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Risultati Ricerca Intelligenza Artificiale Italia

142 risultati trovati per "scienziato dei dati"

  • Spiegazione Matematica di una Rete Neurale

    Questa distinzione è importante poiché la maggior parte dei problemi del mondo reale non sono lineari W 1 = 5, poiché dai valore al tempo W 2 = 3, poiché apprezzi restare in forma W 3 = 2, visto che hai di un singolo nodo è superiore al valore di soglia specificato, quel nodo viene attivato, inviando i dati In caso contrario, nessun dato viene passato al livello successivo della rete.

  • K-Nearest Neighbors

    algoritmo che memorizza tutti i casi disponibili e classifica i nuovi casi con un voto di maggioranza dei

  • Natural Language Processing

    l' NPL è quella branca che analizza e processa dati Testuali, come recensioni, social media, romanzi,

  • Grafici a dispersione o Scatterplot

    Un grafico a dispersione è un diagramma in cui ogni valore nel set di dati è rappresentato da un punto Distribuzioni casuali di dati In Machine Learning i set di dati possono contenere migliaia o addirittura Potresti non avere dati del mondo reale quando stai testando un algoritmo, potresti dover usare valori Creiamo due array che sono entrambi riempiti con 1000 numeri casuali da una normale distribuzione di dati

  • Macchine Boltzmann con restrizioni (RBM)

    Gli RBM costituiscono gli elementi costitutivi dei DBN.

  • La Storia dell'Intelligenza Artificiale

    Nel giornale, Turing, famoso per aver infranto il codice ENIGMA dei nazisti durante la seconda guerra La vittoria è significativa dato l'enorme numero di mosse possibili man mano che il gioco procede (oltre

  • Passaggio 1: inquadrare il problema

    Devi essere in grado di tradurre le domande sui dati in qualcosa di fruibile. Dovresti iniziare comprendendo i loro obiettivi e il perché alla base delle loro domande sui dati. Cosa c'è di diverso dai segmenti che stanno andando bene e quelli che stanno andando al di sotto delle

  • Come diventare Data Scientist - Roadmap Argomenti

    Diventare un data scientist è un po come dire "Oggi vado a fare surf". l'esperienza a livello didattico e lavorativo, ma viviamo questo percorso non con la fretta di diventare data

  • Apprendimento profondo o Deep Learning

    Deep Learning utilizza TensorFlow e Keras per creare e addestrare reti neurali per dati strutturati.

  • Approccio al problema da Data Scientist

    Come detto in Precedenza il Data Scientist non è solo una figura aziendale, ma molto di più...

  • Immergiamoci nell' Apprendimento Automatico

    torneremo alla matematica e alle statistiche di studio e come calcolare numeri importanti in base a set di dati

  • Differenza Base Deep Learning e Machine Learning

    Questo è uno dei motivi fondamentali per il quale è nato il Deep Learning.

  • Come gestire le caratteristiche categoriche

    Le caratteristiche categoriali rappresentano tipi di dati che possono essere suddivisi in gruppi.

  • Reti neurali convoluzionali (CNN)

    Le CNN hanno più livelli che elaborano ed estraggono caratteristiche dai dati: Livello di convoluzione

  • Selezione univariata

    caratteristiche indipendenti che hanno la relazione più forte con la caratteristica di destinazione nel set di dati utilizziamo la classe SelectKBest con il test chi-squired per trovare la funzionalità migliore per il set di dati

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