Risultati Ricerca Intelligenza Artificiale Italia
142 risultati trovati per "scienziato dei dati"
- APPRENDIMENTO SUPERVISIONATO
L'obiettivo dell'Apprendimento con Supervisione consiste nel creare un modello partendo da Dati di Addestramento già etichettati, grazie al quale saremo in grado di fare previsioni su dati nuovi o futuri. in modo che il nostro programma possa predire o classificare un target abbiamo bisogno di un set di dati e preparato accuratamente il nostro set di dati, lo daremo in pasto ad un algoritmo di apprendimento Nello step 1 sarà proprio l'esperto a dover creare una struttura dati che la macchina può leggere ( ad
- Naive Bayes
Il modello bayesiano ingenuo è facile da costruire e particolarmente utile per set di dati molto grandi Guarda l'equazione qui sotto: Qui, P ( c|x ) è la probabilità a posteriori della classe ( obiettivo ) dato P ( x|c ) è la verosimiglianza che è la probabilità del predittore data la classe .
- 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
- Apprendimento profondo o Deep Learning
Deep Learning utilizza TensorFlow e Keras per creare e addestrare reti neurali per dati strutturati.
- 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 gestire le caratteristiche categoriche
Le caratteristiche categoriali rappresentano tipi di dati che possono essere suddivisi in gruppi.
- Differenza Base Deep Learning e Machine Learning
Questo è uno dei motivi fondamentali per il quale è nato il Deep Learning.
- Immergiamoci nell' Apprendimento Automatico
torneremo alla matematica e alle statistiche di studio e come calcolare numeri importanti in base a set di dati
- 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
- Approccio al problema da Data Scientist
Come detto in Precedenza il Data Scientist non è solo una figura aziendale, ma molto di più...
- 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
- Reti neurali convoluzionali (CNN)
Le CNN hanno più livelli che elaborano ed estraggono caratteristiche dai dati: Livello di convoluzione
