Gli autoencoder sono un tipo specifico di rete neurale feedforward in cui l'input e l'output sono identici Geoffrey Hinton ha progettato autoencoder negli anni '80 per risolvere problemi di apprendimento senza Sono reti neurali addestrate che replicano i dati dal livello di input al livello di output. Quindi tentano di ricostruire l'input originale nel modo più accurato possibile. Quando l'immagine di una cifra non è chiaramente visibile, viene alimentata da una rete neurale di codifica

Il professor Teuvo Kohonen ha inventato i SOM, che consentono alla visualizzazione dei dati di ridurre I SOM inizializzano i pesi per ogni nodo e scelgono un vettore a caso dai dati di addestramento. I SOM esaminano ogni nodo per trovare quali pesi sono il vettore di input più probabile. I SOM scoprono il quartiere della BMU e la quantità di vicini diminuisce nel tempo. Di seguito, vedere un diagramma di un vettore di input di diversi colori.

L'esplorazione dei dati è di gran lunga uno degli aspetti più importanti di qualsiasi attività di analisi Impareremo come creare grafici di trama e bokeh con la sintassi di base per la trama dei panda, con cui Creeremo ciascuno di questi grafici prima con la libreria di grafica panda e poi li ricreeremo in bokeh Lavoreremo con il set di dati NIFTY-50 . Importiamo le librerie e il set di dati necessari allo scopo di visualizzazione: # Importiamo le lebrerie

Questa è una buona opzione per la gestione di colonne/funzioni categoriali . # Sostituisci i valori nulli con la media delle colonne di appartenenza data['column_name'].fillna(data['column_name'].value_counts ().idxmax(). inplace=True) Qui utilizziamo il metodo value_counts() di panda per contare l'occorrenza di ciascun valore univoco nella colonna e quindi riempire il valore mancante con il valore più comune

Julia è un altro linguaggio di programmazione di alto livello ed è stato progettato per l'analisi numerica Ha una gamma molto ampia di usi come la programmazione web sia per il front-end che per il back-end. Julia è in grado di essere incorporata nei programmi utilizzando la sua API, supportando la metaprogrammazione Julia fornisce lo sviluppo rapido di Python o R mentre produce programmi che funzionano alla stessa velocità

Questo metodo ha senso quando ci sono molti valori mancanti in una variabile e se la variabile è di importanza mancani più alti del threshold data = data[data.columns[data.isnull().mean() < threshold]] Nello snippet di codice sopra, puoi vedere come utilizzo NumPy e panda per caricare il set di dati e impostare una soglia che qualsiasi colonna con valori mancanti superiori al 70% delle osservazioni verrà eliminata dal set di Ti consiglio di impostare il valore di soglia in base alla dimensione del tuo set di dati.

Formato CSV Funzioni di scala Quando i tuoi dati hanno valori diversi e persino unità di misura diverse Il metodo di standardizzazione utilizza questa formula: z = (x - u) / s Dov'è zil nuovo valore, x è il Se prendi la colonna del peso dal set di dati sopra, il primo valore è 790 e il valore scalato sarà: ) che restituisce un oggetto Scaler con metodi per trasformare i set di dati. Prevedi i valori di CO2 Prevedi le emissioni di CO2 di un'auto da 1,3 litri che pesa 2300 chilogrammi

Testo Lezione : Gli scienziati dei dati raccolgono e analizzano grandi insiemi di dati strutturati e Il ruolo di uno scienziato dei dati combina : Informatica. Statistica. Matematica. Il lavoro di un data scientist in genere consiste nel dare un senso a dati disordinati e non strutturati pensatori analitici di alto livello. Data scientist e data manager esperti hanno il compito di sviluppare le migliori pratiche di un'azienda

La mostruosa quantità di dati prodotti negli studi e nella medicina sta trasformando la nostra stessa percezione del processo biogeno di base, del processo decisionale clinico, delle decisioni sintomatiche : Collaborare con le parti interessate per definire gli obiettivi e il tipo di statistiche necessarie Accesso, aggiornamento, inserimento e manipolazione di grandi volumi di dati Organizzazione e coordinamento dei file di dati Un data scientist ospedaliero è la pulizia e la gestione dei dati per soddisfare lo

La Standardizzazione assicura che ogni caratteristica abbia una media di 0 e una deviazione standard di 1 , portando tutte le caratteristiche alla stessa grandezza. = osservazione, μ = media, σ = deviazione standard È possibile utilizzare il metodo StandardScaler di -0.79558708] # [ 0.84270097 -0.06119901] # [-1.32424438 1.65237317]] Verifichiamo che la media di E che la deviazione standard di ogni caratteristica (colonna) è 1 : print(scaled_data.std(axis=0)) [1

se non conosci alcuni degli argomenti ( che vedrai nello step sotto questa sezione ) ti consigliamo di leggere gli articoli ad essi legati prima di andare avanti. Non preoccuparti ci vorrà al massimo una decina di minuti.

R è migliore per l'analisi ad hoc e l'esplorazione di set di dati rispetto a Python. Con i loop che hanno più di 1000 iterazioni, R batte effettivamente Python usando la funzione lapply. potrebbe lasciare alcuni dubbi sul fatto che R sia migliore per eseguire la scienza dei dati su grandi set di Le applicazioni di data science risultano più naturali in Python.

Dopo aver letto una vagonata di possibili applicazioni della data science in molti settori lavorativi detto nella prima sezione del Micro Corso, il Data Scientist è colui che oltre ad avere un Bagaglio di competenze interdiscplinari e molte soft skill, deve conoscere benissimo il mondo di rifermento per Il rischio è di diventare un'Analista dei dati aziendali, visto il poco interesse nella realtà di rifermento

A scienziati e programmatori di dati piace Python perché è un linguaggio di programmazione dinamico e Python sembra essere preferito per la scienza dei dati su R perché finisce per essere più veloce di R Si dice anche che sia migliore di R per la manipolazione dei dati.

Specifichiamo il percorso dalla nostra immagine di input, immagine di output e modello. model_path =