Risultati Ricerca Intelligenza Artificiale Italia
63 risultati trovati per "salvare modelli"
- Differenze Ruoli e Responsabilità
semplificano i processi quotidiani utilizzando strumenti come Tensorflow per sviluppare e addestrare modelli
- XGBoost
immensamente elevato che lo rende la scelta migliore per la precisione negli eventi in quanto possiede sia il modello
- Le Responsabilità quotidiane di un Data Scientist
essere uno scienziato dei dati è completamente diverso dall'essere la persona che impara ad applicare modelli
- VIAGGI & TRASPORTI
di viaggio (ad es. registri di prenotazione, utilizzo di smartphone, profili dei clienti, itinerari, moduli sito web Social media – ad es. post sui viaggi, recensioni di amici Record di localizzazione Itinerari Modelli di dati (ad es. targeting comportamentale) saranno più rilevanti per i nuovi clienti; altri (ad es. modelli compagnie aeree con aeroporti, servizi ferroviari e taxi), le opportunità di vendita incrociata possono salire
- APPRENDIMENTO NON SUPERVISIONATO
Come hai potuto notare i primi due tipi di Apprendimento per arrivare ad un modello o ad un obiettivo
- Reti generative avversarie (GAN)
Il GAN invia i risultati al generatore e al discriminatore per aggiornare il modello.
- RISTORAZIONE & CIBO
formazione in data science , puoi utilizzare questa conoscenza per analizzare le tendenze del mercato e i modelli L'analisi dei modelli di traffico dei clienti può anche aiutarti a creare programmi efficaci per il personale
- Riduzione della Dimensionalità
ci vengono offerti consistono anche di molte funzionalità, questo suona bene per costruire un buon modello
- Passaggio 5: eseguire un'analisi approfondita
In questo caso, potresti dover creare un modello predittivo che confronti il tuo gruppo con prestazioni
- Perceptron multistrato (MLP)
Gli MLP addestrano il modello a comprendere la correlazione e apprendono le dipendenze tra le variabili
- K-Nearest Neighbors
possono distorcerlo Lavora di più sulla fase di pre-elaborazione prima di utilizzare kNN Programma un modello
- Regressione Logistica
Costruisci il tuo modello di regressione logistica in Python qui e controlla l'accuratezza:
- Regressione Lineare
Ecco una finestra per metterti alla prova e costruire il tuo modello di regressione lineare in Python
- Ricapitoliamo quanto visto fino ad ora
Il processo di addestramento continua finché il modello non raggiunge il livello di accuratezza desiderato
- Importiamo un file Csv utilizzando Python
Vediamo qualche esempio #stampare i dati pd.read_csv("il_tuo_file.csv") #salvare i dati dentro una variabile dataset = pd.read_csv("il_tuo_file.csv") #filtrare e salvare i dati dentro una variabile #in questo =0) #saltare valori vuoti e salvare i dati dentro una variabile dataset = pd.read_csv("il_tuo_file.csv
