Benvenuto al corso definitivo su Intelligenza Artificiale (IA) Generativa e modelli di linguaggio (LLM 💬 Utilizzo dei Modelli di Linguaggio (LLM): Ti introdurrò a potenti modelli di linguaggio come ChatGPT

Vediamo qualche esempio #stampare i dati pd.read_excel("il_tuo_file.xls", sheet_name="Sheet1") #salvare dati dentro una variabile xlsx = pd.read_excel("il_tuo_file.xls", sheet_name="Sheet1") #filtrare e salvare colonna A e le colonne dalla C alla E xlsx = pd.read_excel("il_tuo_file.xls",'Sheet1', usecols='A,C:E') #salvare

Introduzione: Come funziona il modello Esplorazione dei dati di base Primo modello ML Convalida del modello Convalida incrociata XGBoost Perdita di dati Conoscenza almeno del 60% degli algoritmi di ML Creare Modelli

La classe contiene le seguenti funzioni di chiamare modelli pre-addestrati: setModelTypeAsRetinaNet() TinyYOLOv3model pre-addestrato e quindi useremo la setModelTypeAsTinyYOLOv3() funzione per caricare il nostro modello

La presenza di funzionalità irrilevanti nei dati può ridurre l'accuratezza dei modelli di machine learning Riduce la complessità di un modello e ne facilita l'interpretazione. Migliora la precisione di un modello se viene scelto il sottoinsieme corretto. "Ho preparato un modello selezionando tutte le caratteristiche e ho ottenuto una precisione di circa il 65% che non è abbastanza buona per un modello predittivo e dopo aver effettuato alcune selezioni di

questo tutorial abbiamo bisogno delle seguenti cartelle: Rilevamento di oggetti : cartella principale models : memorizza il modello pre-addestrato input : memorizza il file immagine su cui si desidera eseguire Directory principale dovrebbe contenere le seguenti sottocartelle: CartellaPrincipale ├── input ├── models └── output Ora inserisci dentro la cartella models, il Modello TinyYOLOv3 che hai scaricato nello step

ImageAI utilizza un modello pre-addestrato e può essere facilmente personalizzato. funzioni per eseguire il rilevamento di oggetti su qualsiasi immagine o insieme di immagini, utilizzando modelli

processo di selezione e trasformazione di variabili/funzioni nel set di dati durante la creazione di un modello Migliorare le prestazioni dei modelli di machine learning.

Arrivati a questo punto vi lascio anche il download il file csv contenente i dati utilizzati per gli esempi passati e quelli che verranno. Formato CSV Funzioni di scala Quando i tuoi dati hanno valori diversi e persino unità di misura diverse, può essere difficile confrontarli. Cosa sono i chilogrammi rispetto ai metri? O l'altitudine rispetto al tempo? La risposta a questo problema è il ridimensionamento. Possiamo ridimensionare i dati in nuovi valori più facili da confrontare. Dai un'occhiata alla tabella sottostante, ma questa volta la colonna del volume contiene valori in litri anziché in cm 3 (1,0 anziché 1000). Può essere difficile confrontare il volume 1.0 con il peso 790, ma se li ridimensioniamo entrambi in valori comparabili, possiamo facilmente vedere quanto un valore è rispetto all'altro. Esistono diversi metodi per ridimensionare i dati, in questo tutorial utilizzeremo un metodo chiamato standardizzazione. Il metodo di standardizzazione utilizza questa formula: z = (x - u) / s Dov'è zil nuovo valore, x è il valore originale, uè la media e s è la deviazione standard. Se prendi la colonna del peso dal set di dati sopra, il primo valore è 790 e il valore scalato sarà: (790 - 1292.23) / 238.74 = -2.1 Se prendi la colonna del volume dal set di dati sopra, il primo valore è 1.0 e il valore scalato sarà: (1.0 - 1.61) / 0.38 = -1.59 Ora puoi confrontare -2.1 con -1.59 invece di confrontare 790 con 1.0. Non è necessario farlo manualmente, il modulo sklearn di Python ha un metodo chiamato StandardScaler() che restituisce un oggetto Scaler con metodi per trasformare i set di dati. Prevedi i valori di CO2 Prevedi le emissioni di CO2 di un'auto da 1,3 litri che pesa 2300 chilogrammi:

I DBN sono modelli generativi costituiti da più livelli di variabili stocastiche e latenti. unità visibili utilizzando un singolo passaggio di campionamento ancestrale attraverso il resto del modello

gli scienziati dei dati possono essere meticolosi mentre esaminano grandi quantità di dati e cercano modelli Dato il modo in cui i tuoi dati sono distribuiti, quale modello dovresti usare?

Il Feature Engineering è il modo più efficace per migliorare i tuoi modelli. Baseline Model Categorical Encodings Feature Generation Feature Selection

Osservando i modelli nei dati, un modello di apprendimento profondo può raggruppare gli input in modo Detto questo, un modello di apprendimento profondo richiederebbe più punti dati per migliorarne l'accuratezza , mentre un modello di apprendimento automatico si basa su meno dati data la struttura dei dati sottostante

Vediamo adesso come è possibile importare un dataset per successivamente farci delle analisi o creare modelli

Prevenzione frodi Il rilevamento delle frodi tradizionali utilizza modelli basati su regole che identificano Questi modelli spesso segnalano transazioni legali basate su regole infrante o attività fraudolente quando Queste informazioni possono influenzare l'allocazione del credito e superare i tradizionali modelli di I dati più grandi sotto forma di flussi di dati in crescita e nuovi presentano sfide continue per i modelli Tali modelli misurano e descrivono i flussi di dati sottostanti.