Data Science Manuale Italiano Deep Learning
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Data Science Manuale Italiano Deep Learning
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Author : Mario A. B. Capurso
language : it
Publisher: Mario Capurso
Release Date : 2023-09-04
Data Science Manuale Italiano Deep Learning written by Mario A. B. Capurso and has been published by Mario Capurso this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2023-09-04 with Computers categories.
Questa opera segue il curriculum 2021 della Association for Computing Machinery per specialisti in Scienze dei Dati, con l’obiettivo di costituire un “Bignami” della Scienza ed Ingegneria dei Dati e facilitare il percorso di formazione personale a partire da competenze specialistiche in Informatica o Matematica o Statistica per un lettore di lingua madre italiana. Parte di una serie di testi, riepiloga prima di tutto la metodologia di lavoro standard CRISP DM utilizzata in questa opera e in progetti di Scienza dei Dati. Poichè questo testo utilizza Orange per gli aspetti applicativi, ne descrive l’installazione ed i widget. La fase di modellizzazione dei dati viene considerata nell’ottica dell’apprendimento automatico riepilogando i tipi di apprendimento automatico. Sono descritte le tecniche di Deep Learning considerando le architetture del Perceptron, Neocognitron, il neurone con Backpropagation e le funzioni di attivazione, le Feed Forward Networks, gli Autoencoders, le reti ricorrenti e le LSTM e GRU, le Transformer Neural Networks, le Convolutional Neural Networks e le Generative Adversarial Networks ed analizzati i blocchi costruttivi. Gli esercizi sono descritti con Orange e Python con l’uso della libreria Keras/Tensorflow. Il testo è corredato di materiale di supporto ed è possibile scaricare gli esempi in Orange e i dati di prova.
Data Science Manuale Italiano Advanced Machine Learning E Deployment
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Author : Mario A. B. Capurso
language : en
Publisher: Mario Capurso
Release Date : 2023-09-08
Data Science Manuale Italiano Advanced Machine Learning E Deployment written by Mario A. B. Capurso and has been published by Mario Capurso this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2023-09-08 with Computers categories.
Questa opera segue il curriculum 2021 della Association for Computing Machinery per specialisti in Scienze dei Dati, con l’obiettivo di costituire un “Bignami” della Scienza ed Ingegneria dei Dati e facilitare il percorso di formazione personale a partire da competenze specialistiche in Informatica o Matematica o Statistica per un lettore di lingua madre italiana. Parte di una serie di testi, riepiloga prima di tutto la metodologia di lavoro standard CRISP DM utilizzata in questa opera e in progetti di Scienza dei Dati. Poichè questo testo utilizza Orange per gli aspetti applicativi, ne descrive l’installazione ed i widget. La fase di modellizzazione dei dati viene considerata nell’ottica dell’apprendimento automatico riepilogando i tipi di apprendimento automatico, i tipi di modelli, i tipi di problemi e i tipi di algoritmi. Sono descritti gli aspetti avanzati associati alla modellizzazione quali le funzioni di perdita e di ottimizzazione come la gradient descent, le tecniche per analizzare le prestazioni dei modelli come il Bootstrapping e la Cross Validation. Vengono analizzati gli scenari di deployment e le più comuni piattaforme, con esempi applicativi. Vengono proposti i meccanismi per automatizzare l’apprendimento automatico e per supportare l’interpretabilità dei modelli e dei risultati come Partial Dependence Plot, Permuted Feature Importance e altre. Gli esercizi sono descritti con Orange e Python con l’uso della libreria Keras/Tensorflow. Il testo è corredato di materiale di supporto ed è possibile scaricare gli esempi in Orange e i dati di prova.
Data Science Manuale Italiano Modellazione E Machine Learning
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Author : Mario A. B. Capurso
language : it
Publisher: Mario Capurso
Release Date : 2023-09-03
Data Science Manuale Italiano Modellazione E Machine Learning written by Mario A. B. Capurso and has been published by Mario Capurso this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2023-09-03 with Computers categories.
Questa opera segue il curriculum 2021 della Association for Computing Machinery per specialisti in Scienze dei Dati, con l’obiettivo di costituire un “Bignami” della Scienza ed Ingegneria dei Dati e facilitare il percorso di formazione personale a partire da competenze specialistiche in Informatica o Matematica o Statistica per un lettore di lingua madre italiana. Parte di una serie di testi, riepiloga prima di tutto la metodologia di lavoro standard CRISP DM utilizzata in questa opera e in progetti di Scienza dei Dati. Poichè questo testo utilizza Orange per gli aspetti applicativi, ne descrive l’installazione ed i widget. Considera quindi il concetto di modello, il suo ciclo di vita e la relazione con misure e metriche. La fase di modellizzazione dei dati viene considerata nell’ottica dell’apprendimento automatico approfondendo i tipi di apprendimento automatico, i tipi di modelli, i tipi di problemi e i tipi di algoritmi. Dopo aver considerato le caratteristiche ideali di modelli ed algoritmi, viene compilato un vocabolario dei tipi di modelli e degli algoritmi e viene considerato il loro uso in Orange attraverso due progetti rispettivamente di tipo supervisionato e non supervisionato. Il testo è corredato di materiale di supporto ed è possibile scaricare gli esempi in Orange e i dati di prova.
Data Science Manuale Italiano Exploratory Data Analysis Metriche Modelli
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Author : Mario A. B. Capurso
language : it
Publisher: Mario Capurso
Release Date :
Data Science Manuale Italiano Exploratory Data Analysis Metriche Modelli written by Mario A. B. Capurso and has been published by Mario Capurso this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on with Computers categories.
Questa opera segue il curriculum 2021 della Association for Computing Machinery per specialisti in Scienze dei Dati, con l’obiettivo di costituire un “Bignami” della Scienza ed Ingegneria dei Dati e facilitare il percorso di formazione personale a partire da competenze specialistiche in Informatica o Matematica o Statistica per un lettore di lingua madre italiana. Terzo di una serie di testi, riepiloga prima di tutto la metodologia di lavoro standard CRISP DM utilizzata in questa opera e in progetti di Scienza dei Dati. Poichè questo testo utilizza Orange per gli aspetti applicativi, ne descrive l’installazione ed i widget. Considera quindi il concetto di modello, il suo ciclo di vita e la relazione con misure e metriche. Vengono quindi descritte le misure di localizzazione, dispersione, asimmetria, correlazione, similarità, distanza. Vengono considerate le metriche di test and score utilizzate nel machine learning, quelle relative a testi e documenti, le metriche di associazione tra elementi in un carrello degli acquisti, di relazione tra oggetti, somiglianza tra insiemi e tra grafi, somiglianza tra serie temporali. Come attività preliminare alla fase di modellizzazione viene approfondita l’Analisi Esplorativa dei Dati in termini di domande, processo, tecniche e tipologie di problemi. Per ognuno delle tipologie di problemi vengono considerati i grafici consigliati, le modalità di interpretazione dei risultati e la loro realizzazione in Orange. Il testo è corredato di materiale di supporto ed è possibile scaricare gli esempi in Orange e i dati di prova.
Data Science Manuale Italiano Analisi E Visualizzazione Dei Dati
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Author : Mario A.B. Capurso
language : it
Publisher: Mario Capurso
Release Date :
Data Science Manuale Italiano Analisi E Visualizzazione Dei Dati written by Mario A.B. Capurso and has been published by Mario Capurso this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on with Computers categories.
Questa opera segue il curriculum 2021 della Association for Computing Machinery per specialisti in Scienze dei Dati, con l’obiettivo di costituire un “Bignami” della Scienza ed Ingegneria dei Dati e facilitare il percorso di formazione personale a partire da competenze specialistiche in Informatica o Matematica o Statistica per un lettore di lingua madre italiana. Secondo di una serie di testi, copre gli aspetti metodologici della scienza dei dati, l’analisi e la visualizzazione dei dati. Descrive la metodologia CRISP DM, le fasi lavorative, i criteri di successo, i linguaggie gli ambienti utilizzabili, le librerie applicative. Poichè questo testo utilizza Orange per gli aspetti applicativi, ne viene descritta l’installazione ed i widget. Nella visualizzazione vengono fatti cenni storici, descritte le caratteristiche di una visualizzazione efficace, i tipi di messaggi veicolabili, la Grammatica dei Grafici, l’uso di un grafico e di una dashboard, i software e le librerie utilizzabili, il ruolo e l’uso del colore. Vengono quindi analizzati 55 tipi di grafici riportando significato, uso, esempi e dimensioni visive anche con un vocabolario dei grafici e tabelle riassuntive. Vengono portati esempi in Orange e viene spiegato l’eventuale uso di Python con Orange. Viene discussa l’inferenza basata sulla visualizzazione, definita l’analisi esplorativa e confermativa e riportate le tecniche. Per motivi legati alla fruibilità in formato elettronico, il testo è stato suddiviso in parti con un numero non esagerato di pagine, mantenendo costante la parte metodologica introduttiva e la bibliografia e con una numerazione dei paragrafi che rimanda al testo complessivo nella sua forma integrata. Il testo è corredato di materiale di supporto ed è possibile scaricare gli esempi in Orange e i dati di prova.
Data Science Manuale Italiano Aspetti Metodologici Acquisizione Gestione E Pulizia Dei Dati
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Author : Mario A.B Capurso
language : it
Publisher: Mario Capurso
Release Date : 2022-04-19
Data Science Manuale Italiano Aspetti Metodologici Acquisizione Gestione E Pulizia Dei Dati written by Mario A.B Capurso and has been published by Mario Capurso this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2022-04-19 with Computers categories.
Questa opera segue il curriculum 2021 della Association for Computing Machinery per specialisti in Scienze dei Dati, con l’obiettivo di costituire un “Bignami” della Scienza ed Ingegneria dei Dati e facilitare il percorso di formazione personale a partire da competenze specialistiche in Informatica o Matematica o Statistica per un lettore di lingua madre italiana. Per motivi legati alla fruibilità in formato elettronico, il testo è stato suddiviso in parti con un numero non esagerato di pagine, mantenendo costante la parte metodologica introduttiva e la bibliografia e con una numerazione dei paragrafi che rimanda al testo complessivo nella sua forma integrata. Primo di una serie di testi, copre gli aspetti metodologici della scienza dei dati, l’acquisiziona, la gestione e pulizia dei dati. Descrive la metodologia CRISP DM, le fasi lavorative, i criteri di successo, i linguaggie gli ambienti utilizzabili, le librerie applicative. Poichè questo testo utilizza Orange per gli aspetti applicativi, ne viene descritta l’installazione ed i widget. Nell’acquisizione vengono descritte le fonti dei dati, le tecniche di accelerazione, i metodi di discretizzazione, gli standard di sicurezza, i tipi e le rappresentazione dei dati, le tecniche per gestire corpus di testi come bag-of-words, word-count, TF-IDF, n-grams, analisi lessicale, analisi sintattica, analisi semantica, filtraggio stop word, stemming, le tecniche per rappresentare ed elaborare le immagini, le tecniche di campionamento, di filtraggio, di web scraping. Vengono analizzate le dimensioni della qualità dei dati, gli algoritmi per l’identificazione dell’entità, della scoperta della verità, la pulizia basata su regole, la gestione dei valori mancanti e ripetuti, la codifica dei valori categoriali , la pulizia dei valori anomali e degli errori, la gestione delle inconsistenze, lo scaling, l’integrazione dei dati da varie fonti e la classifica delle fonti aperte, gli scenari applicativi e l’uso di databases, datawarehouses, data lakes e mediators, la mappatura degli schemi di dati e il ruolo di RDF, OWL e SPARQL, le trasformazioni. Il testo è corredato di materiale di supporto ed è possibile scaricare gli esempi in Orange e i dati di prova.
Data Science And Machine Learning From Data To Knowledge
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Author : Michele di Nuzzo
language : it
Publisher: Michele di Nuzzo
Release Date : 2021-12-08
Data Science And Machine Learning From Data To Knowledge written by Michele di Nuzzo and has been published by Michele di Nuzzo this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2021-12-08 with Computers categories.
Extracting knowledge from information through data analysis: the data scientist has been called the most attractive profession of the 21st century. Analyze the relationships between data, discover new information and, thanks to machine learning, exploit the immense potential hidden in it by building predictive models. In this book, we illustrate methods to analyze and manipulate data, and Machine Learning and Deep Learning algorithms to predict information, moving from theoretical knowledge to practical applications with statistical software R, through extensive practical examples What you will learn Mathematics and algebra for machine learning Statistics and probability for data science Use of the statistical software R and R-Studio Data preparation and feature engineering Design and validate machine learning algorithms Regression, classification and clustering algorithms Making predictions based on time series The models of neural networks and deep learning Data visualization & data storytelling Who this book is for This book is for anyone who wants to learn how to manipulate and analyze data by drawing new knowledge from it. If you are an IT manager or an analyst who wants to enter the world of Data Science and Big Data, if you are a developer who wants to know the new trends in the field of Artificial Intelligence or you are simply curious about this world, then this book is for you. Contents Data science and analysis models Big data management Univariate and multivariate analysis, probability and hypothesis testing Exploring and visualizing data Data preparation and data cleaning Supervised learning: classification and regression Unsupervised learning: clustering and dimensionality reduction Semi-Supervised Learning Association algorithms and time series analysis Validation measures and algorithms optimization Neural networks and Deep Learning Convolutional networks for image recognition Recurrent Networks and LSMT for sequences Encoders for feature selection Generative algorithms
Data Science Quick Reference Manual Deep Learning
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Author : Mario A. B. Capurso
language : en
Publisher: Mario Capurso
Release Date : 2023-09-04
Data Science Quick Reference Manual Deep Learning written by Mario A. B. Capurso and has been published by Mario Capurso this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2023-09-04 with Computers categories.
This work follows the 2021 curriculum of the Association for Computing Machinery for specialists in Data Sciences, with the aim of producing a manual that collects notions in a simplified form, facilitating a personal training path starting from specialized skills in Computer Science or Mathematics or Statistics. It has a bibliography with links to quality material but freely usable for your own training and contextual practical exercises. Part in a series of texts, it first summarizes the standard CRISP DM working methodology used in this work and in Data Science projects. As this text uses Orange for the application aspects, it describes its installation and widgets. The data modeling phase is considered from the perspective of machine learning by summarizing machine learning types, model types, problem types, and algorithm types. Deep Learning techniques are described considering the architectures of the Perceptron, Neocognitron, the neuron with Backpropagation and the activation functions, the Feed Forward Networks, the Autoencoders, the recurrent networks and the LSTM and GRU, the Transformer Neural Networks, the Convolutional Neural Networks and Generative Adversarial Networks and analyzed the building blocks. Regularization techniques (Dropout, Early stopping and others), visual design and simulation techniques and tools, the most used algorithms and the best known architectures (LeNet, VGGnet, ResNet, Inception and others) are considered, closing with a set of practical tips and tricks. The exercises are described with Orange and Python using the Keras/Tensorflow library. The text is accompanied by supporting material and it is possible to download the examples and the test data.
Deep Learning With R Cookbook
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Author : Swarna Gupta
language : en
Publisher: Packt Publishing Ltd
Release Date : 2020-02-21
Deep Learning With R Cookbook written by Swarna Gupta and has been published by Packt Publishing Ltd this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2020-02-21 with Computers categories.
Tackle the complex challenges faced while building end-to-end deep learning models using modern R libraries Key FeaturesUnderstand the intricacies of R deep learning packages to perform a range of deep learning tasksImplement deep learning techniques and algorithms for real-world use casesExplore various state-of-the-art techniques for fine-tuning neural network modelsBook Description Deep learning (DL) has evolved in recent years with developments such as generative adversarial networks (GANs), variational autoencoders (VAEs), and deep reinforcement learning. This book will get you up and running with R 3.5.x to help you implement DL techniques. The book starts with the various DL techniques that you can implement in your apps. A unique set of recipes will help you solve binomial and multinomial classification problems, and perform regression and hyperparameter optimization. To help you gain hands-on experience of concepts, the book features recipes for implementing convolutional neural networks (CNNs), recurrent neural networks (RNNs), and Long short-term memory (LSTMs) networks, as well as sequence-to-sequence models and reinforcement learning. You’ll then learn about high-performance computation using GPUs, along with learning about parallel computation capabilities in R. Later, you’ll explore libraries, such as MXNet, that are designed for GPU computing and state-of-the-art DL. Finally, you’ll discover how to solve different problems in NLP, object detection, and action identification, before understanding how to use pre-trained models in DL apps. By the end of this book, you’ll have comprehensive knowledge of DL and DL packages, and be able to develop effective solutions for different DL problems. What you will learnWork with different datasets for image classification using CNNsApply transfer learning to solve complex computer vision problemsUse RNNs and their variants such as LSTMs and Gated Recurrent Units (GRUs) for sequence data generation and classificationImplement autoencoders for DL tasks such as dimensionality reduction, denoising, and image colorizationBuild deep generative models to create photorealistic images using GANs and VAEsUse MXNet to accelerate the training of DL models through distributed computingWho this book is for This deep learning book is for data scientists, machine learning practitioners, deep learning researchers and AI enthusiasts who want to learn key tasks in deep learning domains using a recipe-based approach. A strong understanding of machine learning and working knowledge of the R programming language is mandatory.
Data Science For Beginners
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Author : Russel R Russo
language : en
Publisher:
Release Date : 2020-10-30
Data Science For Beginners written by Russel R Russo and has been published by this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2020-10-30 with categories.
Are you fascinated by Data Science but it seems too complicated? Do you want to learn everything about Artificial Intelligence but it looks like it is an exclusive club? If this is you, please keep reading: you are in the right place, looking at the right book. SInce you are reading these lines you have probably already noticed this: Artificial Intelligence is all around you. Your smartphone that suggests you the next word you want to type, your Netflix account that recommends you the series you may like or Spotify's personalised playlists. This is how machines are learning from you in everyday life. And these examples are only the surface of this technological revolution. Everyone knows (well, almost everyone) how important Data Science is for the growth and success of the biggest tech companies, and many people know about the Machine Learning impact in science, medicine and statistics. Also, it is quite commonly known that Artificial Intelligence, Machine Learning Deep Learning, and the mastering of their most important language, Python, can offer a lot of possibilities in work and business. And you yourself are probably thinking "I surely can see that opportunity, but how can I seize it?" Well, if you kept reading so far you are on the right track to answer your question. Either if you want to start your own AI entreprise, to empower your business or to work in the greatest and most innovative companies, Artificial Intelligence is the future, and Python and Neural Networks programming is The Skill you want to have. The good news is that there is no exclusive club, you can easily (if you commit, of course) learn how to find your way around Artificial Intelligence, Data Science, Deep Learning and Machine Learning, and to do that Data Science for Beginners is the best way. In Data Science for Beginners you will discover: The most effective starting points when training deep neural nets The smartest way to approach Machine Learning What libraries are and which one is the best for you Tips and tricks for a smooth and painless journey into artificial intelligence Why decision tree is the way The TensorFlow parts that are going to make your coding life easy Why python is the best language for Machine Learning How to bring your ideas into a computer How to talk with deep neural networks How to deal with variables and data The most common myths about Machine Learning debunked Even If you don't know anything about programming, understanding Data Science is the ideal place to start. Still, if you already know something about programming but not about how to apply it to Artificial Intelligence, Data Science is what you want to understand. Buy now Data Science for Beginners to start your path of Artificial Intelligence.