L'ingegneria delle feature si riferisce a un processo di selezione e trasformazione di variabili/funzioni nel set di dati durante la creazione di un modello predittivo utilizzando l'apprendimento automatico dati di input corretto, compatibile con i requisiti dell'algoritmo di apprendimento automatico. Migliorare le prestazioni dei modelli di machine learning. machine learning hanno successo e altri falliscono.

La tecnologia sta diventando sempre più incorporata nella nostra vita quotidiana di minuto in minuto con il ritmo delle aspettative dei consumatori, le aziende fanno sempre più affidamento su algoritmi di Puoi vedere la sua applicazione nei social media (tramite il riconoscimento degli oggetti nelle foto) Queste tecnologie sono comunemente associati con l'intelligenza artificiale , machine learning , apprendimento Si spera di poter utilizzare questo step del Micro corso per chiarire alcune delle ambiguità qui.

In conclusione, Python sembra essere il linguaggio di programmazione più utilizzato oggi dai data scientist Questo linguaggio consente l'integrazione di SQL, TensorFlow e molte altre utili funzioni e librerie per data science e machine learning. di calcolo. di data science Python e SQL prima di esaminare altri linguaggi di programmazione.

Nella mente di un computer, un set di dati è una raccolta di dati. Esempio di un array: [99,86,87,88,111,86,103,87,94,78,77,85,86] Esempio di banca dati: Guardando l'array In Machine Learning è comune lavorare con set di dati molto grandi. di machine learning e lavoreremo con piccoli set di dati di facile comprensione. Esempio: il numero di auto che passano. Dati continui : numeri di valore infinito.

automaticamente o manualmente le funzionalità che contribuiscono maggiormente alla variabile o all'output di La presenza di funzionalità irrilevanti nei dati può ridurre l'accuratezza dei modelli di machine learning automatico di eseguire l'addestramento più velocemente. Riduce la complessità di un modello e ne facilita l'interpretazione. Migliora la precisione di un modello se viene scelto il sottoinsieme corretto.

offre la seguente definizione in questo documento del 2004 È la scienza e l'ingegneria di creare macchine artificiale è stata indicata dal lavoro seminale di Alan Turing, " Computing Machinery and Intelligence In questo paper, Turing, spesso definito il "padre dell'informatica", pone la seguente domanda: "Le macchine Comprende anche sottocampi di machine learning e deep learning, che sono spesso menzionati insieme all'intelligenza Come notato nel ciclo di hype di Gartner , le innovazioni di prodotto come le auto a guida autonoma e

Le tecniche di deep learning si sono dimostrate all'avanguardia per vari problemi di rilevamento di oggetti Di seguito sono riportati alcuni degli approcci di deep learning comunemente utilizzati per il rilevamento di oggetti: ImageAI Rilevatori a colpo singolo YOLO (Guardi solo una volta) Reti neurali convoluzionali di oggetti. Per renderti chiaro il funzionamento di una banale applicazione di computer vision basata sull'Apprendimento

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

Oggi, come scienziato dei dati, posso costruire macchine per l'elaborazione dei dati con algoritmi complessi Apprendimento per rinforzo Come funziona: utilizzando questo algoritmo, la macchina viene addestrata Funziona così: la macchina è esposta a un ambiente in cui si allena continuamente per tentativi ed errori Questa macchina impara dall'esperienza passata e cerca di acquisire la migliore conoscenza possibile apprendimento automatico o Machine Learning Ecco l'elenco degli algoritmi di apprendimento automatico

Ecco l'elenco dei 10 algoritmi di deep learning più popolari: Reti neurali convoluzionali (CNN) Reti di memoria a lungo termine (LSTM) Reti neurali ricorrenti (RNN) Reti generative avversarie (GAN) Reti credenze profonde (DBN) Macchine Boltzmann con restrizioni (RBM) Autoencoder Gli algoritmi di deep learning funzionano con quasi tutti i tipi di dati e richiedono grandi quantità di potenza di calcolo Ora, approfondiamo i 10 migliori algoritmi di deep learning.

ImageAI è una libreria Python creata per consentire agli sviluppatori di creare applicazioni e sistemi con capacità di apprendimento approfondito e di visione artificiale autonome utilizzando poche righe di codice diretto. ImageAI contiene un'implementazione Python di quasi tutti gli algoritmi di apprendimento profondo all'avanguardia ImageAI utilizza diverse API che funzionano offline: ha API di rilevamento di oggetti, rilevamento di

L'idea di 'una macchina che pensa' risale all'antica Grecia. nell'evoluzione dell'intelligenza artificiale includono quanto segue: 1950: Alan Turing pubblica Computing Machinery rispondere alla domanda "possono pensare le macchine?" utilizzate nelle applicazioni di intelligenza artificiale. 1997: Deep Blue di IBM batte l'allora campione del mondo di scacchi Garry Kasparov, in una partita di scacchi (e rivincita). 2011: IBM Watson batte

Di solito, i data scientist provengono da diversi background educativi e di esperienza lavorativa, la librerie per implementare il complesso algoritmo di machine learning, visualizzazione e pulizia dei di programmazione per diventare un data scientist di successo. di base sulla struttura dei dati e sull'algoritmo SQL MongoDB Linux Git Calcolo distribuito Machine Learning e Deep Learning, ecc. 4) Capacità di comunicazione Comprende sia la comunicazione scritta che

Ad oggi si sente parlare molto spesso di Data Science, Intelligenza Artificiale, Big Data, Machine Learning e Deep Learning. L'obbiettivo di questo micro corso è proprio quello di andare a toccare tutti questi argomenti i molti Cosa è l' I.A. , il M.L. , il D.L. e la DataScience - Come diventare un data scientist. - I percorsi di nella data science. - La differenza tra un analista dati e un data scientist. - I migliori linguaggi di

Scala è un linguaggio di programmazione generale che fornisce supporto per la programmazione funzionale , la programmazione orientata agli oggetti, un forte sistema di tipo statico e l'elaborazione simultanea Scala è stato progettato per risolvere molti problemi di Java. Ancora una volta, questo linguaggio ha molti usi diversi dalle applicazioni Web all'apprendimento automatico Scala abbinato ad Apache Spark consente di eseguire l'elaborazione parallela su larga scala.