Confronto tra modelli per l'analisi delle serie temporali storiche economiche
Confronto tra alcuni algoritmi importanti di analisi delle serie temporali, come ARIMA, Prophet e LSTM
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Come integrare apprendimento supervisionato e non supervisionato nel Machine Learning
Approfondisci come l'integrazione di tecniche di apprendimento supervisionato e non supervisionato può ottimizzare i modelli di machine learning, migliorando l'accuratezza predittiva e l'interpretabilità dei dati
Oltre la RAG: GPT-4 e database vettoriali per la creazione di mappe mentali
Progetto che usa GPT-4 (o qualsiasi altro LLM), un database vettoriale e Streamlit per navigare una base di conoscenza ampia e creare mappe mentali da essa per una migliore fruizione delle informazioni
Classificazione di Melanoma in TensorFlow: Distinguere tra Maligno e Benigno con Intelligenza Artificiale
In questo articolo sarà implementata una rete neurale convoluzionale utilizzando Keras con TensorFlow come backend. Verrà condotta un'analisi dei risultati al fine di valutare l'utilità pratica del modello nell'identificazione di lesioni cutanee
Creare un Chatbot in Python con LangChain e RAG
Impara a creare un Chatbot in Python con LangChain e RAG, è una tecnica che permette di migliorare la qualità della risposta degli LLM utilizzando un archivio dati esterno
Deep Learning e MNIST: Come utilizzare una rete neurale convolutiva per il riconoscimento di immagini
Come approcciare al riconoscimento delle immagini e delle cifre MNIST con una rete neurale convolutiva usando Keras e TensorFlow
Valutare il livello di competenza linguistica col machine learning
Strategia e modellazione della competizione Kaggle dove si prevede la competenza linguistica di studenti liceali che studiano l'inglese
Introduzione a PyTorch: dal training loop alla predizione
PyTorch con Python: introduzione da addestramento a predizione. PyTorch è uno dei framework di deep learning più famosi e imparare questo strumento diventa fondamentale se si vuole costruire una carriera nel campo della IA applicata.
Tagging di contenuti con la logica fuzzy in Python
Creazione di un corpus di dati testuali in Python e taggare i testi al suo interno attraverso logica fuzzy con la libreria The Fuzz. Progetto basato sull'automazione di un task tipicamente molto lungo e noioso.