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Le più recenti
Real-time model predictive control of a wastewater treatment plant based on machine learning | Water Science and Technology | IWA Publishing
Grazie all’ausilio di alcuni algoritmi di Machine Learning si è riusciti a migliorare le performance di un impianto per il trattamento per le acque reflue. Speriamo di avere sempre più progetti e soluzioni per migliorare l’ambiente.
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The Computational Limits of Deep Learning
Siamo già arrivati a dover aspettare un’ulteriore evoluzione degli elaboratori per poter portare avanti alcuni progetti di Machine Learning?
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Libri sulla Data Science
Un’interessante raccolta di testi, tutti in Italiano, che coprono aspetti tecnici e non solo sulla Data Science
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Taming the Tail: Adventures in Improving AI Economics
Uno dei problemi per le aziende di Intelligenza Artificiale legato proprio alla natura e alla dimensionalità dei dati è riuscire a creare modelli di business sostenibili, soprattutto quando il vero valore dei dati risiede nelle code delle distribuzioni. In questo articolo vengono proposti alcuni spunti di riflessione a riguardo.
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Intro to Autoencoders | TensorFlow Core
Ecco a voi una guida per capire meglio cosa sono gli autoencoders e come utilizzarli al meglio
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LIVE WEBINARS
Ecco un’interessante serie di webinar gratuiti che coprono diversi aspetti della data science e il mondo cloud.
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Unpopular Opinion - Data Scientists Should Be More End-to-End
In molti progetti il data scientist viene coinvolto solo per la parte di analisi del dato. Forse sarebbe più efficace se coinvolto invece lungo tutte le fasi progettuali. Quali sono le vostre esperienze e opinioni a riguardo?
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New AI Dupes Humans into Believing Synthesized Sound Effects Are Real
Un aiuto ai produttori di film. Questa applicazione di Intelligenza Artificiale analizza i video e cerca di ricreare i suoni più appropriati a seconda delle scene e dei movimenti degli attori!
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How To Create Custom Docker Base Images For Azure Machine Learning Environments
Una bella guida per gestire immagini docker personali per pubblicare le proprie applicazioni di Machine Learning, in questa circostanza usando Azure come cloud provider.
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Deep Learning's Most Important Ideas - A Brief Historical Review
Ogni tanto è utile ricordare come sono nate le basi del machine learning e del deep learning.
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A Tour of End-to-End Machine Learning Platforms | Databaseline
Ecco un’interessante rassegna di piattaforme di Machine Learning, perlopiù create direttamente da aziende! Oggi potrebbero essercene molte di più però come inizio può essere utile per capire le diverse scelte e la complessità di gestione per mettere in produzione algoritmi e applicazioni.
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thunlp/GNNPapers
Ecco un’utile raccolta di articoli per apprendere le basi e non solo delle GNN (Graph Neural Network)
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Top 6 Python Libraries for Visualization: Which one to Use?
Come orientarsi per scegliere la giusta libreria per i nostri grafici e visualizzazioni in python? Forse la maggior parte sceglie di iniziare con Matplolib, in questo articolo vengono presentate le principali con i loro pro e contro per aiutarci nella scelta.
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Page not found · GitHub Pages
Ad oggi una delle sfide per migliorare gli agenti di Reinforcement Learning è quella di sfruttare a pieno l’esplorazione dei dati disponibili. Qui vengono presentate alcune strategie per abbinare esplorazione e reinforcement learning. (Il link funziona correttamente anche se non sembra)
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