LabelEncoder ci aiuterà a creare una codifica intera di etichette dai nostri dati eOneHotEncoder creerà warm', 'hot']) # creiamo integer encode label_encoder = LabelEncoder() # alleniamo e trasformia i dati integer_encoded = label_encoder.fit_transform(data) print(integer_encoded) # creiamo one-hot encode onehot_encoder = OneHotEncoder(sparse=False) # effttuiamo il reshape dei dati integer_encoded = integer_encoded.reshape (len(integer_encoded), 1) # alleniamo e trasformia i dati onehot_encoded = onehot_encoder.fit_transform

Arrivato a questo punto crediamo davvero che la Data Science faccia per te. Dopo aver letto una vagonata di possibili applicazioni della data science in molti settori lavorativi Quindi come è possibile scegliere il Settore lavorativo in cui fare il Data Scientist? Come detto nella prima sezione del Micro Corso, il Data Scientist è colui che oltre ad avere un Bagaglio Il rischio è di diventare un'Analista dei dati aziendali, visto il poco interesse nella realtà di rifermento

delle feature si riferisce a un processo di selezione e trasformazione di variabili/funzioni nel set di dati Pertanto devi estrarre le funzionalità dal set di dati non elaborato che hai raccolto prima di addestrare i tuoi dati negli algoritmi di apprendimento automatico. Altrimenti, sarà difficile ottenere buone informazioni sui tuoi dati. passano il 60% del loro tempo a pulire e organizzare i dati.

Un analista di dati in genere raccoglie dati per identificare le tendenze che aiutano i leader aziendali Un analista di dati utilizza strumenti come SQL per eseguire query su database relazionali. Un analista di dati può anche pulire i dati o metterli in un formato utilizzabile, scartando informazioni irrilevanti o inutilizzabili o cercando di capire come gestire i dati mancanti . dell'organizzazione e quindi gestire il processo di estrazione, pulizia e analisi dei dati.

comprendere vari algoritmi di apprendimento automatico che svolgono un ruolo importante nella scienza dei dati.

Quando i tuoi dati saranno puliti, dovresti iniziare a giocarci! Avrai una scadenza fissa per il tuo progetto di data science (probabilmente il tuo VP Sales sta aspettando , quindi dovrai dare la priorità alle tue domande. ' Dovrai esaminare alcuni dei modelli più interessanti

spesso e volentieri complessi, i quali basandosi sui concetti base delle reti neurali riescono a creare dei modelli matematici per fare previsioni o classificare dei dati nuovi. , ma si riferisce all'idea di aggiungere un numero maggiore di 2/3 Layer (o Livelli di raffinazione dei dati) .

Il modo principale in cui differiscono è nel modo in cui ogni algoritmo apprende e nella quantità di dati Questa capacità sarà particolarmente interessante quando inizieremo a esplorare maggiormente l'uso di dati non strutturati, in particolare perché si stima che l'80-90% dei dati di un'organizzazione non sia strutturato , che di solito richiedono dati più strutturati per l'apprendimento. , mentre un modello di apprendimento automatico si basa su meno dati data la struttura dei dati sottostante

Supponiamo adesso di voler "passare" ad un algoritmo di machine learning due colonne di dati ( le dimensioni m³ | 100.000$ 100 m³ | 120.000$ 140 m³ | 250.000$ Dando ora questi dati "dimensioni" e la variabile dipendente "prezzo" La linea rossa che potete vedere indica la crescita dei Per arrivare a creare questo grafico il computer è partito rappresentando dei punti con coordinate x= Dopo aver creato tale Modello e data in input una nuova dimensione della casa questo sarà in grado, basandosi

I GAN sono algoritmi di deep learning generativo che creano nuove istanze di dati che assomigliano ai dati di training. GAN ha due componenti: un generatore, che impara a generare dati falsi, e un discriminatore, che apprende Il discriminatore impara a distinguere tra i dati falsi del generatore e i dati di esempio reali. Durante l'addestramento iniziale, il generatore produce dati falsi e il discriminatore impara rapidamente

Ecco l'elenco dei 10 algoritmi di deep learning più popolari: Reti neurali convoluzionali (CNN) Reti restrizioni (RBM) Autoencoder Gli algoritmi di deep learning funzionano con quasi tutti i tipi di dati

mentre altri funzionano meglio per l'ingegneria del software e altri funzionano meglio per la scienza dei dati. Un linguaggio di programmazione di alto livello ha una forte astrazione dai dettagli del computer, a differenza dei linguaggi di programmazione di basso livello. Molti programmatori oggi utilizzano linguaggi di programmazione di alto livello, compresi i data scientist

Il rilevamento di oggetti ha molteplici applicazioni come il rilevamento dei volti, il rilevamento dei veicoli, il conteggio dei pedoni, le auto a guida autonoma, i sistemi di sicurezza, ecc.

Oggi esistono numerose applicazioni reali dei sistemi di intelligenza artificiale. incrociata o suggeriscono dimensioni per gli utenti, cambiando il modo in cui pensiamo al coinvolgimento dei Motori di raccomandazione: utilizzando i dati sui comportamenti di consumo passati, gli algoritmi di intelligenza artificiale possono aiutare a scoprire le tendenze dei dati che possono essere utilizzate

Belief Networks (DBN) vengono utilizzate per il riconoscimento di immagini, il riconoscimento video e i dati L'algoritmo di apprendimento greedy utilizza un approccio strato per strato per l'apprendimento dei pesi Questa fase estrae un campione dall'RBM definito dai due strati nascosti superiori.