Tutorial di Machine Learning

Scopri cos'è la zero-shot classification, come funziona sotto il cofano con i modelli NLI, come si confronta con few-shot e fine-tuning, e come applicarla con Hugging Face Transformers.

Scopri come una pipeline MLOps end-to-end prevede i Mondiali 2026: dal retraining automatico e DVC a una simulazione Monte Carlo da 10.000 esecuzioni del tabellone.

Una guida per comprendere e implementare l'algoritmo di ricerca A* in Python. Scopri come creare soluzioni efficienti a problemi di ricerca complessi con esempi di codice pratici. Impara strategie di ottimizzazione usate in produzione.

Scopri come funziona l'algoritmo Apriori, i suoi concetti chiave e come usarlo in modo efficace per l'analisi dei dati e il decision-making.

Scopri tecniche, applicazioni e strumenti di data augmentation con un tutorial su TensorFlow e Keras.

In questo tutorial, impara la classificazione con alberi decisionali, le misure di selezione degli attributi e come creare e ottimizzare un Decision Tree Classifier usando il pacchetto Scikit-learn di Python.

Scopri come implementare DBSCAN, capire i suoi parametri chiave e quando sfruttarne i punti di forza unici nei tuoi progetti di data science.

Esplora l’Explainable AI (XAI) e scopri come creare fiducia nei sistemi di IA con LIME e SHAP per l’interpretabilità dei modelli. Comprendi l’importanza di trasparenza ed equità nelle decisioni guidate dall’IA.

Impara il feature engineering con questa guida pratica. Esplora tecniche come encoding, scaling e gestione dei valori mancanti in Python.

Scopri in dettaglio il funzionamento interno del gradient boosting senza troppi mal di testa matematici e come regolare gli iperparametri dell’algoritmo.

Esplora l'architettura dei Transformer, i modelli che hanno rivoluzionato la gestione dei dati tramite meccanismi di self-attention.

I modelli di machine learning sono potenti ma difficili da interpretare. I valori SHAP possono aiutarti a capire come le caratteristiche del modello influenzano le previsioni.