Tutorial di Machine Learning

In questo tutorial imparerai a usare l'analisi predittiva per classificare i generi musicali delle canzoni.

Impara le basi del reinforcement learning attraverso l'analogia di un gatto che impara a usare un tiragraffi.

Comprendi le basi del Reinforcement Learning (RL) ed esplora il pacchetto software Gymnasium per creare e testare algoritmi RL con Python.

Scopri come i computer "vedono" e interpretano le immagini, le tecniche usate per manipolarle e come il machine learning ha cambiato le regole del gioco.

Questo tutorial su scikit-learn ti guiderà nella creazione di un classificatore di fake news con l’aiuto di modelli bayesiani.

Comprendi i concetti chiave delle Self-Organizing Maps e impara a implementarle in Python con MiniSom.

Impara a distinguere sensibilità e specificità e quando usare ciascuna. Con esempi pratici.

Questa guida spiega le proprietà matematiche di Softplus, i suoi vantaggi e compromessi, l’implementazione in PyTorch e quando passare da ReLU.

Scopri come installare e configurare un database MySQL all'interno di container Docker. Il tutorial include concetti come la connessione ai server MySQL, l'esecuzione di client MySQL per connettersi ai container e altro ancora.

Impara SARSA, un algoritmo on-policy di reinforcement learning. Comprendi la sua regola di aggiornamento, gli iperparametri e le differenze rispetto al Q-learning con esempi pratici in Python e la sua implementazione.

Scopri Snowflake Cortex AI e come può essere usato per LLM e machine learning.

Scopri come la funzione di attivazione softmax trasforma i logits in probabilità per la classificazione multi-classe. Confronta softmax vs sigmoid e implementala in Python con TensorFlow e PyTorch.