TensorFlow è una libreria Python per il calcolo numerico veloce creata e rilasciata da Google. In questo post scoprirai la libreria TensorFlow per Deep Learning. È una libreria di base che può essere utilizzata per creare modelli di Deep Learning direttamente o utilizzando librerie wrapper che semplificano il processo basato su TensorFlow . Creata dal team di Google Brain e inizialmente rilasciata al pubblico nel 2015, TensorFlow è una libreria

Questa versatilità è resa possibile dall'ampia libreria standard che offre una gamma di servizi intesi Le migliori librerie Python Per La Finanza Il campo delle tecnologie finanziarie è vasto e comprende Ecco un esempio di codice Python che utilizza la libreria TA-Lib per calcolare e visualizzare l'indice TA-Lib, la libreria yfinance per leggere i dati storici di un'azione e la libreria Matplotlib per disegnare Il progetto QuantLib mira a creare una libreria open source gratuita per la modellazione, il trading

Python, grazie alla sua enorme community che contribuisce al suo sviluppo, ha decine di migliaia di librerie Tra le tante librerie le più diffuse che puoi utilizzare per il Machine Learning e AI: Scikit-learn Keras TensorFlow NLTK PyBrain Vedremo più approfonditamente ognuna di queste librerie più avnti. Le Librerie più usate vengono messe a disposizione all'interno della piattaforma PyPI (Python Package Ad oggi PyPi è la più grande raccolta di librerie facilmente accessibile.

Fortunatamente, esistono librerie open source disponibili per l'utilizzo di metodi AutoML con librerie di machine learning popolari in Python, come la libreria di machine learning scikit-learn. learning della libreria scikit-learn. Per utilizzare TPOT, la libreria deve essere installata utilizzando pip come segue: ! Il primo passo è installare la libreria HyperOpt.

Esistono varie librerie di computer vision, librerie di riconoscimento di immagini, librerie di riconoscimento Le migliori librerie di computer vision : In questo articolo abbiamo raccolto un elenco delle librerie Migliori librerie di computer vision 1 Open CV OpenCV è di gran lunga la libreria di visione artificiale Migliori librerie di computer vision 4 Keras Keras è una libreria software open source basata su Python NVIDIA CUDA-X contiene: Librerie di matematica Algoritmi paralleli Librerie di immagini e video Librerie

pulizia e analisi dati vogliamo mostrarti direttamente un video esempio di cosa si può fare con questa libreria Per prima cosa installiamo Mito la libreria di Python Presumo che tu abbia una versione recente di Jupyter Conclusione su Mito la libreria che automatizza la Data Science e la Data Analysis Mito è un potente Scarica Progetti già pronti Lavora con il nostro editor online senza dover installare librerie Usa i

Facebook ha recentemente reso open-source AugLy, una nuova libreria Python che mira ad aiutare i ricercatori AugLy è una nuova libreria open source per l'aumento dei dati che combina audio, immagini, video e testo gradualmente diventando sempre più multimodali, è utile trasformare tutti i dati di un progetto in un'unica libreria Oltre ai modelli di addestramento che utilizzano AugLy, la libreria può essere utilizzata anche per determinare

linguaggio di programmazione dominante nel campo del Machine Learning, grazie alla sua vasta gamma di librerie In questo articolo, esploreremo in dettaglio alcune delle principali librerie di Machine Learning disponibili ML NumPy è una libreria fondamentale per qualsiasi progetto di Machine Learning. Librerie Specializzate per Task Specifici di Machine Learning Oltre alle librerie fondamentali, esistono Ecco una selezione di librerie specializzate da considerare: Queste librerie specializzate sono essenziali

Con così tante librerie e tecniche disponibili, può essere difficile sapere da dove iniziare. parti, ti guideremo attraverso il mondo del deep learning utilizzando la potente e facile da usare libreria La conversione viene effettuata in modo da poter essere utilizzata dalla libreria PyTorch. Lezione 05: Caricamento dei dati da Torchvision Torchvision è una libreria sorella di PyTorch. In questa libreria sono presenti funzioni specializzate per l'immagine e la visione artificiale.

Il mondo del deep learning si basa su una vasta gamma di librerie Python che offrono soluzioni per l'apprendimento In questo articolo, esploreremo le principali librerie e forniremo recensioni dettagliate per aiutarti Queste librerie forniscono una vasta gamma di funzionalità, dalle operazioni di base di manipolazione Le Migliori Librerie Python per il Deep Learning: Guida Completa e Recensioni Le Migliori Librerie e Quando Utilizzarle Recensioni delle Migliori Librerie Python per il Deep Learning Numpy Numpy è una libreria

completamente nuovo come Python non sembra così eccitante, tuttavia, i vantaggi offerti da Python, le molte librerie In questo articolo, utilizzeremo le librerie Panda e Numpy di Python per sostituire molti Excel funzioni , clicca qui Se non sai cosa sia un Dataset, clicca qui Se non sai quali sono le migliori librerie per Per iniziare con questa guida, importiamo le librerie Pandas, Numpy e Matplotlib. #importiamo le librerie import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import numpy as np Con questo

Poter creare API o una libreria tua usando le librerie che vedremo tra poco Creare applicazioni web Ecco le 10 migliori librerie Python per la scienza dei dati. Le librerie di machine learning ruotano anche attorno a Pandas DataFrames come input. Statsmodels Statsmodels è un'ottima libreria per fare statistiche hardcore. Questa libreria multifunzionale è una miscela di diverse librerie Python, che prende le sue caratteristiche

Il nuovo AI Index Report 2023 dell'Università di Stanford è finalmente disponibile! In questo report aggiornato sono presentate le ultime scoperte emerse nel 2022 riguardo l'intelligenza artificiale (IA), offrendo una panoramica completa su tutte le novità del settore, dalle ricerche alle finanziamenti, fino all'impennata di regolamentazioni sempre più rigide. Cos'è il AI Index Report 2023 ? Il report non tralascia i rischi e gli aspetti negativi dell'IA, come accade con ogni tecnologia, soprattutto alla luce della portata esponenziale dimostrata dall'IA negli ultimi mesi. Lo studio, curato da un comitato interdisciplinare di esperti accademici e dell'industria, offre un'analisi dettagliata dei trend del machine learning e delle tecniche simili, prevalentemente incentrata sul quadro statunitense, che rappresenta il centro nevralgico del settore a livello globale. L'obiettivo dichiarato del report AI Index 2023 è quello di "tracciare, raccogliere, distillare e visualizzare i dati relativi all'intelligenza artificiale". L'Università di Stanford si impegna a fornire dati rigorosamente controllati e di ampia provenienza, in modo che politici, ricercatori, dirigenti, giornalisti e il pubblico in generale possano sviluppare una comprensione più approfondita e sfumata del complesso campo dell'IA. Il report punta a diventare la fonte più autorevole e credibile al mondo per i dati e gli approfondimenti sull'IA, offrendo accesso pubblico a molti dei dati di studio utilizzati. Nonostante la mole di quasi 400 pagine del report, ci sono alcuni passaggi interessanti che meritano di essere menzionati. Se vuoi saperne di più sull'intelligenza artificiale e sui suoi sviluppi, ti invitiamo a leggere il testo completo e a scoprire le sue sezioni più interessanti, adatte a ogni tipo di lettore. Con il nuovo AI Index Report 2023, l'Università di Stanford ci fornisce un'opportunità unica per rimanere aggiornati sul mondo in costante evoluzione dell'IA. Non vuoi leggere il riassunto ? Ecco a te il report completo : Se ti piacciono i grafici ne abbiamo raccolti alcuni molto interessanti a fine articolo ( vai alla fine ) I principali temi del rapporto AI Index 2023 La struttura del report è articolata per macro-argomenti, tra i quali troviamo: Problemi Etici Ricerca e sviluppo Prestazioni tecniche Etica dell'IA Aspetti economici Istruzione Diversità Opinione pubblica Politiche e governance In un elenco riassuntivo dei risultati più importanti (positivi e negativi) del rapporto, vengono presentati i risultati emersi dalla ricerca, che comprende sondaggi, interviste, analisi e altri studi. Ecco cosa è emerso: Problemi Etici , troppi incidenti secondo l' AI INDEX 2023 Il rapporto AI Index 2023 approfondisce nel terzo capitolo il "lato oscuro" dell'utilizzo dell'intelligenza artificiale, focalizzandosi sulla dimensione etica. L'impatto dell'uso di queste tecnologie sul piano etico è sempre stato un tema di discussione, tuttavia, oggi, con l'affermarsi dell'AI e delle sue grandi potenzialità, diventa sempre più evidente a livello globale. Il grafico seguente mostra lo stato degli incidenti e delle controversie legati all'uso dell'AI tra il 2016 e il 2022. Il rapporto sottolinea la necessità di affrontare questi problemi etici con la massima serietà per garantire un utilizzo responsabile dell'intelligenza artificiale. Il rapporto sottolinea i seguenti aspetti etici da prendere in considerazione tra i tanti: • La creazione di modelli di grandi dimensioni addestrati su dati proprietari che risultano spesso viziati da bias e distorsioni insiti negli stessi dataset. Tuttavia, si spera che questi problemi possano essere ridotti in parte attraverso tecniche di ottimizzazione delle istruzioni utilizzate per l'addestramento dei modelli. • I modelli "generativi" di AI, che producono contenuti artificiali come i noti ChatGPT, DALL-E e Midjourney, sono ormai diffusi tra il pubblico, ma portano con sé specifici problemi etici che possono avere effetti negativi sulla società. Il rapporto sottolinea la necessità di mitigare questi rischi, soprattutto considerando che i possibili scenari di attacco in questo ambito sono difficili da prevedere. • L'analisi dei modelli linguistici, che utilizzano tecniche statistiche e probabilistiche per generare e comprendere testi, dimostra che esiste una correlazione tra prestazioni ed equità, ma "equità e bias possono essere in contrasto". Ciò significa che i modelli che hanno risultati migliori in termini di equità tendono ad avere maggiori pregiudizi di genere. • La verifica automatizzata delle notizie (fact-checking) tramite elaborazione del linguaggio naturale non è ancora affidabile, poiché i giudizi dei modelli AI si basano spesso su "prove" che non resistono a una verifica umana. Ricerca e sviluppo AI Index 2023 Il settore privato dell’AI ha preso il sopravvento sul mondo accademico nella produzione dei modelli di machine learning più significativi; dal 2014 si è notata questa inversione di tendenza, arrivando al 2022 in cui si sono registrati più di trenta significativi modelli di apprendimento automatico prodotti dal settore privato, rispetto ai soli tre realizzati dal mondo accademico. La creazione di sistemi di intelligenza artificiale all’avanguardia richiede sempre più grandi quantità di dati (i c.d. “big data“), potenza di calcolo e investimenti, tutte risorse prevalenti nel settore privato. Questa crescente presenza del settore privato nell'AI ha portato a una maggiore rapidità nello sviluppo di tecnologie avanzate, ma ha anche sollevato preoccupazioni sul controllo del monopolio del mercato e sulla trasparenza delle tecnologie utilizzate. Prestazioni tecniche AI Index 2023 L’AI continua a mostrare – misurati sull’anno – progressi marginali sui “benchmark” tecnici tradizionali, però nuove suite di benchmarking, più complete, stanno emergendo, per avere un quadro più preciso degli effettivi miglioramenti tecnici. Questi progressi tecnici sono spesso il risultato di grandi quantità di dati utilizzati per allenare i modelli di apprendimento automatico, ma anche di nuove tecniche di apprendimento profondo e di hardware di elaborazione più potenti. Nonostante i progressi ottenuti, l'AI non è ancora in grado di risolvere completamente alcune delle sfide più complesse del nostro tempo. Etica dell'IA AI Index 2023 L’AI può avere impatti ambientali negativi, tuttavia nuovi modelli di machine learning possono essere utilizzati per ottimizzarne l’impatto energetico. Secondo alcuni studi ad es. l’addestramento di un modello può comportare l’emissione di 25 volte più carbonio di quello impiegato da un singolo passeggero, in aereo, per un viaggio di sola andata da New York a San Francisco. La crescente domanda di energia necessaria per alimentare i server di elaborazione dati e le infrastrutture di rete per l'AI sta aumentando il consumo di energia globale. Ci sono anche esempi di come l'AI può essere utilizzata per ridurre l'impatto ambientale in altri settori, come l'agricoltura e la gestione delle risorse naturali, migliorando la sostenibilità a lungo termine del nostro pianeta. Aspetti economici AI Index 2023 L’AI sta accelerando rapidamente il progresso scientifico. Ne è dimostrazione il suo utilizzo negli studi sulla fusione dell’idrogeno, per generare nuovi anticorpi, ecc. L'AI sta rivoluzionando la ricerca scientifica attraverso l'elaborazione di grandi quantità di dati e la generazione di modelli avanzati per l'analisi e la predizione dei risultati. Istruzione AI Index 2023 La domanda di competenze legate all'AI sta crescendo rapidamente in tutto il mondo e sta colpendo ogni settore industriale che coinvolga dati. Gli Stati Uniti sono stati il primo paese ad adottare questa tecnologia e ora è alla ricerca di più professionisti dell'AI. Secondo il World Economic Forum, si prevede che la domanda di competenze legate all'AI aumenterà in modo significativo in tutto il mondo nel prossimo decennio, in particolare per i professionisti che hanno competenze tecniche e capacità di leadership. L'AI ha il potenziale di creare nuove opportunità di lavoro in diversi settori, tra cui la sanità, il commercio, la finanza e l'istruzione. Calo di Investimenti AI Index 2023 Nonostante il calo degli investimenti privati del settore in calo di circa il 26% e del numero di nuove società dedicate all'AI nel 2022, se considerati nell'arco di un decennio, gli investimenti nell'AI sono aumentati in modo significativo. Nel 2022, la quantità di investimenti privati nell'AI è stata 18 volte maggiore rispetto al 2013. Il settore privato dell'AI ha preso il sopravvento sul mondo accademico nella produzione dei modelli di machine learning più significativi. La creazione di sistemi di intelligenza artificiale all'avanguardia richiede sempre più grandi quantità di dati, potenza di calcolo e investimenti, tutte risorse prevalenti nel settore privato. Politiche e governance AI Index 2023 L'interesse politico per l'AI e la sua regolamentazione sono in aumento su scala globale. Ci sono preoccupazioni riguardo all'impatto dell'AI sull'occupazione e sulla sicurezza informatica, oltre alle questioni etiche legate all'uso dell'AI. I governi stanno cercando di trovare un equilibrio tra la promozione dell'innovazione nell'AI e la tutela dei cittadini dagli eventuali effetti negativi. Alcuni paesi, come la Cina, stanno investendo massicciamente nell'AI e stanno cercando di diventare leader nel settore, mentre altri paesi, come gli Stati Uniti e l'Unione Europea, stanno cercando di regolamentare l'AI per garantire un utilizzo etico e sicuro. GRAFICI INTERESSANTI DEL RAPPORTO IA INDEX In conclusione, il report AI Index 2023 mette in luce l'importanza di considerare gli aspetti etici dell'utilizzo delle tecnologie AI, soprattutto alla luce delle grandi capacità dimostrate da queste ultime. Sono molti i punti di attenzione da considerare, come i modelli di grandi dimensioni addestrati su dati proprietari che possono essere viziati da bias e distorsioni insiti nei dataset, o i modelli generativi di AI che possono produrre effetti nefasti a livello sociale. Se l'articolo ti è piaciuto condividolo e supportaci :)

Questo è stato possibile grazie alla creazione di piattaforme cloud, framework open source, librerie

Scopri le alternative gratis e i modelli open source che puoi utilizzare per creare il tuo chatbot come Chat GPT, integrare gli LLM o lanciare il tuo prodotto con AI. L'intelligenza artificiale ha fatto grandi progressi negli ultimi anni e oggi ci sono molte tecnologie disponibili per le conversazioni automatizzate. ChatGPT e Bard sono due delle soluzioni più popolari disponibili oggi, ma esistono molte altre alternative open source che possono essere utilizzate per creare conversazioni automatizzate. In questo articolo, esploreremo 8 alternative open source a ChatGPT e Bard che possono essere utilizzate per creare conversazioni automatizzate. Queste alternative offrono una vasta gamma di funzionalità e sono adatte a diversi casi d'uso, come il customer service, l'assistenza virtuale, la consulenza online e molti altri. Continua a leggere per scoprire le alternative open source che possono essere utilizzate per creare conversazioni automatizzate e scegliere quella che meglio si adatta alle tue esigenze. Le migliori Alternative open source a Chat GPT e Bard : LLaMA Alpaca Vicuna OpenCHatKIT GPT4all Raven RWKV OPT FLAN-T5-XXL 1. LLAMA Il progetto LLaMA comprende una serie di modelli linguistici fondamentali che variano in dimensioni da 7 miliardi a 65 miliardi di parametri. Questi modelli si stavano addestrando su milioni di token e si stavano addestrando esclusivamente su set di dati disponibili pubblicamente. Di conseguenza, LLaMA-13B supera GPT-3 (175B) e LLaMA-65B si comporta in modo simile ai migliori modelli come Chinchilla-70B e PaLM-540B. Risorse: Paper GitHub DEMO 2. Alpaca Stanford Alpaca afferma di poter competere con ChatGPT e chiunque può riprodurlo in meno di 600$. L'Alpaca 7B è messo a punto dal modello LLaMA 7B su 52K istruzioni. Risorse: GitHub DEMO 3. Vicuna Vicuna è messo a punto dal modello LLaMA sulle conversazioni condivise dagli utenti raccolte da ShareGPT . Il modello Vicuna-13B ha raggiunto una qualità superiore al 90%* di OpenAI ChatGPT e Google Bard. Ha anche superato i modelli LLaMA e Stanford Alpaca nel 90% dei casi. Il costo dell'addestramento di Vicuna era di circa 300 $. Wow. Risorse: GitHub DEMO 4. Open Chat KIT OpenChatKit: Open-Source ChatGPT Alternative è un kit di strumenti completo per creare il tuo chatbot. Fornisce istruzioni per l'addestramento del proprio modello di linguaggio di grandi dimensioni ottimizzato per le istruzioni, messa a punto del modello, sistema di recupero estensibile per l'aggiornamento della risposta del bot e moderazione del bot per filtrare le domande. Come possiamo vedere, il modello GPT-NeoXT-Chat-Base-20B ha superato la modalità base GPT-NoeX nelle attività di domanda e risposta, estrazione e classificazione. Risorse: GitHub DEMO Scheda modello 5. GPT4ALL GPT4ALL è stato addestrato su un enorme corpus curato di interazioni con gli assistenti, tra cui codice, storie, rappresentazioni e dialoghi a più turni. Il team ha fornito set di dati, pesi del modello, processi di preprocessing dei dati e codice di finetuning per promuovere l'open source. Inoltre, hanno rilasciato versioni quantizzate a 4 bit del modello che possono essere eseguite sul tuo laptop. Puoi persino utilizzare un client Python per eseguire l'inferenza del modello. Risorse: Paper GitHub DEMO (non ufficiale) Scheda modello 6. Raven RWKV Raven RWKV 7B è un chatbot open source alimentato dal modello linguistico RWKV che produce risultati simili a ChatGPT. Il modello utilizza RNN in grado di eguagliare i trasformatori in termini di qualità e scalabilità pur essendo più veloce e risparmiando VRAM. The Raven è stato messo a punto su Stanford Alpaca, code-alpaca e altri set di dati. Risorse: GitHub DEMO Scheda modello 7. OPT OPT : Open Pre-trained Transformer Language Models non è eccezionale come ChatGPT, ma ha mostrato notevoli capacità per l'apprendimento a zero e pochi colpi e l'analisi del bias stereotipato. Puoi anche integrarlo con Alpa, Colossal-AI, CTranslate2 e FasterTransformer per ottenere risultati ancora migliori. Nota: è nell'elenco a causa della sua popolarità, in quanto ha 624.710 download mensili nella categoria di generazione del testo. Risorse: Paper GitHub DEMO Scheda modello 8. Flan-T5-XXL Flan-T5-XXL ha perfezionato i modelli T5 su una raccolta di set di dati formulati come istruzioni. La messa a punto delle istruzioni migliora notevolmente le prestazioni su una varietà di classi di modelli come PaLM, T5 e U-PaLM. Il modello Flan-T5-XXL è messo a punto su più di 1000 attività aggiuntive che coprono anche più lingue. Risorse: Paper GitHub DEMO Scheda modello Conclusione sulle alternative open source a Chat GPT e Bard Sono disponibili molte opzioni open source e ho citato quelle popolari. I chatbot e i modelli open source stanno migliorando e nei prossimi mesi vedrai un nuovo modello che può superare completamente ChatGPT in termini di prestazioni. Speriamo che questo articolo ti abbia aiutato a scoprire nuove alternative open source per creare conversazioni automatizzate e che tu sia in grado di fare la scelta migliore per la tua attività. Ricorda, la tecnologia è un mondo in continua evoluzione, quindi continua a tenerti aggiornato sulle ultime novità e opportunità che possono aiutarti a raggiungere i tuoi obiettivi.