Python

Supponiamo che tu voglia stampare il nome e la professione di una persona. Potresti scrivere un semplice programma come segue. # Definire le variabili name = ‘Mark’ profession = ‘Astronaut’ age = 7 # Output delle informazioni output_string = (‘My name is ‘ + name + ‘, I am ‘ + str(age) + ‘ years old ‘ + ‘and my profession is ‘ + profession + ‘.’) print(output_string) My name is Mark, I am 7 years old and my profession…

Negli ultimi anni, i trasformatori hanno trasformato il NLP nel campo del machine learning. Modelli come GPT e BERT hanno stabilito nuovi standard nella comprensione e generazione del linguaggio umano. Ora lo stesso principio viene applicato al dominio della visione artificiale. Un recente sviluppo nel campo della visione artificiale sono i vision transformers o ViTs. Come dettagliato nel documento “Un’immagine vale 16×16 parole: Trasformatori per il riconoscimento delle immagini su larga scala”, i ViTs e i modelli basati su trasformatori…

Introduzione YOLOv8, sviluppato da Ultralytics nel 2023, è emerso come uno degli algoritmi di rilevamento degli oggetti unici nella serie YOLO e presenta significativi miglioramenti architetturali e prestazionali rispetto ai suoi predecessori, come YOLOv5. Questi miglioramenti includono una spina dorsale CSPNet per una migliore estrazione delle caratteristiche, un collo FPN+PAN per un miglior rilevamento degli oggetti multiscala e un passaggio a un approccio senza ancoraggio. Questi cambiamenti migliorano significativamente l’accuratezza, l’efficienza e l’usabilità del modello per il rilevamento degli oggetti…

Introduzione La regressione lineare multipla è una tecnica statistica fondamentale utilizzata per modellare la relazione tra una variabile dipendente e più variabili indipendenti. In Python, strumenti come scikit-learn e statsmodels forniscono implementazioni robuste per l’analisi di regressione. Questo tutorial ti guiderà nell’implementazione, interpretazione e valutazione dei modelli di regressione lineare multipla utilizzando Python. Prerequisiti Prima di addentrarti nell’implementazione, assicurati di avere quanto segue: Comprensione di base di Python. Puoi fare riferimento a Python Tutorial for Beginners. Familiarità con scikit-learn per…

L’algoritmo di hill climbing è uno dei primi e più semplici algoritmi di ottimizzazione nell’intelligenza artificiale e nella scienza computeristica. Appartiene a una categoria chiamata algoritmi di ricerca locale, che trovano soluzioni apportando miglioramenti incrementali. Il nome dell’algoritmo deriva da un’analogia utile: immagina un escursionista bendato che cerca di raggiungere la cima di una collina. Poiché non può vedere l’intero paesaggio, può solo sentire il terreno immediatamente intorno a lui. Ad ogni passo, si muove nella direzione che porta verso…

Nel mio primo corso di statistica basato sulla programmazione all’università, il mio insegnante propose una domanda: come possiamo modellare il moto browniano di una singola particella di polline in una bacinella d’acqua? Dopo diversi tentativi errati, i miei compagni di classe ed io alla fine ci imbattemmo nella risposta corretta: una passeggiata casuale. Ho poi scoperto che questo semplice modello viene utilizzato per modellare ogni sorta di cose, dai movimenti degli animali alle fluttuazioni dei prezzi delle azioni. In questo…

La visualizzazione dei dati trasforma informazioni complesse in insight chiari e utili. I barplot di Seaborn eccellono nel presentare dati categorici attraverso eleganti grafici statistici. La libreria combina la flessibilità di Matplotlib con la potenza di pandas, rendendola ideale sia per analisi veloci che per visualizzazioni pronte per la pubblicazione. I barplot di Seaborn offrono funzionalità essenziali per l’analisi dei dati – dalle comparazioni di base alle rappresentazioni statistiche avanzate. Gestiscono compiti comuni come il confronto delle metriche di vendita…

L’estrazione delle caratteristiche nel machine learning trasforma i dati grezzi in un insieme di caratteristiche significative, catturando informazioni essenziali e riducendo la ridondanza. Può coinvolgere tecniche di riduzione della dimensionalità e metodi che creano nuove caratteristiche a partire dai dati esistenti. Immagina di cercare di identificare frutti in un mercato. Anche se potresti considerare innumerevoli attributi (peso, colore, consistenza, forma, odore, ecc.), potresti renderti conto che solo alcune caratteristiche chiave come il colore e la dimensione sono sufficienti per distinguere…

I gradienti delle policy nell’apprendimento per rinforzo (RL) sono una classe di algoritmi che ottimizzano direttamente la policy dell’agente stimando il gradiente della ricompensa attesa rispetto ai parametri della policy. In questo tutorial, spieghiamo il teorema dei gradienti delle policy e la sua derivazione e mostriamo come implementare l’algoritmo dei gradienti delle policy usando PyTorch. Cosa è il Teorema dei Gradienti delle Policy? Nell’apprendimento per rinforzo, la policy dell’agente si riferisce all’algoritmo che utilizza per decidere la sua azione in…