GPT-Neo, GPT-J e GPT-NeoX GPT-Neo, GPT-J e GPT-NeoX sono modelli di intelligenza artificiale molto potenti

Analisi dei componenti principali con Python Ricapitoliamo gli Usi dell'Analisi dei componenti principali Ora, capiamo l'analisi dei componenti principali con Python.

Robotica e Realtà Virtuale come volani per rilanciare l’economia Italiana dando supporto e valore aggiunto per la didattica a distanza o l’assistenza medica; per la progettazione, previsualizzazione o per il loro impiego nella simulazione militare, civile, avionica e robotica. RAIT88, hub di Eccellenza per la Difesa nel campo del Reverse Engineering, gestione e monitoring dell’Obsolescenza, è tra le aziende strategiche per il Ministero della Difesa, affermata anche nello sviluppo di software 3D interattivi. Fondata nel 1988, la società della famiglia Calabrò ha l’innovazione nel proprio DNA. Premiata nel 2019 e nel 2020 come Eccellenza dell’Anno Innovazione & Leadership Electronic Supply Chain nell’ambito del premio Le Fonti Awards, l’azienda romana ha iniziato il suo 2021 come una delle Srl più in crescita del settore. La Realtà Virtuale e le applicazioni innovative Fin dai primi anni 2000, le tecnologie di Realtà Virtuale si sono fatte strada nel mercato dell’intrattenimento e delle applicazioni aziendali, mostrando però i lati deboli di una tecnologia ancora acerba. Grazie allo studio di queste tecniche, è stato finalmente possibile sviluppare soluzioni fino a poco tempo fa impensabili: questo è il contesto in cui RAIT88 ha coltivato il know-how dei sistemi di sviluppo software 3D interattivi. Con il tempo e la cura che solo un’azienda con una vocazione che si può definire artigianale può esprimere, questa piccola società ha saputo conquistarsi uno spazio di esclusività ed Eccellenza totalmente made in Italy, e ad oggi può quindi porsi come Partner Strategico nella realizzazione di soluzioni all’avanguardia in molti sistemi industriali, anche diversi tra loro ma interconnessi. La passione artigiana al servizio dei Future Trends “Ricerca e Sviluppo, le Nanotecnologie, i Nanomateriali e la Quantum Technology - interviene l’AD di RAIT88 Alessio Calabrò - sono i cardini su cui ci muoviamo, che richiedono uno sforzo costante di investimento nell’Innovazione e figure competenti altamente specializzate che selezioniamo dai migliori Atenei ed Enti di Ricerca, al fine di mantenere in Italia i cervelli che altrimenti andrebbero all’estero. Queste eccellenze professionali inserite nel nostro contesto industriale, ci permettono di sviluppare prodotti di nuova concezione con tecnologie all’avanguardia”. Non è un caso che RAIT88, unica azienda italiana a sviluppare prodotti FFF (Form-Fit-Function) senza documentazione fornita dal Prime - perché smarrita o introvabile sul mercato - abbia inserito lo sviluppo della Realtà Virtuale nella sua già ampia fornitura di servizi di sviluppo e innovazione. Soprattutto in questo momento di profondo cambiamento del paradigma, l’azienda guidata dalla famiglia Calabrò ha voluto mettere il proprio know-how al servizio dell’Industria Italiana, rimanendo continuamente aperta durante il Lockdown senza ricorrere ad alcun ammortizzatore sociale per il Covid-19, e ponendosi come antesignana nelle innovazioni per fronteggiare le criticità del futuro. Clicca qui per visitare il Sito RAIT88 e scoprire di più

Assomiglia al ragionamento umano e ha ispirato i ricercatori di intelligenza artificiale a sviluppare Semplice Esempio python Rete neurale artificiale (ANN): import numpy as np class NeuralNetwork(): con Python e Keras Vuoi mettere in pratica quello che hai letto ? Tutorial Per Creare Modelli di Intelligenza Artificiale Tutorial Pratico Tensorflow , TensorBoard e Implementare le reti neurali ricorrenti (RNN) con Python e Keras Deep learnign e python : Object Recognition

Il recente rilascio di GPT-4 segna una pietra miliare significativa nel campo dell'intelligenza artificiale Prima di GPT4 L'attuale rivoluzione dell'intelligenza artificiale per il linguaggio naturale è diventata artificiale con capacità sempre più avanzate. Inoltre, le attività che richiedono creatività e intelligenza emotiva, come la scrittura di romanzi e Questo sarebbe il primo modello GPT multimodale creato dall'azienda di intelligenza artificiale ed è

La libreria Python Keras semplifica la creazione di modelli di deep learning.

Letture consigliate per "I 10 migliori progetti di machine learning per principianti da fare con python " Come Iniziare a Utilizzare l'Intelligenza Artificiale (I.A.) Nella Tua Azienda Migliori progetti Open Source Python di Intelligenza Artificiale Come Creare Un Dataset Semplici progetti di Deep Learning e Computer Vision Con Esempi pratici Riconoscimento facciale con Python Il tuo Primo Programma di Machine Learning con Python e Google Colab Esempio pratico Rilevamento Di

Nella corsa verso l'ottimizzazione dell'uso dell'intelligenza artificiale generativa, l'elemento chiave Le straordinarie capacità delle tecnologie di intelligenza artificiale generativa hanno semplificato cruciale nell’intelligenza artificiale generativa (AI). Innanzitutto, i prompt forniscono contesto e direzione al modello di intelligenza artificiale. Come Scrivere Prompt Perfetti per l'Uso dei tool di Intelligenza Artificiale Questa lista di consigli

L'avvento dell'intelligenza artificiale (IA) e del machine learning (ML) ha portato a incredibili progressi Affrontare le Minacce Emergenti nell'Intelligenza Artificiale: Strategie di Difesa contro gli Attacchi Conclusioni Machine Learning, non solo vantaggi Al giorno d’oggi, L’intelligenza artificiale (AI) e il L'Importanza della Consapevolezza sulla Sicurezza dell'IA (Sicurezza nell'intelligenza artificiale) Uno artificiale?

trova e visualizza istantaneamente il codice di implementazione di qualsiasi apprendimento automatico, intelligenza artificiale, linguaggio naturale elaborazione, visione artificiale, apprendimento per rinforzo e documenti artificiale , visione artificiale, elaborazione del linguaggio naturale, riconoscimento vocale, apprendimento Utilizza l'intelligenza artificiale per prevedere quali dati sono più rilevanti su una pagina HTML e Caratteristiche di Instant Data Scraper: * Rilevamento dei dati per l'estrazione con l'intelligenza artificiale

artificiale e del machine learning. I Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLM) sono sistemi avanzati di intelligenza artificiale GPT di OpenAI OpenAI  è un laboratorio di ricerca leader nel campo dell'intelligenza artificiale, impegnato Claude di Anthropic Anthropic  è una startup di intelligenza artificiale fondata da ex membri di OpenAI Mistral AI mira a democratizzare l'accesso a potenti strumenti di intelligenza artificiale, rendendo

In questo articolo, ti mostreremo come esguire il rilevamento dei veicoli in tempo reale con Python utilizzando Perchè rilevare Veicoli con Python ? Sei pronto al tutorial sul rilevamento di autoveicoli con Python? Modello preaddestrato Video dimostrativo Alla fine dell'articolo potrai scaricare l'intero progetto python $ pip3 install opencv-python # per python >=3 Classificatore pre-addestrato per il rilevamento di veicoli

Una checklist di chi ha esperienza nella creazione di dashboard, incluso chi ha affrontato sfide e insuccessi nel passato. Adesso, riflettendo sul mio percorso, mi rendo conto di aver contribuito alla creazione di oltre 200+ diverse dashboard nel corso della mia carriera. Il passare degli anni e l'assunzione di un ruolo di leadership mi hanno portato a considerare queste attività con uno sguardo più critico, interrogandomi sulla reale necessità e sul valore atteso di ciascuna richiesta di dashboard. La costruzione di una dashboard efficace richiede tempo e dedizione. Quando i requisiti non sono definiti chiaramente, può rapidamente trasformarsi in un incubo che si protrae per mesi, con l'aggravante che alla fine potrebbe non essere utilizzato da nessuno. Le persone spesso insistono per ottenere nuove dashboard con una certa celerità. Costruire una dashboard sembra una realizzazione concreta, un prodotto che può essere lanciato nel mondo reale, a differenza di uno studio più astratto. Tuttavia, se non esiste un problema chiaro che la dashboard può risolvere, o se il costo di sviluppo supera il valore che essa genererebbe, intraprendere il progetto potrebbe rivelarsi una perdita di tempo. Poiché il tuo tempo è inestimabile, metto a disposizione un elenco di controllo che potrebbe esserti di grande aiuto per incrementare le possibilità di successo del tuo progetto di dashboard. Passaggio 1: definire i casi d'uso e il pubblico Prima di iniziare il lavoro vero e proprio, dovresti avere ben chiare alcune cose e in particolare: perché stai costruendo questa dashboard e per chi. “ Scelte difficili, vita facile. Scelte facili, vita difficile. " — Jerzy Gregorek Dalla mia esperienza, è importante in questa fase mettere un paletto nel terreno ed essere chiari su quali sono e quali non sono i casi d’uso e chi è esattamente il pubblico a cui ci si rivolge. Se fai queste scelte “difficili” all’inizio, la tua vita sarà molto più semplice, quindi assicurati di rispondere correttamente alle seguenti domande: Qual è il problema che questa dashboard sta cercando di risolvere? Questa sarebbe la domanda n. 1 a cui rispondere. Se la tua dashboard non risolve nulla, le persone non la utilizzeranno. Definendo chiaramente il problema, puoi avere un'idea migliore del valore generato dalla dashboard e ciò può aiutarti a valutare quale dovrebbe essere il tuo investimento personale in questo progetto (vedi il mio articolo su "come selezionare su quale progetto di dati lavorare") avanti per maggiori informazioni!) A cosa non servirà? Avere chiaro per cosa sarà utile il dashboard e cosa non sarà utile ti consentirà di assicurarti di non "brave new world" nel dashboard, vale a dire sovraccaricare l'interfaccia con troppe informazioni e renderla difficile da usare. Sarà anche molto utile per il branding interno: se è chiaro che la tua dashboard è utile solo per fare X, la tua dashboard sarà conosciuta internamente come LA dashboard per fare X. Chi sarà il pubblico di questa dashboard? Personalizza l'esperienza per il tuo pubblico. Ad esempio, se il tuo pubblico non ha familiarità con il settore dell'attività di cui stai segnalando, dovresti aggiungere più contesto ai dati. Se non sanno come utilizzare i filtri, non dovresti aggiungere filtri. Se utilizzano principalmente il loro dispositivo mobile, assicurati che sia ottimizzato per i dispositivi mobili. Recluta alcuni beta tester che siano rappresentativi del tuo pubblico: possono darti feedback su eventuali modelli e sul prodotto finale. Come fai a sapere se la tua dashboard ha successo? Questo è difficile e spesso viene trascurato. Alla fine di questo progetto, vorresti avere un criterio semplice per decidere se si tratta di un successo o meno. Può essere basato sull'utilizzo (ad esempio "più di X persone si collegano mensilmente al dashboard") o basato sul progetto (ad esempio "la maggior parte delle decisioni sul progetto Y si basano sui dati forniti dal dashboard"). Passaggio n. 2: Benchmarking e Ispirazione - Comprendere il Tuo Pubblico Ora che hai un'idea chiara del successo e di ciò che dovresti costruire, è il momento di immergerti nel mondo del tuo pubblico e nel suo rapporto con i dati. Per rendere la tua dashboard un successo, è fondamentale comprendere appieno chi la utilizzerà e come si rapporta ai dati. Ecco alcuni aspetti da esplorare: 1. Esperienza Passata: È cruciale esaminare se la tua organizzazione ha già tentato di risolvere problemi simili in passato. Come si suol dire, "come possiamo costruire il futuro se non conosciamo il passato?" Imparare dalle esperienze precedenti, comprendendo cosa ha funzionato e cosa no, può rivelarsi straordinariamente potente. 2. Preferenze Esistenti: Quali dashboard il tuo pubblico preferisce? Esistono già strumenti o risorse che il tuo pubblico utilizza abitualmente? Potrebbero essere abituati a vedere i dati presentati in uno specifico formato o divisi per dimensioni particolari. L'analisi di queste preferenze può fornirti una lista di best practice da seguire e, altrettanto importante, cosa evitare nel tuo progetto. 3. Valore Minimo Requisito: È essenziale capire quale è la situazione attuale del tuo pubblico senza l'accesso alla nuova dashboard. Questo ti aiuterà a definire il "valore minimo" che la tua dashboard deve fornire. In altre parole, cosa deve offrire al minimo per essere utile. Questa comprensione ti permetterà di assegnare priorità alle funzionalità in modo mirato. In questo passaggio, ti stai preparando a costruire una dashboard che risponde alle esigenze e alle aspettative del tuo pubblico. La conoscenza profonda del tuo pubblico e del contesto storico è la chiave per creare una dashboard che avrà un impatto reale e positivo. Passaggio n. 3: Prototipare e Costruire - Creare un'Esperienza Utente di Successo L'esperienza dell'utente in una dashboard è cruciale per il suo successo, e spesso questo aspetto viene sottovalutato dagli analisti. Tuttavia, è fondamentale ricordare che una dashboard è un prodotto tangibile destinato a un utilizzo regolare. Il modo migliore per garantire che sia accattivante e funzionale è coinvolgere direttamente i tuoi potenziali utenti sin dalle prime fasi di sviluppo: 1. Costruzione dei Mockup: Inizia con la creazione di mockup. La costruzione di modelli, anche inizialmente su un semplice foglio di calcolo, ti permette di assicurarti di coprire tutti i possibili scenari d'uso e di ottimizzare l'esperienza utente (UX). Mantieni la semplicità come principale obiettivo e concentra l'attenzione sul problema che la dashboard mira a risolvere. Ricorda il "principio della piramide invertita" per presentare i dati in modo chiaro e comprensibile. Assicurati di utilizzare le visualizzazioni adeguate per i diversi tipi di dati. 2. Feedback dai Potenziali Utenti: Una tappa critica è quella di far esaminare i mockup ai tuoi potenziali utenti esperti. Popola i mockup con dati reali e mettili a disposizione dei tuoi beta tester (che hai identificato nel passaggio 1). Osserva attentamente come utilizzano i mockup, ossia quali percorsi seguono e se riescono a reperire autonomamente le informazioni di cui hanno bisogno. Se riscontri difficoltà o se l'esperienza utente è meno che ottimale, è il momento di ripartire, rivedere e migliorare. 3. Costruisci la Dashboard ! Ora che tutto è stato convalidato e che i tuoi beta tester sono entusiasti, vai avanti e costruisci la dashboard. Assicurati che i dati vengano caricati abbastanza velocemente, che tu sia coerente tra le diverse sezioni e che i numeri utilizzino il formato corretto. In questo passaggio, stai costruendo una base solida per una dashboard che non solo risolve problemi, ma lo fa in modo efficace ed efficiente. Coinvolgendo i potenziali utenti fin dall'inizio, puoi evitare problemi più gravi in fasi successive e creare un prodotto che risponde realmente alle loro esigenze. Passaggio 4: Prova, Prova, Prova - La Garanzia dell'Efficienza Ora entriamo nella fase cruciale della messa alla prova della tua dashboard. Può sembrare un processo semplice, ma la vera sfida è assicurarti che la dashboard funzioni nel senso più ampio del termine. Ma cosa significa veramente che "funzioni"? Significa che il tuo pubblico è in grado di trovare agevolmente le informazioni che sta cercando, e questo concetto coinvolge molteplici sfaccettature: 1. Precisione dei Dati: Uno degli aspetti più vitali è la precisione dei dati. Niente può minare la fiducia del tuo pubblico più velocemente di numeri inaccurati o discordanti con diverse fonti di dati. Assicurati che i numeri siano corretti e che corrispondano a diverse origini dati. Questo è il fondamento per la coerenza e l'affidabilità della tua dashboard. 2. Verifica dei Percorsi Utente: In precedenza hai identificato i Critical User Journeys (CUJ), i percorsi chiave degli utenti. Questo è il momento di metterli alla prova. Segui questi percorsi e verifica se la dashboard ti guida in modo fluido attraverso le attività critiche. Se incontri ostacoli o se i percorsi non si svolgono come previsto, è essenziale risolverli per garantire un'esperienza utente impeccabile. 3. Feedback dai Beta Tester: Coinvolgi nuovamente i tuoi beta tester, ma questa volta lasciali esplorare liberamente la dashboard. Ascolta attentamente le loro domande e osservazioni, perché spesso sono i segnali chiave di eventuali lacune o carenze. C'è la possibilità che alcune informazioni manchino o che il contesto non sia sufficiente. Risolvere queste questioni è fondamentale per assicurare che la tua dashboard funzioni in modo impeccabile. In questo passaggio finale, stai perfezionando il tuo prodotto per garantire che sia completamente allineato alle aspettative e alle esigenze del tuo pubblico. La fase di prova è il punto cruciale in cui tutte le componenti della dashboard vengono convalidate per garantire che sia pronta per il rilascio e per il suo impiego quotidiano. Un processo che richiede attenzione ai dettagli e la capacità di mettersi nei panni dei tuoi utenti per assicurarsi che la dashboard sia davvero all'altezza delle aspettative. Passaggio 5: Documentazione Completa - Condividere il Conoscere per Prosperare Hai fatto molta strada per arrivare fin qui, ma il quinto passaggio è cruciale tanto quanto gli altri. La documentazione è la chiave per garantire la trasparenza e la continuità del tuo lavoro. Ricordi quanto ti ha aiutato vedere il lavoro di qualcun altro durante il passaggio 2? Ora è il tuo momento di condividere! 1. Origine e Trasformazione dei Dati: Inizia con la creazione di un documento sui requisiti del prodotto (PRD) per documentare l'origine dei dati e le trasformazioni che stai applicando. Spiega chiaramente da dove provengono i dati, come vengono raccolti e quali manipolazioni subiscono. Questo è fondamentale per garantire la comprensione della provenienza dei dati e delle metodologie applicate. 2. Registro dei Passaggi: Documenta accuratamente tutti i passaggi che hai seguito per la creazione della dashboard. Questo non solo ti aiuterà a mantenere la traccia di ciò che hai fatto, ma sarà prezioso per i tuoi colleghi che potrebbero dover subentrare nel progetto dopo di te. La chiarezza e la completezza della documentazione favoriscono una transizione senza intoppi. 3. FAQ Basata sul Feedback: Sfrutta le domande e le osservazioni dei tuoi beta tester raccolte nel passaggio 4 per creare una sezione FAQ. Questa FAQ può essere direttamente collegata dalla dashboard e dal PRD. Rispondi alle domande frequenti e ai potenziali problemi che potrebbero sorgere durante l'uso. In questo modo, stai fornendo un supporto autonomo agli utenti e riducendo al minimo la necessità di assistenza esterna. La documentazione completa è la chiave per la condivisione del conoscere e per garantire che il tuo lavoro abbia un impatto duraturo. Contribuendo in questo modo, non solo stai costruendo una dashboard di successo, ma stai anche promuovendo una cultura di collaborazione e trasparenza all'interno della tua organizzazione. Passaggio n. 6: Rilascio di un Capolavoro - L'Inizio di un Nuovo Capitolo Finalmente sei arrivato al momento tanto atteso, il rilascio della tua dashboard. Questo è un momento di trionfo e la tua opera merita di essere celebrata. Ma il lavoro non è ancora finito; ora è il momento di far sì che il mondo ne venga a conoscenza e ne trae vantaggio: 1. E-mail di Lancio: Invia un'e-mail di lancio a tutte le parti interessate giuste. Questa è la tua occasione per fare una prima impressione memorabile. Assicurati che l'e-mail di lancio sia accattivante e che trasmetta chiaramente il valore della dashboard per i destinatari. Questo è il tuo biglietto da visita, quindi dovrebbe riflettere l'impegno e l'entusiasmo che hai investito nel progetto. 2. Corsi di Formazione: Considera l'idea di organizzare corsi di formazione, specialmente se la tua dashboard è complessa o destinata a un gruppo ristretto di utenti. I corsi non solo aiuteranno gli utenti a padroneggiare la dashboard, ma forniranno anche un'opportunità per raccogliere feedback e suggerimenti per possibili miglioramenti futuri. È un modo per rendere il lancio più interattivo e coinvolgente. 3. Ottimizzazione e Ricerca: Assicurati che la tua dashboard sia facilmente reperibile. Se la tua organizzazione dispone di un sistema di gestione della conoscenza centralizzato, assicurati che la tua dashboard sia inclusa e ottimizzata per essere facilmente trovata. L'accessibilità è fondamentale per garantire che chiunque abbia bisogno delle informazioni presentate nella dashboard possa trovarle senza sforzo. Il rilascio della dashboard segna l'inizio di un nuovo capitolo e l'inizio dell'uso quotidiano. Questo è il momento in cui il tuo lavoro prende vita e inizia a portare valore. Ma ricorda che il rilascio è solo l'inizio; l'iterazione e il miglioramento continuo saranno fondamentali per assicurarti che la tua dashboard rimanga rilevante e all'altezza delle aspettative. Passaggio 7: Valutare il Successo - Alla Ricerca delle Risposte Ora arriva il momento culminante, in cui puoi misurare il successo della tua dashboard. È il momento di prendere in considerazione i criteri di successo definiti nel passaggio 1 e di esaminare attentamente se hai raggiunto gli obiettivi che ti eri prefissato. Ecco alcune domande chiave che ti aiuteranno a valutare il successo della tua dashboard: 1. Il Numero di Utenti: Hai raggiunto il numero di utenti previsto o sperato? Questo è un indicatore importante della diffusione della tua dashboard e della sua rilevanza per l'organizzazione. 2. Aiutare le Persone Giuste: La tua dashboard sta effettivamente aiutando le persone giuste a prendere decisioni informate e a compiere azioni significative? Questo è il fulcro del suo valore, quindi è fondamentale assicurarsi che stia svolgendo questo ruolo in modo efficace. 3. Esaminare le Mancanze: Se hai scoperto che la tua dashboard non sta raggiungendo i risultati desiderati, è il momento di esaminare cosa è andato storto. Identifica le aree che richiedono miglioramento e lavora su soluzioni o strategie per superare gli ostacoli. 4. Celebrare i Successi: Se, d'altro canto, la tua dashboard sta ottenendo risultati eccezionali, prenditi il tempo per celebrare. Riconoscere il successo è importante, ed è anche un'opportunità per rafforzare il tuo team e motivarlo ulteriormente. La vita è troppo breve per non fare il punto sulla riuscita del tuo lavoro. Valutando il successo della tua dashboard, sarai in grado di identificare le aree di miglioramento, apprendere dalle tue esperienze e, se del caso, festeggiare i traguardi raggiunti. Questo passaggio chiude un ciclo, ma apre le porte a nuove opportunità e sfide che ti aspettano. E hai finito! Ma... questo è solo l'inizio. Poiché una dashboard è un prodotto tangibile destinato a un utilizzo regolare, è fondamentale considerare il suo ciclo di vita. Molte variabili possono influenzare il suo successo nel tempo: il pubblico previsto può evolvere, le esigenze possono cambiare e le fonti dati possono essere aggiornate. Pertanto, è essenziale disporre dei processi adeguati per il mantenimento e l'aggiornamento continuo. Il rilascio è solo il punto di partenza, e garantire il successo a lungo termine richiede attenzione e dedizione costanti. Per saperne di più su come affrontare questa fase cruciale, resta sintonizzato. Abbiamo in serbo per te approfondimenti su come gestire e far crescere il valore della tua dashboard nel tempo. Speriamo che tu abbia apprezzato questo articolo informativo e appassionante. Se sei alla ricerca di ulteriori conoscenze e competenze per eccellere nella visualizzazione dei dati e nell'uso di strumenti come Power BI, ti invitiamo a scoprire i nostri corsi specializzati. (Clicca Qui) Grazie alla collaborazione con IntelligenzaArtificialeItalia.net e professionisti indipendenti, possiamo offrirti i corsi più convenienti sul mercato. Scopri di più e amplia le tue competenze oggi stesso. Non esitare a condividere i tuoi pensieri e domande nella sezione commenti. 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Daremo uno sguardo agli esempi di utilizzo del transfer learning in Python, e vedremo come questa tecnica scegliere il modello di partenza per il transfer learning Esempio di utilizzo del transfer learning in Python Esempio di utilizzo del transfer learning in Python Molte aziende offrono modelli pre-addestrati, uno

Panoramica sulla gestione dei valori anomali con python Questo tutorial è diviso in cinque parti : Cosa 'Non-outlier observations: %d' % len(outliers_removed)) Copia e incolla il codice sul nostro editor Python 'Non-outlier observations: %d' % len(outliers_removed)) Copia e incolla il codice sul nostro editor Python