Backpropagation: come apprendono le reti neurali
Scopri come le reti neurali apprendono pattern dai dati attraverso l'algoritmo che ha reso possibile il deep learning odierno
Machine Learning
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Tecniche di feature engineering per variabili numeriche in Python
Scopri le tecniche di feature engineering più utili per convertire valori numerici in informazioni utili per il tuo modello predittivo usando Sklearn, Numpy e Python
Tuning degli iperparametri con Optuna in Python
Scopri Optuna, il potente framework Python per l'ottimizzazione efficiente degli iperparametri. Scoperto nelle competizioni Kaggle, Optuna ha rapidamente conquistato i data scientist per la sua semplicità e abiiltà di risparmiare tempo nella ricerca
Estrarre qualsiasi entità da testo con GLiNER
GLiNER è un modello NER in grado di identificare qualsiasi tipo di entità utilizzando un codificatore di trasformatore bidirezionale (simile a BERT) che supera ChatGPT e altri LLM in task di classificazione dei token zero-shot
Classificazione di Melanoma in TensorFlow: Distinguere tra Maligno e Benigno con Intelligenza Artificiale
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Come Approcciare i Problemi di Machine Learning
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Quali Sfide Ostacolano il Tuo Successo nel Machine Learning?
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Introduzione alla IA Generativa e alle sue Applicazioni
Cosa è l'IA generativa e perché sta ridefinendo i confini del possibile attraverso tecnologie che permettono alle macchine non solo di apprendere ma anche di creare
Algoritmi di Machine Learning: Guida introduttiva per comprendere i principi e le applicazioni
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