come indicatore di abilità specifiche, capacità di comunicare e dimostrazione di impulso. Competenze : un progetto può dimostrare le tue capacità in relazione a un dominio specifico del problema, uno strumento, uno stack tecnologico di libreria o un algoritmo. Comunicazione : un progetto deve essere compreso almeno in termini di scopo e risultati. La cura di un buon portfolio richiede ottime capacità comunicative che dimostrino tautologicamente la tua capacità di comunicare bene argomenti tecnici. Motivazione : lavorare e completare progetti collaterali, indipendentemente dalle dimensioni dell'ambito, richiede un certo livello di autodisciplina. Il fatto che tu sia riuscito a mettere insieme un portfolio è un monumento al tuo interesse per l'argomento e alla capacità di gestire il tuo tempo. Portfolio di Data Science : Vantaggi per la Comunità La condivisione dei tuoi progetti in pubblico estende i vantaggi alla più ampia comunità di machine learning. Coinvolgimento : un progetto pubblico può ottenere feedback da terze parti che possono fornire estensioni e miglioramenti da cui sia tu che la comunità stessa potete imparare. Punto di partenza : un progetto di portfolio pubblico può fornire il punto di partenza da cui gli altri possono imparare e costruire, magari per il loro piccolo progetto o qualcosa di serio. Caso di studio : un progetto pubblico può fornire un punto di studio forse per un comportamento di un algoritmo unico o interessante o per la scomposizione di un problema, la vera fonte di innovazione. Spero di averti convinto che la creazione di un portfolio di machine learning ha alcuni vantaggi che ti interessano. Successivamente, esamineremo cos'è esattamente un portfolio di machine learning. Come creare un portfolio di Data science o machine learning Un portfolio di data science è una raccolta di progetti indipendenti completati, ognuno dei quali utilizza in qualche modo l'apprendimento automatico. Il folio presenta la raccolta di progetti e consente la revisione dei singoli progetti. Cinque proprietà di un efficace portfolio di machine learning includono: Accessibile : sostengo di rendere pubblico il portfolio sotto forma di una pagina Web pubblicamente accessibile o di una raccolta di repository di codice pubblico. Vuoi che le persone trovino, leggano, commentino e utilizzino il tuo lavoro, se possibile. Piccolo : ogni progetto dovrebbe avere una portata ridotta in termini di impegno, risorse e, soprattutto, tempo (10-20 ore). Sei impegnato ed è difficile mantenere la concentrazione. Vedi la mia metodologia per i piccoli progetti. Completato : i piccoli progetti ti aiutano ad avere progetti finiti. Stabilisci un obiettivo di progetto modesto e raggiungilo. Come i mini-esperimenti, presenti i risultati dei tuoi successi e dei tuoi fallimenti, sono tutti insegnamenti utili. Indipendente : ogni progetto dovrebbe essere indipendente in modo che possa essere compreso isolatamente. Questo non significa che non puoi sfruttare il lavoro precedente, significa che il progetto ha senso da solo come pezzo di lavoro autonomo. Comprensibile : ogni progetto deve comunicare in modo chiaro ed efficace il suo scopo e i suoi risultati (almeno). Dedica un po' di tempo e assicurati che un nuovo paio di occhi capisca cosa hai fatto e perché è importante. Quattro tipi di idee per piccoli progetti che potrebbero ispirarti includono: Esaminare una proprietà di uno strumento di apprendimento automatico o di una libreria. Indagare il comportamento di un algoritmo di apprendimento automatico. Indagare e caratterizzare un set di dati o un problema di apprendimento automatico. Implementa un algoritmo di apprendimento automatico nel tuo linguaggio di programmazione preferito. Alcune idee per progetti che probabilmente non pensavi fossero pezzi di portfolio includono: Lavori del corso : la presentazione chiara degli appunti e dei compiti per un corso relativo all'apprendimento automatico (come un MOOC). Revisione del libro : la presentazione chiara degli appunti dalla lettura e dalla revisione di un libro di apprendimento automatico. Revisione del software : la tua presentazione chiara ed esempi funzionanti per l'utilizzo di uno strumento o una libreria software relativi all'apprendimento automatico. Partecipazione alla competizione : vengono presentati chiaramente note e risultati per la partecipazione a una competizione di apprendimento automatico, come Kaggle . Commento : un saggio in risposta a un post sul blog a tema di apprendimento automatico o la tua risposta dettagliata a una domanda relativa all'apprendimento automatico su un sito di domande e risposte come Quora o sul nostro forum Ora che sai cos'è un portfolio di machine learning e hai alcune idee sui progetti, diamo un'occhiata a come dare vita a cose straordinarie nel tuo portfolio. Come Rendere fantastico il tuo portfolio da datascientist Per far brillare il tuo portfolio, devi fare un po' di marketing leggero. Non preoccuparti, non è niente di viscido, è solo il buon vecchio stile che passa la voce. portafolio Data science : Utilizza un Archivio per il del codice Prendi in considerazione l'utilizzo di un repository di codice sorgente pubblico come GitHub o BitBucket che elenca naturalmente i tuoi progetti pubblici. Questi siti ti incoraggiano a fornire un file readme nella radice di ogni progetto che descriva di cosa tratta il progetto. Utilizzare questa funzione per descrivere chiaramente lo scopo e i risultati di ciascun progetto. Non aver paura di includere immagini, grafici, video e link. Fornire istruzioni univoche per scaricare il progetto e ricreare i risultati (se sono coinvolti codice o sperimentazione). Vuoi che le persone eseguano nuovamente il tuo lavoro, lo rendano il più semplice possibile (cioè digita questo per scaricare, quindi digita questo per compilarlo ed eseguirlo). portafolio Data science : Progetti curati Puoi mettere insieme qualsiasi vecchio progetto su GitHub, ma includere solo il tuo lavoro migliore, più chiaro e interessante nel tuo portfolio di machine learning. Cura i tuoi progetti come una galleria. Scegli quelli che dimostrano al meglio le tue capacità, interessi e capacità. Mostra quello che sai fare e quello che hai fatto. Queste idee di autopromozione possono alimentare i progetti che potresti voler affrontare. Sii chiaro nella tua visione, dove vuoi essere e quali progetti vuoi affrontare che ti aiuteranno ad arrivarci. portafolio Data science : Risultati presenti Dedica molto tempo a scrivere i risultati. Spiega come si relazionano con gli obiettivi del progetto. Spiega l'impatto che hanno o potrebbero avere nel dominio. Elenca le opportunità per le estensioni che vorresti o potresti esplorare se avessi un altro mese o un anno per approfondire il progetto. Crea tabelle, grafici e qualsiasi altra bella immagine che ti aiuti a raccontare la tua storia. Scrivi le tue scoperte come un post sul blog. Per i punti bonus, crea un breve cast dello schermo che mostra come hai ottenuto i risultati e una piccola presentazione in power point per cosa significa, pubblicalo su YouTube. Questo video può essere incorporato nel tuo post sul blog e collegato al file readme del repository del tuo progetto. A seconda dei risultati che hai e di quanto sono importanti per te (come fare bene in una competizione Kaggle), puoi considerare di creare un rapporto tecnico e caricarlo su scribd e caricare le tue diapositive su SlideShare. portafolio Data science : Promuovi il tuo lavoro Puoi condividere i dettagli di ogni progetto mentre lo finisci. Potresti completarne uno a settimana a seconda del numero di ore libere che puoi trovare per studio e/o lavoro. La condivisione di link sui social media è un buon inizio, come twitter, facebook e Google+. Ti esorto ad aggiungere ogni progetto (o solo i tuoi migliori progetti) come " progetti " su LinkedIn. Esempi di Portfolio da data scientist Che tu sia un analista di dati appena qualificato o un esperto di dati, avrai bisogno di un portafoglio che si apre. Sebbene i portafogli di analisi dei dati tradizionalmente mettano in risalto il tuo lavoro, devono anche mostrare la tua personalità, le tue capacità comunicative e il tuo marchio personale. Abbiamo per questo raccolto quelli che secondo noi sono i migliori portfolio di vari Data Scientist : Claudia ten Hoope Harrison Jansma Naledi Hollbruegge Tim Hopper Ger Inberg James Le Yan Holtz Anubhav Gupta Jessie-Raye Bauer Ti basterà cercarli su google per vedere sempre il loro portfolio aggiornato Il futuro dei Data scientist freelance L'idea di un portfolio di codici non è nuova, è stata inserita in GitHub. Ciò che è interessante è che nelle recenti interviste con data scientist e manager , vengono richiesti portfolio anche desiderati insieme alla partecipazione a concorsi di machine learning e al completamento della formazione online. Come il codice di esempio nelle interviste di programmazione, i portafogli di Machine Learning stanno diventando una parte seria delle assunzioni. Cerca esempi di portfolio di apprendimento automatico validi (o almeno compilati). Cerca persone che ottengono buoni risultati nelle competizioni di apprendimento automatico, in genere hanno una straordinaria raccolta di progetti descritti sui loro blog e nei loro repository di codice pubblici. Cerca collaboratori per progetti di apprendimento automatico open source, possono avere tutorial, applicazioni ed estensioni straordinarie per il software sui loro blog e repository di codice pubblico. Inizia ora. Scava tra i tuoi progetti e mettili insieme in una storia che spieghi le tue conoscenze, interessi o abilità che possiedi nell'apprendimento automatico. Grazie per la lettura Hai completato un progetto di machine learning o hai un portfolio di progetti? Lascia un commento e mostrali.

La risposta potrebbe essere l’intelligenza artificiale (IA). L’IA è la capacità delle macchine di svolgere compiti che normalmente richiedono intelligenza umana, MosaChat-AI: MosaChat-AI è il nostro tutor linguistico con intelligenza artificiale, che ti aiuta a imparare

Mentre il mondo si sviluppa rapidamente con i progressi nell'apprendimento automatico e nell'intelligenza artificiale , presto ci troveremo ad affrontare una situazione di aumento incontrollabile dei dati.