Il Reinforcement Learning è uno dei campi più affascinanti dell’apprendimento automatico. A differenza dell’apprendimento supervisionato, i modelli di reinforcement learning possono imparare processi complessi in modo indipendente, anche senza dati perfettamente tabellati. Uno dei casi più divertenti è vedere agenti…
Le reti neurali convoluzionali (CNN) sono gli elementi fondamentali dell’odierna classificazione delle immagini utilizzando l’apprendimento automatico. Tuttavia, un’altra attività molto utile che svolgono prima della classificazione è estrarre le caratteristiche rilevanti da un’immagine. L’estrazione delle caratteristiche è il modo in…
È importante comprendere la stazionarietà delle serie temporali durante la fase esplorativa in quanto diversi modelli di previsione ne fanno affidamento. La stazionarietà di una serie temporale significa che le sue proprietà statistiche non cambiano nel tempo, con media, varianza…
Le metodologie di ricerca dominanti attualmente si basano tipicamente su corrispondenze di parole chiave o similarità nello spazio vettoriale per stimare la rilevanza tra una query e i documenti. Tuttavia, queste tecniche faticano quando si tratta di cercare all’interno di…
HuggingFace può essere complesso e complicato se non si sa da dove cominciare per impararlo. Uno dei punti di ingresso nel repository di HuggingFace sono gli script run_mlm.py e run_clm.py. In questo articolo, verrà esaminato lo script run_mlm.py. Questo script…
Il Retrival Augmented Generation (RAG) è senza dubbio uno strumento potente, facilmente realizzato utilizzando framework come LangChain o LlamaIndex. Tale facilità di integrazione potrebbe dare l’impressione che RAG sia una soluzione magica che è facile da costruire per ogni caso…
In questo articolo verrà illustrato il processo di sviluppo di uno strumento per proporre i migliori incubatori ai fondatori di start-up, utilizzando Python, Pinecone, FastAPI, Pydantic e Docker. Contesto L’azienda Harness, dedicata all’assistenza ai fondatori nelle loro attività imprenditoriali, mi…
Nel contesto dell’architettura software/hardware per l’Intelligenza Artificiale (AI) e il Machine Learning (ML), è cruciale progettare un sistema efficiente e consapevole degli algoritmi, in modo che software, hardware e algoritmi interagiscano strettamente per sfruttare al massimo le risorse di calcolo…
Nel seguente articolo, esploreremo come creare un agente in grado di conversare utilizzando i dati sul cambiamento climatico forniti dall’eccellente API di Probable Futures e il nuovo API di OpenAI Assistants. L’agente basato su intelligenza artificiale è in grado di…
Il mercato del lavoro attuale può essere estremamente competitivo e rendere difficile trovare la strada verso una carriera di successo nel campo dei dati. Tuttavia, c’è un consiglio prezioso proveniente da uno scienziato dei dati di Spotify che può aiutare…