BrainControl AAC*, la gamma di dispositivi medici basati sull’Intelligenza Artificiale, è da oggi presente

con un fatto interessante") Markdown(response.text) Innanzitutto, importiamo la classe Markdown da IPython Risposte Multiple Testare il Modello con Query Non Sicure Google è conosciuta per stabilire le basi dell'Intelligenza Artificiale Responsabile e come azienda che mette la Responsabilità e l'Uso Sicuro dell'IA al primo Gemini In conclusione, le API di Google Gemini si rivela un'entusiasmante innovazione nel panorama dell'Intelligenza Artificiale, presentando versatilità nella generazione di testi, nella gestione di conversazioni e nell'elaborazione

preliminare primitiva come si può vedere in questa citazione dal ampiamente letto " Programmazione dell'Intelligenza

La tecnologia deepfake è un campo in rapido sviluppo che ha il potenziale per rivoluzionare il modo in cui creiamo e consumiamo i media. Utilizzando algoritmi di apprendimento automatico, la tecnologia deepfake consente agli utenti di manipolare immagini e video digitali per creare repliche dall'aspetto realistico di scene ed eventi del mondo reale. In questo articolo esploreremo le basi della tecnologia deepfake, i suoi potenziali benefici e rischi e come creare e riconoscere i deep fake. Considereremo anche l'impatto della tecnologia deep fake su diversi campi, tra cui intrattenimento, giornalismo e politica. Che tu sia un creatore di contenuti, un consumatore di media o semplicemente curioso di questa affascinante tecnologia, questo articolo ha qualcosa per te. Introduzione: panoramica della tecnologia deepfake Cosa sono i deepfake? Nozioni di base sulla tecnologia deep fake Vantaggi dei deepfake: contenuti visivi realistici e accattivanti Rischi dei deepfake: uso improprio e preoccupazioni etiche Come creare deepfake: guida passo dopo passo Come riconoscere i deepfake: identificare i deep fake Deepfake nell'intrattenimento: film e programmi TV Deepfake nel giornalismo: usi potenziali e considerazioni etiche Deepfake in politica: impatto sul discorso politico e disinformazione Conclusione: riepilogo dei punti principali Introduzione: panoramica della tecnologia deepfake Uno dei principali vantaggi della tecnologia deep fake è la sua capacità di creare contenuti visivi altamente realistici e accattivanti. Sfruttando la potenza degli algoritmi di apprendimento automatico, la tecnologia deep fake può produrre immagini e video praticamente indistinguibili dalle scene del mondo reale. Ciò consente ai creatori di produrre contenuti di alta qualità che possono essere utilizzati in una varietà di applicazioni, da film e programmi TV a notizie e video educativi. Un altro vantaggio chiave della tecnologia deep fake è la sua capacità di consentire agli utenti di creare contenuti che sarebbero altrimenti impossibili o poco pratici da produrre. Ad esempio, la tecnologia deep fake può essere utilizzata per ricreare scene del passato o per riportare in vita sullo schermo persone decedute o non reperibili. Ciò ha il potenziale per aprire nuove possibilità creative per registi e altri creatori di contenuti e per consentire la creazione di nuove ed entusiasmanti forme di media visivi. Nonostante i suoi numerosi potenziali vantaggi, la tecnologia deep fake solleva anche importanti preoccupazioni etiche. Una delle preoccupazioni principali è il potenziale utilizzo della tecnologia deep fake per creare contenuti falsi o fuorvianti, che potrebbero essere utilizzati per diffondere disinformazione o per manipolare l'opinione pubblica. Questa è una preoccupazione particolarmente acuta nell'era dei social media, dove notizie false e altre forme di disinformazione possono diffondersi rapidamente e facilmente. Cosa sono i deepfake? I deep fake sono immagini o video digitali che sono stati manipolati utilizzando algoritmi di apprendimento automatico per creare repliche dall'aspetto realistico di scene ed eventi del mondo reale. Queste repliche, o "falsi", sono spesso indistinguibili dalle scene e dagli eventi del mondo reale che rappresentano e possono essere utilizzate per un'ampia gamma di scopi. Al centro della tecnologia deep fake c'è l'uso di algoritmi di apprendimento automatico per manipolare immagini e video digitali. Questi algoritmi vengono addestrati su grandi quantità di dati per apprendere i modelli e le caratteristiche presenti nelle immagini e nei video del mondo reale. Una volta che gli algoritmi sono stati addestrati, possono essere utilizzati per manipolare i media digitali in modo altamente realistico e convincente. Per creare un deep fake, un utente deve prima fornire agli algoritmi un ampio set di dati di immagini o video su cui allenarsi. Questo set di dati dovrebbe includere esempi del tipo di scena o evento di cui l'utente desidera creare un deep fake, nonché un'ampia gamma di altre immagini e video correlati. Ad esempio, se un utente desidera creare un deep fake di una determinata persona che parla, dovrebbe fornire agli algoritmi un ampio set di dati di immagini e video di quella persona che parla, nonché altre immagini e video di scene ed eventi simili . Una volta che gli algoritmi sono stati addestrati su questo set di dati, l'utente può quindi utilizzare gli algoritmi per manipolare un'immagine o un video target al fine di creare il deep fake. Questo viene in genere fatto inserendo l'immagine o il video di destinazione negli algoritmi e specificando le modifiche che l'utente desidera apportare. Ad esempio, l'utente potrebbe voler modificare l'espressione facciale della persona, aggiungere o rimuovere oggetti dalla scena o alterare l'illuminazione o lo sfondo. Gli algoritmi utilizzeranno quindi i dati di addestramento per generare una nuova versione dell'immagine o del video di destinazione che incorpora le modifiche specificate. Il risultato è un deepfake che è altamente realistico e difficile da distinguere dalla cosa reale. I deep fake possono essere utilizzati per una vasta gamma di scopi, sia buoni che cattivi. I vantaggi dei deepfake: I deep fake hanno una serie di potenziali vantaggi, tra cui i seguenti: Simulazioni realistiche: i deepfake possono essere utilizzati per creare simulazioni altamente realistiche di scene ed eventi del mondo reale. Questo può essere utile per scopi di addestramento, come in campo medico o militare, dove è importante fornire simulazioni realistiche per la pratica e l'addestramento. Effetti speciali: i deepfake possono essere utilizzati per creare effetti speciali per film e programmi televisivi. Ciò può consentire ai registi di creare effetti visivi più realistici e convincenti, senza la necessità di tecniche fisiche costose e dispendiose in termini di tempo. Intrattenimento: i deepfake possono essere utilizzati anche per scopi di intrattenimento. Ad esempio, possono essere utilizzati per creare video umoristici o meme condivisi sui social media. Migliore comunicazione: i deepfake possono essere utilizzati per migliorare la comunicazione in vari modi. Ad esempio, possono essere utilizzati per creare avatar virtuali che possono essere utilizzati per riunioni o interviste online, consentendo alle persone di comunicare in modo più efficace e semplice. Migliore accessibilità: i deepfake possono essere utilizzati anche per migliorare l'accessibilità per le persone con disabilità. Ad esempio, possono essere utilizzati per creare interpreti della lingua dei segni per persone non udenti o con problemi di udito. Nel complesso, i deep fake hanno il potenziale per fornire un'ampia gamma di vantaggi, da una migliore formazione e comunicazione a un migliore intrattenimento e accessibilità. I rischi dei deepfake: I deep fake presentano anche una serie di potenziali rischi, tra cui i seguenti: Disinformazione e fake news: uno dei maggiori rischi associati ai deep fake è la possibilità che vengano utilizzati per diffondere disinformazione e fake news. Poiché i deep fake sono altamente realistici e difficili da distinguere dalla realtà, possono essere utilizzati per creare informazioni false o fuorvianti difficili da rilevare. Video dannosi o non consensuali: un altro rischio di deep fake è la possibilità che vengano utilizzati per creare video dannosi o non consensuali. Ad esempio, i deep fake potrebbero essere utilizzati per creare il cosiddetto "revenge porn" o altri tipi di contenuti non consensuali o dannosi. Perdita di fiducia: l'uso diffuso di deep fake potrebbe anche portare a una perdita di fiducia nei media digitali. Man mano che diventa più difficile determinare cosa è reale e cosa è falso, le persone potrebbero fidarsi meno delle informazioni che vedono online, il che potrebbe avere effetti negativi sulla società nel suo insieme. Problemi di privacy: l'uso di deep fake solleva anche problemi di privacy, in quanto la tecnologia potrebbe essere utilizzata per creare immagini e video realistici di individui senza il loro consenso. Ciò potrebbe portare a violazioni della privacy e altre forme di abuso. Questioni legali ed etiche: Infine, l'uso di deep fake solleva anche una serie di questioni legali ed etiche. Ad esempio, potrebbero esserci domande su chi sia responsabile del contenuto di un deep fake e se l'uso di deep fake sia giusto o etico. Nel complesso, i deep fake hanno il potenziale per creare una serie di rischi, dalla diffusione di disinformazione e notizie false alle invasioni della privacy e ad altri problemi legali ed etici. Sarà importante per la società considerare attentamente questi rischi e adottare misure per mitigarli man mano che la tecnologia continua a evolversi e migliorare. Come creare deepfake? Per creare deepfake hai deu modi principalemnte, scrivere da te l'algoritmo oppure usare app e siti web pronti all'uso. Per creare un deep fake, in genere deve seguire questi passaggi: Raccogli un ampio set di dati di immagini o video su cui addestrare gli algoritmi di machine learning. Questo set di dati dovrebbe includere esempi del tipo di scena o evento di cui l'utente desidera creare un deep fake, nonché un'ampia gamma di altre immagini e video correlati. Utilizza un framework di deep learning, come TensorFlow o PyTorch, per addestrare gli algoritmi sul set di dati. Ciò comporta in genere l'utilizzo di un'architettura di rete neurale, come una rete generativa avversaria (GAN), per apprendere i modelli e le caratteristiche presenti nei dati di addestramento. Usa gli algoritmi addestrati per manipolare un'immagine o un video di destinazione. Questo viene in genere fatto inserendo l'immagine o il video di destinazione negli algoritmi e specificando le modifiche che l'utente desidera apportare. Gli algoritmi utilizzeranno quindi i dati di addestramento per generare una nuova versione dell'immagine o del video di destinazione che incorpori le modifiche specificate. Esistono numerosi siti Web e applicazioni che possono essere utilizzati per creare deep fake, inclusi i seguenti: DeepFaceLab: DeepFaceLab è un framework di deep learning open source per la creazione di deep fake. È disponibile gratuitamente e può essere utilizzato su una varietà di piattaforme, tra cui Windows, Linux e MacOS. DFL-GAN: DFL-GAN è un altro framework di deep learning open source per la creazione di deep fake. Si basa sulla popolare architettura GAN ed è progettato per essere facile da usare e altamente efficiente. Deepfakeapp: Deepfakeapp è un'applicazione basata sul Web che consente agli utenti di creare deep fake utilizzando una semplice interfaccia drag-and-drop. È disponibile gratuitamente e può essere utilizzato su qualsiasi dispositivo con un browser web. Nel complesso, la creazione di deep fake in genere comporta l'utilizzo di un framework di apprendimento automatico per addestrare algoritmi su un ampio set di dati di immagini o video e quindi l'utilizzo di tali algoritmi per manipolare un'immagine o un video di destinazione. Sono disponibili numerosi strumenti e applicazioni che possono essere utilizzati per creare deep fake, inclusi framework open source e applicazioni basate sul Web. Come riconoscere i deepfake? Esistono diversi modi per riconoscere i deep fake, inclusi i seguenti: Prestare attenzione alla qualità complessiva dell'immagine o del video. I deep fake sono spesso di qualità inferiore rispetto alle immagini o ai video reali, quindi se un'immagine o un video sembra troppo bello per essere vero, potrebbe trattarsi di un deep fake. Cerca incoerenze o anomalie nell'immagine o nel video. I deepfake possono presentare sottili anomalie o incongruenze che non sono presenti nelle immagini o nei video reali. Ad esempio, un video finto profondo potrebbe avere un'illuminazione strana o movimenti innaturali. Controlla la fonte dell'immagine o del video. Se l'immagine o il video provengono da una fonte inaffidabile o inaffidabile, è più probabile che si tratti di un deep fake. Utilizza strumenti specializzati per rilevare deep fake. Sono disponibili numerosi strumenti e applicazioni che possono aiutare a rilevare i deep fake. Questi strumenti in genere utilizzano algoritmi di apprendimento automatico per analizzare l'immagine o il video e determinare se è reale o falso. Nel complesso, riconoscere i deepfake richiede di prestare attenzione alla qualità, alla coerenza e alla fonte dell'immagine o del video, nonché l'utilizzo di strumenti specializzati per rilevare eventuali anomalie o incongruenze. Conoscendo queste tecniche, è possibile rilevare molti deep fake ed evitare di esserne ingannati. Deepfake nell'intrattenimento I deep fake possono essere utilizzati nell'industria dell'intrattenimento in diversi modi. Ad esempio, possono essere utilizzati per creare effetti speciali per film e programmi televisivi, consentendo ai registi di creare effetti visivi più realistici e convincenti senza la necessità di tecniche fisiche costose e dispendiose in termini di tempo. I deep fake possono anche essere utilizzati per creare avatar virtuali di attori e altri artisti, consentendo loro di partecipare alle produzioni da remoto. Ciò potrebbe essere particolarmente utile in situazioni in cui è difficile o impossibile per le persone partecipare di persona, come durante una pandemia o un'altra crisi. Inoltre, i deep fake possono essere utilizzati direttamente per scopi di intrattenimento, ad esempio nella creazione di video umoristici o meme condivisi sui social media. Questi tipi di deep fake possono essere molto coinvolgenti e divertenti e possono aiutare a guidare il traffico e il coinvolgimento dei social media. Nel complesso, i deep fake hanno il potenziale per essere uno strumento prezioso per l'industria dell'intrattenimento, consentendo la creazione di effetti visivi più realistici e convincenti, oltre a fornire nuove opportunità di collaborazione e coinvolgimento a distanza. Deepfake nel giornalismo I deepfake hanno il potenziale per essere utilizzati nel giornalismo in diversi modi, sia positivi che negativi. Sul lato positivo, i deepfake possono essere utilizzati per creare simulazioni realistiche di eventi o scene difficili o impossibili da catturare con i metodi tradizionali. Ciò può aiutare a fornire una visione più accurata e completa degli eventi riportati e, in ultima analisi, può portare a un giornalismo migliore. Ad esempio, i deep fake potrebbero essere utilizzati per creare avatar virtuali di giornalisti, consentendo ai giornalisti di intervistarli a distanza. Ciò potrebbe essere particolarmente utile per le persone che non possono o non vogliono comparire di persona, come i capi di stato o altre figure di alto profilo. D'altra parte, i deep fake hanno anche il potenziale per essere utilizzati per diffondere disinformazione e fake news. Poiché i deepfake sono altamente realistici e difficili da distinguere dalla realtà, possono essere utilizzati per creare informazioni false o fuorvianti difficili da rilevare. Ciò potrebbe avere gravi conseguenze negative per il giornalismo e la società nel suo insieme. Nel complesso, i deepfake hanno il potenziale per essere sia uno strumento prezioso che una seria minaccia nel campo del giornalismo. Sarà importante che i giornalisti e le testate giornalistiche considerino attentamente i potenziali rischi e benefici dell'utilizzo di deep fake e adottino le misure appropriate per mitigare i potenziali effetti negativi. Deepfake in politica I deepfake hanno il potenziale per essere utilizzati nella politica in diversi modi, sia positivi che negativi. Sul lato positivo, i deepfake possono essere utilizzati per creare simulazioni realistiche di eventi o scene difficili o impossibili da catturare con i metodi tradizionali. Ciò può aiutare a fornire una visione più accurata e completa degli eventi segnalati e, in ultima analisi, può portare a un migliore processo decisionale da parte dei governi e di altre organizzazioni. Ad esempio, i deep fake potrebbero essere utilizzati per creare avatar virtuali di leader politici o altre figure importanti, consentendo loro di partecipare a riunioni e altri eventi da remoto. Ciò potrebbe essere particolarmente utile in situazioni in cui è difficile o impossibile per le persone partecipare di persona, come durante una pandemia o un'altra crisi. D'altra parte, i deepfake hanno anche il potenziale per essere utilizzati per diffondere disinformazione e fake news. Poiché i deepfake sono altamente realistici e difficili da distinguere dalla realtà, possono essere utilizzati per creare informazioni false o fuorvianti difficili da rilevare. Ciò potrebbe avere gravi conseguenze negative per la governance e la società nel suo insieme. Nel complesso, i deep fake hanno il potenziale per essere sia uno strumento prezioso che una seria minaccia nel campo della governance. Sarà importante che i governi e le altre organizzazioni considerino attentamente i potenziali rischi e benefici dell'utilizzo di deep fake e adottino le misure appropriate per mitigare i potenziali effetti negativi. Conclusione: riepilogo dei punti principali In conclusione, i deep fake sono immagini o video digitali che sono stati manipolati utilizzando algoritmi di apprendimento automatico per creare repliche altamente realistiche di scene ed eventi del mondo reale. Sebbene i deep fake abbiano il potenziale per essere utilizzati per un'ampia gamma di scopi, tra cui formazione, intrattenimento e comunicazione, hanno anche il potenziale per essere utilizzati per scopi nefasti, come la diffusione di disinformazione e notizie false. Poiché la tecnologia continua a evolversi e migliorare, sarà importante trovare modi per mitigare i potenziali effetti negativi dei deep fake pur consentendone gli usi benefici. Ciò richiederà una combinazione di sforzi, compreso lo sviluppo di strumenti e tecnologie per rilevare e contrastare i deepfake, nonché quadri legali ed etici per disciplinarne l'uso. Grazie per aver letto questo articolo sui deep fake. Ci auguriamo che tu l'abbia trovato informativo e utile. Se ti è piaciuto questo articolo, considera di condividerlo con altri che potrebbero essere interessati.

Lo scopo di questo articolo è mostrare lo stipendio medio di un data scientist in Italia e quanto questa cifra sia cambiata negli ultimi anni. Introduzione su Quanto guadagna un data scientist in Italia Il termine “data scientist” è un termine molto generico e molto impreciso. La definizione di data scientist si sta evolvendo e ci sono diversi approcci a questo concetto. In questo articolo, il data scientist sarà definito come una persona che si occupa di dati, ha un background informatico ed è in grado di utilizzare strumenti statistici per estrarre informazioni dai dati. Lo stipendio medio di un data scientist è un argomento molto importante. In Italia, lo stipendio medio di un data scientist è cresciuto molto velocemente negli ultimi anni. Il primo problema è che è molto difficile conoscere lo stipendio medio di un data scientist perché non esiste un database di tutti i data scientist con i loro relativi stipendi. E molte aziende non vogliono rivelare quanto pguadagano i loro data scientist L'unica fonte di dati sullo stipendio dei data scientist in Italia è l'indagine sugli stipendi dell'Istituto italiano di statistica (ISTAT). L'Indagine salariale ISTAT raccoglie gli stipendi di circa 600000 persone che lavorano in Italia. L'indagine salariale suddivide gli stipendi dei lavoratori in 10 diverse categorie, dalla più bassa alla più alta. Nel sondaggio, un data scientist potrebbe essere classificato nella 6° categoria, che comprende gli stipendi compresi tra 18000 e 43000 euro. Il sondaggio mostra che lo stipendio di un data scientist in Italia è aumentato negli ultimi 10 anni del 22%. Chi è il data scientist? I data scientist sono persone che hanno un background informatico e sono in grado di utilizzare strumenti statistici per estrarre informazioni dai dati. Il lavoro di un data scientist non è un singolo compito, ma un insieme di compiti diversi. Il primo compito di un data scientist è raccogliere dati. Il data scientist raccoglie i dati da molte fonti diverse. Il data scientist deve verificare la qualità dei dati. Il secondo compito di un data scientist è pulire i dati. Il data scientist deve verificare la qualità dei dati, rimuovere i valori anomali, correggere gli errori, controllare la coerenza dei dati e assicurarsi che tutti i dati siano nello stesso formato. Il terzo compito di un data scientist è organizzare i dati. Il data scientist deve organizzare i dati in modo che possano essere utilizzati da strumenti statistici. Il quarto compito di un data scientist è esplorare i dati. Il data scientist deve esplorare i dati e utilizzare strumenti statistici per estrarre informazioni dai dati. Il quinto compito di un data scientist è analizzare i dati. Il data scientist deve analizzare i dati ed estrarre informazioni dai dati significanti per lo sviluppo di modelli e previsioni. Il sesto compito di un data scientist è creare uno o più modelli per tentare di fare previsioni o cercare correlazioni. Il settimo compito di un data scientist è comunicare i risultati. Il data scientist deve comunicare i risultati al cliente e spiegarli alle persone che utilizzeranno i dati. L'ottavo compito di un data scientist è gestire il progetto. Il data scientist deve gestire il progetto e gestire le persone coinvolte nel progetto. Quanto guadagna un data scientist in Italia? Lo stipendio medio di un data scientist in Italia è di circa 35000 euro all'anno. Ma questo può variare molto in base agli anni di esperienza, titoli di studi e dimensioni dell'azienda. Lo stipendio medio di un data scientist è cresciuto negli ultimi 10 anni del 22%. Se andiamo però a vedere ricerche su campioni più piccoli, notiamo che attualmente un data scientist in Italia guadagna di media : Quindi ricapitolando , in Italia non ci sono dati ufficiali sullo stipendio medio dei data scientist, ma ci sono molti studi che lo stimano. In particolare, nel 2022, lo stipendio dei data scientist in Italia è stato stimato intorno ai 35.000 euro. I data scientist sono solitamente assunti nel settore IT, che è un settore importante in Italia. Tuttavia, non sono assunti solo in questo settore. I data scientist sono assunti in tutti i settori, dalla pubblica amministrazione alle aziende private, dagli ospedali alle università. Quanto guadagna un senior data scientist in Italia? Lo stipendio medio per un data scientist in Italia è di € 35.000 all'anno o € 17,95 all'ora. Lo stipendio annuo per le posizioni junior data scientist è di € 32.250, mentre i dipendenti senior data scientist possono guadagnare fino a € 70.500. Quanto guadagna un data scientist fuori dall'Italia? "Negli Stati Uniti, lo stipendio medio per i data scientist è di 43.400 dollari, mentre lo stipendio medio per un ingegnere informatico è di 38.000 dollari". "In India, lo stipendio medio per i data scientist è di 11.000 dollari, mentre lo stipendio medio per un ingegnere informatico è di 9.800 dollari". "In Cina, lo stipendio medio per i data scientist è di 2.800 dollari, mentre lo stipendio medio per un ingegnere informatico è di 2.500 dollari". "In Germania, lo stipendio medio per i data scientist è di 28.800 euro, mentre lo stipendio medio per un ingegnere informatico è di 25.500 euro". "In Francia, lo stipendio medio per i data scientist è di 33.000 euro, mentre lo stipendio medio per un ingegnere informatico è di 30.000 euro". "In Spagna, lo stipendio medio per i data scientist è di 29.200 euro, mentre lo stipendio medio per un ingegnere informatico è di 25.500 euro". "In Giappone, lo stipendio medio per i data scientist è di 45.500 euro, mentre lo stipendio medio per un ingegnere informatico è di 35.000 euro". "In Brasile, lo stipendio medio per i data scientist è di 19.000 dollari, mentre lo stipendio medio per un ingegnere informatico è di 17.000 dollari". "In Corea del Sud, lo stipendio medio per i data scientist è di 26.500 dollari, mentre lo stipendio medio per un ingegnere informatico è di 24.500 dollari". "In Australia, lo stipendio medio per i data scientist è di 51.000 dollari, mentre lo stipendio medio per un ingegnere informatico è di 45.000 dollari".

profondo" non fa riferimento ad una comprensione più profonda, anche se ad oggi è la branca più avanzata dell'intelligenza artificiale, ma si riferisce all'idea di aggiungere un numero maggiore di 2/3 Layer (o Livelli di raffinazione

Dopo i due articoli precedenti: Dal processo al “giudizio” ( l’intelligenza artificiale vista da un vecchio ridurre tutto quanto in formule, si potrebbe dire questo se parlassimo di macchine evolute dove tutto è artificiale LA SOVRAPPOSIZIONE DEGLI EFFETTI LA CURIOSITA` ATTIVITA‘ PERCETTIVE LA COGNIZIONE LA CONCENTRAZIONE L’

Allo stesso modo, l'apprendimento automatico non è la stessa cosa dell'intelligenza artificiale. ingegneria (ad es. trucchi del kernel, hashing delle funzionalità) Quando si inizia a programmare su Python

La sovrapposizione degli effetti La Curiosità Le attività percettive La cognizione La concentrazione L'Intelligenza sono in grado di comprendere un linguaggio siffatto avrebbero la possibilità di essere delle entità intelligenti nel senso umano della parola, invece siamo ancora lontani dall'implementare "intelligenza" di tipo umano fondamentale per ottenere un risultato funzionale, ma questo comporta che vi sia una compartecipazione intelligente

di dati pubblici per il Deep Learning L'apprendimento profondo si basa sull'utilizzo di reti neurali artificiali VisualData è una piattaforma di set di dati di visione artificiale in cui è possibile trovare set di ImageNet è un insieme di immagini per la visione artificiale profonda con più di 1000 classi diverse Può essere utilizzato per una migliore comprensione della modellazione della visione artificiale e dell'elaborazione CIFAR-10 è una raccolta di immagini per l'addestramento di algoritmi di visione artificiale di apprendimento

Keras è una libreria Python semplice e potente per il deep learning. Prerequisiti Tutorial: Se non sai perchè utilizzeremo python, clicca qui Se non conosci gli algoritmi , clicca qui Se non sai cosa è un perceptron , clicca qui Se non conosci le principali libreire di python , clicca qui Se non hai ancora installato Python, clicca qui Se non sai come scaricare e gestire le #se hai python >=3 !

dati finanziari ed economici per l'apprendimento automatico Set di dati di immagini per la visione artificiale Set di dati di immagini per la visione artificiale Chiunque desideri addestrare applicazioni di visione artificiale come veicoli autonomi, riconoscimento facciale e tecnologia di imaging medico avrà bisogno l'apprendimento automatico è già annotato, il che lo rende pronto e pronto per qualsiasi applicazione di visione artificiale LISA: Laboratory for Intelligent & Safe Automobiles, UC San Diego Datasets : set di dati con informazioni

Questa è una domanda frequente nei colloqui per le posizioni di Data Scientist, Quindi leggi con attenzione questo articolo! La causa delle scarse prestazioni nell'apprendimento automatico è l'overfitting o l'underfitting dei dati. In questo post scoprirai il concetto di generalizzazione nell'apprendimento automatico e i problemi di overfitting e underfitting che lo accompagnano. Rendiamo semplice il machine Learning per un minuto L'apprendimento automatico supervisionato è meglio inteso come approssimazione di una funzione target (f) che mappa le variabili di input (X) su una variabile di output (Y). Y = f(X) Questa caratterizzazione descrive la gamma di problemi di classificazione e previsione e gli algoritmi della macchina che possono essere utilizzati per affrontarli. Una considerazione importante nell'apprendimento della funzione target dai dati di addestramento è la capacità di generalizzazione del modello ai nuovi dati. La generalizzazione è importante perché i dati che raccogliamo sono solo un campione, sono incompleti e rumorosi. Cos'è una Generalizzazione nel Machine Learning? In machine learning descriviamo l'apprendimento della funzione target dai dati di training come apprendimento induttivo. L'induzione si riferisce all'apprendimento di concetti generali da esempi specifici che è esattamente il problema che i problemi di apprendimento automatico supervisionati mirano a risolvere. Questo è diverso dalla deduzione che è il contrario e cerca di apprendere concetti specifici dalle regole generali. La generalizzazione si riferisce al modo in cui i concetti appresi da un modello di apprendimento automatico si applicano a esempi specifici non visti dal modello durante l'apprendimento. L'obiettivo di un buon modello di apprendimento automatico è generalizzare bene dai dati di addestramento a tutti i dati del dominio del problema. Questo ci permette di fare previsioni in futuro su dati che il modello non ha mai visto. Esiste una terminologia utilizzata nell'apprendimento automatico quando si parla di quanto bene un modello di apprendimento automatico apprenda e si generalizzi a nuovi dati, vale a dire overfitting e underfitting. Overfitting e underfitting sono le due principali cause di scarse prestazioni degli algoritmi di apprendimento automatico. Adattamento statistico nel Machine Learning Nelle statistiche, un adattamento si riferisce a quanto bene si approssima una funzione target. Questa è una buona terminologia da utilizzare nell'apprendimento automatico, perché gli algoritmi di apprendimento automatico supervisionati cercano di approssimare la funzione di mappatura sottostante sconosciuta per le variabili di output date le variabili di input. Le statistiche spesso descrivono la bontà dell'adattamento che si riferisce alle misure utilizzate per stimare quanto bene l'approssimazione della funzione corrisponde alla funzione target. Alcuni di questi metodi sono utili nell'apprendimento automatico (ad esempio il calcolo degli errori residui), ma alcune di queste tecniche presuppongono che conosciamo la forma della funzione target che stiamo approssimando, il che non è il caso dell'apprendimento automatico. Se conoscessimo la forma della funzione target, la useremmo direttamente per fare previsioni, invece di cercare di apprendere un'approssimazione da campioni di dati di addestramento rumorosi. Cos'è l'Overfitting nell'apprendimento automatico? L'overfitting si riferisce a un modello che modella troppo bene i dati di allenamento. L'overfitting si verifica quando un modello apprende i dettagli e il rumore nei dati di addestramento nella misura in cui influisce negativamente sulle prestazioni del modello sui nuovi dati. Ciò significa che il rumore o le fluttuazioni casuali nei dati di addestramento vengono rilevati e appresi come concetti dal modello. Il problema è che questi concetti non si applicano ai nuovi dati e influiscono negativamente sulla capacità dei modelli di generalizzare. L'overfitting è più probabile con modelli non parametrici e non lineari che hanno maggiore flessibilità durante l'apprendimento di una funzione target. Pertanto, molti algoritmi di apprendimento automatico non parametrici includono anche parametri o tecniche per limitare e vincolare la quantità di dettagli che il modello apprende. Ad esempio, gli alberi decisionali sono un algoritmo di apprendimento automatico non parametrico che è molto flessibile ed è soggetto a dati di training overfitting. Questo problema può essere affrontato potando un albero dopo che ha appreso per rimuovere alcuni dei dettagli che ha raccolto. Cos'è l'Underfitting nell'apprendimento automatico? Underfitting si riferisce a un modello che non può né modellare i dati di addestramento né generalizzare a nuovi dati. Un modello di apprendimento automatico non idoneo non è un modello adatto e sarà ovvio in quanto avrà scarse prestazioni sui dati di addestramento. L'underfitting spesso non viene discusso in quanto è facile da rilevare data una buona metrica delle prestazioni. Il rimedio è andare avanti e provare algoritmi alternativi di apprendimento automatico. Tuttavia, fornisce un buon contrasto con il problema dell'overfitting. Un buon adattamento all'apprendimento automatico Idealmente, si desidera selezionare un modello che sia una via di mezzo tra underfitting e overfitting. Questo è l'obiettivo, ma è molto difficile da realizzare in pratica. Per comprendere questo obiettivo, possiamo esaminare le prestazioni di un algoritmo di apprendimento automatico nel tempo mentre apprende i dati di addestramento. Possiamo tracciare sia l'abilità sui dati di addestramento che l'abilità su un set di dati di test che abbiamo trattenuto dal processo di addestramento. Nel tempo, man mano che l'algoritmo apprende, l'errore per il modello sui dati di addestramento diminuisce, così come l'errore nel set di dati di test. Se ci alleniamo troppo a lungo, le prestazioni sul set di dati di addestramento potrebbero continuare a diminuire perché il modello si adatta eccessivamente e apprende i dettagli irrilevanti e il rumore nel set di dati di addestramento. Allo stesso tempo, l'errore per il set di test inizia a salire di nuovo al diminuire della capacità del modello di generalizzare. Il punto debole è il punto appena prima che l'errore sul set di dati di test inizi ad aumentare in cui il modello ha buone capacità sia sul set di dati di addestramento che sul set di dati di test invisibile. Puoi eseguire questo esperimento con i tuoi algoritmi di apprendimento automatico preferiti. Questa tecnica spesso non è utile nella pratica, perché scegliendo il punto di arresto per l'allenamento utilizzando l'abilità sul set di dati del test significa che il set di test non è più "non visibile" o una misura oggettiva autonoma. Alcune conoscenze (molte conoscenze utili) su quei dati sono trapelate nella procedura di addestramento. Esistono due tecniche aggiuntive che puoi utilizzare per trovare il punto debole nella pratica: metodi di ricampionamento e un set di dati di convalida. Come limitare l'overfitting Sia l'overfitting che l'underfitting possono portare a scarse prestazioni del modello. Ma il problema di gran lunga più comune nell'apprendimento automatico applicato è l'overfitting. L'overfitting è un tale problema perché la valutazione degli algoritmi di apprendimento automatico sui dati di addestramento è diversa dalla valutazione a cui teniamo di più, ovvero quanto bene l'algoritmo si comporta su dati invisibili. Esistono due tecniche importanti che puoi utilizzare durante la valutazione degli algoritmi di apprendimento automatico per limitare l'overfitting: Utilizzare una tecnica di ricampionamento per stimare l'accuratezza del modello. Trattieni un set di dati di convalida. La tecnica di ricampionamento più popolare è la convalida incrociata k-fold. Ti consente di addestrare e testare il tuo modello k-volte su diversi sottoinsiemi di dati di addestramento e di creare una stima delle prestazioni di un modello di apprendimento automatico su dati invisibili. Un set di dati di convalida è semplicemente un sottoinsieme dei dati di addestramento che trattieni dagli algoritmi di apprendimento automatico fino alla fine del tuo progetto. Dopo aver selezionato e ottimizzato gli algoritmi di machine learning sul set di dati di addestramento, puoi valutare i modelli appresi sul set di dati di convalida per avere un'idea oggettiva finale di come i modelli potrebbero funzionare su dati invisibili. L'uso della convalida incrociata è un gold standard nell'apprendimento automatico applicato per la stima dell'accuratezza del modello su dati invisibili. Se si dispone dei dati, anche l'utilizzo di un set di dati di convalida è un'ottima pratica. Conclusione In questo post, hai scoperto che l'apprendimento automatico risolve i problemi con il metodo dell'induzione. Hai imparato che la generalizzazione è una descrizione di come i concetti appresi da un modello si applicano ai nuovi dati. Infine, hai appreso la terminologia della generalizzazione nell'apprendimento automatico di overfitting e underfitting: Overfitting : Buone prestazioni sui dati di allenamento, scarsa generalizzazione su altri dati. Underfitting : Scarse prestazioni sui dati di allenamento e scarsa generalizzazione ad altri dati Hai domande su overfitting, underfitting o questo post? Lascia un commento e fai la tua domanda e faremo del nostro meglio per rispondere.

ottimizzazione utilizzato per addestrare algoritmi di apprendimento automatico, in particolare le reti neurali artificiali Questa procedura di aggiornamento è spesso diversa da algoritmo a algoritmo, ma nel caso di reti neurali artificiali

Arrivati a questo punto abbiamo tutti i mezzi per andare a parlare di INTELLIGENZA nel prossimo Articolo