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Le Generative Adversarial Network (anche note come GAN) sono dei particolari tipi di reti neurali artificiali, molto utilizzate per generare dati fittizi molto verosimili. In questa guida impareremo a conoscerne i principi di funzionamento, e getteremo le basi per implementare una GAN in grado di generare immagini verosimili di cifre numeriche scritte a mano.
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Il Machine Learning è quella branca dell’intelligenza artificiale che, sfruttando concetti derivati dalla statistica, permette di sfruttare i dati per definire comportamenti complessi che derivino da essi. In questa guida forniremo una panoramica di come Python e altre tecnologie correlate facilitino l’implementazione di soluzioni basate sul machine learning e l’intelligenza artificiale.
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NumPy è uno dei moduli Python più diffusi, usati e apprezzati, al punto da essere praticamente immancabile in ogni progetto che abbia a che fare con data science, analisi dei dati o machine learning. In questa guida pratica impareremo a conoscerne tutte le sfaccettature, acquisendo le conoscenze necessarie per utilizzarlo in ambito professionale.
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Le Generative Adversarial Network (anche note come GAN) sono dei particolari tipi di reti neurali artificiali, molto utilizzate per generare dati fittizi molto verosimili. In questa guida impareremo a conoscerne i principi di funzionamento, e getteremo le basi per implementare una GAN in grado di generare immagini verosimili di cifre numeriche scritte a mano.
Nella scorsa lezione avevamo accennato all’intuizione di Ian Goodfellow e del suo team di ricerca, che aveva dato vita a […]
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Il Machine Learning è quella branca dell’intelligenza artificiale che, sfruttando concetti derivati dalla statistica, permette di sfruttare i dati per definire comportamenti complessi che derivino da essi. In questa guida forniremo una panoramica di come Python e altre tecnologie correlate facilitino l’implementazione di soluzioni basate sul machine learning e l’intelligenza artificiale.
La beta 2 di Python 3.10 è stata rilasciata: scopriamo insieme le principali novità introdotte in quest’ultima versione.
Impariamo cosa sono le GAN (Generative Adversarial Network), reti neurali molto utili per generare contenuti artificiali ma verosimili.
Impariamo a gestire l’indicizzazione degli elementi di un ndarray, e le principali operazioni di slicing su questo tipo di struttura dati.
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NumPy è uno dei moduli Python più diffusi, usati e apprezzati, al punto da essere praticamente immancabile in ogni progetto che abbia a che fare con data science, analisi dei dati o machine learning. In questa guida pratica impareremo a conoscerne tutte le sfaccettature, acquisendo le conoscenze necessarie per utilizzarlo in ambito professionale.
Impariamo ad usare i DataFrame di Pandas per analizzare i dati ed usarli all’interno di applicazioni di Machine Learning
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Go, a cui spesso ci si riferisce con GoLang, è un linguaggio di programmazione multipiattaforma, disponibile per Windows, Linux e Mac. Sviluppato da Google con l’obiettivo di risultare efficiente e, al tempo stesso, leggibile e semplice da apprendere, Go è apprezzato da un numero sempre crescente di sviluppatori. In questa guida vedremo le sue principali peculiarità.
Impariamo le basi per definire, utilizzare e gestire al meglio gli array, utilizzando il linguaggio di programmazione Go.
