Articoli su Machine Learning

Mentre l'apprendimento supervisionato tradizionale si concentra sul prevedere etichette a partire dai dati in input e l'apprendimento non supervisionato mira a trovare strutture nascoste nei dati, il similarity learning sta in qualche modo nel mezzo.

L'Intelligenza Artificiale (IA) simbolica è un sottoinsieme dell'IA che si concentra sull'elaborazione e la manipolazione di simboli o concetti, anziché di dati numerici.

I dati sintetici sono dati generati artificialmente che imitano le caratteristiche dei dati reali senza contenere alcuna informazione effettiva.

La generazione di testo è un processo in cui l'IA produce testo che somiglia alla comunicazione naturale umana.

Scopri il transfer learning, il fine-tuning e il loro ruolo fondamentale nel machine learning e nella GenAI.

Nell\'universo del machine learning, l\'unlabeled data è utilizzato principalmente nei modelli di apprendimento non supervisionato.

Scopri cos'è il zero-shot learning, come funziona, le sue applicazioni e le sfide nell'intelligenza artificiale.

L’MLOps è ciò che trasforma un modello che funziona in un notebook in un sistema che continua a funzionare in produzione — tramite deployment, monitoraggio, drift e retraining. MLOps Concepts di DataCamp è il miglior corso da cui iniziare — ecco la classifica completa dei migliori corsi di MLOps che puoi iniziare quest’anno.

Scopri come viene applicata la data science nel settore bancario esplorando uno dei casi d’uso più comuni: il rilevamento delle frodi.

Scopri come usare modelli di machine learning in Python per prevedere il churn rate dei clienti, trasformando i dati di marketing in insight concreti.

Scopri come la data science può essere usata per analizzare le emozioni dei clienti e fornire insight preziosi per ottimizzare le vendite.

Il catastrophic forgetting rende difficile l'apprendimento continuo. Scopri come Nested Learning usa scale temporali multiple per mantenere la conoscenza pregressa mentre apprende nuovi task.