Ad esempio, se il tuo team ha esperienza con Python, potresti considerare l'uso di librerie come TensorFlow Ad esempio, Python ha librerie come TensorFlow e PyTorch, che sono ampiamente utilizzate per lo sviluppo

In questo tutorial scoprirai come implementare l'algoritmo Perceptron da zero con Python. Adesso vediamo come implementare l'algoritmo di Perceptron da zero in Python. Indice: Descrizione Algoritmo di Perceptron Set di dati del sonar Tutorial con Python Estensioni Conclusioni come implementare l'algoritmo Perceptron utilizzando la discesa del gradiente stocastico da zero con Python

Supporta più lingue tra cui Python, Java C++. Anche se, per questo articolo, ci limiteremo solo a Python. Prerequisiti : Se non sai perchè utilizzeremo python, clicca qui Se non hai ancora installato Python, Instagram o Facebook ) Trasformare in cartone qualsiasi immagine Rimuovere Watermark usando OpenCV, Python Rimozione dello sfondo utilizzando OpenCV e python Quando si tratta di immagini, il rumore di fondo è

Prerequisiti : Se non sai perchè utilizzeremo python, clicca qui Se non hai ancora installato Python, Se non sai cosa sia un Dataset, clicca qui In questo articolo ti mostrerò come scrivere un programma python

L'avvento dell'intelligenza artificiale (IA) e del machine learning (ML) ha portato a incredibili progressi in molteplici settori, dall'e-commerce alla sanità, dalla sicurezza informatica alla produzione industriale. Affrontare le Minacce Emergenti nell'Intelligenza Artificiale: Strategie di Difesa contro gli Attacchi Adversarial In questo contesto, è fondamentale per le aziende e gli esperti del settore comprendere appieno le minacce che queste tecnologie possono affrontare e sviluppare strategie di difesa efficaci per proteggere i propri sistemi e dati sensibili. Nel presente articolo, esploreremo in dettaglio le varie tipologie di attacchi adversarial, comprendendo come funzionano e quali possono essere le loro conseguenze. Analizzeremo anche le strategie di difesa più avanzate disponibili per contrastare queste minacce emergenti, con un'attenzione particolare alla sensibilizzazione del personale e all'implementazione di controlli di sicurezza multipli. Attraverso una comprensione approfondita delle sfide e delle opportunità associate all'utilizzo dell'IA e del ML, possiamo creare un ambiente più sicuro e resiliente, garantendo che queste tecnologie possano continuare a svolgere un ruolo fondamentale nello sviluppo futuro della nostra società. Indice : Machine Learning, non solo vantaggi Come funziona un attacco adversarial? Come calcolo il rumore? Quali sono le varie tipologie di attacchi? Conclusioni Machine Learning, non solo vantaggi Al giorno d’oggi, L’intelligenza artificiale (AI) e il Machine Learning (ML) vengono sempre più utilizzate nella maggior parte delle applicazioni intorno a noi, come ad esempio i “consigliati” di Netflix, i chatbot di Facebook, i “raccomandati” di Amazon, ecc... Ciò consente a molte aziende di migliorare l’esperienza per gli utenti, rafforzare il loro business e soprattutto aumentare il fatturato. Spesso quindi associamo a queste tecnologie soltanto dei vantaggi, quasi come se fossero una “pentola d’oro” per le aziende. Purtroppo è necessario tenere presente che tali tecnologie tendono ad essere abbastanza vulnerabili e possono essere facilmente soggette a manipolazioni. I ricercatori di cybersecurity, definiscono questa materia come “Adversarial Machine Learning”, e di seguito andremo a spiegare in cosa consiste principalmente un attacco adversarial. Come funziona un attacco adversarial? Supponete di avere un’immagine x, ad esempio quella di un panda ed il vostro classificatore riesce facilmente a riconoscere cosa c’è nell’immagine. Gli attacchi adversarial non fanno altro che aggiungere a questa immagine un rumore impercettibile all’occhio umano tale che il classificatore non riesca più a riconoscere l’immagine originale. [10] Christian Szegedy, W. Z. (2014, February 19). Intriguing properties of neural networks. Tratto da Cornell University: https://arxiv.org/abs/1312.6199 Come calcolo il rumore? Ci sono varie tecniche per calcolare il rumore che permette di effettuare tali attacchi, ma quello più utilizzato è il Fast Gradient Sign Method (FGSM) definito da questa formula: In questa equazione ε determina la quantità di rumore aggiunta e c(f(x),y) è la funzione di costo, ossia una misura di quanto il risultato ottenuto è lontano dalla soluzione prevista. Quali sono le varie tipologie di attacchi? Gli attacchi adversarial possono essere suddivisi in varie categorie, ma la distinzione principale da fare riguarda in che parte del processo avviene l’attacco. 1) Poisoning Attack Si verifica quando l'avversario è in grado di iniettare dati avvelenati in fase di training del modello in modo da fargli imparare qualcosa che non dovrebbe. L’attaccante può agire influenzando l’algoritmo di ML in fase di addestramento nei seguenti modi: Inserendo “dati avvelenati”: l’attaccante, non potendo accedere ai dati in input, inserisce nel dataset dei campioni “adversarial”, modificando l’accuratezza del modello; Modificando i dati in input: in questo caso l’attaccante ha accesso al dataset di training e può modificare i campioni, in modo da alterare drasticamente il funzionamento del modello; Alterando l’algoritmo: in questo caso l’attaccante riesce ad agire direttamente sull’algoritmo che crea il modello, modificandolo secondo i suoi scopi; Alterando il modello: l’attaccante non fa altro che sostituire il modello funzionale con quello avvelenato. 2) Evasion Attacks Questa tipologia di attacchi avviene in fase di testing, in quanto l’attaccante non agisce sul modello interno del sistema, ma altera il dato di input in fase di caricamento, modificando il risultato del classificatore. Si tratta della tipologia di attacco più comune nel ML. Gli advesarial attacks possono essere suddivisi anche a seconda della conoscenza dell’attaccante del modello e l’obiettivo dell’attacco. 3) Knowledge Specific Attacks Gli attacchi possono essere di due categorie: attacchi White-box ed attacchi Black-box. Negli attacchi White-box, l’avversario ha una conoscenza completa del modello creato dall’algoritmo di addestramento, dei dati di training e di testing e degli hyperparameters (ossia dei parametri utilizzati per il controllo del processo di apprendimento) e può utilizzare tutte queste informazioni o parte di esse per manipolare il sistema. Negli attacchi Black-box, invece, l’attaccante non ha accesso oppure ha soltanto un accesso parziale al modello ed utilizza le informazioni ricavate con l’intento di esaminare la vulnerabilità del sistema. 4) Intent Specific Attacks Se l’attaccante vuole fare sì che l’output sbagliato appartenga ad una particolare classe, l’attacco si può definire targeted (mirato), se invece il suo scopo è semplicemente quello di alterare il modello l’attacco può essere definito no-targeted (non mirato). L’attacco infatti può essere di vari tipi: Confidence reduction: l’attaccante sceglie di non colpire una determinata classe, ma di ridurre la fiducia del modello in termini di bontà della previsione, ossia modifica la confidenza del modello nel credere che l’output ottenuto sia realmente il risultato atteso. Attacco adversarial non mirato: l'obiettivo dell'attacco è modificare il dato in input in modo che il classificatore fornisca un risultato sbagliato. Attacco adversarial mirato: l'obiettivo dell'attacco è modificare il dato in input, in modo che l’output in uscita sia quello forzato dall’attaccante. Strategie di Difesa contro gli Attacchi Adversarial (Difese contro gli attacchi adversarial) Gli attacchi adversarial rappresentano una minaccia significativa nell'ambito dell'intelligenza artificiale e del machine learning. Tuttavia, esistono diverse strategie di difesa che possono essere adottate per mitigare questo rischio crescente. Una delle strategie più efficaci è l'implementazione di controlli di sicurezza multipli lungo l'intero processo di sviluppo e implementazione del modello. Questi controlli possono includere la verifica dell'integrità dei dati di addestramento, l'analisi approfondita dei risultati del modello e l'implementazione di algoritmi di rilevamento degli attacchi. L'utilizzo di modelli di machine learning più robusti e resilienti può contribuire a ridurre la suscettibilità agli attacchi adversarial. È essenziale che le aziende adottino una mentalità proattiva nei confronti della sicurezza dell'intelligenza artificiale e investano in risorse dedicate alla ricerca e allo sviluppo di nuove strategie di difesa. L'Importanza della Consapevolezza sulla Sicurezza dell'IA (Sicurezza nell'intelligenza artificiale) Uno degli aspetti spesso trascurati nella difesa contro gli attacchi adversarial è la consapevolezza e la formazione del personale. È importante che gli sviluppatori, gli ingegneri e gli utenti finali comprendano i rischi associati all'utilizzo di modelli di machine learning e siano in grado di riconoscere segnali di possibili attacchi. La sensibilizzazione sulla sicurezza dell'IA dovrebbe essere parte integrante dei programmi di formazione aziendale, con un focus specifico sui metodi utilizzati dagli attaccanti e sulle migliori pratiche per mitigare tali minacce. Oltre a ciò, è importante mantenere una comunicazione aperta e trasparente all'interno dell'organizzazione per garantire che tutti i dipendenti siano informati sugli ultimi sviluppi e le sfide legate alla sicurezza dell'IA. Conclusioni Bene, abbiamo parlato un po’ delle varie tipologie di attacchi adversarial. Probabilmente ti starai chiedendo se e come è possibile contrastare tali attacchi. Ad oggi le tecniche difensive non risultano ancora robuste ed efficaci a tutte le tipologie di attacchi e sono ancora oggetto di studio di numerosi ricercatori. E tu avevi già sentito parlare degli adversarial attacks? Credi che le aziende saranno più restie ad applicare algoritmi di Machine Learning nei loro business oppure gli attacchi possono essere considerati un piccolo lato negativo in confronto alle numerose potenzialità dell’intelligenza artificiale? Facci sapere nei Commenti. 1. Quali sono le migliori strategie per difendersi dagli attacchi adversarial nell'ambito dell'intelligenza artificiale? Le migliori strategie di difesa includono l'implementazione di controlli di sicurezza multipli, l'utilizzo di modelli di machine learning più robusti e la sensibilizzazione del personale sulla sicurezza dell'IA. 2. Qual è l'importanza della consapevolezza sulla sicurezza dell'IA all'interno delle organizzazioni? La consapevolezza sulla sicurezza dell'IA è fondamentale per riconoscere i rischi associati all'utilizzo di modelli di machine learning e adottare misure preventive per proteggere i sistemi da potenziali attacchi. 3. Quali sono i principali aspetti da considerare nella formazione del personale sulla sicurezza dell'IA? La formazione del personale dovrebbe includere una comprensione dei rischi legati agli attacchi adversarial, i metodi utilizzati dagli attaccanti e le migliori pratiche per mitigare tali minacce. 4. Come possono le aziende promuovere una cultura della sicurezza dell'IA all'interno delle proprie organizzazioni? Le aziende possono promuovere una cultura della sicurezza dell'IA attraverso programmi di formazione dedicati, comunicazione aperta e trasparente e l'implementazione di politiche e procedure di sicurezza robuste. 5. Qual è il ruolo delle strategie di difesa nell'affrontare le minacce emergenti nell'ambito dell'intelligenza artificiale? Le strategie di difesa svolgono un ruolo cruciale nell'affrontare le minacce emergenti nell'ambito dell'intelligenza artificiale, contribuendo a proteggere i sistemi e garantire la sicurezza delle operazioni aziendali. Grazie mille per la lettura !

Prerequisiti : Se non sai perchè utilizzeremo python, clicca qui Se non hai ancora installato Python, Questo progetto è più adatto a persone che hanno una conoscenza di base di Python. altri oltre a questi. 3) Iniziamo a lavorare sui dati Puoi scaricare i dati e caricarli nel tuo IDE python

Crea il Tuo Chatbot in Python Linguaggio: Python Set di dati: file JSON Codice sorgente: crea il tuo primo progetto Python Chatbot I chatbot svolgono un ruolo fondamentale per le aziende in quanto possono Rilevamento frodi con carta di credito Linguaggio: R o Python Set di dati : i dati sulla transazione Codice sorgente: rilevamento delle frodi con carta di credito tramite Python Le frodi con le carte di sorgente : Analisi esplorativa dei dati in Python L'analisi dei dati inizia con l' EDA .

Ecco un esempio di codice Python per la tokenizzazione e la rimozione delle stop words di una frase in

Costruisci il tuo modello di regressione logistica in Python qui e controlla l'accuratezza: 3. Sporchiamoci le mani e codifichiamo il nostro albero decisionale in Python! 4. Programma un modello di classificazione Naive Bayes in Python: 6. Implementazione in Python dell'algoritmo K-Means 8. Implementiamo l'algoritmo foresta casuale con Python : 9.

Implementazione di FGSM in Python Importa tutte le dipendenze: import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot

Memory), come aveva visto fare visitando il sito: intelligenzaartificialeitalia.net , utilizzando però python che si chiama VisualStudio Code, e che gli abbia fornito in seguito, l’estensione per il linguaggio python che, mi disse, è un modo efficace per ottenere ambienti python virtuali sui quali lavorare in santa Mi informò anche che python aveva diverse librerie e moduli, che si rendevano necessari per lavorare Per fare questo mi disse, utilizzerò una particolarità di elaborazione dei dati di python la “def”, con

Premessa per chi già conosce, studia o lavora nel settore dell'intelligenza artificiale: questa definizione di machine learning è stata semplificata e resa più accessibile a chi si avvicina per la prima volta a questo affascinante campo. Nei prossimi articoli esploreremo in maniera più approfondita i concetti chiave e forniremo esempi pratici per una comprensione completa. Benvenuti nel mondo del Machine Learning! Immaginate un computer in grado di imparare da solo, di migliorare le proprie prestazioni con l'esperienza e di prendere decisioni autonome basandosi su dati complessi. Ecco l'essenza del Machine Learning (ML), una branca rivoluzionaria dell'intelligenza artificiale che sta già trasformando il nostro mondo. Seppur il termine "apprendimento automatico" possa suonare un po' inquietante, il suo funzionamento si basa su principi matematici e statistici ben definiti. In parole semplici, un algoritmo di machine learning viene "allenato" su un set di dati di esempio, come ad esempio immagini di gatti e cani, per poi essere in grado di riconoscere autonomamente nuovi elementi appartenenti a quelle categorie. Ma come è possibile tutto questo? Alla base del machine learning ci sono potenti algoritmi che sfruttano la statistica e la probabilità per estrarre conoscenza dai dati. Analizzando i dati di esempio, l'algoritmo identifica schemi e correlazioni che gli permettono di fare previsioni o classificazioni su nuovi dati non ancora visti. Pensiamo ad un algoritmo di machine learning addestrato per identificare il tumore al seno nelle immagini delle mammografie. L'algoritmo, analizzando migliaia di immagini di mammografie con diagnosi già definite (positive o negative al tumore), impara a riconoscere i pattern tipici di questa malattia. In questo modo, quando gli viene sottoposta una nuova mammografia, l'algoritmo è in grado di stimare la probabilità che la paziente sia affetta da tumore al seno, fornendo un prezioso supporto ai medici nella diagnosi. Il machine learning non si limita a classificare immagini o fare previsioni. Può essere utilizzato per risolvere una vasta gamma di problemi complessi, come la traduzione automatica, la gestione del traffico, la diagnosi medica, la lotta alle frodi e molte altre ancora. Con l'avanzare della tecnologia e l'aumento della disponibilità di dati, il machine learning continuerà ad evolversi e ad avere un impatto sempre più significativo sulla nostra vita. In questo articolo esploreremo le basi del machine learning, i suoi tipi, le sue applicazioni e il suo impatto sulla società. Preparatevi a un viaggio affascinante nel mondo dell'intelligenza artificiale! Cosa è il Machine Learning ? Il Machine Learning è una branca dell'intelligenza artificiale. Questo termine venne usato per la prima volta nel 1959 da un ricercatore americano, il quale aveva supposto che se ad un computer è possibile fornirgli degli esempi accurati e ben lavorati riguardanti un determinato campo ( ad esempio dati riguardanti le case, dati riguardanti cartelle cliniche) allora questo sarebbe stato in grado, tramite algoritmi complessi, di fare delle stime o delle classificazioni su dati che non aveva mai visto, basandosi solo sui dati degli esempi iniziali. Effettivamente ciò, in parte, è risultato vero. Una seconda definizione è stata data da Tom Michael Mitchell, direttore del dipartimento Machine Learning della Carnegie Mellon University: Si dice che un programma apprende dall’ esperienza E con riferimento a alcune classi di compiti T e con misurazione della performance P, se le sue performance nel compito T, come misurato da P, migliorano con l’esperienza E Questa definizione più "matematica" in altre parole dice che: se un programma migliora i suoi risultati/performance ( ad esempio la stima del prezzo di una casa) in base alla quantità di esempi su cui si è allenato allora questo programma è in grado di apprendere. Ma vediamo come sia possibile una tale diavoleria. Alla base di queste stime e classificazioni basate su grandi datasets ( grandi quantità di esempi, composti da una serie di attributi e un target ) abbiamo la STATISTICA E PROBABILITÀ. Come appena detto il computer si basa su una serie di esempi, composti da una serie di etichette "indipendenti" che descrivono o classificano una variabile di target, in statistica chiamata variabile "dipendente" Successivamente grazie a complesse formule di probabilità e statistica sugli esempi passati vennero creati modelli matematici dove ad ogni variabile indipendente sarà corrisposto un "peso" per la stima finale. Ad esempio per quanto riguarda il prezzo di una casa la variabile che ha un peso maggiore, e cioè incide maggiormente, è la Dimensione della casa. Supponiamo adesso di voler "passare" ad un algoritmo di machine learning due colonne di dati ( le dimensioni della casa e il suo valore ) aventi il seguente formato : Dimensioni | Prezzo 40 m³ | 50.000$ 60 m³ | 70.000$ 80 m³ | 100.000$ 100 m³ | 120.000$ 140 m³ | 250.000$ Dando ora questi dati in pasto al nostro algoritmo questo genererà una tale correlazione tra la variabile indipendente "dimensioni" e la variabile dipendente "prezzo" La linea rossa che potete vedere indica la crescita dei prezzi delle case sulla base delle loro dimensioni. Per arrivare a creare questo grafico il computer è partito rappresentando dei punti con coordinate x=le dimensioni della casa e y=il prezzo delle case, per poi cercare una funzione che descrive l'andamento nel grafico di tutti questi punti. Dopo aver creato tale Modello e data in input una nuova dimensione della casa questo sarà in grado, basandosi sugli esempi precedenti, di fare una stima del prezzo. I 3 pilastri del Machine Learning: Il machine learning si basa su tre pilastri fondamentali: Dati: Sono la materia prima del machine learning. Più dati sono disponibili, migliori saranno le prestazioni dell'algoritmo. I dati possono essere strutturati (ad esempio, database con informazioni su clienti o transazioni) o non strutturati (ad esempio, testo, immagini o video). Algoritmi: Sono le istruzioni che guidano l'apprendimento dell'algoritmo. Esistono diverse tipologie di algoritmi di machine learning, ognuno con i suoi punti di forza e di debolezza. La scelta dell'algoritmo giusto dipende dal tipo di problema che si vuole risolvere e dai dati disponibili. Calcolo: Il machine learning richiede una grande potenza di calcolo per elaborare i dati e addestrare gli algoritmi. Con l'avvento del cloud computing e l'aumento della potenza dei computer, il machine learning è diventato più accessibile e scalabile. Il machine learning e il futuro: un mondo di possibilità Il machine learning ha il potenziale per rivoluzionare molti aspetti della nostra vita, dal modo in cui lavoriamo al modo in cui interagiamo con il mondo che ci circonda. Ecco alcuni esempi di come il machine learning potrebbe essere utilizzato in futuro: Sanità: Diagnosticare malattie in modo più accurato e precoce, sviluppare nuovi farmaci e terapie personalizzate, migliorare l'assistenza sanitaria per i pazienti. Trasporti: Creare veicoli autonomi, ottimizzare i flussi di traffico, ridurre gli incidenti stradali. Istruzione: Personalizzare l'apprendimento per ogni studente, fornire feedback in tempo reale, automatizzare compiti amministrativi. Ambiente: Monitorare il cambiamento climatico, sviluppare energie rinnovabili, proteggere le specie in pericolo.

Prerequisiti : Se non sai perchè utilizzeremo python, clicca qui Se non hai ancora installato Python, Filtra l'oggetto dell'attenzione In questo articolo vedrai come eseguire il rilevamento di oggetti in Python Il primo passo è avere Python installato sul tuo computer. installato, o non sai come scaricare e gestire le librerie vai ai prerequisiti Dopo aver installato Python OpenCV $ pip install opencv-python $ pip3 install opencv-python # per Python3 Keras $ pip install keras

Puoi persino utilizzare un client Python per eseguire l'inferenza del modello.

Addestrare e Monitorare più modelli di machine learning insieme con Python e Layer Utilizzeremo il set