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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.
Impariamo a creare grafici per descrivere i nostri dati, sfruttando i metodi offerti dal modulo Pandas di Python.
Impariamo ad utilizzare Seaborn, noto modulo Python per la creazione di grafici, molto diffuso tra data scientist e data analyst.
Impariamo a generare un pattern di bit tramite l’implementazione di GAN (Generative Adversarial Networks) in Python.
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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.
Dopo anni dal primo rilascio, arriva la prima versione ufficialmente stabile di scikit-learn, tra i moduli Python più usati in data science.
Matplotlib è uno dei moduli più usati su Python per costruire grafici e visualizzare al meglio i risultati delle analisi.
I ricercatori di Google hanno sviluppato un algoritmo che può aumentare la risoluzione delle immagini in modo sorprendentemente efficace.
Secondo uno studio appena pubblicato su arXiv, l’uso di GitHub Copilot porterebbe spesso alla generazione di codice non sicuro e vulnerabile.
Impariamo a costruire il generatore di una semplice GAN, sfruttanto Python ed in particolare la libreria PyTorch.
