Benvenuti al corso di Python per l'Intelligenza Artificiale! coinvolgente e completamente gratuito che vi condurrà attraverso il mondo dell'IA usando il potente linguaggio Python Con lezioni interattive, progetti pratici e istruzioni dettagliate, imparerete a padroneggiare Python esplorare un universo di conoscenza senza spendere un centesimo e diventare dei veri maghi dell'IA con Python

1) Leggi e segui l'articolo per scaricare e installare Python 🐍 2) Verifica corretta Installazione Python 🐍 a) Apri la Shell del tuo computer b) Digita all'interno della shell "python" e premi invio c) Verifica che venga aperto l'interprete Python 3) Leggi e segui l'articolo per la gestione delle librerie Python 📚🐍 4) Installiamo e verifichiamo la corretta installazione della libreria Numpy a) Apri la pip install numpy" e premi invio c) Quando l'installazione e terminata digita sempre sulla shell "python

Successivamente vedremo cosa è python e perchè è tanto amato. i concetti introduttivi, per non lasciare nessun indietro, finalmente capiremo i motivi per i quali Python a noi non piace darvi solo teoria, vedremo anche i diversi modi che hai a disposizione per eseguire python E infine metteremo le mani in pasta scaricando e eseguendo un progetto di Machine Learning con python

recente sondaggio mondiale, è emerso che l'83% dei quasi 24.000 professionisti dei dati ha utilizzato Python A scienziati e programmatori di dati piace Python perché è un linguaggio di programmazione dinamico e Python sembra essere preferito per la scienza dei dati su R perché finisce per essere più veloce di R

La Standardizzazione assicura che ogni caratteristica abbia una media di 0 e una deviazione standard di 1 , portando tutte le caratteristiche alla stessa grandezza. Se la deviazione standard delle caratteristiche è diversa , anche il loro intervallo sarebbe diverso. x = osservazione, μ = media, σ = deviazione standard È possibile utilizzare il metodo StandardScaler di Scikit-learn per standardizzare le funzionalità rimuovendo la media e scalando a una deviazione standard di 1 : from sklearn.preprocessing import StandardScaler import numpy as np data = np.array([[4, 1], [11, 1], [10, 4], [1, 11]]) # creiamo lo scaler method scaler = StandardScaler() # Scaliamo e trasformiamo i dati scaled_data = scaler.fit_transform(data) print(scaled_data) # [[-0.60192927 -0.79558708] # [ 1.08347268 -0.79558708] # [ 0.84270097 -0.06119901] # [-1.32424438 1.65237317]] Verifichiamo che la media di ogni feature (colonna) sia 0 : print(scaled_data.mean(axis=0)) [0. 0.] E che la deviazione standard di ogni caratteristica (colonna) è 1 : print(scaled_data.std(axis=0)) [1. 1.]

Il primo passo è avere Python installato sul tuo computer. installato, o non sai come scaricare e gestire le librerie vai ai prerequisiti Dopo aver installato Python le seguenti librerie usando pip: TensorFlow $ pip install tensorflow $ pip3 install tensorflow # per Python3 OpenCV $ pip install opencv-python $ pip3 install opencv-python # per Python3 Keras $ pip install keras $ pip3 install keras # per Python3 ImageAI $ pip install imageAI $ pip3 install imageAI # per Python3

R è migliore per l'analisi ad hoc e l'esplorazione di set di dati rispetto a Python. Questo non è un linguaggio facile da imparare e la maggior parte delle persone trova che Python sia più Con i loop che hanno più di 1000 iterazioni, R batte effettivamente Python usando la funzione lapply. Le applicazioni di data science risultano più naturali in Python.

In conclusione, Python sembra essere il linguaggio di programmazione più utilizzato oggi dai data scientist Con oltre 70.000 librerie Python, le possibilità all'interno di questo linguaggio sembrano infinite. Python consente inoltre a un programmatore di creare output CSV per leggere facilmente i dati in un foglio ai nuovi aspiranti data scientist è di imparare e padroneggiare le implementazioni di data science Python

I linguaggi di programmazione utilizzati sono Python, R, Java , Scala. Python: Python Basics List Set Tuples Dictionary Function, etc.

Prerequisiti : Se non sai perchè utilizzeremo python, clicca qui Se non hai ancora installato Python, scaricare questa libreria apriamo il terminale e digitiamo pip install pandas pip3 install pandas #per python3 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.

Per ogni valore in una caratteristica, la normalizzazione Min-Max sottrae il valore minimo nella caratteristica e quindi divide per il suo intervallo. L'intervallo è la differenza tra il massimo originale e il minimo originale. Infine, ridimensiona tutti i valori in un intervallo fisso tra 0 e 1. È possibile utilizzare il metodo MinMaxScaler di Scikit -learn che trasforma le funzionalità ridimensionando ciascuna funzionalità in un determinato intervallo: from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler import numpy as np data = np.array([[4, 6], [11, 34], [10, 17], [1, 5]]) # creiamo lo scaler method scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0,1)) # Scaliamo e trasformiamo i dati scaled_data = scaler.fit_transform(data) print(scaled_data) # [[0.3 0.03448276] # [1. 1. ] # [0.9 0.4137931 ] # [0. 0. ]] Come puoi vedere, i nostri dati sono stati trasformati e l'intervallo è compreso tra 0 e 1 .