Risultati Ricerca Intelligenza Artificiale Italia
177 risultati trovati per "algoritmi di deep learning"
- Passaggio 6: comunicare i risultati dell'analisi
Alla fine, sei stato chiamato a creare una soluzione per tutto il processo di data science. Durante il processo di data science, le tue attività quotidiane varieranno in modo significativo a seconda di dove ti trovi e riceverai sicuramente attività che non rientrano in questo processo standard! importante comprendere questi passaggi se vuoi pensare in modo sistematico alla scienza dei dati, e ancora di più se stai cercando di iniziare una carriera nella scienza dei dati.
- La DataScience e il Rapporto con L'I.A.
Data Science e Intelligenza Artificiale, spesso confuse l'una con l'altra ma altrettante volte capaci di
- Avviamo il programma
Grazie mille per aver seguito il MicroCorso, speriamo ti sia stato di aiuto. Se ti va di supportarci condividi sui tuoi social i nostri articoli, sfide o servizi intelligenti.
- Partiamo dalle basi, Chi è il Data Scientist ?
In questa Sezione andremo a vedere nello specifico chi è la figura " Data Scientist " , di cosa si occupa
- Passaggio 5: eseguire un'analisi approfondita
applicare le tue conoscenze statistiche, matematiche e tecnologiche e sfruttare tutti gli strumenti di mentre inquadravi il tuo problema, potresti capire che l'azienda si è concentrata molto sugli sforzi di prodotto è stato commercializzato sta influenzando in modo significativo le vendite: forse questo gruppo di Un cambiamento nella tattica dal social media marketing a più interazioni di persona potrebbe cambiare
- Codifica etichetta
Si consiglia di utilizzare la codifica delle etichette per convertirli in variabili binarie. Nell'esempio seguente imparerai come utilizzare LableEncoder di Scikit -learn per trasformare i valori
- Step 8
Carica il modello dal percorso specificato sopra utilizzando il setModelPath() metodo di classe. detector.loadModel
- Inseriamo l'immagine
Ora inserisci l' immagine nella cartella " /input/ " Dopo aver caricato l' immagine ricordati di cambiare
- Importiamo un file Excel utilizzando Python
Apriamo un nuovo file di Python e importiamo la libreria scaricata import pandas as pd Importiamo il Questa è la magia di Python e delle sue librerie. Grandi risultati con qualche linea di codice.
- Feature Engineering e Feature Selection
Deve essere elaborato e pulito prima di utilizzarlo per scopi diversi.
- Derivazione e Varianza
Esempio: questa volta abbiamo registrato la velocità di 7 auto: speed = [86,87,88,86,87,85,86] La deviazione standard è: 0.9 Ciò significa che la maggior parte dei valori rientra nell'intervallo di 0,9 dal valore Facciamo lo stesso con una selezione di numeri con una gamma più ampia: speed = [32,111,138,28,59,77,97 La varianza è il numero medio di queste differenze al quadrato: (2061.16+1128.96+3672.36+2440.36+338.56
- Step 2
Apri il tuo editor di testo preferito per scrivere codice Python e crea un nuovo file detector.py .
- Importanza delle caratteristiche
Classificatori albero extra Nell'esempio seguente, addestreremo il classificatore ad albero aggiuntivo nel set di dati dell'iride e utilizzeremo la classe incorporata .feature_importances_ per calcolare l'importanza di
- Step 9
Questa funzione restituisce un dizionario che contiene i nomi e le probabilità percentuali di tutti gli
- Step 1
Per questo tutorial abbiamo bisogno delle seguenti cartelle: Rilevamento di oggetti : cartella principale