Ma qui entriamo in soccorso noi di Intelligenza Artificiale Italia, abbiamo avuto il piacere di trovare Esistono strumenti aggiuntivi che utilizzano la visione artificiale e l'apprendimento automatico per

tecnologia sta assistendo a un evento senza precedenti: la crescita esplosiva di DeepSeek , un modello di intelligenza Gli Stati Uniti sanno che il dominio sull’intelligenza artificiale non è solo una questione economica Dalle Quant Fund all’Intelligenza Artificiale, la srtoria di DeepSeek DeepSeek nasce nel 2023 da Liang DeepSeek diventa dominante La Cina stabilisce i nuovi standard dell’intelligenza artificiale. Forse la Cina ha trovato un modo più intelligente  di sviluppare l’IA.

Premessa per chi già conosce, studia o lavora nel settore dell'intelligenza artificiale: questa definizione Ecco l'essenza del Machine Learning (ML), una branca rivoluzionaria dell'intelligenza artificiale che Preparatevi a un viaggio affascinante nel mondo dell'intelligenza artificiale! Il Machine Learning è una branca dell'intelligenza artificiale.

Il Machine Learning, pilastro dell'intelligenza artificiale, si articola in diverse metodologie, ognuna sviluppo di modelli predittivi e decisionali, aprendo le porte a un vasto mondo di possibilità nell'ambito dell'intelligenza L'Apprendimento Rinforzato nell'Intelligenza Artificiale: Principi e Applicazioni L'Apprendimento Rinforzato rappresenta un approccio fondamentale nell'ambito dell'Intelligenza Artificiale, consentendo agli agenti continuamente migliorando le capacità degli agenti rinforzati, aprendo la strada a nuove frontiere nell'Intelligenza

Siccome teniamo molto a voi lettori e da un indagine abbiamo visto che per la maggior parte site studenti o professori abbiamo deciso di raccogliere per voi una lista con I migliori software di Data Science gratuiti per studenti e professori Introduzione ai software di Data science gratis in questo articolo, vorrei riassumere i migliori software gratuiti che puoi ottenere come studente o professore. Non importa in quale campo stai studiando/insegnando. Questa guida può aiutarti a trovare i tuoi nuovi software o strumenti preferiti. Tieni presente che mi concentrerò solo sui software/strumenti che di solito costano qualcosa e salterò il software che di solito è gratuito/open source. Ad esempio non parleremo di Python o software opensource simile. Ma solo di tool per la data science che anche solo per provarli devi pagare o fare un abbonamento. Mi raccomando salvati questo articolo o condividilo per non perdertelo in futuro. software di Data science gratis 1 : Pacchetto per sviluppatori GitHub per studenti ** Consigliato per sviluppatori di software. Pacchetto per sviluppatori GitHub per studenti Il pacchetto di sviluppo Github è una delle migliori fonti per sviluppatori che conoscessi. Non solo otterrai Github Pro, ma avrai accesso a un sacco di prodotti popolari come un dominio gratuito, Unity Student, alcuni crediti presso Digital Oceans, AWS, Microsoft e molti altri. Ecco alcuni software gratis che potrai ottenere ... Se sei un insegnante o un membro della facoltà, puoi registrarti a GitHub Teacher Toolbox invece che fornisce un po' meno prodotti rispetto al pacchetto di sviluppo per studenti. software di Data science gratis 2 : Bitbucket ** Consigliato per sviluppatori di software. Bitbucket Education per sviluppatori studenti | Bitbucket Puoi ottenere repository Git privati ​​illimitati gratuiti su Bitbucket . Se hai già un GitHub Pro, potresti chiederti perché Bitbucket... Puoi controllare la loro differenza qui (tramite bitbucket e upguard ). Oppure, dai un'occhiata tu stesso, è gratis! Inoltre, se non conosci Git , ti consiglio di studiarlo su Github o bitbucket . software di Data science gratis 3 : Servizi di cloud computing ** Consigliato per sviluppatori di software! Esistono diversi fornitori di servizi cloud. Buone notizie, la maggior parte di loro offre crediti gratuiti per studenti e insegnanti da utilizzare/provare gratuitamente! Amazon AWS Educa Azure per studenti Google Cloud per l'istruzione Non preoccuparti se sei nuovo nel cloud computing. Su queste tre gigantesche piattaforme tecnologiche, hai molte risorse per imparare anche se sei all'inizio. software di Data science gratis 4 : JetBrains per gli studenti ** Consigliato per sviluppatori di software! Licenze educative gratuite — Supporto della community JetBrains è un insieme di strumenti di sviluppo software professionali per la codifica in Java, Kotlin, C#, C++, Ruby, Python, PHP, JavaScript e altri linguaggi. Puoi ottenere l'accesso gratuito a tutti gli IDE JetBrains se sei studente o insegnante. Puoi verificare con diverse opzioni: la tua e-mail didattica, la carta ISIC o ITIC, il documento ufficiale o il pacchetto Github. software di Data science gratis 5 : Tableau Desktop e Prep Builder ** Consigliato per i data scientist Gli studenti possono scaricare gratuitamente Tableau Desktop e Tableau Prep tramite i Programmi accademici. Provalo ora. "Tableau è uno dei migliori strumenti di visualizzazione dei dati di sempre! Se hai un'e-mail educativa, vai avanti con il link sopra e ottieni questo fantastico strumento gratuitamente! Riceverai licenze Tableau gratuite per un anno di Tableau Desktop e Tableau Prep ." - Evelina Judeikytë software di Data science gratis 6 : Autodesk Education ** Consigliato per Designer, Ingegneri, Architetti Comunità studentesca Autodesk | Software e risorse gratuiti per l'istruzione Autodesk offre accesso aperto a oltre 100 prodotti, disponibili per studenti, docenti e istituzioni a livello globale. Ricevi tutti questi prodotti popolari gratuitamente!! per l'architettura : Revit + AutoCAD + Civil 3D + … per Product designer : Inventor + AutoCAD + Fusion 360 + … per Media designer : Maya + 3ds Max + Arnold +... software di Data science gratis 7 : Microsoft Office 365 ** Consigliato a tutti Microsoft Office 365 gratuito per scuole e studenti Non c'è bisogno di dire molto sui prodotti Microsoft. Lo sanno tutti. Quindi ricevilo gratuitamente se sei uno studente! Non ti bastano ?? Qui trovi tutti gli altri Speriamo che questo articolo sugli strumenti gratuiti di data science per studenti e professori ti sia piaciuto. Abbiamo visto una varietà di strumenti che puoi usare per fare il tuo lavoro in modo più produttivo. Se hai domande, usa i commenti qui sotto. Grazie per aver letto l'articolo, condividilo per aiutarci.

Stai cercando il miglior computer portatile per lavorare con l' intelligenza artificiale? Amerai questo post in quanto include i modelli consigliati da esperti di Intelligenza artificiale, apprendimento E se ti piacciono le reti neurali e altri processi potenziati dall'intelligenza artificiale, è necessario Max-Q supporta anche il Deep Learning SuperSampling per consentire ai giochi di sfruttare la potenza dell'intelligenza l'ultima architettura Turing di NVIDIA a un prezzo accessibile, rendendolo ideale per ingegneri di intelligenza

Questo tutorial è progettato per chiunque stia cercando di capire il funzionamento delle reti neurali ricorrenti (RNN) e di come utilizzarle tramite la libreria di deep learning Keras. Sebbene tutti i metodi necessari per risolvere problemi e creare applicazioni siano forniti dalla libreria Keras, è anche importante ottenere un'idea di come funziona tutto. In questo articolo, i calcoli che avvengono nel modello RNN sono mostrati passo dopo passo. Successivamente, vedremo come sviluppare un sistema end-to-end completo per la previsione delle serie temporali. Dopo aver completato questo tutorial, saprai: La struttura di RNN Come RNN calcola l'output quando viene fornito un input Come preparare i dati per un SimpleRNN in Keras Come addestrare un modello SimpleRNN Iniziamo a capire e Implementare le reti neurali ricorrenti (RNN) con Python e Keras Panoramica dell'esercitazione Questo tutorial è diviso in due parti; sono: La struttura della RNN Pesi e pregiudizi diversi associati a diversi livelli della RNN. Come vengono eseguiti i calcoli per calcolare l'output quando viene fornito un input. Un'applicazione completa per la previsione di serie temporali. Prerequisiti : Se non sai perchè utilizzeremo python, clicca qui Se non hai ancora installato Python, clicca qui Se non sai come scaricare e gestire le librerie, clicca qui Se non sai cosa sia un Dataset, clicca qui Passiamo ora alla parte di implementazione. Iniziamo importando le Librerie necessarie Per avviare l'implementazione delle RNN, aggiungiamo la sezione di importazione. from pandas import read_csv import numpy as np from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, SimpleRNN from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler from sklearn.metrics import mean_squared_error import math import matplotlib.pyplot as plt Keras SimpleRNN La funzione seguente restituisce un modello che include un livello SimpleRNN e un livello Dense per l'apprendimento dei dati sequenziali. Specifica il parametro input_shape (time_steps x features). Semplificheremo tutto e utilizzeremo dati univariati, ovvero con una sola caratteristica; i time_steps sono discussi di seguito. def create_RNN(hidden_units, dense_units, input_shape, activation): model = Sequential() model.add(SimpleRNN(hidden_units, input_shape=input_shape, activation=activation[0])) model.add(Dense(units=dense_units, activation=activation[1])) model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam') return model demo_model = create_RNN(2, 1, (3,1), activation=['linear', 'linear']) L'oggetto demo_model viene restituito con 2 unità nascoste create tramite il livello SimpleRNN e 1 unità densa creata tramite il livello Dense. input_shape È impostato su 3×1 e una funzione linear di attivazione viene utilizzata in entrambi i livelli per semplicità. Solo per richiamare la funzione di attivazione lineare F(X)=X non cambia l'input. La rete si presenta come segue: Se abbiamo m unità nascoste (m=2 nel caso precedente), quindi: Ingresso: X∈R Unità nascosta: h∈Rm Pesi per unità di input: wX∈Rm Pesi per unità nascoste: wh∈RmXm Bias per le unità nascoste: Bh∈Rm Peso per lo strato denso: wy∈Rm Bias per lo strato denso: By∈R Diamo un'occhiata ai pesi sopra. Nota: poiché i pesi vengono inizializzati in modo casuale, i risultati incollati qui saranno diversi dai tuoi. L'importante è imparare che aspetto ha la struttura di ogni oggetto utilizzato e come interagisce con gli altri per produrre l'output finale. wx = demo_model.get_weights()[0] wh = demo_model.get_weights()[1] bh = demo_model.get_weights()[2] wy = demo_model.get_weights()[3] by = demo_model.get_weights()[4] print('wx = ', wx, ' wh = ', wh, ' bh = ', bh, ' wy =', wy, 'by = ', by) Output wx = [[ 0.18662322 -1.2369459 ]] wh = [[ 0.86981213 -0.49338293] [ 0.49338293 0.8698122 ]] bh = [0. 0.] wy = [[-0.4635998] [ 0.6538409]] by = [0.] Ora facciamo un semplice esperimento per vedere come i livelli di un livello SimpleRNN e Dense producono un output. Tieni presente questa figura. Nell'immagine vengono evidenziati gli Strati di una rete neurale ricorrente Inseriremo x per tre passaggi temporali e consentiremo alla rete di generare un output. Verranno calcolati i valori delle unità nascoste ai passaggi temporali 1, 2 e 3. h0 è inizializzato al vettore zero. Il risultato O3 è calcolato da h3 e wy. Non è richiesta una funzione di attivazione poiché utilizziamo unità lineari. x = np.array([1, 2, 3]) #Rimodelliamo l'input come richiedono sample_size x time_steps x features x_input = np.reshape(x,(1, 3, 1)) y_pred_model = demo_model.predict(x_input) m = 2 h0 = np.zeros(m) h1 = np.dot(x[0], wx) + h0 + bh h2 = np.dot(x[1], wx) + np.dot(h1,wh) + bh h3 = np.dot(x[2], wx) + np.dot(h2,wh) + bh o3 = np.dot(h3, wy) + by print('h1 = ', h1,'h2 = ', h2,'h3 = ', h3) print("Prediction from network ", y_pred_model) print("Prediction from our computation ", o3) Output h1 = [[ 0.18662322 -1.23694587]] h2 = [[-0.07471441 -3.64187904]] h3 = [[-1.30195881 -6.84172557]] Prediction from network [[-3.8698118]] Prediction from our computation [[-3.86981216]] Esecuzione dell' RNN su un set di dati Ora che capiamo come vengono messi insieme i livelli SimpleRNN e Dense. Eseguiamo un RNN completo su un semplice set di dati di serie temporali. Dovremo seguire questi passaggi Leggi il set di dati da un determinato URL Suddividi i dati in training e test set Preparare l'input nel formato Keras richiesto Crea un modello RNN e addestralo Fare le previsioni sugli insiemi di allenamento e di prova e stampare l'errore quadratico medio della radice su entrambi gli insiemi Visualizza il risultato Passaggio 1, 2: lettura dei dati e suddivisione in treno e test La seguente funzione legge i dati del treno e del test da un determinato URL e lo divide in una determinata percentuale di dati del train e del test. Restituisce array unidimensionali per i dati di training e test dopo aver ridimensionato i dati tra 0 e 1 utilizzando MinMaxScalerda scikit-learn. # il paramentro split_percent definisce il rapporto dei dati di addestramento (80%) def get_train_test(url, split_percent=0.8): df = read_csv(url, usecols=[1], engine='python') data = np.array(df.values.astype('float32')) scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) data = scaler.fit_transform(data).flatten() n = len(data) # dividiamo i dati in test e train split = int(n*split_percent) train_data = data[range(split)] test_data = data[split:] return train_data, test_data, data sunspots_url = 'https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/monthly-sunspots.csv' train_data, test_data, data = get_train_test(sunspots_url) Passaggio 3: rimodellamento dei dati per Keras Il passaggio successivo consiste nel preparare i dati per l'addestramento del modello Keras. L'array di input dovrebbe avere la forma di: total_samples x time_steps x features. Esistono molti modi per preparare i dati delle serie temporali per l'addestramento. Creeremo righe di input con passaggi temporali non sovrapposti. Un esempio per time_steps = 2 è mostrato nella figura seguente. Qui time_steps indica il numero di passaggi temporali precedenti da utilizzare per prevedere il valore successivo dei dati delle serie temporali. La funzione seguente get_XY() prende un array unidimensionale come input e lo converte negli array di input X e di destinazione richiesti Y . Useremo 12 time_stepsper il set di dati delle macchie solari poiché le macchie solari generalmente hanno un ciclo di 12 mesi. Puoi sperimentare altri valori di time_steps. # Prepariamo i dati di input X e di Output Y def get_XY(dat, time_steps): # Target Y Y_ind = np.arange(time_steps, len(dat), time_steps) Y = dat[Y_ind] # Variabili X rows_x = len(Y) X = dat[range(time_steps*rows_x)] X = np.reshape(X, (rows_x, time_steps, 1)) return X, Y time_steps = 12 trainX, trainY = get_XY(train_data, time_steps) testX, testY = get_XY(test_data, time_steps) Passaggio 4: crea modello RNN e addestriamolo Per questo passaggio, possiamo riutilizzare la nostra create_RNN()funzione definita sopra. model = create_RNN(hidden_units=3, dense_units=1, input_shape=(time_steps,1), activation=['tanh', 'tanh']) model.fit(trainX, trainY, epochs=20, batch_size=1, verbose=2) Passaggio 5: calcola e stampa l'errore quadratico medio della radice La funzione print_error()calcola l'errore quadratico medio tra i valori effettivi e quelli previsti. def print_error(trainY, testY, train_predict, test_predict): # Calcoliamo l'errore nelle previsioni train_rmse = math.sqrt(mean_squared_error(trainY, train_predict)) test_rmse = math.sqrt(mean_squared_error(testY, test_predict)) # stampiamo l'RMSE print('Train RMSE: %.3f RMSE' % (train_rmse)) print('Test RMSE: %.3f RMSE' % (test_rmse)) # Facciamo la previsione train_predict = model.predict(trainX) test_predict = model.predict(testX) # stampiamo il Mean square error print_error(trainY, testY, train_predict, test_predict) Output Train RMSE: 0.058 RMSE Test RMSE: 0.077 RMSE Passaggio 6: visualizza il risultato La seguente funzione traccia i valori target effettivi e il valore previsto. La linea rossa separa i punti dati di addestramento e test. # Grafico del risultato def plot_result(trainY, testY, train_predict, test_predict): actual = np.append(trainY, testY) predictions = np.append(train_predict, test_predict) rows = len(actual) plt.figure(figsize=(15, 6), dpi=80) plt.plot(range(rows), actual) plt.plot(range(rows), predictions) plt.axvline(x=len(trainY), color='r') plt.legend(['Actual', 'Predictions']) plt.xlabel('Observation number after given time steps') plt.ylabel('Sunspots scaled') plt.title('Actual and Predicted Values. The Red Line Separates The Training And Test Examples') plot_result(trainY, testY, train_predict, test_predict) Viene generato il seguente grfico: Mettiamo tutto insieme in un unico file .py Di seguito è riportato l'intero codice per questo tutorial. Prova questo alla tua fine e sperimenta diverse unità nascoste e passaggi temporali. Puoi aggiungere un secondo strato SimpleRNN alla rete e vedere come si comporta. Puoi anche utilizzare l' oggetto scaler per ridimensionare i dati al suo intervallo normale. Qui sotto ti riportiamo il codice per copiarlo e incollarlo sul tuo editor from pandas import read_csv import numpy as np from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, SimpleRNN from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler from sklearn.metrics import mean_squared_error import math import matplotlib.pyplot as plt def get_train_test(url, split_percent=0.8): df = read_csv(url, usecols=[1], engine='python') data = np.array(df.values.astype('float32')) scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) data = scaler.fit_transform(data).flatten() n = len(data) split = int(n*split_percent) train_data = data[range(split)] test_data = data[split:] return train_data, test_data, data def get_XY(dat, time_steps): Y_ind = np.arange(time_steps, len(dat), time_steps) Y = dat[Y_ind] rows_x = len(Y) X = dat[range(time_steps*rows_x)] X = np.reshape(X, (rows_x, time_steps, 1)) return X, Y def create_RNN(hidden_units, dense_units, input_shape, activation): model = Sequential() model.add(SimpleRNN(hidden_units, input_shape=input_shape, activation=activation[0])) model.add(Dense(units=dense_units, activation=activation[1])) model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam') return model def print_error(trainY, testY, train_predict, test_predict): train_rmse = math.sqrt(mean_squared_error(trainY, train_predict)) test_rmse = math.sqrt(mean_squared_error(testY, test_predict)) print('Train RMSE: %.3f RMSE' % (train_rmse)) print('Test RMSE: %.3f RMSE' % (test_rmse)) def plot_result(trainY, testY, train_predict, test_predict): actual = np.append(trainY, testY) predictions = np.append(train_predict, test_predict) rows = len(actual) plt.figure(figsize=(15, 6), dpi=80) plt.plot(range(rows), actual) plt.plot(range(rows), predictions) plt.axvline(x=len(trainY), color='r') plt.legend(['Actual', 'Predictions']) plt.xlabel('Observation number after given time steps') plt.ylabel('Sunspots scaled') plt.title('Actual and Predicted Values. The Red Line Separates The Training And Test Examples') sunspots_url = 'https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/monthly-sunspots.csv' time_steps = 12 train_data, test_data, data = get_train_test(sunspots_url) trainX, trainY = get_XY(train_data, time_steps) testX, testY = get_XY(test_data, time_steps) model = create_RNN(hidden_units=3, dense_units=1, input_shape=(time_steps,1), activation=['tanh', 'tanh']) model.fit(trainX, trainY, epochs=20, batch_size=1, verbose=2) train_predict = model.predict(trainX) test_predict = model.predict(testX) print_error(trainY, testY, train_predict, test_predict) plot_result(trainY, testY, train_predict, test_predict) Riepilogo In questo tutorial, hai scoperto le reti neurali ricorrenti e le loro varie architetture. Nello specifico hai imparato: La struttura delle RNN Come l'RNN calcola un output dagli input precedenti Come implementare un sistema end-to-end per la previsione di serie temporali utilizzando un RNN Condividi l'articolo se lo hai trovato utile.

L'Intelligenza Artificiale sta rivoluzionando il modo in cui interagiamo con il mondo digitale, e con Preparati a entrare nel mondo dell'Intelligenza Artificiale e a offrire ai tuoi utenti un'esperienza Senza le API, dovresti sviluppare un modello di intelligenza artificiale da zero, impegnandoti in mesi OpenAI offre diversi modelli di Intelligenza Artificiale, ognuno con diverse capacità e prezzi. I prezzi delle API di OpenAI sono competitivi rispetto ad altri servizi di Intelligenza Artificiale e

Iniziamo questo articolo con un bellissimo teorema, chiamato " No Free Lunch(NFL)". In poche parole, afferma che : " Dati due algoritmi di predizione qualsiasi, sono equivalenti, quando le loro prestazioni sono approssimativamente uguali su tutti i possibili problemi" ed è particolarmente rilevante per l'apprendimento supervisionato (cioè la modellazione predittiva) perchè questo teorema va applicato quando si tratta di scegliere l'algoritmo migliore per il nostro problema . Ad esempio, non si può dire che le reti neurali siano sempre migliori degli alberi decisionali o viceversa. Ci sono molti fattori in gioco, come la dimensione e la struttura del tuo set di dati. Di conseguenza, dovresti provare molti algoritmi diversi per il tuo problema, mentre utilizzi un "test set" di dati per valutare le prestazioni e selezionare il vincitore. Ovviamente, gli algoritmi che provi devono essere appropriati per il tuo problema, ed è qui che entra in gioco la scelta del compito del modello predittivo corretto. Come analogia, se hai bisogno di pulire la tua casa, potresti usare un aspirapolvere, una scopa o uno straccio , ma non tireresti fuori una pala e inizieresti a scavare. Allora iniziamo a parlare dei 5 migliori algoritmi da imparare per risolvere semplici problemi di machine learning. Indice Il principio fondamentale Regressione lineare Regressione logistica Analisi discriminante lineare Classificazione e alberi di regressione Naive Bayes Conclusioni 1- Il principio fondamentale Tuttavia, esiste un principio comune alla base di tutti gli algoritmi di apprendimento automatico supervisionato per la modellazione predittiva. Gli algoritmi di apprendimento automatico sono descritti come l'apprendimento di una funzione di destinazione (f) che mappa al meglio le variabili di input (X) su una variabile di output (Y): Y = f (X) Questo è un compito di apprendimento generale in cui vorremmo fare previsioni in futuro (Y) dati nuovi esempi di variabili di input (X). Non sappiamo come sia la funzione (f) o la sua forma. Se lo facessimo, lo useremmo direttamente e non avremmo bisogno di apprenderlo dai dati utilizzando algoritmi di apprendimento automatico. Il tipo più comune di apprendimento automatico è imparare la mappatura Y = f (X) per fare previsioni di Y per il nuovo X. Questo è chiamato modellazione predittiva o analisi predittiva e il nostro obiettivo è rendere le previsioni più accurate possibili. Per i neofiti dell'apprendimento automatico desiderosi di comprendere le basi dell'apprendimento automatico, ecco un breve tour sui 5 migliori algoritmi di apprendimento automatico utilizzati dai data scientist. 2- Regressione Lineare La regressione lineare è forse uno degli algoritmi più noti e ben compresi in statistica e apprendimento automatico. La modellazione predittiva si occupa principalmente di ridurre al minimo l'errore di un modello o di effettuare le previsioni più accurate possibili, a scapito della spiegabilità. Prenderemo in prestito, riutilizzeremo e ruberemo algoritmi da molti campi diversi, comprese le statistiche, e li useremo per questi scopi. La rappresentazione della regressione lineare è un'equazione che descrive una retta che meglio si adatta alla relazione tra le variabili di input (x) e le variabili di output (y), trovando ponderazioni specifiche per le variabili di input chiamate coefficienti (C). Ad esempio: y = Cx + C2 Prevederemo y dato l'input x e l'obiettivo dell'algoritmo di apprendimento della regressione lineare è trovare i valori per i coefficienti C e C2. È possibile utilizzare diverse tecniche per apprendere il modello di regressione lineare dai dati, come una soluzione di algebra lineare per i minimi quadrati ordinari e l'ottimizzazione della discesa del gradiente. La regressione lineare esiste da più di 200 anni ed è stata ampiamente studiata. Alcune buone regole pratiche quando si utilizza questa tecnica sono rimuovere le variabili che sono molto simili (correlate) e rimuovere il rumore dai dati, se possibile. È una tecnica veloce e semplice e un buon primo algoritmo da provare. 3 - REGRESSIONE LOGISTICA La regressione logistica è un'altra tecnica presa in prestito dall'apprendimento automatico dal campo della statistica. È il metodo di riferimento per i problemi di classificazione binaria (problemi con due valori di classe). La regressione logistica è come la regressione lineare in quanto l'obiettivo è trovare i valori per i coefficienti che pesano ogni variabile di input. A differenza della regressione lineare, la previsione per l'output viene trasformata utilizzando una funzione non lineare chiamata funzione logistica. La funzione logistica ha l'aspetto di una grande S e trasformerà qualsiasi valore nell'intervallo da 0 a 1. Ciò è utile perché possiamo applicare una regola all'output della funzione logistica per agganciare i valori a 0 e 1 (ad esempio SE minore di 0,5 allora output 1) e prevedere un valore di classe. A causa del modo in cui il modello viene appreso, le previsioni fatte dalla regressione logistica possono essere utilizzate anche come probabilità che una data istanza di dati appartenga alla classe 0 o alla classe 1. Ciò può essere utile per i problemi in cui è necessario fornire più motivazioni per una predizione. Come la regressione lineare, la regressione logistica funziona meglio quando si rimuovono attributi che non sono correlati alla variabile di output e attributi molto simili (correlati) tra loro. È un modello veloce da apprendere ed efficace sui problemi di classificazione binaria. 4- ANALISI DISCRIMINANTE LINEARE La regressione logistica è un algoritmo di classificazione tradizionalmente limitato a soli problemi di classificazione a due classi. Se si hanno più di due classi, l'algoritmo di analisi discriminante lineare è la tecnica di classificazione lineare preferita. La rappresentazione dell'ADL è piuttosto semplice. Consiste di proprietà statistiche dei dati, calcolate per ciascuna classe. Per una singola variabile di input questo include: Il valore medio per ogni classe. La varianza calcolata in tutte le classi. Le previsioni vengono effettuate calcolando un valore discriminante per ciascuna classe e facendo una previsione per la classe con il valore più grande. La tecnica presuppone che i dati abbiano una distribuzione gaussiana (curva a campana), quindi è una buona idea rimuovere prima i valori anomali dai dati. È un metodo semplice e potente per la classificazione dei problemi di modellazione predittiva. 5 - ALBERI DI CLASSIFICAZIONE E REGRESSIONE Gli alberi decisionali sono un tipo importante di algoritmo per l'apprendimento automatico della modellazione predittiva. La rappresentazione del modello dell'albero decisionale è un albero binario. Questo è il tuo albero binario da algoritmi e strutture dati, niente di troppo stravagante. Ogni nodo rappresenta una singola variabile di input (x) e un punto di divisione su quella variabile (assumendo che la variabile sia numerica). I nodi foglia dell'albero contengono una variabile di output (y) che viene utilizzata per fare una previsione. Le previsioni vengono effettuate percorrendo le divisioni dell'albero fino ad arrivare a un nodo foglia e restituire il valore della classe a quel nodo foglia. Gli alberi sono veloci da imparare e molto veloci per fare previsioni. Inoltre sono spesso accurati per un'ampia gamma di problemi e non richiedono alcuna preparazione speciale per i dati. 6 - NAIVE BAYES Naive Bayes è un algoritmo semplice ma sorprendentemente potente per la modellazione predittiva. Il modello è composto da due tipi di probabilità che possono essere calcolate direttamente dai dati di allenamento: La probabilità di ogni classe La probabilità condizionata per ogni classe dato ogni valore x. Una volta calcolato, il modello di probabilità può essere utilizzato per fare previsioni per nuovi dati utilizzando il teorema di Bayes. Quando i dati sono a valori reali, è comune assumere una distribuzione gaussiana (curva a campana) in modo da poter stimare facilmente queste probabilità. Naive Bayes è chiamato ingenuo perché presuppone che ogni variabile di input sia indipendente. Questo è un presupposto forte e irrealistico per i dati reali, tuttavia, la tecnica è molto efficace su una vasta gamma di problemi complessi. Conclusioni Una tipica domanda posta da un principiante, di fronte a un'ampia varietà di algoritmi di apprendimento automatico, è "quale algoritmo devo usare?" La risposta alla domanda varia a seconda di molti fattori, tra cui: la dimensione la qualità e la natura dei dati il tempo di calcolo disponibile l'urgenza del compito cosa si desidera fare con i dati. Anche un esperto di data scientist non può dire quale algoritmo funzionerà meglio prima di provare diversi algoritmi. Sebbene esistano molti altri algoritmi di Machine Learning, questi sono i più popolari. Se sei un principiante del Machine Learning, questi sarebbero un buon punto di partenza per imparare. Grazie mille la lettura, condividi l'articolo a chi pensi non conosca questi algoritmi.

Questi strumenti di intelligenza artificiale avanzata offrono agli esperti di marketing modi innovativi Nessuno dei titoli di contorno copre adeguatamente gli strumenti di intelligenza artificiale senza codice Umanizzare l'Intelligenza Artificiale Humanize AI: Superare i Test di Rilevamento dell'IA Humanize AI Questo dimostra che i rilevatori di intelligenza artificiale possono essere aggirati facilmente. Pur essendo possibile ottenere risultati simili con il ChatGPT standard, questa intelligenza artificiale

Ad oggi sappiamo, e non è un segreto, che l'intero mondo dell'intelligenza artificiale è interamente nella Data Science e Data Visualizzation Manipolazione Dati con Python e Pandas Come utilizza Google l'intelligenza artificiale? Prerequisiti per le carriere di Intelligenza Artificiale Grazie per aver letto Cosa è un Dataset e a

Gli sviluppatori di chatbot dovrebbero essere esperti in algoritmi di apprendimento, intelligenza artificiale Invece di utilizzare l'intelligenza artificiale, un bot basato su regole utilizza un flusso ad albero Un chatbot è un software basato sull'intelligenza artificiale progettato per interagire con gli esseri Questi sfruttano tecnologie avanzate come l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico per Chatbot nella generazione di oggi Oggi disponiamo di chatbot intelligenti basati sull'intelligenza artificiale

Segui le istruzioni ufficiali per scaricare python Letture consigliate per "Come installare Python" L'Intelligenza Artificiale Spiegata Semplice Come elaborare le immagini con NumPy e Python Riconoscimento facciale Python Filtro collaborativo cos'è e come implementarlo con python Trucchi Python per la data science Intelligenza Artificiale (IA) e Python Come si Relazionano?

Iniziamo con una definizione di funzione di attivazione "Nelle reti neurali artificiali, ogni neurone più semplice rete neurale per principianti Come hackerare una rete neurale Cosa sono le reti neurali artificiali La capacità di introdurre la non linearità in una rete neurale artificiale e generare output da una raccolta Regressione Logistica per l'apprendimento automatico Scikit Learn e Python Tutorial Per Creare Modelli di Intelligenza Artificiale Tutorial Pratico Tensorflow , TensorBoard e Python Feature Engineering e Feature Selection

Il team di Intelligenza Artificiale Italia ha creato una guida gratuita per le interviste/colloqui sulla Un modo intelligente per pensare a questo è pensare all'errore di tipo I come dire a un uomo che è incinta seguito contiene alcuni esempi, come alberi decisionali che classificano le persone in diversi livelli di intelligenza un'ambientazione di intervista, preparati ad affrontare questo argomento (e argomenti di tendenza simili) in modo intelligente