Dal corso: Fondamenti della Data Science: Basi
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Dati autogenerati
Dal corso: Fondamenti della Data Science: Basi
Dati autogenerati
- [Istruttore] Quando ero piccolo, ricordo una pubblicità di giocattoli che diceva: "Caricalo e guardalo andare". Ma ora è possibile fare una cosa simile con la scienza dei dati. È possibile eseguire questo processo di loopback. È qui che i computer, gli algoritmi in essi contenuti, possono impegnarsi per creare i dati di cui hanno bisogno per gli algoritmi di apprendimento automatico. È un po' come il mitico serpente autoconsumatore che torna indietro. E il motivo per cui questo è importante è perché hai bisogno di dati per addestrare i tuoi algoritmi di apprendimento automatico in modo che possano determinare come classificare qualcosa o il modo migliore per procedere. E avere le macchine generate dall'interazione con se stesse è un modo incredibilmente efficiente e utile per farlo. Ci sono almeno tre diverse versioni di questo, e qui sto dando un po' della mia terminologia. Il primo è quello che chiamo apprendimento per rinforzo esterno. Ora, l'apprendimento per rinforzo è un…
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Contenuti
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Preparazione dei dati5m 26s
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Etichettare i dati8m 48s
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(Bloccato)
Dati interni5m 38s
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(Bloccato)
Dati aperti4m 15s
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(Bloccato)
API2m 40s
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(Bloccato)
Scraping dei dati4m 44s
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(Bloccato)
Creare dati5m 36s
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(Bloccato)
Raccolta passiva dei dati di formazione3m 57s
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(Bloccato)
Dati autogenerati3m 30s
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(Bloccato)
Fornitori di dati5m 30s
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(Bloccato)
Etica dei dati5m 14s
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