Benvenuti al corso di Python per l'Intelligenza Artificiale! Preparatevi a esplorare un universo di conoscenza senza spendere un centesimo e diventare dei veri maghi

Partiremo spiegando cosa è un linguaggio di programmazione e le diverse tipologie di linguaggi. E infine metteremo le mani in pasta scaricando e eseguendo un progetto di Machine Learning con python Nel progetto in questione classificheremo le lamentale di un servizio clienti. Abbiamo deciso di portare un esempio diverso dai soliti che potete trovare ovunque sul set di dati IRIS

In questa sezione andremmo a vedere i principali algoritmi di Machine learning, come funzionano e come

machine learning è stata semplificata per chi è ai primi approcci con la materia. Il Machine Learning è una branca dell'intelligenza artificiale. La traduzione in italiano è "apprendimento delle macchine", il che letto così è anche un po' inquietante Una seconda definizione è stata data da Tom Michael Mitchell, direttore del dipartimento Machine Learning una casa) in base alla quantità di esempi su cui si è allenato allora questo programma è in grado di

Il machine learning è una delle parti più vitali della scienza dei dati e l'argomento di ricerca più Almeno uno ha bisogno di capire algoritmi di base del supervisionato e non supervisionato apprendimento Ci sono più librerie disponibili in Python e R per l'implementazione di questi algoritmi. valori mancanti Gestione delle variabili categoriali Condutture Convalida incrociata XGBoost Perdita di dati Conoscenza almeno del 60% degli algoritmi di ML Creare Modelli Personalizzati

Come spieghiamo nel nostro articolo sull'hub di apprendimento sul deep learning , il deep learning è semplicemente un sottoinsieme del machine learning. Il deep learning automatizza gran parte del processo di estrazione delle funzionalità, eliminando parte Consente inoltre l'uso di grandi set di dati, guadagnandosi il titolo di " apprendimento automatico scalabile Il deep learning viene utilizzato principalmente per casi d'uso più complessi, come assistenti virtuali

Gli algoritmi di Machine Learning che utilizzano reti neurali solitamente si basano su 3 Layer o Livelli : input elaborazione/hidden output Negli algoritmi di Deep Learning arriviamo ad avere anche alcune " del deep learning. Ma proviamo a capire il motivo per il quale gli algoritmi di Deep Learning utilizzano un numero maggiore grado di classificare o stimare il nostro problema, prima del Deep Learning, la prima cosa che avremmo

Gli attuali modelli di Deep Learning funzionano come i modelli di apprendimento del cervello Questa affermazione Dopo aver visto e capito cosa è il Machine Learning e come esso è suddiviso, possiamo andare ancora più Per chi è alle prime armi inizierei con il dire che il deep learning è una famiglia di algoritmi, spesso Fino a quì sembra molto simile al Machine Learning. La differenza sottile ma fondamentale tra Machine Learning e Deep Learning sta proprio nel termine Deep

Questo linguaggio sembra essere molto versatile, essendo utilizzato nell'elettronica incorporata, nelle applicazioni web e nelle applicazioni desktop. Hadoop è un framework di elaborazione che gestisce l'elaborazione e l'archiviazione dei dati per le applicazioni Ciò consente l'archiviazione di enormi quantità di dati e consente una maggiore potenza di elaborazione scienza dei dati, è facilmente scalabile per applicazioni più grandi ed è veloce.

"Narrow" potrebbe essere un descrittore più accurato per questo tipo di IA in quanto è tutt'altro che debole; abilita alcune applicazioni molto robuste, come Siri di Apple, Alexa di Amazon, IBM Watson e in cui una macchina avrebbe un'intelligenza pari a quella umana; avrebbe una coscienza autocosciente che ha la capacità di risolvere problemi, imparare e pianificare il futuro. sia ancora del tutto teorica senza esempi pratici in uso oggi, ciò non significa che i ricercatori di

Ora chiariamo tutte le differenze in modo più preciso tra Machine Learning, Deep Learning e Reti Neurali ti è facile capirle subito, per iniziare ad avere conoscenze base su questi argomenti servono anni di

Spiegazione e Implementazione Algoritmo SVM (macchina vettoriale di supporto) È un metodo di classificazione In questo algoritmo, tracciamo ogni elemento di dati come un punto nello spazio n-dimensionale (dove n è il numero di caratteristiche che hai) con il valore di ciascuna caratteristica che è il valore di spazio bidimensionale in cui ogni punto ha due coordinate (queste coordinate sono note come vettori di Questo è il codice di una possibile implementazione.

Le caratteristiche categoriali rappresentano tipi di dati che possono essere suddivisi in gruppi. Ad esempio, generi e livelli di istruzione. essere convertiti in numeri interi o float per essere utilizzati nella maggior parte delle librerie di machine learning.

Il deep learning è un sottocampo del machine learning e le reti neurali costituiscono la spina dorsale degli algoritmi di deep learning. In effetti, è il numero di strati di nodi, o profondità, di reti neurali che distingue una singola rete neurale da un algoritmo di apprendimento profondo, che deve averne più di tre.

Il rilevamento di oggetti è una tecnologia che rientra nel dominio più ampio della visione artificiale Si occupa di identificare e tracciare oggetti presenti in immagini e video. Il rilevamento di oggetti ha molteplici applicazioni come il rilevamento dei volti, il rilevamento dei veicoli, il conteggio dei pedoni, le auto a guida autonoma, i sistemi di sicurezza, ecc. Ecco un piccolo estratto di una possibile applicazione in ambito Riconoscimento Facciale.