Bisogna avere una buona conoscenza dei concetti di programmazione come strutture dati e algoritmi . I linguaggi di programmazione utilizzati sono Python, R, Java , Scala.

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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

In questa Sezione andremo a vedere nello specifico chi è la figura " Data Scientist " , di cosa si occupa

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

Carica il modello dal percorso specificato sopra utilizzando il setModelPath() metodo di classe. detector.loadModel

Ora inserisci l' immagine nella cartella " /input/ " Dopo aver caricato l' immagine ricordati di cambiare

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.

Deve essere elaborato e pulito prima di utilizzarlo per scopi diversi.

Le abilità matematiche sono molto importanti in quanto ci aiutano a comprendere vari algoritmi di apprendimento

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

del corso andremo ad analizzare e a toccare con mano le principali architetture neurali per il deep learning

Apri il tuo editor di testo preferito per scrivere codice Python e crea un nuovo file detector.py .

Andiamo a capire nel dettaglio uno dei tanti strumenti del data scientist. L'apprendimento profondo è ad oggi utilizzato e richiesto nella maggior parte delle aziende che trattano dati.

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