Questo può essere utile per alcuni algoritmi di apprendimento automatico che richiedono molti parametri Spesso gli algoritmi utilizzati dagli algoritmi di apprendimento automatico per fare previsioni sono

Personalizza il Tuo Percorso di Apprendimento e Scopri Nuove Carriere Imposta i tuoi obiettivi di apprendimento automatico per studenti delle scuole superiori e universitari. Con premi educativi come il "Migliore app di intelligenza artificiale/apprendimento automatico" ai Tech Dalla trascrizione automatica dei contenuti multimediali alla personalizzazione del percorso di apprendimento Dalle piattaforme di trascrizione automatica ai tutor virtuali personalizzati, questi strumenti sono

apprendimento automatico rappresentano il programma. dell'apprendimento automatico possono utilizzare algoritmi di apprendimento automatico standard sui Apprendimento automatico => Modello di apprendimento automatico Comprendiamo inoltre che un modello comprende L'apprendimento automatico è una programmazione automatica Vogliamo davvero solo un " modello " di apprendimento di apprendimento automatico rappresentano il programma.

Esistono anche librerie Python per l'apprendimento automatico come PyBrain, MDP, scikit, PyML. Python per l' Apprendimento Automatico (ML) Diamo un'occhiata al motivo per cui Python viene utilizzato per l'apprendimento automatico e le varie librerie che offre allo scopo. automatico senza doverli implementare rapidamente. Utilizzando le librerie di apprendimento automatico Python, opencv e haarcascading per la formazione

Scienziato dell'apprendimento automatico Gli scienziati dell'apprendimento automatico sono una sorta automatico. Ricercatore Mentre gli ingegneri dell'apprendimento automatico sono i professionisti in questa categoria Poi di nuovo, è tempo di cambiare; ti sei interessato all'apprendimento automatico e sei diventato un Logistica per l'apprendimento automatico Scikit Learn e Python Tutorial Per Creare Modelli di Intelligenza

La rete Long Short-Term Memory o rete LSTM2 è un tipo di rete neurale ricorrente usata nell'apprendimento

Ma cos'è l'apprendimento automatico? Attualmente, l'apprendimento automatico è stato utilizzato in più campi e settori. Queste sono le implementazioni di successo dei metodi di apprendimento automatico. L'apprendimento automatico può anche eseguire l'analisi di mercato. E mentre l'apprendimento automatico ha alcune implicazioni spaventose, queste applicazioni di apprendimento

temporali, elaborazione del linguaggio naturale, riconoscimento della scrittura a mano e traduzione automatica Ecco un esempio di come funziona la funzione di completamento automatico di Google: 4. essere utilizzati per creare software di riconoscimento vocale, riconoscimento di immagini e traduzione automatica L'algoritmo di apprendimento greedy utilizza un approccio strato per strato per l'apprendimento dei pesi l'immagine di una cifra non è chiaramente visibile, viene alimentata da una rete neurale di codifica automatica

In effetti, l'apprendimento automatico è un sottoinsieme dell'IA. e apprendimento automatico, discutiamo innanzitutto le somiglianze. L'apprendimento automatico si basa su un framework statistico. L'apprendimento automatico si basa sulla teoria dell'apprendimento statistico, che è ancora basata su In termini di statistiche e apprendimento automatico, l'apprendimento automatico non esisterebbe senza

destinato esclusivamente al pubblico che non sa che cavolo è il Machine Learning (ML) o in italiano apprendimento automatico? Gli algoritmi di apprendimento automatico utilizzano metodi computazionali per "apprendere" le informazioni Esistono vari tipi di tecniche ML ma a te basta conoscere questi due : Apprendimento supervisionato Apprendimento Il nostro quiz è stato un esempio di apprendimento supervisionato — tecnica di regressione.

automatico e apprendimento profondo del settore. automatico o uno studente universitario che sta seguendo un corso di apprendimento automatico, i laptop Come nel caso di qualsiasi framework di apprendimento automatico, la CPU esistente può occuparsi della automatico. automatico.

Non devi essere un genio o un programmatore per capire l'apprendimento automatico. Coloro che scelgono di perseguire più seriamente l'apprendimento automatico e la scienza dei dati alla Apprendimento automatico Machine Learning è una raccolta di tecniche per creare o ottimizzare i modelli In questo tutorial applicheremo l'apprendimento automatico a un modello di classificazione. come il set di dati Iris, non ci sarebbe bisogno dell'apprendimento automatico.

L'apprendimento automatico è diventato uno strumento essenziale per le organizzazioni di tutte le dimensioni Obiettivi formativi Cos'è l'apprendimento automatico? Perché i dati sono fondamentali nell'apprendimento automatico? Esaminiamo perché i dati sono così essenziali per l'apprendimento automatico. dei modelli di apprendimento automatico.

Keras è una libreria Python semplice e potente per il deep learning. Dato che l'addestramento dei modelli di deep learning può richiedere ore, giorni e persino settimane, è importante sapere come salvarli e caricarli dal disco. In questo post scoprirai come salvare i tuoi modelli Keras su file e caricarli di nuovo per fare previsioni. Dopo aver letto questo tutorial saprai: Come salvare i pesi del modello e l'architettura del modello in file separati. Come salvare l'architettura del modello in formato YAML e JSON. Come salvare i pesi e l'architettura del modello in un unico file per un uso successivo. Prerequisiti Tutorial: Se non sai perchè utilizzeremo python, clicca qui Se non conosci gli algoritmi , clicca qui Se non sai creare reti neurali , clicca qui Se non sai cosa è un perceptron , clicca qui Se non conosci le principali libreire di 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 Introduzione Keras separa le preoccupazioni relative al salvataggio dell'architettura del modello e al salvataggio del peso del modello. I pesi dei modelli vengono salvati nel formato HDF5 . Questo è un formato griglia ideale per memorizzare matrici di numeri multidimensionali. La struttura del modello può essere descritta e salvata utilizzando due diversi formati: JSON e YAML. In questo post esamineremo due esempi di salvataggio e caricamento del modello su file: Salva modello in JSON. Salva modello in YAML. Ogni esempio dimostrerà anche il salvataggio e il caricamento dei pesi del modello su file formattati HDF5. Gli esempi utilizzeranno la stessa semplice rete addestrata sull'inizio del set di dati di classificazione binaria del diabete da parte degli indiani Pima. Questo è un piccolo set di dati che contiene tutti i dati numerici ed è facile da lavorare. Puoi scaricare questo set di dati e inserirlo nella tua directory di lavoro con il nome del file " pima-indians-diabetes.csv " ( scarica da qui ). Nota : il salvataggio dei modelli richiede l'installazione della libreria h5py. Puoi installarlo facilmente come segue: sudo pip install h5py #se hai python <3 sudo pip3 install h5py #se hai python >=3 !pip install h5py #se stai lavorando su Coolab Salva il tuo modello di rete neurale in JSON JSON è un semplice formato di file per descrivere i dati in modo gerarchico. Keras offre la possibilità di descrivere qualsiasi modello utilizzando il formato JSON con una funzione to_json() . Questo può essere salvato su file e successivamente caricato tramite la funzione model_from_json() che creerà un nuovo modello dalla specifica JSON. I pesi vengono salvati direttamente dal modello utilizzando la funzione save_weights() e successivamente caricati utilizzando la funzione load_weights() simmetrica . L'esempio seguente addestra e valuta un modello semplice sul set di dati degli indiani Pima. Il modello viene quindi convertito in formato JSON e scritto in model.json nella directory locale. I pesi di rete vengono scritti in model.h5 nella directory locale. I dati del modello e del peso vengono caricati dai file salvati e viene creato un nuovo modello. È importante compilare il modello caricato prima che venga utilizzato. In questo modo le previsioni effettuate utilizzando il modello possono utilizzare il calcolo efficiente appropriato dal backend Keras. Il modello viene valutato allo stesso modo stampando lo stesso punteggio di valutazione. # Salviamo il nostro modello from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense from keras.models import model_from_json import numpy import os # fissiamo un seme per essere in grado di replicare i nostri output numpy.random.seed(7) # Carichiamo il Dataset dataset = numpy.loadtxt("pima-indians-diabetes.csv", delimiter=",") #dividiamo le variabili in input (X) e output (Y) X = dataset[:,0:8] Y = dataset[:,8] # Creiamo il nostro modellino model = Sequential() model.add(Dense(12, input_dim=8, activation='relu')) model.add(Dense(8, activation='relu')) model.add(Dense(1, activation='sigmoid')) # Compiliamolo model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy']) # Alleniamolo model.fit(X, Y, epochs=150, batch_size=10, verbose=0) # Valutiamo il modello scores = model.evaluate(X, Y, verbose=0) print("%s: %.2f%%" % (model.metrics_names[1], scores[1]*100)) # Modello ->> file json model_json = model.to_json() with open("model.json", "w") as json_file: json_file.write(model_json) # Pesi Modello ->> fil h5 model.save_weights("model.h5") print("Saved model to disk") # per ricaricarli quando ti serviranno... # Carichiamo il file json json_file = open('mdel.json', 'r') loaded_model_json = json_file.read() json_file.close() loaded_model = model_from_json(loaded_model_json) # Carichiamo i pesi loaded_model.load_weights("model.h5") print("Loaded model from disk") # Rivalutiamo il modello loaded_model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='rmsprop', metrics=['accuracy']) score = loaded_model.evaluate(X, Y, verbose=0) print("%s: %.2f%%" % (loaded_model.metrics_names[1], score[1]*100)) Nota : i risultati possono variare a causa della natura stocastica dell'algoritmo o della procedura di valutazione, o delle differenze nella precisione numerica. Considera di eseguire l'esempio alcune volte e confrontare il risultato medio. L'esecuzione di questo esempio fornisce l'output seguente. acc: 78.78% Saved model to disk Loaded model from disk acc: 78.78% Salva il tuo modello di rete neurale su YAML Questo esempio è più o meno lo stesso dell'esempio JSON precedente, tranne per il fatto che il formato YAML viene utilizzato per la specifica del modello. Nota, questo esempio presuppone che tu abbia installato PyYAML 5, ad esempio: 1sudo pip install PyYAML In questo esempio, il modello viene descritto utilizzando YAML, salvato nel file model.yaml e successivamente caricato in un nuovo modello tramite la funzione model_from_yaml() . I pesi vengono gestiti come sopra nel formato HDF5 come model.h5 . # Salviamo il nostro modello from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense from keras.models import model_from_json import numpy import os # fissiamo un seme per essere in grado di replicare i nostri output numpy.random.seed(7) # Carichiamo il Dataset dataset = numpy.loadtxt("pima-indians-diabetes.csv", delimiter=",") #dividiamo le variabili in input (X) e output (Y) X = dataset[:,0:8] Y = dataset[:,8] # Creiamo il nostro modellino model = Sequential() model.add(Dense(12, input_dim=8, activation='relu')) model.add(Dense(8, activation='relu')) model.add(Dense(1, activation='sigmoid')) # Compiliamolo model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy']) # Alleniamolo model.fit(X, Y, epochs=150, batch_size=10, verbose=0) # Valutiamo il modello scores = model.evaluate(X, Y, verbose=0) print("%s: %.2f%%" % (model.metrics_names[1], scores[1]*100)) # Modello ->> file YAML model_yaml = model.to_yaml() with open("model.yaml", "w") as yaml_file: yaml_file.write(model_yaml) # Pesi Modello ->> file HDF5 model.save_weights("model.h5") print("Saved model to disk") # per ricaricarli quando ti serviranno... # Carichiamo il file YAML yaml_file = open('model.yaml', 'r') loaded_model_yaml = yaml_file.read() yaml_file.close() loaded_model = model_from_yaml(loaded_model_yaml) # Carichiamo i nostri pesi loaded_model.load_weights("model.h5") print("Loaded model from disk") # Rivalutiamo il modello loaded_model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='rmsprop', metrics=['accuracy']) score = loaded_model.evaluate(X, Y, verbose=0) print("%s: %.2f%%" % (loaded_model.metrics_names[1], score[1]*100)) Nota : i risultati possono variare a causa della natura stocastica dell'algoritmo o della procedura di valutazione, o delle differenze nella precisione numerica. Considera di eseguire l'esempio alcune volte e confrontare il risultato medio. L'esecuzione dell'esempio mostra il seguente output. acc: 78.78% Saved model to disk Loaded model from disk acc: 78.78% Salva insieme pesi e architettura del modello Keras supporta anche un'interfaccia più semplice per salvare insieme i pesi del modello e l'architettura del modello in un unico file H5. Il salvataggio del modello in questo modo include tutto ciò che dobbiamo sapere sul modello, tra cui: Pesi del modello. Architettura del modello. Dettagli della compilazione del modello (perdita e metriche). Stato dell'ottimizzatore del modello. Ciò significa che possiamo caricare e utilizzare direttamente il modello, senza doverlo ricompilare come abbiamo fatto negli esempi precedenti. Nota : questo è il modo preferito per salvare e caricare il tuo modello Keras. Come salvare un modello Keras Puoi salvare il tuo modello chiamando la funzione save() sul modello e specificando il nome del file. L'esempio seguente lo dimostra adattando prima un modello, valutandolo e salvandolo nel file model.h5 . # Salviamo il nostro modello from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense from keras.models import model_from_json import numpy import os # fissiamo un seme per essere in grado di replicare i nostri output numpy.random.seed(7) # Carichiamo il Dataset dataset = numpy.loadtxt("pima-indians-diabetes.csv", delimiter=",") #dividiamo le variabili in input (X) e output (Y) X = dataset[:,0:8] Y = dataset[:,8] # Creiamo il nostro modellino model = Sequential() model.add(Dense(12, input_dim=8, activation='relu')) model.add(Dense(8, activation='relu')) model.add(Dense(1, activation='sigmoid')) # Compiliamolo model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy']) # Alleniamolo model.fit(X, Y, epochs=150, batch_size=10, verbose=0) # Valutiamo il modello scores = model.evaluate(X, Y, verbose=0) print("%s: %.2f%%" % (model.metrics_names[1], scores[1]*100)) # Salviamo modello e architettura della rete in un unico file model.save("model.h5") print("Saved model to disk") Nota : i risultati possono variare a causa della natura stocastica dell'algoritmo o della procedura di valutazione, o delle differenze nella precisione numerica. Considera di eseguire l'esempio alcune volte e confrontare il risultato medio. L'esecuzione dell'esempio si adatta al modello, riassume le prestazioni del modello sul set di dati di addestramento e salva il modello su file. acc: 77.73% Saved model to disk Successivamente possiamo caricare questo modello da file e usarlo. Come caricare un modello Keras Il tuo modello salvato può quindi essere caricato in un secondo momento chiamando la funzione load_model() e passando il nome del file. La funzione restituisce il modello con la stessa architettura e pesi. In questo caso, carichiamo il modello, riassumiamo l'architettura e la valutiamo sullo stesso set di dati per confermare che i pesi e l'architettura siano gli stessi. # Importiamo le libreire per caricare il modello from numpy import loadtxt from keras.models import load_model # Ricarichiamo il modello salvata model = load_model('model.h5') # Stampiamo li info base del modello model.summary() # Carichiamo il dataset dataset = loadtxt("pima-indians-diabetes.csv", delimiter=",") # Dividiamo input e output X = dataset[:,0:8] Y = dataset[:,8] # Valutiamo il modello score = model.evaluate(X, Y, verbose=0) print("%s: %.2f%%" % (model.metrics_names[1], score[1]*100)) L'esecuzione dell'esempio carica prima il modello, stampa un riepilogo dell'architettura del modello, quindi valuta il modello caricato sullo stesso set di dati. Considera di eseguire l'esempio alcune volte e confrontare il risultato medio. Il modello ottiene lo stesso punteggio di accuratezza che in questo caso è del 77%. _________________________________________________________________ Layer (type) Output Shape Param # ================================================= dense_1 (Dense) (None, 12) 108 _________________________________________________________________ dense_2 (Dense) (None, 8) 104 _________________________________________________________________ dense_3 (Dense) (None, 1) 9 ================================================= Total params: 221 Trainable params: 221 Non-trainable params: 0 _________________________________________________________________ acc: 77.73% Riepilogo In questo post, hai scoperto come serializzare i tuoi modelli di deep learning Keras. Hai imparato come salvare i tuoi modelli addestrati su file e in seguito caricarli e usarli per fare previsioni. Hai anche appreso che i pesi del modello possono essere facilmente archiviati utilizzando il formato HDF5 e che la struttura di rete può essere salvata in formato JSON o YAML. Hai domande sul salvataggio dei tuoi modelli di deep learning o su questo post? Poni le tue domande nei commenti e faremo del nostro meglio per risponderti.

presenta le cinque migliori innovazioni di machine learning e Deep Learning nel 2023 Le applicazioni dell'apprendimento automatico nel mondo reale hanno reso le nostre attività quotidiane più fattibili, più rapide, efficienti automatico vengono addestrate in modo accurato, possono completare le attività molto più rapidamente automatico è chiamata Quantum ML. Fornisce semplificazione ai data scientist che lavorano su progetti di apprendimento automatico mediante