Alla base di queste stime e classificazioni basate su grandi datasets ( grandi quantità di esempi, composti da una serie di attributi e un target ) abbiamo la STATISTICA E PROBABILITÀ. statistica chiamata variabile "dipendente" Successivamente grazie a complesse formule di probabilità e Ad esempio per quanto riguarda il prezzo di una casa la variabile che ha un peso maggiore, e cioè incide voler "passare" ad un algoritmo di machine learning due colonne di dati ( le dimensioni della casa e

Non è solo salire sulla tavola e cavalcare l'onda. Ma trovare il mare guisto, la giusta posizione e la giusta onda. Ma nemmeno questo basta ! DataScientist non è un semplice lavoro ma "Uno stile di vita" non separiamo l'esperienza a livello didattico e lavorativo, ma viviamo questo percorso non con la fretta di diventare data scientist e sbandierarlo su

La scienza dei dati e l'analisi dei dati possono aiutarti a identificare con precisione le esigenze dei Questi dati ti aiutano a creare programmi e procedure operativi giornalieri che siano efficaci e attraenti Implementando sistemi e processi di analisi dei dati, puoi facilmente monitorare e tenere traccia degli È fondamentale identificare prima il tuo cliente target e le migliori piattaforme, tempi e strategie può portare a una pubblicità di maggior successo che incuriosisce e attira i clienti.

Esempi comuni di funzionalità continue sono età, stipendio, prezzi e altezza. Supponiamo che tu abbia un set di dati con due funzioni continue, età e stipendio . La fascia di età sarà diversa dalla fascia di stipendio e ciò può causare problemi. Nei prossimi step capirai di più e ci metteremo all'opera

scienziati dei dati non devono solo comprendere i linguaggi di programmazione , la gestione dei database e qualità, gli scienziati dei dati possono essere meticolosi mentre esaminano grandi quantità di dati e cercano modelli e risposte. Le caratteristiche sono significative e riflettono ciò che secondo te dovrebbero significare? Cosa significa se manca un valore e cosa dovresti fare con esso?

capitolo precedente abbiamo imparato a creare un array completamente casuale, di una data dimensione, e Specifichiamo che il valore medio è 5,0 e la deviazione standard è 1,0. Ciò significa che i valori dovrebbero essere concentrati intorno a 5,0 e raramente più lontani di 1,0 E come puoi vedere dall'istogramma, la maggior parte dei valori sono compresi tra 4.0 e 6.0, con un massimo

Hanno un livello di input, un livello nascosto e un livello di output e sono principalmente utilizzati per la classificazione, la regressione e la previsione delle serie temporali. La funzione trova la somma ponderata degli input e il livello di output ha un nodo per categoria o classe L'output della rete è una combinazione lineare delle funzioni a base radiale dell'input e dei parametri

dati: Guardando l'array, possiamo indovinare che il valore medio è probabilmente intorno a 80 o 90, e E guardando il database possiamo vedere che il colore più popolare è il bianco e l'auto più vecchia ha Analizzare i dati e prevedere il risultato! Esempio: voti scolastici in cui A è migliore di B e così via. Imparerai di più sulle statistiche e sull'analisi dei dati nei prossimi capitoli.

programmazione funzionale, la programmazione orientata agli oggetti, un forte sistema di tipo statico e l'elaborazione simultanea e sincronizzata. Il linguaggio è noto per essere scalabile e adatto anche alla gestione dei big data, poiché il nome stesso Inoltre, ci sono molti framework di data science popolari e ad alte prestazioni scritti su Hadoop per

I DBN sono modelli generativi costituiti da più livelli di variabili stocastiche e latenti. Le variabili latenti hanno valori binari e sono spesso chiamate unità nascoste. I DBN sono una pila di macchine Boltzmann con connessioni tra gli strati e ogni strato RBM comunica con entrambi i livelli precedenti e successivi. Belief Networks (DBN) vengono utilizzate per il riconoscimento di immagini, il riconoscimento video e

Le CNN , note anche come ConvNet, sono costituite da più livelli e sono utilizzate principalmente per l'elaborazione delle immagini e il rilevamento di oggetti. È stato utilizzato per riconoscere caratteri come codici postali e cifre. utilizzate per identificare immagini satellitari, elaborare immagini mediche, prevedere serie temporali e forma quando la matrice appiattita dal livello di pool viene alimentata come input, che classifica e

registri di prenotazione, utilizzo di smartphone, profili dei clienti, itinerari, moduli di reclamo e rapporti sul traffico) per risolvere problemi, ridurre i costi e anticipare eventi futuri. Cerchi un volo che parte domenica e torna lunedì in anticipo. Gli aerei, i treni e le automobili di oggi sono dotati di un'ampia gamma di sensori . Estrarre dati su meteo, vento e rapporti sul traffico per prevedere i ritardi e il fabbisogno di carburante

Spiegazione e Implementazione Algoritmi di riduzione della dimensionalità Negli ultimi 4-5 anni, c'è Ad esempio: le aziende di e-commerce stanno acquisendo più dettagli sui clienti come i loro dati demografici di scansione del web, ciò che gli piace o non gli piace, la cronologia degli acquisti, il feedback e Analisi fattoriale, Identificazione basata su matrice di correlazione, rapporto di valori mancanti e Implementiamo un Algoritmo di riduzione della dimensionalità sui dei dati e vediamo le differenze

Gli autoencoder sono un tipo specifico di rete neurale feedforward in cui l'input e l'output sono identici autoencoder vengono utilizzati per scopi quali la scoperta farmaceutica, la previsione della popolarità e Un autoencoder è costituito da tre componenti principali: l'encoder, il codice e il decoder. Gli autoencoder sono strutturati per ricevere un input e trasformarlo in una rappresentazione diversa

seguenti funzioni di chiamare modelli pre-addestrati: setModelTypeAsRetinaNet(), setModelTypeAsYOLOv3(), e Ai fini di questo tutorial, userò il TinyYOLOv3model pre-addestrato e quindi useremo la setModelTypeAsTinyYOLOv3