In questa parte del tutorial, lavoreremo attraverso l'installazione di ImageAI. pip3 install imageAI # per Python3 Ora scarica il file del modello TinyYOLOv3 che contiene il modello di

Spiegazione e Implementazione Algoritmo K-Means È un tipo di algoritmo non supervisionato che risolve numero di cluster (assumere k cluster). I punti dati all'interno di un cluster sono omogenei ed eterogenei rispetto ai gruppi di pari. Ricordi di aver capito le forme dalle macchie d'inchiostro? Trova il centroide di ogni cluster in base ai membri del cluster esistenti.

Spiegazione e Implementazione Algortimo Naive Bayes È una tecnica di classificazione basata sul teorema di Bayes con un'assunzione di indipendenza tra predittori. Ad esempio, un frutto può essere considerato una mela se è rosso, rotondo e di circa 3 pollici di diametro Questo algoritmo è utilizzato principalmente nella classificazione del testo e con problemi con più classi Programma un modello di classificazione Naive Bayes in Python:

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. irrilevanti o inutilizzabili o cercando di capire come gestire i dati mancanti . Un analista di dati in genere lavora come parte di un team interdisciplinare per determinare gli obiettivi L'analista di dati utilizza linguaggi di programmazione come R e SAS, strumenti di visualizzazione come

Deep Learning utilizza TensorFlow e Keras per creare e addestrare reti neurali per dati strutturati. Rete neurale convoluzionale Rete neurale ricorrente TensorFlow Keras PyTorch Capire il funzionamento di Rete neurale profonda Discesa gradiente stocastico Overfitting e underfitting Normalizzazione batch di

Vediamo quali università in Italia offrono un percorso di studi che calzi a pennello con la data science

di attivazione. Hanno un livello di input, un livello nascosto e un livello di output e sono principalmente utilizzati Gli RBFN hanno un vettore di input che alimenta il livello di input. di dati. Guarda questo esempio di RBFN:

degli utenti da insiemi di dati complessi per guidare mappe stradali e costruire sistemi di rilevamento naturale di scene e movimenti nello spazio di gioco reale. Inoltre, vengono utilizzati modelli e algoritmi di identificazione degli oggetti per identificare i movimenti del corpo al fine di trasmettere e visualizzare queste azioni sullo schermo di gioco interattivo. e portano alla creazione di messaggi di marketing significativi e li inviano alle persone giuste.

Spiegazione e Implementazione Algoritmo Regressione logistica Non farti confondere dal suo nome! È una classificazione, non un algoritmo di regressione. media basato sulla trignometria, hai il 70% di probabilità di risolverlo. D'altra parte, se si tratta di una domanda di storia di quinta elementare, la probabilità di ottenere +bkXk Sopra, p è la probabilità di presenza della caratteristica di interesse.

Gli LSTM sono un tipo di rete neurale ricorrente (RNN) in grado di apprendere e memorizzare le dipendenze Sono utili nella previsione di serie temporali perché ricordano gli input precedenti. Oltre alle previsioni di serie temporali, gli LSTM vengono generalmente utilizzati per il riconoscimento precedente Successivamente, aggiornano selettivamente i valori dello stato della cella Infine, l'output di alcune parti dello stato della cella Di seguito è riportato un diagramma di come funzionano gli LSTM

Rilevamento di oggetti con ImageAI in 10 semplici step. Spiegherò passo dopo passo come costruire il tuo primo modello di rilevamento di oggetti con ImageAI.

Gli MLP sono un luogo eccellente per iniziare a conoscere la tecnologia di deep learning. funzioni di attivazione. dati di addestramento. Di seguito è riportato un esempio di MLP. di cani e gatti.

Tipi di linguaggi di programmazione Un linguaggio di programmazione a basso livello è la più comprensibile Esempi di questo sono il linguaggio assembly e il linguaggio macchina . di alto livello. differenza dei linguaggi di programmazione di basso livello. di basso livello e vengono anche convertiti in linguaggio macchina dietro le quinte dall'interprete

Dopo aver visto in modo generico chi è e cosa fa un Data scientist, capiamo che possano sorgere dei dubbi sulle differenze con un Data Analyst per questo in questa sezione andiamo a sviscerare punto punto ogni differenza.

Questo tipo di Apprendimento è molto diverso dal tipo di apprendimento visto precedentemente, anche se Al principio di questo Apprendimento abbiamo un Agente, ossia un algoritmo che riceve in input lo stato ora un esempio: Immaginiamo che il nostro Agente sia un topolino e immaginiamo si trovi all'interno di un labirinto ( Ambiente ) con l'obiettivo di arrivare ad una carota ( Target ). Il nostro Agente è in grado di muoversi all'interno dell'ambiente quindi é in grado di compiere delle