La tecnologia sta diventando sempre più incorporata nella nostra vita quotidiana di minuto in minuto e, Queste tecnologie sono comunemente associati con l'intelligenza artificiale , machine learning , apprendimento profondo , e le reti neurali, e mentre lo fanno tutto il gioco un ruolo, questi termini tendono ad essere

Premessa per chi già conosce, studia o lavora nel settore dell'intelligenza artificiale : Questa definizione Il Machine Learning è una branca dell'intelligenza artificiale. americano, il quale aveva supposto che se ad un computer è possibile fornirgli degli esempi accurati e Machine Learning della Carnegie Mellon University: Si dice che un programma apprende dall’ esperienza E nel compito T, come misurato da P, migliorano con l’esperienza E Questa definizione più "matematica

Uno scienziato dei dati può progettare il modo in cui i dati vengono archiviati, manipolati e analizzati ricava un senso dai dati esistenti, mentre uno scienziato di dati lavora su nuovi modi di acquisire e e software statistico. Gli scienziati dei dati tendono a utilizzare Python, Java e l'apprendimento automatico per manipolare e analizzare i dati.

dataset per successivamente farci delle analisi o creare modelli predittivi grazie alla libreria di Python

R è migliore per l'analisi ad hoc e l'esplorazione di set di dati rispetto a Python. È un linguaggio e un software open source per il calcolo statistico e la grafica. Questo non è un linguaggio facile da imparare e la maggior parte delle persone trova che Python sia più Con i loop che hanno più di 1000 iterazioni, R batte effettivamente Python usando la funzione lapply. Le applicazioni di data science risultano più naturali in Python.

In conclusione, Python sembra essere il linguaggio di programmazione più utilizzato oggi dai data scientist Questo linguaggio consente l'integrazione di SQL, TensorFlow e molte altre utili funzioni e librerie Con oltre 70.000 librerie Python, le possibilità all'interno di questo linguaggio sembrano infinite. Python consente inoltre a un programmatore di creare output CSV per leggere facilmente i dati in un foglio di data science Python e SQL prima di esaminare altri linguaggi di programmazione.

C'è una certa sovrapposizione nell'analisi tra le competenze degli scienziati dei dati e le abilità degli differenze principali sono che gli scienziati dei dati in genere utilizzano linguaggi di programmazione come Python e R, mentre gli analisti dei dati possono utilizzare SQL o Excel per eseguire query, pulire o dare un gli strumenti che utilizzano per modellare i dati: gli analisti dei dati in genere utilizzano Excel e lavorative comuni di analisti di dati e scienziati di dati.

La Standardizzazione assicura che ogni caratteristica abbia una media di 0 e una deviazione standard utilizzare il metodo StandardScaler di Scikit-learn per standardizzare le funzionalità rimuovendo la media e 1], [11, 1], [10, 4], [1, 11]]) # creiamo lo scaler method scaler = StandardScaler() # Scaliamo e E che la deviazione standard di ogni caratteristica (colonna) è 1 : print(scaled_data.std(axis=0)) [1

Nel Machine Learning (e nella matematica) sono spesso tre i valori che ci interessano: Media - Il valore Media Per calcolare la media, trova la somma di tutti i valori e dividi la somma per il numero di valori : (99+86+87+88+111+86+103+87+94+78+77+85+86) / 13 = 89.77 Per calcolarla utilizzando Python useremo il seguente codice : ( Premi Play per far eseguire il codice e divertiti a modificarlo ! 78, 77, 85, 86 = 86 Il modulo SciPy ha un metodo per questo. ( Premi Play per far eseguire il codice e

Se sei nuovo al mondo della programmazione o dell'Intelligenza Artificiale per fare in modo che tu non

In questa sezione andremmo a vedere i principali algoritmi di Machine learning, come funzionano e come implentarli in python.

Bisogna avere una buona conoscenza dei concetti di programmazione come strutture dati e algoritmi . I linguaggi di programmazione utilizzati sono Python, R, Java , Scala. Python: Python Basics List Set Tuples Dictionary Function, etc.

Spiegazione e Implementazione Algoritmi di aumento del gradiente ( XGboost ) XGBoost ha un potere predittivo Il supporto include varie funzioni oggettive, tra cui regressione, classificazione e ranking. come Scala, Java, R, Python, Julia e C++. e Yarn. Implementiamo con Python l'algoritmo XGBoost

valore in una caratteristica, la normalizzazione Min-Max sottrae il valore minimo nella caratteristica e L'intervallo è la differenza tra il massimo originale e il minimo originale. Infine, ridimensiona tutti i valori in un intervallo fisso tra 0 e 1. 10, 17], [1, 5]]) # creiamo lo scaler method scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0,1)) # Scaliamo e l'intervallo è compreso tra 0 e 1 .

Apri il tuo editor di testo preferito per scrivere codice Python e crea un nuovo file detector.py . Nel caso non hai mai scaricato un editor ti lascio una lista degli editor migliori per python Sublime