Apprendimento automatico e Reti Neurali - pagina 45

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Copilota GitHub in 7 minuti

GitHub Copilot in 7 minuti 👨‍💻🤖🚀

GitHub Copilot è uno strumento di completamento automatico basato sull'intelligenza artificiale che genera suggerimenti in base al contesto del codice scritto, riducendo così la quantità di codice scritto e accelerando lo sviluppo. Può anche generare codice basato sui commenti fatti dallo sviluppatore, rendendo il codice più comprensibile anche per chi è nuovo al progetto. GitHub Copilot include anche una funzionalità che consente la commutazione dei suggerimenti e genera ulteriori suggerimenti di codice per ottimizzare le prestazioni e migliorare l'efficienza del codice. La trascrizione illustra i vari pennelli disponibili in GitHub Copilot, come il pennello pulito, il pennello list steps, il pennello make robust, il pennello chunk code e il pennello document code. Pur riconoscendo che lo strumento produce ancora errori, il relatore incoraggia gli spettatori a provare la prova gratuita di due mesi e vedere se può essere utile nella loro codifica.

• 00:00:00 In questa sezione vengono discussi i vantaggi e i limiti di GitHub Copilot, insieme a esempi reali di come può essere utilizzato. La funzione di completamento automatico di Copilot genera suggerimenti basati sul contesto del codice che viene scritto, riducendo così la quantità di codice scritto e velocizzando il processo di sviluppo. Inoltre, Copilot può generare codice in base ai commenti fatti dallo sviluppatore, rendendo il codice più comprensibile anche per chi è nuovo al progetto. Copilot include anche una funzionalità che consente la commutazione dei suggerimenti e un'altra che genera ulteriori suggerimenti di codice per ottimizzare le prestazioni e migliorare l'efficienza del codice. Infine, viene introdotta l'iniziativa GitHub Copilot Labs, che offre funzionalità sperimentali come traduzione linguistica, pennelli per casi d'uso specifici e generazione di test. Queste funzionalità, sebbene sperimentali, possono migliorare notevolmente la produttività e l'efficienza se utilizzate in modo efficace.
  
  
• 00:05:00 In questa sezione, la trascrizione illustra i vari pennelli disponibili in GitHub Copilot. Il pennello pulito rimuove le variabili e le funzioni inutilizzate, il pennello List Steps ti aiuta a creare istruzioni dettagliate per le attività, il pennello Make Robust aggiunge la gestione degli errori per rendere il tuo codice più robusto, il pennello Chunk Code ti aiuta a dividere il tuo codice in parti più piccole , blocchi più gestibili e il pennello del codice del documento genera commenti e documentazione per il tuo codice. Il pennello personalizzato è particolarmente utile in quanto ti consente di creare comandi personalizzati per parti di codice specifiche, direttamente all'interno del tuo editor. Nel complesso, l'oratore dà a GitHub Copilot una recensione positiva, ma osserva che produce ancora alcuni errori. Tuttavia, l'oratore incoraggia gli spettatori a provare la prova gratuita di due mesi e vedere se può essere utile nella loro codifica.

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Spiegazione di GitHub Copilot X | Un grande passo avanti...

Spiegazione di GitHub Copilot X | Un grande passo avanti...

Il video di YouTube "GitHub Copilot X Explained | A big step forward..." discute l'ultimo sviluppo di GitHub Copilot, uno strumento di intelligenza artificiale che genera codice per gli sviluppatori. La nuova versione, GitHub Copilot X, include varie funzionalità come documentazione personalizzata, analisi delle richieste pull, suggerimenti per test automatici e testo fantasma per migliori suggerimenti automatici. Ha anche conversazioni chat-aware per un aiuto immediato e completamento delle richieste pull basate sull'intelligenza artificiale e risposte di revisione. Il video evidenzia ulteriormente le funzionalità di GitHub Copilot CLI, Voice e Code Brushes, che consente agli utenti di utilizzare la propria voce per codificare e modificare il codice per renderlo più leggibile. Lo YouTuber incoraggia gli sviluppatori ad abbracciare l'intelligenza artificiale e iscriversi a GitHub Copilot, che ha un prezzo ragionevole di $ 10 al mese.

• 00:00:00 In questa sezione, Travis parla di GitHub Copilot e del suo ultimo sviluppo, GitHub Copilot X. Sottolinea che quest'anno Microsoft sta dominando il settore dell'intelligenza artificiale con i suoi vari strumenti di intelligenza artificiale. Spiega quindi come funziona GitHub Copilot generando codice per gli sviluppatori e come ha avuto molto successo nel migliorare la produttività e la soddisfazione degli sviluppatori sulla base della ricerca di GitHub. Travis osserva inoltre che la X in GitHub Copilot X sta per varie funzionalità come documenti, PR, blocchi e CLI. La visione del prodotto per GitHub Copilot X è il futuro dello sviluppo software basato sull'intelligenza artificiale e utilizza il modello GPT-4 più preciso e veloce.
  
  
• 00:05:00 In questa sezione, la trascrizione riepiloga le varie funzionalità di GitHub Copilot X, incluso il limite di conteggio di 25.000 parole e le conversazioni chat-aware che consentono agli sviluppatori di ottenere assistenza immediata tramite una finestra di chat. Lo strumento offre anche documentazione personalizzata, in cui gli utenti possono porre domande e ricevere risposte personalizzate basate sulla documentazione integrata di GitHub, React.js, MDN e Azure. Un'altra caratteristica significativa sono le richieste pull, in cui lo strumento analizza il codice e crea descrizioni PR per gli sviluppatori. Inoltre, offre suggerimenti per il test automatico e testo fantasma per suggerimenti automatici migliori. Il video evidenzia come queste nuove funzionalità saranno vantaggiose per la comunità degli sviluppatori.
  
  
• 00:10:00 In questa sezione viene discussa la capacità di GitHub Copilot di risolvere i problemi con l'IA, dove può suggerire modifiche da apportare automaticamente per risolvere un problema. Un'altra caratteristica menzionata è il completamento, la riparazione e la revisione delle richieste pull basate sull'intelligenza artificiale, che possono aiutare gli utenti a comprendere più facilmente le modifiche in una richiesta pull. Viene anche spiegata la CLI di GitHub Copilot, in cui gli utenti possono chiedere assistenza su come eseguire determinati comandi nel terminale e genererà il comando per loro. Infine, vengono introdotti GitHub Copilot Voice e Code Brushes, che consente agli utenti di utilizzare la propria voce per programmare e aggiunge una cassetta degli attrezzi per assistere gli utenti nella codifica.
  
  
• 00:15:00 In questa sezione, lo YouTuber discute la funzionalità di code brushing dell'estensione del codice di Visual Studio di GitHub Copilot, che può modificare il codice per renderlo più leggibile, aggiungere tipi, correggere bug semplici, aggiungere istruzioni di debug e rendere il codice più robusto . Menzionano anche l'estensione GitHub Copilot Labs per applicazioni sperimentali, inclusa la generazione di test, la spiegazione del codice e la traduzione del codice. Un'altra caratteristica sono i blocchi GitHub, uno strumento interattivo per creare una ricca documentazione con diagrammi e grafici. Incoraggiano gli sviluppatori ad abbracciare l'intelligenza artificiale e iscriversi a GitHub Copilot, che è disponibile come servizio a pagamento con un costo mensile ragionevole di $ 10.

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Una guida completa a GitHub Copilot: dal principiante all'esperto | Demo del codice VS

Una guida completa a GitHub Copilot: dal principiante all'esperto | Demo del codice VS

Il video fornisce una guida completa a GitHub Copilot e alle sue funzionalità. Il presentatore mostra come Copilot può suggerire il codice per migliorare l'efficienza, illustra la sua capacità di risolvere problemi di codifica complessi e adattarsi agli stili di codifica personali e dimostra la sua utilità nell'apprendimento di nuove librerie come SkiaSharp per il disegno 2D. Pur evidenziando i vantaggi di Copilot, il relatore sottolinea che non sostituisce il pensiero critico e la comprensione del codice. Nel complesso, il video è un'ottima risorsa per principianti ed esperti che cercano di capire come utilizzare GitHub Copilot.

• 00:00:00 In questa sezione del video, il relatore fornisce una breve introduzione a GitHub Copilot come assistente di codifica che può aiutare i programmatori a scrivere codice in modo più efficiente ed evitare errori tipici. Cita un periodo di prova gratuito di 60 giorni, che gli utenti possono utilizzare per testare lo strumento prima di decidere se utilizzarlo professionalmente. Il video presenterà tre demo di complessità crescente, che illustrano le capacità dello strumento. Il relatore dimostra lo strumento mostrando come, mentre scrive una funzione per verificare se un numero è primo, Copilot fornisce suggerimenti utili con ottimizzazioni delle prestazioni a cui potrebbe non aver pensato. I suggerimenti di Copilot non sono sempre perfetti, quindi a volte i commenti possono aiutare a guidare i suggerimenti. Il presentatore prosegue poi mostrando come Copilot può risolvere problemi di programmazione più complicati come leggere il contenuto di un file dal disco e calcolare la lunghezza media delle righe all'interno del file.
  
  
• 00:05:00 In questa sezione del video, il relatore mostra come utilizzare GitHub Copilot per implementare una funzionalità che calcola la lunghezza media della riga di un determinato file. Mostrano come lo strumento può suggerire diversi modi per implementare la funzionalità e come può essere sfruttato per apprendere una nuova libreria come SkiaSharp per il disegno 2D. Sottolineano che mentre Copilot può essere utile nel suggerire il codice, non è un sostituto per pensare a fondo all'implementazione e capire cosa sta facendo il codice. Il presentatore osserva inoltre che Copilot può adattarsi allo stile di codifica dell'utente.
  
  
• 00:10:00 In questa sezione, il relatore dimostra come GitHub Copilot può riconoscere e adattarsi allo stile personale di un programmatore e potenzialmente prevenire errori di codifica. L'oratore elogia anche la capacità di Copilot di generare codice con il minimo sforzo e ricerca, come generare colori o riempire forme e persino comprendere "l'algoritmo del pittore". Inoltre, il relatore mostra il prodotto finale con colori e cerchi sovrapposti, con Copilot che si adatta facilmente a ogni iterazione del loop.
  
  
• 00:15:00 In questa sezione, il relatore sottolinea che la parte migliore della demo è che non richiede alcuna conoscenza preliminare della libreria SkiaSharp, dimostrando la facilità d'uso di Copilot durante la scrittura del codice. Dicono anche che usano Copilot ogni giorno e lo trovano particolarmente utile quando lasciano che l'IA indovini cosa stanno facendo, anche se occasionalmente usano anche commenti. L'oratore incoraggia gli spettatori a mettere mi piace al video, a iscriversi al proprio canale e a dare un'occhiata agli altri video e corsi.

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Utilizzo di GitHub CoPilot

Utilizzo di GitHub CoPilot

Il video illustra lo sviluppo e la funzionalità di GitHub CoPilot, che si basa sull'intelligenza artificiale ed è addestrato su repository pubblici. Lo strumento fornisce suggerimenti e funzioni per migliorare la produttività degli sviluppatori ed è disponibile per privati e aziende. CoPilot ha la capacità di suggerire il codice in base al contesto del progetto e consente agli utenti di disattivare l'IDS o disattivare la telemetria. Il video discute i potenziali usi di CoPilot, tra cui la creazione di interfacce utente, il test e la correzione di bug. I relatori sottolineano l'importanza di mantenere pratiche di codifica sicure e garantire la qualità del codice. Inoltre, discutono dei limiti tecnici di CoPilot e delle funzionalità imminenti, come la chat sul tuo IDE e la revisione completa assistita dall'intelligenza artificiale. Il video menziona anche l'utilizzo di CoPilot come assistente o programmatore di coppia e consiglia di utilizzare CoPilot per 60 giorni per regolare e migliorare lo stile di codifica.

In questo video, il relatore condivide la propria esperienza nell'utilizzo di GitHub CoPilot per scrivere codice e rispondere a domande comuni sullo strumento. Spiegano che lo strumento apprende da ciò che l'utente sta attualmente codificando e fornisce utili suggerimenti e spinte nella direzione corretta. Il relatore fornisce anche esempi di utilizzo di CoPilot con i servizi cognitivi di Azure e per la programmazione C++ di basso livello. Notano che lo strumento si aggiorna con dati di addestramento più aggiornati e incrementi minori di aggiornamenti per adattarsi alle nuove versioni dei framework. Il relatore elogia CoPilot per la sua utilità nell'aiutare gli sviluppatori ad apprendere nuove tecnologie e sperimentare le API per estrarre dati utili.

• 00:00:00 In questa sezione, Tanya, solution engineer di GitHub, spiega la storia e lo sviluppo di GitHub CoPilot. Discute la progressione dell'intelligenza artificiale dal riconoscimento delle immagini all'elaborazione del linguaggio naturale, culminando nello sviluppo di CoPilot. Tanya spiega che l'obiettivo principale di CoPilot era portare le tecnologie emergenti agli sviluppatori e migliorare l'esperienza degli sviluppatori nel processo di ideazione. Ringrazia la collaborazione tra Open AI e GitHub tramite Microsoft per la creazione dello strumento. Con il recente lancio di CoPilot, Tanya lo vede diventare un marchio riconosciuto a livello mondiale sotto l'egida di Microsoft.
  
  
• 00:05:00 In questa sezione, il relatore discute le funzionalità di GitHub Copilot e come può essere utilizzato da privati e aziende. Può essere utilizzato con qualsiasi controller di origine e si basa sull'intelligenza artificiale locale che è stata addestrata su tutti i repository pubblici da GitHub. Lo strumento supporta tutte le lingue, comprese quelle meno diffuse, e fornisce suggerimenti efficaci in base al contesto del progetto e a ciò che si trova intorno al cursore. Offre più del semplice completamento di una singola riga e può suggerire funzioni complete. Gli individui possono utilizzare Copilot gratuitamente con un account GitHub e una carta di credito, mentre le aziende hanno funzionalità aggiuntive e la possibilità di gestirne l'accesso tramite policy e configurazioni. Il supporto per la privacy e il proxy VPN sono disponibili anche per le aziende.
  
  
• 00:10:00 In questa sezione, il relatore discute le caratteristiche dell'utilizzo di GitHub CoPilot, come la possibilità di disattivare o attivare l'IDS o l'uso di copilot e l'opt-out della telemetria. Il relatore sottolinea inoltre che anche se CoPilots genera nuovi suggerimenti, il codice ricevuto è costruito sul modello e talvolta può accadere che il blocco suggerito sia identico a un codice pubblico. Tuttavia, gli utenti hanno l'opzione di configurazione per filtrare i suggerimenti e bloccare i suggerimenti di codice pubblico identici. L'oratore parla anche del framework spaziale che parla della produttività degli sviluppatori e hanno intervistato circa 2000 persone che hanno affermato di essere più veloci con attività ripetitive utilizzando CoPilot. Hanno anche discusso le metriche per l'efficienza e il flusso di produttività, soddisfazione e benessere degli sviluppatori. Infine, dimostrano come utilizzare CoPilot su una nuova applicazione.
  
  
• 00:15:00 In questa sezione, l'utente dimostra l'utilizzo di GitHub CoPilot per scrivere codice per un sito Web rapido utilizzando il framework Express. Lo strumento è in grado di formulare suggerimenti in base ai comandi impartiti dall'utente ed è in grado di comprendere il contesto dell'applicazione. L'utente è anche in grado di generare codice riga per riga o utilizzando funzioni e CoPilot proporrà modi per utilizzare la funzione. Inoltre, l'utente mostra come CoPilot può comprendere il contesto di diverse applicazioni e suggerire dati in base al nome del progetto. Nel complesso, CoPilot rende più facile e veloce per gli sviluppatori scrivere codice imparando anche dai loro modelli di codifica.
  
  
• 00:20:00 In questa sezione, il relatore discute la propria esperienza nell'utilizzo di GitHub Copilot per generare rapidamente codice nel proprio progetto personale. Dimostrano come Copilot è in grado di comprendere il loro codice e generare suggerimenti basati sul contesto del loro progetto. Mostrano come Copilot genera blocchi di dati da stampare in base al proprio set di dati e indovina persino i codici che corrispondono al passaggio successivo. Il relatore osserva che Copilot è in grado di migliorare la produttività degli sviluppatori interagendo con gli strumenti e lo sviluppatore nel contesto del progetto.
  
  
• 00:25:00 In questa sezione, il relatore fornisce esempi di come GitHub CoPilot può migliorare la produttività in vari casi d'uso. Un esempio è la creazione di interfacce utente, poiché CoPilot suggerisce suggerimenti incorporati e automatizza le attività ripetitive. Un altro caso d'uso è il test e la generazione di dati o schemi, poiché CoPilot può generare rapidamente grandi quantità di codice e migliorare la copertura del codice. Inoltre, il relatore mostra come CoPilot può essere utilizzato per correggere bug e migliorare la qualità del codice utilizzando suggerimenti sensibili al contesto. Sebbene CoPilot sia ancora un plug-in sperimentale, ha il potenziale per migliorare notevolmente la produttività e l'efficienza nello sviluppo del software.
  
  
• 00:30:00 In questa sezione del video, i relatori discutono dell'importanza di mantenere pratiche di codifica sicure quando si utilizza GitHub CoPilot, sottolineando che CoPilot è lì per assistere con la codifica, non per sostituire lo sviluppatore. Notano che se uno sviluppatore scrive codice non sicuro, CoPilot potrebbe inavvertitamente generare altro codice non sicuro. Per evitare questo problema, CoPilot ha aggiunto filtri per evitare suggerimenti per SQL injection senza un contesto adeguato. Inoltre, gli sviluppatori sono responsabili della revisione e del test del proprio codice per le vulnerabilità della sicurezza. Spiegano anche come CoPilot si adatta alle diverse versioni e framework della libreria aggiornando i propri set di dati di addestramento, ma si noti che potrebbe non suggerire sempre modifiche basate su nuove pratiche se non sono disponibili dati sufficienti.
  
  
• 00:35:00 In questa sezione, il video illustra la sicurezza e l'affidabilità dei suggerimenti di GitHub CoPilot, oltre a come garantire la qualità del codice. L'intelligenza artificiale di GitHub CoPilot genera codice in base alle informazioni all'interno del database GitHub, senza copiare il codice da nessun'altra parte. Gli sviluppatori sono responsabili del test e della sicurezza del codice generato da CoPilot. Inoltre, il video spiega come viene mantenuto il controllo della qualità attraverso il voto e il posizionamento su risorse come Stack Overflow. Infine, il video affronta le preoccupazioni sulla capacità di CoPilot di mantenere il contesto per conversazioni prolungate, che attualmente è limitato a circa duemila-quattromila token.
  
  
• 00:40:00 In questa sezione del video, i relatori discutono dei limiti tecnici di GitHub CoPilot e di come invia nuovamente i dati per ogni singola query. Parlano anche della funzione di contesto in evoluzione che aiuta a tenere traccia di dove l'utente sta digitando. Rispondono alla domanda di un utente sulla possibilità di utilizzare CoPilot per modifiche in blocco al codice e per trovare problemi esistenti. Menzionano diverse funzionalità imminenti, tra cui una chat sul tuo IDE e una revisione completa assistita dall'intelligenza artificiale. Discutono anche del nuovo GitHub Copilot for Teams.
  
  
• 00:45:00 In questa sezione, il relatore menziona che ci sono molte funzioni disponibili su GitHub Copilot per il test e la gestione degli errori. L'anteprima tecnica iniziata a novembre 2021 ha avuto un milione di utenti. Il relatore afferma inoltre che l'utilizzo del codice generato da Copilot può essere uno strumento di apprendimento perché gli sviluppatori possono verificare se stanno utilizzando correttamente codice e framework e se stanno scrivendo il codice nel modo giusto. Il relatore consiglia di provare Copilot per 60 giorni e di regolare lo stile di codifica in base ai suggerimenti forniti. Inoltre, l'oratore consiglia di eseguire una ricerca su Google per il flusso di lavoro Stack Overflow per provare a capire cosa sta facendo il codice e aggiungere informazioni di registro e debug di base per la risoluzione dei problemi.
  
  
• 00:50:00 In questa sezione, i relatori discutono su come GitHub CoPilot può essere utilizzato per aiutare con le revisioni PR fornendo un contesto dalla logica di business coinvolta. Forniscono un esempio di creazione di una nuova tabella e inserimento di dati tramite SQL e mostrano come CoPilot può utilizzare il contesto di un'azienda per generare suggerimenti per le revisioni del codice. Toccano anche l'importanza della sintassi e dello stile quando si confronta il codice con il resto della base di codice. I relatori affermano che mentre CoPilot potrebbe non conoscere sempre lo schema di un database, può essere utile in molti casi.
  
  
• 00:55:00 In questa sezione, il relatore spiega come GitHub CoPilot può essere utilizzato come assistente o programmatore di coppia durante lo sviluppo del codice. Può fornire assistenza suggerendo il prossimo blocco di codice che deve essere scritto in base al contesto del progetto. Anche se potrebbe non essere in grado di comprendere appieno la logica aziendale e i requisiti alla base di un progetto, può comunque fornire suggerimenti utili. Il relatore menziona anche altri strumenti ed estensioni che gli utenti possono sperimentare per testare nuove funzionalità e fornire feedback.
  
  
• 01:00:00 In questa sezione, il relatore chiede quanto sia scalabile il modello di riaddestramento di GitHub Copilot. Spiegano che non è un processo semplice riqualificare il modello e che non hanno un ritmo fisso per farlo. Il modello si aggiorna con dati di addestramento più aggiornati e incrementi minori di aggiornamenti per adattarsi alle nuove versioni dei framework. L'oratore condivide un altro caso d'uso che prevede la creazione di una nuova funzionalità molto rapidamente utilizzando Copilot per generare suggerimenti per il codice. Hanno creato una semplice funzione per salvare un'immagine come screenshot in pochi minuti, che hanno convalidato come punto di partenza per la creazione di una nuova funzionalità.
  
  
• 01:05:00 In questa sezione, il relatore condivide la propria esperienza nell'uso di GitHub Copilot con i servizi cognitivi di Azure, in particolare lo strumento di riconoscimento del modulo, per estrarre il testo da un'immagine. Sono stati in grado di utilizzare Copilot per scrivere il codice per l'API e testarne la funzionalità. Il relatore condivide anche un esempio di utilizzo di Copilot per facilitare la programmazione C++ di basso livello. Sebbene Copilot non abbia risolto direttamente il problema, ha fornito utili suggerimenti e indicazioni nella giusta direzione. Nel complesso, il relatore elogia Copilot per la sua utilità nell'aiutare gli sviluppatori ad apprendere nuove tecnologie e sperimentare le API per estrarre dati utili.
  
  
• 01:10:00 In questa sezione, il relatore risponde ad alcune domande comuni sull'utilizzo di GitHub CoPilot. Spiegano che lo strumento apprende da ciò che l'utente sta attualmente codificando e ha contesto solo all'interno dell'area di lavoro o del progetto corrente. Anche se l'utente cambia progetto, CoPilot non disporrà del contesto per il nuovo progetto fino a quando non inizierà a codificarlo. Il relatore osserva inoltre che la disattivazione della telemetria impedirà solo l'invio di dati di suggerimento al server per un ulteriore utilizzo, ma non influirà sul contesto locale. Per gli utenti aziendali, CoPilot è accessibile tramite un team/gruppo in GitHub e l'accesso al servizio può essere gestito al livello più alto con criteri diversi per il blocco o lo scaricamento delle funzionalità. Infine, il relatore offre un po' di tempo per ulteriori discussioni e ringrazia i partecipanti per essersi uniti.

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GitHub Copilot - Primo sguardo

GitHub Copilot - Primo sguardo

GitHub Copilot è un'estensione di Chrome che aiuta gli sviluppatori a gestire i loro elenchi di cose da fare, sincronizzando le modifiche nel cloud e fornendo feedback in tempo reale sui progressi. Il video introduce GitHub Copilot, una nuova funzionalità di GitHub che automatizza le attività comuni per gli sviluppatori. La funzione è basata su React, un popolare linguaggio di programmazione. Il video mostra come creare una riga nel sommario, creare una riga indice e inviare l'indice html al pubblico. Il video mostra anche come modificare il contenuto del sommario e come creare un componente di reazione per gestire lo stato.

• 00:00:00 GitHub Copilot è un sistema di intelligenza artificiale basato su codex che aiuta gli sviluppatori suggerendo soluzioni ai frammenti di codice. È disponibile come prova gratuita e può essere utilizzato per creare funzioni e dati.
  
  
• 00:05:00 In questo video viene presentato e dimostrato GitHub Copilot. Il programma consente agli utenti di creare array, oggetti e funzioni e di ordinare e filtrare i dati. Il video mostra quindi come utilizzare un'API di terze parti con GitHub Copilot.
  
  
• 00:10:00 GitHub Copilot è un'estensione di Chrome che aiuta gli sviluppatori a gestire i propri elenchi di cose da fare, sincronizzando le modifiche nel cloud e fornendo feedback in tempo reale sui progressi.
  
  
• 00:15:00 Il video introduce GitHub Copilot, una nuova funzionalità di GitHub che automatizza le attività comuni per gli sviluppatori. La funzione è basata su React, un popolare linguaggio di programmazione. Il video mostra come creare una riga nel sommario, creare una riga indice e inviare l'indice html al pubblico. Il video mostra anche come modificare il contenuto del sommario e come creare un componente di reazione per gestire lo stato.

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GitHub Copilot X testato con scenari REALI

GitHub Copilot X testato con scenari REALI

Il video di YouTube discute il potenziale di Copilot X, uno strumento che può cambiare radicalmente il modo in cui il software viene scritto assistendo gli sviluppatori nella creazione di applicazioni da zero, comprendendo il codice esistente e refactoring del codice. Il video dimostra come Copilot Chat può aiutare a navigare e comprendere il codice e spiegare la sintassi e la grammatica dei linguaggi di programmazione. Tuttavia, i prompt dello strumento non sono sempre sufficientemente precisi e richiede più contesto per comprendere appieno alcune basi di codice. Nonostante ciò, lo strumento si mostra promettente nell'assistenza con il refactoring e la modifica del codice esistente. Nel complesso, il relatore è impressionato dall'accuratezza e dall'utilità di Copilot nella navigazione e nella comprensione del codice e ritiene che cambierà il modo in cui il software viene scritto.

• 00:00:00 In questa sezione, il relatore parla di Copilot X, una nuova versione di Copilot che ha attirato molta attenzione grazie al suo potenziale di cambiare radicalmente il modo in cui il software è scritto. Spiegano che dimostreranno le capacità di Copilot X testando la sua capacità di aiutare a creare un'applicazione da zero, comprendere il codice esistente e refactoring del codice. L'oratore procede a provare a creare un'estensione CLI GitHub utilizzando Go, affidandosi a Copilot Chat per guidarli attraverso il processo. Copilot Chat fornisce suggerimenti e suggerimenti utili, guidando l'oratore a utilizzare pacchetti preesistenti per creare l'estensione, piuttosto che iniziare da zero. Il relatore è impressionato dalle capacità di Copilot X e osserva che ha il potenziale per introdurre un cambio di paradigma nel settore.
  
  
• 00:05:00 In questa sezione, uno sviluppatore di software utilizza uno strumento chiamato Copilot per provare a creare un pacchetto Go. Tuttavia, lo strumento suggerisce di installare pacchetti di autori sconosciuti, che potrebbero essere un vettore di attacco se sfruttati da malintenzionati. Lo sviluppatore tenta di utilizzare la chat di Copilot per chiarire cosa sta succedendo, ma le istruzioni non sono abbastanza precise. Questa è una chiara prova che questi tipi di strumenti non sono pronti a sostituire completamente gli sviluppatori, ma possono essere utili per iniziare a costruire qualcosa. Lo sviluppatore si rende conto che esistono modi migliori per sfruttare l'API GitHub con le CLI che hanno pacchetti pubblicati, che gestiscono l'impaginazione, i limiti di velocità dell'API e la tabulazione.
  
  
• 00:10:00 In questa sezione, il video di YouTube discute un esperimento per utilizzare Copilot X per comprendere una base di codice esistente di cui non hanno alcuna conoscenza preliminare. Usano un repository di algoritmi Twitter open source per vedere se Copilot può aiutarli a dare un senso alla base di codice. Sebbene lo YouTuber non sia sicuro che Copilot possa analizzare la struttura delle cartelle, gli chiede di descrivere cosa sta facendo il codice. Copilot risponde definendo un oggetto chiamato home mix alert config con alcuni oggetti nidificati e un metodo, ma lo YouTuber nota che hanno bisogno di più contesto. Quindi pongono a Copilot domande più specifiche sulla classe e sul metodo e imparano cose nuove sul linguaggio Scala. Tuttavia, concludono che Copilot ha bisogno di più contesto e la semplice lettura del codice a volte è più utile.
  
  
• 00:15:00 In questa sezione, la trascrizione discute il potenziale di Copilot Chat, che può spiegare la sintassi e la grammatica dei linguaggi di programmazione e offrire un prezioso feedback su elementi personalizzati all'interno di una base di codice. La trascrizione evidenzia l'utilità di Copilot Chat per i programmatori principianti o per coloro che non hanno familiarità con un particolare linguaggio, in quanto può distinguere tra caratteristiche del linguaggio ed elementi personalizzati, offrendo una comprensione più chiara del codice. Il video dimostra anche come Copilot Chat può aiutare a comprendere il file Readme di un progetto riassumendo i concetti chiave e identificando le sezioni di codice rilevanti, rendendolo un potente strumento di navigazione.
  
  
• 00:20:00 In questa sezione del video, il relatore discute l'utilizzo di Copilot per navigare e rifattorizzare una base di codice esistente. Dimostrano come Copilot può aiutare a comprendere una base di codice esistente spiegando il codice in un linguaggio semplice. Menzionano anche il potenziale di Copilot per assistere con il codice di refactoring, ma avvertono che esiste una curva di apprendimento per utilizzare lo strumento in modo efficace. Procedono quindi a utilizzare Copilot per eseguire il refactoring di una piccola utility scritta in node.js che cerca in un repository GitHub nel terminale. Nel complesso, l'oratore è rimasto colpito dall'accuratezza e dall'utilità di Copilot nella navigazione e nella comprensione del codice.
  
  
• 00:25:00 In questa sezione del video, l'oratore mostra come eseguire il refactoring del codice esistente per smettere di usare Axios e usare invece Fetch. Introduce anche async/await e Node Fetch, spiegando che Fetch è disponibile nativamente per i browser web moderni, ma non per Node.js. Continua spiegando che l'aggiornamento del runtime di Node insieme ad alcune modifiche alle chiamate di funzione farà funzionare il codice senza problemi. L'oratore esprime entusiasmo per GitHub Copilot e crede che cambierà il modo in cui scriviamo software.
  
  

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GitHub Copilot per R - Prime impressioni

GitHub Copilot per R - Prime impressioni

Il video mostra l'esperienza di un utente che apprende e utilizza GitHub Copilot, un programmatore di coppie basato sull'intelligenza artificiale progettato per suggerire codice e scrivere funzioni in tempo reale. L'utente tenta di abilitare Copilot per la programmazione R in Visual Studio Code ed esplora la possibilità di usarlo per risparmiare tempo sulle attività dell'interfaccia utente. Discutono anche della loro esperienza di risoluzione dei problemi con Copilot e della potenziale disponibilità e del costo dell'utilizzo di Copilot in RStudio. Nel complesso, l'utente esprime un cauto ottimismo sul potenziale di Copilot per assistere con le attività di programmazione R e invita gli spettatori a condividere le proprie esperienze e raccomandazioni.

• 00:00:00 In questa sezione, lo YouTuber prova un nuovo formato di creazione di un video in cui impara qualcosa di nuovo mentre registra, invece di programmare pesantemente gli script e pianificare tutto in anticipo. In particolare, vuole imparare da solo su GitHub Copilot, un programmatore di coppie di intelligenza artificiale che utilizza il modello di codice AI aperto per suggerire codice e scrivere intere funzioni per te in tempo reale. Si iscrive alla prova gratuita di 60 giorni e fornisce le sue preferenze, ad esempio consentire suggerimenti che corrispondono al codice pubblico e consentire frammenti di codice per contribuire a migliorare il modello di GitHub Copilot. Sfortunatamente, GitHub Copilot non è compatibile con RStudio, quindi lo YouTuber decide di usare invece Visual Studio Code. Il video mostra come un utente può iscriversi a GitHub Copilot e come configurarlo in VS Code.
  
  
• 00:05:00 In questa sezione, il relatore discute la propria esperienza con GitHub Copilot per la programmazione R in VS Code. Eseguono il processo di aggiunta delle estensioni necessarie e di abilitazione di Copilot per R. Dopo aver riscontrato alcune difficoltà iniziali nel popolare i suggerimenti, provano a generare suggerimenti di codice basati sui commenti e ricevono correttamente un suggerimento da Copilot. Nel complesso, l'oratore sembra cautamente ottimista riguardo al potenziale per Copilot di assistere con le attività di programmazione R in futuro.
  
  
• 00:10:00 In questa sezione, l'utente verifica le funzionalità di GitHub Copilot sulla creazione di uno script R. Scoprono che funziona meglio per attività noiose, come la creazione dell'interfaccia utente di un'applicazione Shiny. L'utente è particolarmente impressionato dalla capacità di Copilot di creare rapidamente l'interfaccia utente e i componenti logici del server di una semplice app Shiny. Sebbene non fossero del tutto sicuri che il codice VS potesse avviare un'app Shiny, sono stati in grado di eseguire l'intera app. Esplorano anche la possibilità di utilizzare Copilot per risparmiare tempo sulle attività dell'interfaccia utente in modo che possano concentrarsi sugli aspetti più complessi del loro lavoro.
  
  
• 00:15:00 In questa sezione, il relatore descrive la sua esperienza di risoluzione dei problemi durante l'utilizzo di GitHub Copilot per R. Inizialmente devono affrontare problemi durante l'esecuzione del codice e sospettano di aver bisogno di uno strumento R per Visual Studio. Tuttavia, alla fine si rendono conto che devono utilizzare la funzione "esegui app". L'oratore è impressionato dalla funzionalità di GitHub Copilot e apprezza la sua capacità di suggerire il codice direttamente nel proprio IDE. Esprimono interesse a integrarlo in RStudio, ma una discussione su un problema di GitHub suggerisce che ci sono dibattiti filosofici sull'opportunità o meno di questa integrazione. L'oratore si imbatte anche in un video che converte gli script in funzioni, che trovano essere un concetto simile a Copilot.
  
  
• 00:20:00 In questa sezione, il relatore discute la disponibilità e il potenziale costo di GitHub Copilot per R in RStudio. Notano che mentre Copilot non è attualmente disponibile in RStudio, un'alternativa chiamata GPT Studio potrebbe essere utilizzata per aggiungere funzionalità GPT di chat. Il relatore osserva inoltre che Copilot è conveniente a $ 100 all'anno, mentre GPT Studio utilizza un modello pay-as-you-go basato su token. Il relatore riconosce che la decisione tra queste opzioni può dipendere dalle preferenze personali e dall'uso previsto e invita gli spettatori a condividere le proprie esperienze e raccomandazioni.

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David Smith - Copilota per R

David Smith - Copilota per R

David Smith discute l'uso di copilot per R, un servizio fornito da GitHub che utilizza l'intelligenza artificiale generativa per suggerire i passaggi successivi nella codifica osservando il contesto del codice in fase di sviluppo. Fornisce una demo del copilota e approfondisce il suo funzionamento, discutendone i limiti e mostrando anche i vantaggi dell'utilizzo di modelli di intelligenza artificiale predittiva per la generazione di codice complesso e persino immagini da prompt di testo. Copre anche altri argomenti, come il modo in cui questi modelli vengono addestrati, come generano testo, immagini e codice e come non sono intelligenti ma possono essere utilizzati per estrarre informazioni e creare nuovi contenuti. Inoltre, discute le considerazioni sulla licenza e l'utilizzo di Co-Pilot per lavori commerciali.

Discute anche i limiti di Copilot per R, inclusa la sua mancanza di valutazione R attiva e informazioni sull'ambiente R. Spiega come modifica il contesto e chiede se riceve suggerimenti errati e affronta i problemi di privacy relativi all'utilizzo di Copilot per il codice proprietario. Smith fornisce anche istruzioni su come configurare il codice VS per utilizzare Copilot e discute le funzionalità imminenti, inclusi i laboratori GitHub e una versione per i prompt della shell. Il discorso tocca la storia di R e le innovazioni apportate dai suoi utenti. Le risposte di Copilot non sono creative e sono una fusione di ciò su cui è stato addestrato in base al prompt fornito, quindi è necessaria un'attenta considerazione per garantire la generazione di codice utile.

• 00:00:00 In questa sezione, il relatore dà il benvenuto a tutti al Meetup di programmazione statistica aperta virtuale di New York del febbraio 2023 e menziona che passeranno a un formato ibrido non appena saranno in grado di trovare relatori e luoghi per ospitarli. Il relatore incoraggia i partecipanti a pubblicare offerte di lavoro sul canale NY hack R slack e parla delle proprie aperture di lavoro per data scientist part-time e full-time, data engineer e ruoli di vendita. Discutono anche della pizza che stanno mangiando e incoraggiano i partecipanti a condividere da dove prendono il cibo. L'oratore annuncia quindi alcune conferenze imminenti e offre un codice sconto per i partecipanti, oltre alla possibilità di regalare biglietti gratuiti alla fine dell'evento.
  
  
• 00:05:00 In questa sezione, il relatore discute le prossime conferenze, tra cui Data Council, D4con a Tampa, Mir, Arc e ODSC, e osserva che cercano di fornire codici di sconto per questi eventi ai loro abbonati e-mail. Chiedono anche aiuto per trovare un luogo a New York City per ospitare il loro Meetup e trovare un relatore per il loro Meetup di maggio. Il relatore incoraggia i partecipanti a unirsi al loro canale NY Hack R Slack per porre domande su R, Python, Julia, SQL e altri argomenti e osserva che il sito web di NY Hacker ha 13 anni di discorsi e risorse disponibili per l'apprendimento.
  
  
• 00:10:00 In questa sezione, il relatore si presenta e parla dell'uso di copilot per R. Spiega che copilot è un servizio fornito da GitHub che utilizza l'IA generativa per suggerire i passaggi successivi nella codifica osservando il contesto di il codice in fase di sviluppo. L'oratore fornisce anche una demo del copilota e approfondisce il suo funzionamento. Afferma che copilot viene utilizzato al meglio all'interno di un ambiente di editor e fornisce un collegamento per gli utenti per iniziare con copilot nel codice di Visual Studio.
  
  
• 00:15:00 In questa sezione, David Smith codifica dal vivo un'analisi del set di dati delle zucche utilizzando il copilota di Github. Legge il set di dati e utilizza il versetto Tidy per preparare i dati. Copilot lo aiuta a suggerire il pacchetto bidello per ripulire i nomi delle colonne. David utilizza quindi la funzione sample_n per visualizzare righe casuali dal set di dati. Crea una tabella per mostrare il prezzo medio alto in base al colore della confezione, quindi modella un'analisi della varianza utilizzando la funzione aov. Tuttavia, David osserva che il copilota può essere non deterministico, poiché a volte passa la soluzione in Knitter per generare una tabella ben formattata, ma a volte no.
  
  
• 00:20:00 In questa sezione, David Smith spiega come funziona il copilota utilizzando modelli di intelligenza artificiale generativa come GPT-3 e Codex. Questi modelli generano suggerimenti di codice dai prompt, che sono le precedenti righe di codice in uno script. Copilot utilizza un modello di intelligenza artificiale generativa allo stesso modo per suggerire idiomi e funzioni di codice per l'analisi statistica in R. Questi modelli sono costruiti utilizzando grandi quantità di dati di addestramento e GPT-3, ad esempio, ha diversi miliardi di parametri ed è stato addestrato su letterale zettabyte di dati. Questi modelli sono strumenti potenti in grado di generare codice complesso e persino immagini da prompt di testo.
  
  
• 00:25:00 In questa sezione, David Smith discute di come i modelli di intelligenza artificiale generativa, come le reti neurali di OpenAI, possono generare testi, immagini e codice. Questi modelli vengono addestrati su diversi tipi di dati, come la letteratura medica, che consente loro di generare contenuti di tipo umano. Sebbene possano estrarre informazioni e creare nuovi contenuti, è importante notare che non sono intelligenti e non imparano. Inoltre, questi modelli non sono affidabili, in quanto possono allucinare fatti e fornire risposte diverse allo stesso suggerimento. Questi modelli fanno solo previsioni basate sui loro dati di addestramento e sono essenzialmente scatole nere che non contengono tutte le informazioni dal loro set di addestramento.
  
  
• 00:30:00 In questa sezione, David Smith discute l'IA generativa e i suoi limiti, sottolineando che non comprende il linguaggio, la matematica, i fatti, le maniere, le emozioni o l'etica. Tuttavia, osserva che l'ingegneria tempestiva può essere utilizzata per mitigare alcuni di questi aspetti negativi. Menziona anche che Microsoft ha collaborato con OpenAI per rendere disponibili i suoi modelli, come GPT-3, all'interno del servizio Azure. Co-pilot, che utilizza il modello OpenAI Codex e fornisce suggerimenti per il codice in Visual Studio, è un esempio di questa collaborazione.
  
  
• 00:35:00 In questa sezione, David Smith dimostra l'uso dell'IA generativa in azione e come interfacciarsi con il servizio OpenAI utilizzando il codice. Mostra come impostare manualmente un'interazione con l'API e definisce l'URL e il payload da inviare all'API. Inoltre, condivide una funzione che incapsula il codice e il controllo degli errori. Dimostra come chiedere uno scherzo e sottolinea alcuni potenziali problemi con il modello AI poiché è una scatola nera e non viene aggiornato in tempo reale.
  
  
• 00:40:00 In questa sezione, David Smith dimostra come diversi modelli di IA generano risposte ai prompt. Utilizzando esempi con Copilot per R e Codex, mostra che i modelli sono congelati nel tempo e non deterministici, il che significa che lo stesso prompt può produrre risultati diversi. Quando viene richiesto di scrivere un limerick, l'ultima versione di GPT-3 è in grado di fare una buona rima Limerick, mentre una versione precedente ne genera uno che non fa nemmeno rima. David spiega anche come vengono generati i prompt utilizzando i token, che sono probabilità per potenziali token che l'IA potrebbe generare, e il modello sceglie tra le poche probabilità più alte delle cose.
  
  
• 00:45:00 In questa sezione, David Smith spiega come i token vengono utilizzati dai modelli GPT per generare testo di tipo umano e dimostra come generare una sequenza di token in R utilizzando il servizio OpenAI. Afferma che i programmi che utilizzano i modelli GPT fanno risparmiare tempo, pensiero dedicato e, in ultima analisi, consentono sessioni di codifica più soddisfacenti. Smith osserva inoltre che mentre GitHub Copilot non è gratuito, il servizio OpenAI lo è ed entrambi possono essere utilizzati in Azure.
  
  
• 00:50:00 In questa sezione, David Smith ha risposto alle domande degli spettatori, incluso se Co-pilot potesse essere utilizzato in altri editor oltre ai quattro presentati nel discorso (sfortunatamente no); se avesse provato a usare la pipa nativa invece di magrittr, a cui ha ammesso di non averlo fatto, ma ha ipotizzato che cambiare le sue abitudini ora potrebbe influire sull'utilità del copilota; e la frequenza con cui il modello sottostante di Co-pilot veniva aggiornato per riflettere gli sviluppi più recenti, il che, secondo lui, non era molto frequente a causa del tempo e del denaro necessari, ma la messa a punto era una possibilità lasciata ai singoli utenti in cui i livelli superiori del modello può essere riaddestrato con un nuovo Corpus di dati.
  
  
• 00:55:00 In questa sezione, David Smith discute le considerazioni sulla licenza e l'utilizzo di Co-Pilot per lavori commerciali. Sottolinea che il codice generato da Co-Pilot è di proprietà della persona che lo ha generato. Sebbene Co-Pilot possa essere utile nella generazione di modelli AI, gli utenti dovrebbero verificare il codice generato ed eseguire test di sicurezza e correttezza per assicurarsi che sia affidabile. David condivide anche la sua esperienza nell'uso di Co-Pilot, trovandolo bravo a far emergere idiomi e funzioni di cui non era a conoscenza, ma tende a gravitare verso i dati di addestramento quando tenta di creare funzioni complicate o uniche. Inoltre, discute la possibilità di confrontare il versetto Tidy e il codice della tabella dati generati da Co-Pilot e richiede una richiesta pull per chiunque sia interessato.
  
  
• 01:00:00 In questa sezione, David Smith spiega i limiti di Copilot per R. Nota che Copilot non esegue alcuna valutazione R attiva e non ottiene alcuna informazione sull'ambiente R. Inoltre, Copilot genera token in base a ciò che ha fatto in precedenza, il che significa che potrebbe generare assurdità assolute. Sebbene stia facendo del suo meglio per generare token, è necessario fare attenzione per garantire che il codice generato sia effettivamente utile. Inoltre, David spiega che le risposte di Copilot non sono creative e che è davvero una fusione di ciò su cui è stato addestrato a seconda del suggerimento dato.
  
  
• 01:05:00 In questa sezione, David Smith illustra come modifica il contesto e chiede se ottiene qualcosa che non assomiglia a ciò che scrive utilizzando Copilot per R. Fornisce inoltre informazioni sulle implicazioni sulla privacy dell'utilizzo di Copilot per proprietari codice. Mentre i frammenti di codice vengono inviati al server Copilot per la generazione di prompt, vengono eliminati subito dopo la sessione. David sottolinea che Microsoft è sensibile a queste preoccupazioni e ha progettato Copilot con questo in mente. Inoltre, David fornisce un collegamento alle domande frequenti su GitHub che rispondono a molte delle domande relative alla licenza di Copilot e al completamento del codice.
  
  
• 01:10:00 In questa sezione, David Smith spiega come tutto il completamento del codice nella sua demo è stato ottenuto utilizzando Copilot invece del tradizionale intelliSense. Fornisce inoltre la sua configurazione del codice VS per l'utilizzo di Copilot e R, incluse le istruzioni su come disattivare intelliSense e altre funzionalità non necessarie. Alla domanda su come Copilot gestisce attività di codifica complesse come il debug o l'ottimizzazione, ammette di non avere esperienza in quell'area, ma menziona l'utilità di Copilot nella generazione di test per i processi di debug. Nota inoltre che la prossima generazione di modelli in fase di sviluppo per Copilot e GPT-3 viene addestrata senza contenuti generati dall'intelligenza artificiale per evitare loop di feedback problematici.
  
  
• 01:15:00 In questa sezione, il relatore menziona alcune nuove funzionalità in arrivo su Copilot, inclusi i laboratori GitHub che consentono agli utenti di evidenziare il codice e ricevere una descrizione in inglese di ciò che fa il codice. Inoltre, ci sarà una versione di Copilot per i prompt della shell, che suggerirà il codice durante la digitazione dei comandi. La discussione tocca anche brevemente i data table packages e la storia del linguaggio R, che è stato derivato dal linguaggio di programmazione S inventato ai Bell Labs da John Chambers nel 1974. Nel complesso, il discorso si è concentrato sulla lunga storia di R e sui vari contributi e le innovazioni apportate da utenti come l'oratore.

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CS480/680 Introduzione all'apprendimento automatico - Primavera 2019 - Università di Waterloo

CS480/680 Lezione 1: Introduzione al corso

Questa lezione introduce il concetto di apprendimento automatico, che è un nuovo paradigma nell'informatica in cui si può insegnare ai computer a svolgere compiti complessi senza dover scrivere istruzioni. Questo video fornisce una breve storia del machine learning e introduce i tre componenti chiave di un algoritmo di machine learning: dati, attività e prestazioni.

• 00:00:00 Questa lezione introduce il concetto di apprendimento automatico, che è un nuovo paradigma nell'informatica in cui si può insegnare ai computer a svolgere compiti complessi senza dover scrivere istruzioni.
  
  
• 00:05:00 Questo video fornisce una breve storia dell'apprendimento automatico e introduce i tre componenti chiave di un algoritmo di apprendimento automatico: dati, attività e prestazioni.
  
  
• 00:10:00 Questa lezione discute i tre tipi principali di algoritmi di apprendimento automatico: apprendimento supervisionato, apprendimento non supervisionato e apprendimento per rinforzo. L'apprendimento supervisionato si verifica quando al computer viene fornito un insieme di dati che include sia l'input che l'output, mentre l'apprendimento non supervisionato si verifica quando al computer vengono forniti i dati ma non viene fornita alcuna risposta in anticipo. L'apprendimento per rinforzo è una via di mezzo, in cui al computer viene fornito un feedback che indica come
  bene sta andando, ma non ha una risposta fissa per quale sia la risposta giusta.
  
  
• 00:15:00 Il video discute il problema del riconoscimento delle cifre scritte a mano come parte di un codice postale e presenta una soluzione basata sulla memorizzazione. L'approccio suggerito è quello di confrontare una query bitmap con quelle già in memoria e trovare una corrispondenza. Questa sarebbe un'istanza di memorizzazione, ma sarebbe suscettibile di errori a causa del numero di bitmap possibili.
  
  
• 00:20:00 L'apprendimento supervisionato è una tecnica utilizzata per trovare una funzione che approssima una funzione nota. Questo viene fatto addestrando un modello di machine learning su una serie di esempi e quindi cercando di trovare una funzione che si adatti il più possibile ai dati.
  
  
• 00:25:00 Questo video discute le diverse curve che possono essere utilizzate per rappresentare i dati e spiega il "teorema del pranzo libero". Mostra che non esiste una curva perfetta che possa essere utilizzata per rappresentare i dati e che curve diverse possono essere giustificate in base alle ipotesi di una persona.
  
  
• 00:30:00 L'apprendimento automatico è difficile ma potente perché ci consente di imparare dai dati senza dover specificare esplicitamente le regole che governano tali dati. Nell'apprendimento supervisionato, utilizziamo i dati di un insieme noto di esempi per addestrare un modello che può quindi essere utilizzato per fare previsioni per nuovi dati. Nell'apprendimento non supervisionato, utilizziamo i dati senza specificare una regola che li governi. La generalizzazione è un criterio chiave per giudicare l'efficacia di un algoritmo ed è misurata dal modo in cui si comporta rispetto agli esempi invisibili.
  
  
• 00:35:00 In questo video, l'autore introduce il concetto di apprendimento automatico, che è il processo di addestramento di un computer a riconoscere schemi nei dati. L'apprendimento non supervisionato è una forma più difficile di apprendimento automatico, in cui al computer non vengono fornite etichette (la classe corretta per ogni immagine). I codificatori automatici sono un esempio di una tecnica di apprendimento automatico che può essere utilizzata per comprimere i dati.
  
  
• 00:40:00 Questa lezione introduce il concetto di apprendimento automatico non supervisionato, che si riferisce a un tipo di apprendimento automatico in cui i dati di addestramento non sono etichettati. Mostra come progettare una rete neurale per rilevare automaticamente le caratteristiche nelle immagini e discutere come può essere utilizzata per il riconoscimento facciale e altre attività.
  
  
• 00:45:00 Questa lezione copre le basi dell'apprendimento automatico, inclusa una discussione sull'apprendimento supervisionato e non supervisionato, l'apprendimento per rinforzo e le differenze tra queste tre forme di apprendimento. Copre anche la teoria alla base dell'apprendimento per rinforzo e come può essere implementato nei computer.
  
  
• 00:50:00 Il video introduce il concetto di apprendimento per rinforzo, che è un metodo di apprendimento che si basa su feedback positivi e negativi per modificare il comportamento. Il programma AlphaGo di DeepMind è stato in grado di sconfiggere un giocatore umano di alto livello utilizzando questo metodo, imparando a giocare a un livello che gli umani non potrebbero.
  
  
• 00:55:00 Questa lezione spiega come l'apprendimento per rinforzo viene utilizzato per ottenere risultati migliori di quelli che potrebbe ottenere un essere umano in alcuni casi, come negli scacchi. AlphaGo ha ottenuto questo risultato attraverso una combinazione di apprendimento supervisionato e di rinforzo. Mentre la parte dell'apprendimento supervisionato era necessaria per fornire una linea di base, l'apprendimento per rinforzo era necessario per trovare la soluzione migliore.
  
  
• 01:00:00 Questa lezione fornisce una breve introduzione all'apprendimento automatico supervisionato e non supervisionato, con particolare attenzione al gioco Alphago. Spiega che la mossa è stata vista come una buona mossa da molti al momento in cui è stata fatta e sottolinea che l'apprendimento per rinforzo potrebbe aiutarci a imparare a prendere decisioni migliori in futuro.

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CS480/680 Lezione 2: K-vicini più vicini

CS480/680 Lezione 2: K-vicini più vicini

Questo video copre le basi dell'apprendimento supervisionato, comprese le differenze tra classificazione e regressione. Fornisce inoltre una breve introduzione all'apprendimento automatico e spiega come funziona l'algoritmo del vicino più vicino. Infine, discute come valutare un algoritmo utilizzando la convalida incrociata e come l'underfitting può influire sull'apprendimento automatico. Questa lezione illustra come utilizzare l'algoritmo k-nearest neighbors per la regressione e la classificazione, nonché come ponderare i vicini in base alla loro distanza. La convalida incrociata viene utilizzata per ottimizzare l'iperparametro e l'intero set di dati viene utilizzato per addestrare il modello.

• 00:00:00 Questa lezione copre le basi dell'apprendimento supervisionato, comprese l'induzione e la deduzione, e la principale differenza tra classificazione e regressione.
  
  
• 00:05:00 In questa conferenza, l'autore discute le differenze tra classificazione e regressione e fornisce esempi di entrambi. Fornisce anche una breve introduzione all'apprendimento automatico, sottolineando l'importanza della distinzione tra questi due tipi di apprendimento.
  
  
• 00:10:00 I primi due esempi sono problemi di classificazione ei due successivi sono problemi di regressione.
  
  
• 00:15:00 La conferenza discute diversi tipi di riconoscimento vocale e prosegue con il riconoscimento delle cifre. Si noti che questo è tipicamente un problema di classificazione, poiché non esiste un buon modo per ordinare i valori discreti che rappresentano le parole digitali.
  
  
• 00:20:00 In questa lezione vengono discussi i quattro esempi di problemi che possono essere risolti utilizzando K-vicini più vicini. Il primo esempio è un problema di classificazione, in cui l'input è un'immagine bitmap e l'output è una classificazione di cifre. Il secondo esempio è un problema di regressione, in cui l'input è un insieme di caratteristiche relative a una casa e l'output è un valore in dollari. Il terzo esempio è un tempo
  problema di previsione, in cui l'input sono i dati del sensore e le immagini satellitari e l'output è una previsione se pioverà o meno. Il quarto esempio è un problema in cui l'input è una domanda sulle abitudini del sonno di una persona e l'output è una previsione se la persona dormirà bene o meno.
  
  
• 00:25:00 In questa lezione, il professore spiega come funziona l'apprendimento automatico e come si differenzia dalla pura ottimizzazione. Continua discutendo di come l'apprendimento automatico può essere utilizzato per risolvere problemi come la classificazione e la regressione.
  
  
• 00:30:00 Questo video discute l'obiettivo della lezione, ovvero trovare un'ipotesi che si generalizzi bene. L'esempio fornito è di cercare di trovare una funzione che non sia parte di uno spazio di polinomi di gradi finiti.
  
  
• 00:35:00 L'oratore discute le difficoltà nel cercare di trovare una funzione che preveda accuratamente i dati quando i dati sono rumorosi. Questa difficoltà è aggravata dal fatto che la maggior parte dei dati è complessa e inespressiva. Suggerisce che, in pratica, è spesso necessario scendere a compromessi tra l'espressività e la complessità di uno spazio di ipotesi.
  
  
• 00:40:00 Il classificatore del vicino più vicino divide uno spazio dati in regioni in base a una misura di distanza e restituisce l'etichetta del punto più vicino in ciascuna regione. Questo ci permette di capire più chiaramente cosa sta succedendo con il classificatore del vicino più vicino. È instabile, tuttavia, e può essere ingannato dal rumore nei dati.
  
  
• 00:45:00 In questa lezione, il docente discute l'algoritmo del vicino più vicino K, che è una semplice generalizzazione dell'algoritmo del vicino più vicino. Quindi mostra come l'algoritmo suddivide un set di dati in regioni in base alla classe più frequente. Infine, dimostra come l'aumento del numero dei vicini più vicini influenzi il partizionamento.
  
  
• 00:50:00 Questo video illustra come valutare un algoritmo nell'apprendimento automatico, utilizzando una procedura standard chiamata "convalida incrociata". La procedura suddivide un set di dati in due parti, addestramento e test, e esegue il training sul set di addestramento e i test sul set di test. L'accuratezza dell'algoritmo viene misurata sul set di test e se l'accuratezza diminuisce all'aumentare del numero di vicini, si dice che l'algoritmo è "distorto".
  
  
• 00:55:00 Questo video discute il fenomeno dell'underfitting e i suoi effetti sull'apprendimento automatico. Spiega che l'underfitting si verifica quando un algoritmo trova un'ipotesi inferiore all'accuratezza futura di un'altra ipotesi. Ciò può essere causato dal fatto che il classificatore non è abbastanza espressivo, il che significa che lo spazio delle ipotesi non è abbastanza espressivo.
  
  
• 01:00:00 In questo video, l'autore spiega come l'overfitting e l'underfitting possono essere determinati matematicamente. L'overfitting si verifica quando un algoritmo trova i valori di potenza Eh più elevati nei dati, mentre l'underfitting si verifica quando la differenza tra l'accuratezza dell'addestramento e l'accuratezza futura è inferiore al valore massimo possibile. I test sul training set possono essere fuorvianti, in quanto non riflettono accuratamente la quantità di overfitting.
  
  
• 01:05:00 In questa lezione, il professore discute su come scegliere una chiave per un algoritmo di apprendimento automatico, osservando che è importante obbedire al principio del privilegio minimo. Nota inoltre che è possibile violare questo principio ottimizzando gli iperparametri rispetto al set di test, che quindi non può più essere considerato attendibile. Per proteggersi da ciò, suggerisce di suddividere i dati in tre serie e di allenarsi a turno su ciascuna serie.
  
  
• 01:10:00 In questa lezione, il docente discute il concetto di "k-vicini più vicini" e come selezionare il miglior K per un dato problema. Discute anche dell'uso della convalida incrociata per garantire che i dati utilizzati per l'addestramento e la convalida siano il più rappresentativi possibile.
  
  
• 01:15:00 In questo video, l'istruttore dimostra l'uso della quadruplice convalida incrociata per convalidare e addestrare un modello.
  
  
• 01:20:00 Questa lezione discute i passaggi coinvolti nell'ottimizzazione di un iperparametro utilizzando K-nearest neighbor (KNN) con convalida incrociata. L'iperparametro viene valutato utilizzando un sottoinsieme di dati e viene restituita un'ipotesi se il miglior KNN raggiunge la precisione desiderata. Infine, l'intero set di dati viene utilizzato per addestrare l'iperparametro.
  
  
• 01:25:00 In questa lezione, l'istruttore spiega come utilizzare K vicini più vicini per la regressione e la classificazione. Discute anche su come pesare i vicini più vicini in base alla loro distanza.