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Altri dataset Pubblici Se non hai trovato tra i nostri 700+ dataset quello che fa per te, qui ne abbiamo raccolti altri 1000+ divisi per categorie Dataset sull'Agrcoltura Dataset sulla Biologia Dataset Clima e Meteo Dataset sulle Reti Complese Dataset su Internet e Computer Dataset Sicurezza Informatica Dataset per le Sfide Dataset Scieze della Terra Dataset sull'Economia Dataset ull Scuola Dataset sull'Energia Dataset Divertenti Dataset sulla Finanza Dataset di Immagini e Video Dataset per il Machine Learning Dataset su Musei Dataset sul Linguaggio Naturale Dataset sulla NeuroScienza Dataset sulla Fisica Dataset sul Cancro alla Protata Dataset sulla Psicologia Dataset Pubblici Dataset sui Motori di Ricerca Dataset sui Social Network Dataset sulle Scienze Sociali Dataset sui Software Dataset sullo Sport Dataset sulle Serie Temporali Dataset sul Trasporto Dataset sugli E-SPORT DATASET AGRICOLTURA Il set di dati globale delle rese storiche per i principali raccolti 1981–2016 - Il [...] Set di dati di riferimento iperspettrali sull'umidità del suolo - Questo set di dati è stato [...] Set di dati di controllo della qualità dei limoni - Il set di dati di Lemon è stato preparato per [...] Indice di vegetazione adattato al suolo ottimizzato - L'IDB è uno strumento per lavorare [...] Database dei nutrienti del Dipartimento dell'Agricoltura degli Stati Uniti DATASET BIOLOGIA 1000 Genomes - Il progetto 1000 Genomes si è svolto tra il 2008 e il 2015, [...] American Gut (Microbiome Project) - Il progetto American Gut è il [...] Broad Bioimage Benchmark Collection (BBBC) - Il Broad Bioimage Benchmark [...] Ampia Enciclopedia delle linee cellulari cancerose (CCLE) Cell Image Library - Questa libreria è una libreria pubblica e facilmente accessibile [...] Dati pubblici sulla genomica completa - Un set di dati diversificato di interi genomi umani [...] EBI ArrayExpress - Archivio ArrayExpress di dati di genomica funzionale [...] Banca dati delle proteine EBI in Europa - La banca dati della microscopia elettronica [...] Progetto ENCODE - Il Consorzio Encyclopedia of DNA Elements (ENCODE) è [...] Archivio immagini pilota di microscopia elettronica (EMPIAR) - EMPIAR, l'Electron [...] Genomi d'insieme Gene Expression Omnibus (GEO) - GEO è un sistema pubblico di dati di genomica [...] Gene Ontology (GO) - File di annotazione GO Interazioni biotiche globali (GloBI) Progetto LINCS della Harvard Medical School (HMS) - La Harvard Medical School [...] Progetto sulla diversità del genoma umano - Un gruppo di scienziati a Stanford [...] Progetto sul microbioma umano (HMP) - L'HMP ha sequenziato oltre 2000 [...] Benchmark ICOS PSP - Il repository dei benchmark ICOS PSP contiene un [...] Progetto internazionale HapMap Journal of Cell Biology DataViewer [ fixme ] KEGG - KEGG è una risorsa di database per la comprensione di funzioni di alto livello [...] Dati di genomica del cancro del MIT proteine NCBI Tassonomia NCBI - Il database della tassonomia NCBI è un insieme curato di nomi e [...] NCI Genomic Data Commons - Il portale dei dati GDC è un solido [...] Dati del microarray NIH Dati sui genotipi di OpenSNP - openSNP consente ai clienti di clienti diretti [...] Palmer Penguins - L'obiettivo di palmerpenguins è quello di fornire un ottimo [...] Pathguid - Catalogo delle interazioni proteina-proteina Protein Data Bank - Questa risorsa è alimentata dalla Protein Data Bank [...] Consorzio Genomica Psichiatrica - Lo scopo del Consorzio Genomica Psichiatrica [...] PubChem Project - PubChem è la più grande raccolta al mondo di [...] PubGene (ora Coremine Medical) - COREMINE™ è una famiglia di strumenti sviluppati [...] Catalogo Sanger delle mutazioni somatiche nel cancro (COSMIC) - COSMIC, il [...] Sanger Genomics of Drug Sensitivity in Cancer Project (GDSC) Sequence Read Archive (SRA) - Il Sequence Read Archive (SRA) memorizza i file grezzi [...] Dati del microarray di Stanford Repository di dati originali dello Stowers Institute Database di Scienza dei Sistemi della Dinamica Biologica (SSBD) - Scienza dei Sistemi [...] The Cancer Genome Atlas (TCGA), disponibile tramite Broad GDAC Il Catalogo della Vita - Il Catalogo della Vita è una garanzia di qualità [...] Il Progetto Genoma Personale - Il Progetto Genoma Personale, avviato nel [...] Dati pubblici dell'UCSC UniGene Risorsa proteica universale (UnitProt) - La risorsa proteica universale [...] Rfam - Il database Rfam è una raccolta di famiglie di RNA, ciascuna [...] DATASET CLIMA & METEO Indice del clima degli attuari Tempo australiano [ fixme ] Aviation Weather Center - Meteo costante, tempestivo e preciso [...] Meteo brasiliano - Dati storici (in portoghese) - Dati relativi [...] Centro meteorologico canadese Dati climatici dell'UEA (aggiornati mensilmente) Dutch Weather - Il portale KNMI Data Center (KDC) fornisce l'accesso a KNMI [...] Valutazione climatica e set di dati europei Centro dati sul clima tedesco Dati sul clima globale dal 1929 Tracciare la narrativa delle notizie sul cambiamento climatico globale 2009-2020 - Questi quattro [...] Servizi di ricerca di immagini globali della NASA NOAA Mare di Bering Clima [ fixme ] Set di dati climatici NOAA Modelli meteorologici in tempo reale NOAA NOAA SURFRAD Set di dati di meteorologia e radiazioni Risorse Open Data della Banca Mondiale per i cambiamenti climatici Unità di ricerca climatica dell'UEA WU tempo storico in tutto il mondo Wahington Post Climate Change - Per analizzare le temperature di riscaldamento nel [...] WorldClim - Dati climatici globali DATASET RETI COMPLESE Aminer Citation Network Dataset URL DOI CrossRef Dataset di citazioni DBLP Collezione di reti stradali DIMACS Citazioni di brevetto NBER Raccolta dati di reti complesse NIST Repository di rete con strumenti di analisi esplorativa interattiva [ fixme ] Rete di interazione proteina-proteina PyPI e rete di dipendenza Maven Database delle citazioni di Scopus Piccoli dati di rete Stanford GraphBase Collezione di set di dati di rete di grandi dimensioni di Stanford Sorgenti dati di rete longitudinale Stanford [ fixme ] La raccolta della rete di Coblenza Il Laboratorio di Algoritmica Web (UNIMI) Archivio dati di rete UCI Raccolta a matrice sparsa UFL Database grafico WSU [ correzione ] Risorsa comunitaria per l'archiviazione di dati wireless a Dartmouth - Contiene [...] Dataset sull'Agrcoltura Dataset sulla Biologia Dataset Clima e Meteo Dataset sulle Reti Complese DATASET INTERNET & COMPUTER 3.5B Pagine Web da CommonCrawl 2012 53,5 miliardi di clic Web di 100.000 utenti nell'Università dell'Indiana. Set di dati Internet CAIDA CRAWDAD Set di dati wireless da Dartmouth Univ. [ riparami ] ClueWeb09 - 1B pagine web ClueWeb12 - 733 milioni di pagine web Dati Web CommonCrawl in 7 anni Dati di click-through Criteo Repository dei dati di scansione a livello di Internet [ fixme ] MIRAGE-2019 - MIRAGE-2019 è un set di dati generato dall'uomo per il traffico mobile [...] [ fixme ] OONI: Open Observatory of Network Interference - Dati sulla censura di Internet Apri dati mobili di MobiPerf Archivio Peer-to-Peer Trace - Le misurazioni del mondo reale svolgono un ruolo chiave [...] Scansioni Internet dell'ecoscandaglio Rapid7 Telescopio di rete UCSD, rete IPv4/8 DATASET SICUREZZA INFORMATICA CCCS-CIC-AndMal-2020 - Il set di dati include 200.000 malware benigni e 200.000 [...] Dati di traffico e di registro acquisiti durante un'esercitazione di difesa informatica - Questo [...] DATASET DataChallenges Concorsi di folla Database di forza bruta Sfide nell'apprendimento automatico CrowdANALYTIX dataX [ fixme ] Sfida D4D di Orange [ fixme ] Concorsi DrivenData per il bene sociale ICWSM Data Challenge (dal 2009) Coppa KDD di Tencent 2012 Dati sulla concorrenza di Kaggle Sfida di visualizzazione dei dati di Localytics Premio Netflix Sfida delle app spaziali Telecom Italia Big Data Challenge [ fixme ] Set di dati TravisTorrent - Sfida mineraria MSR'2017 TunedIT - Set di dati, algoritmi, sfide di data mining e apprendimento automatico [ fixme ] Yelp Sfida del set di dati [ correzione ] DATASET SCIENZE DELLA TERRA 38-Cloud (rilevamento nuvola) - Contiene 38 immagini di scene Landsat 8 e le relative [...] AQUASTAT - Risorse idriche globali e usi BODC - dati marini di ~22K var EOSDIS - Dati del sistema di osservazione della Terra della NASA Modelli della Terra [ fixme ] Global Wind Atlas - Il Global Wind Atlas è un sito web gratuito [...] Sistema integrato di osservazione marina (IMOS): circa 30 TB di misurazioni oceaniche Marinexplore - Dati oceanografici aperti Sistema di osservazione costiera in tempo reale dell'Alabama Programma di monitoraggio a livello di sistema delle riserve nazionali di ricerca sugli estuari - [...] Open Data dell'Autorità petrolifera e del gas - Il set di dati copre 12.500 [...] Database globale del vulcano e delle eruzioni dello Smithsonian Institution Archivi del terremoto dell'USGS Dataset su Internet e Computer Dataset Sicurezza Informatica Dataset per le Sfide Dataset Scieze della Terra DATASET ECONOMIA Associazione economica americana (AEA) EconData da UMD [ fixme ] Dati sulla libertà economica del mondo Statistica Macroeconomica Storica INFORUM - Previsione interindustriale presso l'Università del Maryland [ fixme ] DBnomics – il database economico mondiale - Aggrega centinaia di [...] Statistiche del commercio internazionale [ fixme ] Database di codici prodotto Internet Hub di dati sul debito estero congiunto Link ai dati del commercio internazionale di Jon Haveman Database della produttività a lungo termine - Il database della produttività a lungo termine è stato [...] Database di aziende OpenCorporates nel mondo Il nostro mondo di dati Set di dati sulla gravità del commercio mondiale di SciencesPo [ fixme ] L'Atlante della complessità economica Il Centro per i dati internazionali L'Osservatorio della complessità economica [ fixme ] Statistiche sul commercio di materie prime delle Nazioni Unite Rapporti sullo sviluppo umano delle Nazioni Unite DATASET SCUOLA Dati del punteggio del college Dati del Dipartimento dell'Istruzione dello Stato di New York - Il Dipartimento dell'Istruzione dello Stato di New York [...] Programma per la valutazione internazionale degli studenti (PISA) - Contiene 15 anni- [...] Dati degli studenti da Free Code Camp DATASET ENERGIA AMPds - Il set di dati Almanac of Minutely Power BLUEd - Set di dati sulla disaggregazione dell'elettricità completamente etichettato a livello di edificio PETTINATO DBFC - Dataset di celle a combustibile al boroidruro diretto (DBFC). DEL - Set di dati di studio sui carichi elettrici domestici per il Sud Africa (1994 - 2014) ECO - Il set di dati ECO è un set di dati completo per carichi non intrusivi [...] VIA Database globale delle centrali elettriche - Il database globale delle centrali elettriche è un [...] HES - Studio sull'elettricità domestica, Regno Unito HFED PEM1 - Dataset di celle a combustibile a membrana a scambio protonico (PEM). PLAID - Il set di dati di identificazione dell'appliance Plug Load [ fixme ] Il Public Utility Data Liberation Project (PUDL) - PUDL rende l'energia degli Stati Uniti [...] ROSSO SYND - Un set di dati sull'energia sintetica per il monitoraggio del carico non intrusivo - [...] Smart Meter Data Portal - Lo Smart Meter Data Portal fa parte del [...] Base di traccia Set di dati del Centro per l'energia dell'Ucraina UK-DALE - Elettricità a livello di elettrodomestici nel Regno Unito BIANCO iAWE DATASET DIVERTIMENTO I migliori streamer su Twitch - Contiene i dati dei 1000 migliori streamer di [...] DATASET FINANZA Statistiche BRI - Statistiche BRI, compilate in collaborazione con [...] Blockmodo Coin Registry - Un registro di file di informazioni formattati JSON [...] Scambio di futures CBOE [ fixme ] Dati FAANG completi sulle azioni - Questo set di dati contiene tutti i dati sulle scorte di [...] Google Finanza Google tendenze NASDAQ [ correggimi ] Dati di mercato del NYSE OANDA Dati finanziari OSU [ fixme ] Quandl SEC EDGAR - EDGAR, la raccolta, l'analisi e il recupero di dati elettronici [...] St Louis Federal Yahoo Finanza Dataset sull'Economia Dataset ull Scuola Dataset sull'Energia Dataset Divertenti Dataset sulla Finanza DATASET IMMAGINI & VIDEO Database di 10.000 volti di adulti negli Stati Uniti 2 GB di foto di gatti Pubblico Volti non filtrati per genere e classificazione di età Classificazione affettiva dell'immagine Rilevamento e tracciamento di oggetti aviotrasportati - Il tracciamento di oggetti aviotrasportati [...] Animali con attributi CADDY Underwater Stereo-Vision Dataset dei gesti delle mani dei subacquei - [...] Cytology Dataset – CCAgT: immagini di cellule cervicali con colorazione AgNOR [...] Benchmark di rilevamento dei pedoni Caltech Set di dati Chars74K - Riconoscimento dei caratteri nelle immagini naturali (entrambi in inglese [...] Cube++ - 4890 immagini grezze da 18 megapixel, ciascuna contenente un colore SpyderCube [...] Set di dati di guida video densamente annotati - Questo set di dati è composto da 28 [...] Danbooru Tagged Anime Illustration Dataset - Un'immagine anime su larga scala [...] Set di dati DukeMTMC - DukeMTMC mira ad accelerare i progressi nel multi-target [...] [ fixme ] ETH Entomological Collection (ETHEC) Farfalle a grana fine (Lepidoptra) Immagini [ fixme ] Benchmark di riconoscimento facciale Flickr: 32 loghi del marchio di classe [ fixme ] GDXray - Immagini a raggi X per test a raggi X e Computer Vision HumanEva Dataset - Il dataset HumanEva-I contiene 7 video calibrati [...] ImageNet (nella gerarchia di WordNet) Riconoscimento di scene in interni Sistema internazionale di immagini affettive, UFL KITTI Vision Benchmark Suite Biblioteca d'informazione etichettata di Alessandria - Biologia e conservazione - [...] Database MNIST di cifre scritte a mano, quasi 1 milione di esempi Set di dati di previsione della regione di interesse multi-view per la guida autonoma - [...] Stimoli di memoria visiva massiva, MIT Newspaper Navigator - Questo set di dati è costituito da contenuti visivi estratti [...] Immagini aperte da Google - Immagini con maschere di segmentazione per 2,8 [...] RuFa - Contiene immagini di testo scritte in uno dei due caratteri arabi (Ruqaa [...] Banca dati SUN, MIT Occupazione sedili posteriori interni veicolo sintetico SVIRO - 25.000 [...] Diversi set di dati Shape-from-Silhouette [ fixme ] Set di dati di Stanford Dogs La sfida dell'etichettatura della somiglianza delle azioni (ASLAN). Il set di dati per animali domestici Oxford-IIIT Violent-Flows - Database e benchmark sulla violenza della folla/nonviolenza Genoma visivo Database dei volti di YouTube DATASET MACHINE LEARNING Set di dati per volti di tutte le età - Contiene 13'322 immagini di volti asiatici distribuiti [...] Audi Autonomous Driving Dataset - Abbiamo pubblicato l'Audi Autonomous [...] Set di dati sensibili al contesto da cinque domini Approfondire i set di dati per la classificazione e la regressione Dati mensili di Discogs Archivio musicale gratuito Database IMDb Iranis - Un set di dati su larga scala di caratteri di targa persiana/araba Keel Repository per classificazione, regressione e serie temporali Volti etichettati in natura (LFW) Dati sul prestito del club di prestito Repository di set di dati di apprendimento automatico [ fixme ] Million Song Dataset [ correzione ] Altri set di dati di brani [ fixme ] Set di dati MovieLens Valutazioni del concorso di didascalie del New Yorker RDataMining - Dati dell'ebook "R e Data Mining". Meteoriti registrati sulla Terra [ fixme ] Dati sulla salute dei ristoranti a San Francisco TikTok Dataset - Più di 300 video di danza che catturano una singola persona [...] Repository di apprendimento automatico UCI Yahoo! Valutazioni e dati di classificazione YouTube-BoundingBox Youtube 8m Aste online eBay (2012) DATASET MUSEI Open Data della Canada Science and Technology Museums Corporation Database della raccolta di Cooper-Hewitt API della collezione del Metropolitan Museum of Art Metadati del Minneapolis Institute of Arts Portale dati del Museo di Storia Naturale (Londra). Collezione d'arte storica del Rijksmuseum Metadati della collezione Tate I vocabolari Getty DATASET LINGUAGGIO NATURALE Estrazione automatica della frase chiave Il database di Big Bad NLP [ fixme ] Blizzard Challenge Speech - I dati voce + testo provengono da [...] Blogger Corpus CLiPS Stylometry Investigation Corpus [ fixme ] ClueWeb09 FACC ClueWeb12 FACC DBpedia - Dati strutturati da Wikipedia Parole sporche - Con milioni di immagini nella nostra libreria e miliardi di [...] Tassonomie personali di Flickr [ fixme ] Base libera di persone, luoghi e cose [ fixme ] Corpus dei discorsi politici tedeschi - Raccolta di discorsi politici [...] Ngram di Google Libri (2,2 TB) Google MC-AFP - Generato sulla base del set di dati Gigaword pubblico disponibile [...] Google Web 5 grammi (1 TB, 2006) Elenco eBook di Gutenberg [ fixme ] Pezzi di testo di Hansard del parlamento canadese [ fixme ] LJ Speech - Set di dati vocali composto da 13.100 brevi clip audio di un [...] M-AILABS Speech - Il M-AILABS Speech Dataset è il primo grande dataset [...] [ fixme ] Microsoft Machine Reading Comprehension Dataset (o MS MARCO) Machine Comprehension Test (MCTest) del testo di Microsoft Research Traduzione automatica delle lingue europee Making Sense of Microposts 2013 - Concept Extraction [ fixme ] Making Sense of Microposts 2016 - Riconoscimento e collegamento di entità nominative Set di dati Sentiment multidominio (versione 2.0) Database del parlato rumoroso per l'addestramento di algoritmi di miglioramento del parlato e TTS [...] [ fixme ] Apri Wordnet multilingue Dati annotati POS/NER/Chunk Personae Corpus [ correggimi ] Raccolta di SMS spam in inglese Collezione SaudiNewsNet di articoli di giornali sauditi (arabo, 30.000 articoli) Stanford Question Answering Dataset (SQuAD) Corpus dei post USENET del 2005~2011 Dipendenze universali Webhose - Notizie/Blog in più lingue Wikidata - Database di Wikipedia Dati dei collegamenti di Wikipedia - 40 milioni di entità nel contesto Database e strumenti WordNet WorldTree Corpus di grafici esplicativi per domande di scienze elementari - [...] DATASET NEUROSCIENZA Set di dati dell'Istituto Allen Catalogo del cervello Brainomics [ fixmi ] CodeNeuro Dataset [ fixme ] Ricerca collaborativa in neuroscienze computazionali (CRCNS) FCP-INDI Progetto Connectome Umano NDAR Archivio dati NIMH Neurodati NeuroMorpho - NeuroMorpho.Org è un inventario centralizzato di [...] Neuroelettro OASI Apri NEURO OpenfMRI Studia Forrest DATASET FISICA Portale CERN Open Data Database aperto di cristallografia IceCube - Osservatorio dei neutrini del Polo Sud Ligo Open Science Center (LOSC) - Dati sulle onde gravitazionali del LIGO [...] Archivio degli esopianeti della NASA Dati NSSDC (NASA) di 550 veicoli spaziali Sloan Digital Sky Survey (SDSS) - Mappatura dell'Universo DATASET CANCRO ALLA PROSTATA EOPC-DE-Cancro alla prostata a esordio precoce-Germania - Cancro alla prostata a esordio precoce GENIE - Dati dal Genomics Evidence Neoplasia Information Exchange [...] Genomic-Hallmarks-Prostate-Adenocarcinoma-CPC-GENE - Completo [...] [ fixme ] MSK-IMPACT-Clinical-Sequencing-Cohort-MSKCC-Prostate-Cancer - Mirato [...] [ fixme ] Metastatico-prostata-adenocarcinoma-MCTP - Profilo completo di 61 [...] [ fixme ] Metastatic-Prostate-Cancer-SU2CPCF-Dream-Team - Analisi completa di [...] [ fixme ] NPCR-2001-2015 - Database del Programma Nazionale del Cancro del CDC [...] NPCR-2005-2015 - Database del Programma Nazionale del Cancro del CDC [...] NaF-Prostate - NaF Prostate è una raccolta di emissione di positroni NaF F-18 [...] Neuroendocrino-Prostata-Cancro - Esoma intero e dati RNA Seq di [...] [ fixme ] PLCO-Prostate-Diagnostic-Procedures - Le procedure diagnostiche prostatiche [...] Complicanze mediche-prostata PLCO - Le complicanze mediche della prostata [...] PLCO-Prostate-Screening-Anomalie - Lo screening prostatico [...] PLCO-Prostate-Screening - Il set di dati di Prostate Screening (177.315 [...] PLCO-Prostate-Treatments - Il dataset dei Trattamenti Prostatici (13.409 [...] PLCO-Prostate - Il set di dati della prostata è un set di dati completo che [...] PRAD-CA-Adenocarcinoma prostatico-Canada - Adenocarcinoma prostatico - [...] PRAD-FR-Adenocarcinoma prostatico-Francia - Adenocarcinoma prostatico - [...] PRAD-UK-Adenocarcinoma prostatico-Regno Unito - Adenocarcinoma prostatico [...] PROSTATEx-Challenge - Serie retrospettiva di studi sulla risonanza magnetica prostatica. 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[ riparami ] DATASET PSICOLOGIA Set di dati del repository di modelli cognitivi OSU [ fixme ] DATASET PUBBLICI Abilmente aprire i dati in tempo reale Amazon Set di dati Archive.org Archivia da Internet Archive Archivio dati CMU JASA Collezioni CMU StatLab Data.World Data360 [ correzione ] Enigma pubblico Google Grand Comics Database - Il Grand Comics Database (GCD) è un'organizzazione no-profit, [...] Infochimps [ correzione ] Raccolte di dati di KDNuggets DataSet gratuiti di Microsoft Azure Data Market [ correzione ] Microsoft Data Science per la ricerca Microsoft Research Open Data Apri i dump dei dati della libreria Set di dati Reddit [ correzione ] Collezione RevolutionAnalytics [ fixme ] Esempi di set di dati R StatSci.org Set di dati Stats4Stem R (archiviati) L'elenco delle poste del Washington Raccolta dati UCLA SOCR Rapporti UFO Wikileaks 911 cercapersone intercetta Yahoo Webscope DATASET MOTORI DI RICERCA Torrent accademici di condivisione dei dati da UMB Base dos Dados - Base di dati: Open Data Repository per il Brasile Datahub.io Progetto Domini - Elenco ordinato di domini Internet Harvard Dataverse Network di dati scientifici ICPSR (UMICH) Istituto di Scienze della Formazione Biblioteca Nazionale dei Rapporti Tecnici Certificati Open Data (beta) OpenDataNetwork - Un motore di ricerca di tutti i portali di dati alimentati da Socrata Statista.com - Statistica e Studi Zenodo - Una casa aperta e affidabile per la coda lunga della scienza DATASET SOCIAL NETWORKs Set di dati Twitter delle elezioni portoghesi del 2021 - 57 milioni di tweet, oltre 1 milione di utenti 72 ore #gamergate Twitter Scrape CMU Enron Email di 150 utenti Cheng-Caverlee-Lee Settembre 2009 - Gennaio 2010 Twitter Scrape China Biographical Database - Il China Biographical Database è un database [...] Un set di dati Twitter di oltre 40 milioni di tweet relativi al COVID-19 - A causa del [...] Oltre 43.000 schermate Twitter di Donald Trump - Questo archivio contiene schermate [...] EDRM Enron Email di 151 utenti, ospitata su S3 Raschiamento dei dati di Facebook (2005) Indice di connessione sociale di Facebook - Utilizziamo uno snapshot anonimo di [...] Social Network Facebook di LAW (dal 2007) Foursquare da UMN/Sarwat (2013) Archivio di collaborazione GitHub Relazioni di citazione di Google Scholar Reti di contatti ad alta risoluzione da sensori indossabili Mappa Indie: grafico sociale e scansione dei principali siti IndieWeb Social network mobili di UMAS Dati di rete su Twitter Commenti su Reddit Set di dati delle recensioni sui viaggi aerei di Skytrax Dati sociali di Twitter Dati di ricerca di Source Dati dei migliori streamer di Twitch Dati di Twitter per la gestione della reputazione online Dati di Twitter per l'analisi del sentimento Twitter Grafico dell'intero sito Twitter [ fixme ] Twitter Scrape Calufa maggio 2011 [ correzione ] Set di dati dei social network UNIMI/LEGGE Dati Twitter del Congresso degli Stati Uniti - Set di dati giornalieri con tweet di oltre 1100 [...] Yahoo! Grafico e dati sociali Youtube Video Social Graph nel 2007,2008 Dataset di Immagini e Video Dataset per il Machine Learning Dataset su Musei Dataset sul Linguaggio Naturale Dataset sulla NeuroScienza Dataset sulla Fisica Dataset sul Cancro alla Protata Dataset sulla Psicologia Dataset Pubblici Dataset sui Motori di Ricerca Dataset sui Social Network DATASET SCIENZE SOCIALI ACLED (Progetto dati sulla posizione del conflitto armato e sui dati dell'evento) Database delle élite dominanti autoritarie - Le élite governanti autoritarie [...] Istituto canadese di informazioni legali Centro per i set di dati sulla pace sistemica: tendenze di conflitto, politiche, fragilità dello stato, ecc . [ fixme ] Correlati del progetto di guerra Elementi di teoria della cospirazione di Cryptome Schede dati [ fixme ] Indagine sociale europea FBI Hate Crime 2013 - dati aggregati Indice degli stati fragili [ fixme ] Database degli eventi globali GDELT Indagine Sociale Generale (GSS) dal 1972 Indagine sociale tedesca Progetto sul futuro religioso globale Dati sulla violenza armata - Un database completo e accessibile che contiene [...] Scambio di dati umanitari INFORM Indice per la gestione del rischio Istituto per gli studi demografici Archivio Reti Internazionali Programma di indagine sociale internazionale ISSP Progetto Compendio di studi internazionali Dati nazionali incrociati di James McGuire Set di dati di estrazione di realtà del MIT MacroData Guide di Norsk samfunnsvitenskapelig datatjeneste Progetto sui dati sulla mobilitazione di massa - I dati sulla mobilitazione di massa (MM) sono un [...] Microsoft Academic Knowledge Graph - Il Microsoft Academic Knowledge Graph [...] Centro demografico del Minnesota Indice di adattamento globale di Notre Dame (ND-GAIN) Aprire i dati sulla criminalità e la polizia in Inghilterra, Galles e Irlanda del Nord OpenSanctions - Un database globale di persone e società di politica, [...] Pagina dei dati internazionali generali di Paul Hensel Progetto di indagine su Internet di PewResearch Raccolta dati della società PewResearch Dati sulla polarità politica [ fixme ] StackExchange Esplora dati Consorzio di ricerca e analisi del terrorismo Detenuti del Texas giustiziati dal 1984 Set di dati sulla sopravvivenza del Titanic Archivio dei dati delle scienze sociali di UCB (D-Lab) Archivio dati delle scienze sociali dell'UCLA Database della società civile delle Nazioni Unite UPJOHN per la ricerca sull'occupazione nel lavoro Università nel mondo Programma di dati sui conflitti di Uppsala Dati aperti della Banca Mondiale World Inequality Database - Il World Inequality Database (WID.world) [...] Progetto WorldPop - Distribuzioni della popolazione umana nel mondo [ fixme ] DATASET SOFTWARE FLOSSmole data sullo sviluppo di software gratuito, libero e open source GHTorrent - Mirror di dati scalabile, interrogabile e offline offerto tramite [...] Libraries.io Repository open source e metadati di dipendenza Public Git Archive - un set di dati Big Code per tutti - set di dati di 182.014 [...] Codice duplicato - 2k file Java e 600 coppie di funzioni Java etichettate come [...] Messaggi di commit - 1,3 miliardi di messaggi di commit GitHub fino a marzo 2019 Commenti di revisione Pull Request - 25,3 milioni di commenti di revisione GitHub PR [...] Identificatori del codice sorgente - 41,7 milioni di distinti identificatori divisibili [...] DATASET SPORT American Ninja Warrior Obstacles - Contiene ogni ostacolo nella storia [...] Dati di scambio storici di Betfair Partite Cricket (cricket) Equity in Athletics - Lo strumento di taglio dell'analisi dei dati di Equity in Athletics [...] Ergast Formula 1, dal 1950 ad oggi (API) Risorse calcio/calcio (dati e API) Database di baseball di Lahman Dati NFL play-by-play - Dati NFL play-by-play provenienti da: [...] Pinhooker: dati di vendita di Bloodstock purosangue Pro Kabadi stagione da 1 a 7 - Pro Kabadi League è un campionato di livello professionale [...] Statistiche sul baseball di Retrosheet Database tennis di classifiche, risultati e statistiche per ATP Database tennis di classifiche, risultati e statistiche per WTA Squadre e sedi di calcio USA - Squadre e sedi di calcio USA. 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Informazioni sul traffico olandese [ fixme ] Traiettoria GPS GeoLife da Microsoft Research Sistema ferroviario tedesco di Deutsche Bahn [ fixme ] Hubway Million Rides a MA [ fixme ] Montreal BIXI Bike Share Dati di viaggio in taxi di New York 2009- Dati di viaggio in taxi di New York 2013 (FOIA/FOILed) Dati di viaggio di New York Uber da aprile 2014 a settembre 2014 Apri la raccolta Traffico OpenFlights - dati di aeroporti, compagnie aeree e rotte Stazioni di condivisione bici di Filadelfia (JSON) Database di incidenti aerei, dal 1920 Dati sulle prestazioni in orario delle compagnie aeree RITA [ fixme ] Raccolta dati di trasporto RITA/BTS (TranStat) [ fixme ] Set di dati Renfe (rete ferroviaria nazionale spagnola). Stazioni Toronto Bike Share (file JSON e GBFS) Trasporto per Londra (TFL) Sondaggio Travel Tracker (TTS) per Chicago [ fixme ] US Bureau of Transportation Statistics (BTS) Voli nazionali statunitensi dal 1990 al 2009 US Freight Analysis Framework dal 2007 US National Highway Traffic Safety Administration - Vittime dal [...] DATASET E-SPORT CS:GO Dati sul matchmaking competitivo - In questo set di dati abbiamo dati su [...] FIFA-2021 Set di dati completo del giocatore dump dei dati OpenDota Dataset sulle Scienze Sociali Dataset sui Software Dataset sullo Sport Dataset sulle Serie Temporali Dataset sul Trasporto Dataset sugli E-SPORT

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Oltre a questo, NumPy fornisce funzioni matematiche complete, generatori di numeri casuali e routine di algebra lineare, rendendolo uno strumento indispensabile per la manipolazione e l'analisi dei dati. Un esempio di utilizzo di NumPy per la creazione di un vettore: >>> import numpy as np >>> a = np . array([ 2 , 3 , 4 ]) >>> a array([2, 3, 4]) >>> a . dtype dtype('int64') >>> b = np . array([ 1.2 , 3.5 , 5.1 ]) >>> b . dtype dtype('float64') Link per maggiori informazioni : https://numpy.org/ Pandas: Analisi dei Dati Semplificata Pandas è un'altra libreria essenziale per il Machine Learning. Grazie alla sua capacità di gestire dati strutturati e di alto livello, Pandas è ampiamente utilizzato per l'analisi e la manipolazione dei dati. Questa libreria consente di unire, filtrare e raccogliere dati da una varietà di fonti, compreso Excel. È un ottimo strumento per esplorare e preparare i dati prima di applicare modelli di Machine Learning. import pandas as pd # Caricamento dei dati da un file CSV data = pd.read_csv('dati.csv') # Stampare le prime righe del DataFrame print(data.head()) Link per maggiori informazioni : https://pandas.pydata.org/ Sta cercando un corso sulla DataScience? Però costano tutti un sacco di soldi e non sei sicuro questo mestiere faccia per te? Oppure più semplicemente già lavori in questo settore e vuoi approfondire argomenti come machine learning e reti neurali ? Scopri il nostro Corso Gratuito da più di 100 Lezioni , a difficoltà crescente. L'unico corso in italiano gratuito che ti permetterà davvero di capire e approfondire temi fondamentali per questo mestiere . Clicca qui non aspettare , intanto iscriviti è GRATIS . Matplotlib: Visualizzazioni Accattivanti per i vostri Dati Matplotlib è una libreria essenziale per la visualizzazione dei dati in Python. Con Matplotlib, è possibile creare grafici in 2D e 3D per visualizzare i risultati dei vostri modelli di Machine Learning. Questa libreria offre una vasta gamma di funzionalità per la creazione di grafici, inclusi grafici a linee, a dispersione e a barre. È uno strumento indispensabile per esplorare e comunicare i risultati dei vostri progetti di Machine Learning. Ecco come generare e salvare un grafico con MatplotLib : import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # dati con cui creare il grafico t = np . arange ( 0.0 , 2.0 , 0.01 ) s = 1 + np . sin ( 2 * np . pi * t ) fig , ax = plt . subplots () ax . plot ( t , s ) ax . set (xlabel = 'time (s)' , ylabel = 'voltage (mV)' , title = 'About as simple as it gets, folks' ) ax . grid () fig . savefig ( "test.png" ) plt . show () Link per maggiori informazioni : https://matplotlib.org/ Scikit-learn: Semplificazione dello Sviluppo di Modelli di Machine Learning Scikit-learn è una delle librerie più utilizzate per il machine learning in Python, grazie alla sua vasta collezione di algoritmi e strumenti per la creazione, la valutazione e il tuning dei modelli di machine learning. Con Scikit-learn, è possibile utilizzare algoritmi per la classificazione, la regressione, il clustering e altro ancora, con una sintassi coerente e intuitiva. Questa libreria offre anche funzionalità per la validazione incrociata, la selezione delle caratteristiche e la gestione dei dati mancanti, semplificando il processo di sviluppo di modelli di machine learning complessi. Ecco un esempio di come utilizzare Scikit-learn per addestrare un semplice modello di regressione lineare: from sklearn.linear_model import LinearRegression import numpy as np # Dati per il modello X = np.array([[1], [2], [3], [4]]) y = np.array([2, 4, 6, 8]) # Creazione e addestramento del modello model = LinearRegression() model.fit(X, y) # Predizione di nuovi dati X_new = np.array([[5]]) y_pred = model.predict(X_new) print("Predizione:", y_pred) StatsModels: Analisi Statistica Avanzata con Python StatsModels è una libreria Python dedicata all'analisi statistica avanzata, fornendo una vasta gamma di modelli e strumenti per la stima, l'inferenza e la validazione dei modelli statistici. Con StatsModels, è possibile eseguire analisi di regressione, analisi della varianza, test di ipotesi e molto altro ancora. Q uesta libreria è particolarmente utile per gli utenti che desiderano esplorare e comprendere meglio i dati attraverso un'analisi statistica rigorosa. Ecco un esempio di come utilizzare StatsModels per eseguire un'analisi di regressione lineare: import statsmodels.api as sm import numpy as np # Dati per il modello X = np.array([1, 2, 3, 4]) y = np.array([2, 4, 6, 8]) # Aggiungere una costante al modello X = sm.add_constant(X) # Creazione e addestramento del modello model = sm.OLS(y, X).fit() # Stampare il riassunto del modello print(model.summary()) Link per maggiori informazioni : https://www.statsmodels.org/stable/index.html Migliori Librerie di Python per il Machine Learning: Una Guida Completa Librerie Fondamentali per il Machine Learning Nella vasta scena del machine learning in Python, alcune librerie si distinguono per la loro versatilità e potenza nell'addestramento e nell'applicazione di modelli di intelligenza artificiale. Di seguito, presentiamo una tabella riepilogativa delle migliori librerie per il machine learning, che includono sia le fondamentali discusse nell'articolo precedente, sia altre librerie di rilievo nel panorama Python. Libreria Descrizione TensorFlow TensorFlow è una delle librerie più popolari per il machine learning e l'intelligenza artificiale, sviluppata da Google. Offre una vasta gamma di strumenti per la creazione e l'addestramento di modelli. PyTorch PyTorch è un'altra libreria di machine learning molto apprezzata, particolarmente nota per la sua facilità d'uso e la flessibilità nel definire e addestrare reti neurali. Keras Keras è una libreria ad alto livello per la creazione di reti neurali, che offre un'interfaccia semplice e intuitiva per la costruzione di modelli di machine learning. Queste librerie sono ampiamente utilizzate sia dagli esperti di machine learning che dagli appassionati, grazie alla loro combinazione di potenza, flessibilità e facilità d'uso. Librerie Specializzate per Task Specifici di Machine Learning Oltre alle librerie fondamentali, esistono anche molte librerie specializzate progettate per task specifici nel campo del machine learning. Queste librerie offrono funzionalità avanzate e ottimizzate per compiti come il trattamento del linguaggio naturale, l'elaborazione delle immagini e molto altro ancora. Ecco una selezione di librerie specializzate da considerare: Libreria Descrizione NLTK NLTK è una libreria Python per il trattamento del linguaggio naturale, che offre una vasta gamma di strumenti e risorse per l'analisi e la manipolazione di testi. OpenCV OpenCV è una libreria per l'elaborazione delle immagini e la visione artificiale, che fornisce strumenti per il rilevamento, il tracciamento e l'analisi delle immagini e dei video. Gensim Gensim è una libreria per l'elaborazione del linguaggio naturale focalizzata sulle rappresentazioni vettoriali delle parole e sui modelli di topic modelling. Queste librerie specializzate sono essenziali per affrontare task specifici nel campo del machine learning, consentendo di sfruttare al meglio le loro capacità per risolvere problemi complessi. Librerie Emergenti e Innovazioni nel Machine Learning Il campo del machine learning è in continua evoluzione, con nuove librerie e tecniche che emergono regolarmente per affrontare sfide sempre più complesse. Tra le librerie emergenti e le innovazioni più recenti, spiccano alcune tendenze promettenti, come: Libreria Descrizione Fastai Fastai è una libreria per il deep learning ad alto livello, progettata per semplificare il processo di sviluppo e addestramento di reti neurali complesse, con un'enfasi sull'accessibilità e l'efficienza. Hugging Face Hugging Face è una piattaforma per il deep learning e il NLP, nota per la sua vasta raccolta di modelli pre-addestrati e strumenti per lo sviluppo di applicazioni basate su NLP. XGBoost XGBoost è una libreria di machine learning per il gradient boosting, che offre prestazioni elevate e una grande flessibilità nella modellazione dei dati strutturati. L'evoluzione delle librerie Python per il machine learning ha visto l'emergere di strumenti ancora più sofisticati e performanti. Tra le novità, PyCaret si distingue per la sua interfaccia low-code che consente una rapida prototipazione e deployment dei modelli, rendendo il machine learning accessibile anche ai non programmatori esperti​ . LightGBM continua a guadagnare popolarità grazie alla sua efficienza e velocità nel training, ideale per gestire grandi volumi di dati​​. Hugging Face Transformers ha introdotto nuove funzionalità per il natural language processing, facilitando l'integrazione di modelli pre-addestrati in diverse applicazioni​ ​. Questi strumenti, insieme ai consolidati Scikit-Learn e TensorFlow , offrono una vasta gamma di opzioni per sviluppare e implementare soluzioni di machine learning avanzate. 4o Grazie mille per la lettura, condividi l'articolo per sostenerci. I Migliori LLM Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni: Confronto e Vantaggi In questo tutorial, analizzeremo i migliori modelli di linguaggio di grandi dimensioni attualmente disponibili. Attraverso un'analisi sistematica, descriveremo diversi dei modelli più popolari, mettendo in evidenza le loro caratteristiche, punti di forza e debolezze . Ci concentreremo esclusivamente sui sistemi generativi basati su LLM, poiché confrontare LLM con scopi diversi non sarebbe significativo. I modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) rappresentano un'importante evoluzione nel campo dell'intelligenza artificiale e del machine learning. Questi modelli, addestrati su enormi quantità di dati testuali, sono in grado di comprendere e generare testo in modo sorprendentemente umano . Tra i più noti ci sono GPT-4, sviluppato da OpenAI, e Gemini, sviluppato da Google, ognuno con le proprie peculiarità e utilizzi specifici. L'obiettivo di questo articolo è fornire ai lettori un'idea chiara di quale modello LLM potrebbe meglio soddisfare le loro esigenze specifiche. Con una comprensione approfondita delle funzionalità e delle limitazioni di ciascun modello, sarà possibile fare una scelta informata su quale tecnologia adottare per progetti di elaborazione del linguaggio naturale, chatbot, traduzioni automatiche, e molte altre applicazioni. Cosa Sono i Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni? I Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLM) sono sistemi avanzati di intelligenza artificiale che comprendono e generano testo simile a quello umano. Questi modelli vengono addestrati su enormi quantità di dati testuali per apprendere i modelli, le strutture e le sfumature del linguaggio . Utilizzano tecniche di deep learning per processare e generare testo, in particolare varianti di reti neurali come i Transformer. Inoltre, questi modelli possiedono parametri che vanno da poche centinaia di milioni a qualche centinaio di trilioni, motivo per cui li chiamiamo "grandi". L'architettura dei Transformer, introdotta con il modello di Google BERT, ha rivoluzionato il modo in cui i modelli di linguaggio vengono sviluppati. Questi modelli possono eseguire compiti complessi come il completamento del testo, la traduzione linguistica, e la generazione di contenuti originali. Le loro capacità avanzate derivano dalla loro capacità di gestire il contesto del testo in modo molto più efficace rispetto ai modelli precedenti. Ad esempio, GPT-4 può generare paragrafi interi di testo coerente basandosi su un breve prompt iniziale, dimostrando una comprensione profonda del linguaggio naturale. Applicazioni Pratiche dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni I LLM hanno una vasta gamma di applicazioni in vari settori e domini. Alcuni degli usi più comuni includono: Chatbot : I LLM possono conversare con gli utenti, rispondere a domande, fornire supporto clienti e assistere con diverse attività. Ad esempio, molte aziende utilizzano chatbot avanzati basati su LLM per migliorare l'esperienza del cliente, automatizzare le risposte alle domande frequenti e offrire assistenza personalizzata 24/7. Traduzione linguistica : Questi modelli sono molto efficaci nel tradurre testo tra diverse lingue con alta precisione. Strumenti come Google Translate utilizzano modelli di linguaggio avanzati per offrire traduzioni più accurate e naturali rispetto ai metodi tradizionali. Riassunto del testo : I modelli LLM possono processare documenti testuali lunghi e convertirli in riassunti concisi, preservando le informazioni chiave e il significato. Questa funzionalità è particolarmente utile per i professionisti che devono analizzare grandi quantità di dati testuali in tempi ridotti. Estrazione e scoperta di conoscenze : Oltre a riassumere i testi, gli LLM possono analizzare documenti estesi per estrarre informazioni e intuizioni preziose. Successivamente, possono fare brainstorming e agire come partner collaborativi per compiti di risoluzione dei problemi, aiutando ricercatori e analisti a identificare nuove connessioni e tendenze. Generazione di codice : I LLM possono generare frammenti di codice o assistere gli sviluppatori nella scrittura di software comprendendo descrizioni in linguaggio naturale dei compiti di programmazione. Strumenti come GitHub Copilot utilizzano modelli di linguaggio per suggerire completamenti di codice e aiutare nella risoluzione di problemi di sviluppo. Con queste applicazioni, è chiaro che i modelli di linguaggio di grandi dimensioni hanno il potenziale per rivoluzionare molte industrie, migliorando l'efficienza, la creatività e la capacità di innovazione. Selezione dei Modelli Migliori LLM La scelta dei modelli da analizzare si basa sul ranking attuale della leaderboard di LMSYS. Questa piattaforma funge da punto di riferimento crowdsourced, raccogliendo voti basati sulle preferenze umane per classificare i vari modelli attraverso un sistema di rating Elo. Gli utenti possono partecipare al processo di valutazione votando le performance di diversi LLM. Dopo aver inserito un prompt, il sistema seleziona casualmente due modelli, elabora il prompt e risponde anonimamente all'utente, che poi vota su quale modello ha performato meglio. Solo dopo il voto, il sistema rivela i nomi dei modelli​ ( Hugging Face )​​ ( LMSYS Org )​. Dinamicità del Campo dei LLM Il mondo degli LLM è estremamente competitivo. Nuovi modelli vengono introdotti ogni mese, rendendo il campo sempre più dinamico e in costante evoluzione. Questa competizione incessante porta a frequenti aggiornamenti e patch, garantendo che solo le famiglie di modelli leader mantengano posizioni di rilievo nel lungo periodo. Nonostante questa fluidità, alcuni modelli e piattaforme emergono costantemente come leader grazie alle loro performance superiori e alla capacità di adattarsi rapidamente alle nuove esigenze e richieste degli utenti. Migliori Modelli LLM Tra i modelli più potenti attualmente disponibili, troviamo: GPT-4 di OpenAI, noto per la sua capacità di comprendere e generare testo con un alto livello di accuratezza. LLaMA-13B di Meta, che ha dimostrato notevoli capacità in vari contesti di utilizzo. Vicuna di LMSYS, che è una versione fine-tuned del modello LLaMA di Meta, raggiungendo il 90% della qualità di ChatGPT e Bard​ Questi modelli vengono costantemente testati e valutati utilizzando set di domande multi-turn come il MT-Bench, che valuta la capacità dei modelli di seguire istruzioni e mantenere la coerenza in dialoghi prolungati​ In conclusione, sebbene la lista dei migliori modelli possa variare con l'introduzione di nuove tecnologie e aggiornamenti, alcuni leader del settore continuano a mantenere posizioni di rilievo grazie alle loro superiori capacità di elaborazione del linguaggio e adattabilità. GPT di OpenAI OpenAI è un laboratorio di ricerca leader nel campo dell'intelligenza artificiale, impegnato nello sviluppo e nella promozione di sistemi di IA user-friendly. Una delle sue creazioni più notevoli è ChatGPT , un modello LLM pionieristico basato sull'architettura GPT, progettato per impegnarsi in conversazioni simili a quelle umane e assistere gli utenti in vari compiti. ChatGPT ha fatto la storia diventando l'app con la crescita più rapida al momento del suo rilascio, attirando oltre 100 milioni di utenti mensili in soli due mesi, superando piattaforme popolari come TikTok e Instagram. I modelli LLM più potenti di OpenAI includono: gpt-4-turbo-2024-04-09 : Questo modello GPT-4 Turbo con capacità di visione può gestire richieste di visione utilizzando la modalità JSON e la chiamata di funzioni. Ha una finestra di contesto di 128k token e restituisce un massimo di 4.096 token di output. È stato addestrato con dati fino a dicembre 2023. gpt-4-1106-preview : Questo modello GPT-4 Turbo in anteprima presenta un miglioramento nel seguire le istruzioni, modalità JSON, output riproducibili, chiamata di funzioni parallela e altro. Ha una finestra di contesto di 128k token, restituisce un massimo di 4.096 token di output ed è addestrato con dati fino ad aprile 2023. gpt-4-0125-preview : Progettato per ridurre i casi di "pigrizia" dove il modello non completa un compito. Ha una finestra di contesto di 128k token e restituisce un massimo di 4.096 token di output. È addestrato con dati fino a dicembre 2023. gpt-4-0613 : Snapshot del GPT-4 dal 13 giugno 2023 con supporto migliorato per la chiamata di funzioni. Consigliato come sostituto del modello ritirato gpt-4-0314. Ha una finestra di contesto di 8192 token ed è addestrato con dati fino a settembre 2021. gpt-4o : l'ultimo della famiglia.. Claude di Anthropic Anthropic è una startup di intelligenza artificiale fondata da ex membri di OpenAI nel 2021. Da allora, ha raccolto finanziamenti da numerosi fondi di venture capital e grandi aziende, tra cui Amazon e Google. Anthropic si concentra sulla creazione di sistemi di IA affidabili, con un forte accento sulla sicurezza dell'IA e considerazioni etiche. Questi modelli sono disponibili su claude.ai e tramite l'API di Claude, accessibili in oltre 150 paesi. I modelli LLM più potenti di Anthropic includono: Claude 3 Opus : Il modello più intelligente di Anthropic, potente quanto gpt-4-turbo-2024-04-09 e gpt-4-1106-preview secondo il ranking di LMSYS. Può elaborare una vasta gamma di formati visivi, tra cui foto, grafici, diagrammi tecnici e supporta 200k token in un input, e per alcuni clienti, può arrivare fino a 1 milione di token. Claude 3 Sonnet : Leggermente meno potente di Opus ma comunque tra i primi 5 nella classifica LMSYS. Trova un equilibrio ideale tra intelligenza e velocità, particolarmente per i carichi di lavoro aziendali. È anche più conveniente rispetto ad altri modelli con intelligenza simile. Claude 3 Haiku : Il modello più veloce della famiglia Claude e tra i primi 10 nella classifica LMSYS. Supporta 200k token di input come gli altri modelli Claude ed è ideale per compiti che richiedono un risparmio sui costi. Gemini di Google Gemini è una famiglia di LLM creata da Google DeepMind. Questi LLM sono multimodali, il che significa che possono elaborare informazioni da più modalità, inclusi testo, immagini, audio e video. Gemini è in grado di affrontare molti problemi interessanti, uno dei quali è il ragionamento utilizzando diverse modalità, come l'intero film. In particolare, la comprensione del contesto lungo di un intero film è una funzione sperimentale che i ricercatori di Google hanno testato con Gemini 1.5 Pro. I modelli LLM più potenti di Google includono: Gemini Ultra : Il modello più capace e grande per compiti altamente complessi. Non ha un ranking LMSYS per motivi sconosciuti. Google afferma che questo è il primo modello a superare gli esperti umani nei benchmark MMLU. Inoltre, Google afferma che questo modello supera GPT-4 nella maggior parte dei benchmark LLM comuni. Gemini Pro 1.0 : Tra i primi cinque modelli nella classifica LMSYS. È disponibile online come modello predefinito. Questi modelli rappresentano lo stato dell'arte nell'ambito dei LLM e continuano a evolversi rapidamente con nuovi sviluppi e miglioramenti costanti. Mistral di Mistral AI Mistral AI è un'azienda francese fondata nell'aprile del 2023 da ex dipendenti di Meta e Google DeepMind. L'azienda si dedica alla produzione di LLM open-source, sottolineando l'importanza del software open-source e come risposta ai modelli proprietari. Mistral AI mira a democratizzare l'accesso a potenti strumenti di intelligenza artificiale, rendendo i loro modelli disponibili per la comunità globale. I modelli LLM più potenti di Mistral AI includono: Mistral Large : Questo modello è rinomato per le sue capacità di ragionamento di alto livello per compiti complessi. È considerato uno dei migliori LLM attualmente disponibili, grazie alla sua capacità di comprendere e generare testo con elevata precisione e coerenza. Mixtral 8x22B Instruct : Uno dei modelli open-source più potenti. Ha una finestra di contesto di 64k token ed è fluente in inglese, francese, italiano, tedesco e spagnolo, mostrando anche una notevole competenza nella programmazione. Questo modello è particolarmente utile per applicazioni che richiedono una comprensione multi-linguistica e capacità di elaborazione del codice. Llama di Meta Llama (Large Language Model Meta AI) è una famiglia di LLM autoregressivi rilasciati da Meta AI a partire da febbraio 2023. Meta ha reso tutti i modelli open-source, con i pesi disponibili online, il che li ha resi molto popolari nella comunità. I modelli Llama sono addestrati su una vasta gamma di dataset, inclusi pagine web, repository open-source di GitHub, Wikipedia in 20 lingue diverse, libri di pubblico dominio, codice LaTeX da articoli su ArXiv e domande e risposte di Stack Exchange. I modelli LLM più potenti di Meta includono: Llama 3 70b Instruct : Questo è il modello open-source più potente di Meta, attualmente classificato tra i primi 5 nell'arena LMSYS. Ha 70 miliardi di parametri e una finestra di contesto di 8k token. La sua capacità di gestire compiti complessi e di comprendere ampi contesti lo rende un modello di punta per molte applicazioni. Llama 3 8b Instruct : Un modello Llama più piccolo ma comunque potente con 8 miliardi di parametri. Questo modello offre un buon equilibrio tra capacità computazionale e requisiti di risorse, rendendolo adatto per applicazioni che richiedono efficienza e prestazioni elevate. Questi modelli rappresentano lo stato dell'arte nell'ambito degli LLM e continuano a evolversi rapidamente, con costanti sviluppi e miglioramenti che ne accrescono ulteriormente le capacità e l'affidabilità. Confronto dei Migliori Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni Per il confronto, utilizzeremo la classifica LLSYS e alcuni benchmark comuni degli LLM riportati dalle aziende. La classifica LLSYS è dinamica e i numeri cambiano quotidianamente. Per questo motivo, utilizzeremo le categorie "top 5", "top 10" e "top 15" come misurazione. Alcuni dei benchmark comuni per gli LLM includono: Massive Multi-task Language Understanding (MMLU) : L'MMLU serve come metodo standardizzato per valutare le prestazioni dell'IA in compiti che vanno dalla matematica semplice al ragionamento legale complesso. Copre 57 materie attraverso le STEM, le scienze umane, le scienze sociali e altro, con difficoltà che vanno dal livello elementare a quello professionale avanzato. HellaSwag : Il benchmark HellaSwag è progettato per valutare le capacità di ragionamento comune dei modelli linguistici. Il dataset consiste in una serie di frasi, ciascuna seguita da una domanda che richiede di comprendere il contesto e ragionare sugli esiti potenziali. MATH : Include un dataset di 12.500 problemi matematici. Copre vari argomenti, tra cui algebra, calcolo, statistica, geometria e algebra lineare. HumanEval : Il benchmark HumanEval è uno strumento progettato per valutare la correttezza funzionale del codice generato dagli LLM. Misura le prestazioni degli LLM nei compiti di generazione di codice valutando la probabilità che il codice generato superi un set di test unitari. In aggiunta a questi benchmark, ci sono tecniche di prompting utilizzate durante la valutazione. Le più comuni includono: 0-shot : Si pone una domanda senza fornire alcun esempio al modello. 1-shot : Si fornisce un singolo esempio al modello. Ad esempio, "Usando questo Esempio 1 come riferimento, rispondi alla Domanda 1". k-shot : Come 1-shot ma utilizzando k esempi. La tabella che mostra un confronto tra i modelli presentati è la seguente: Modello Finestra di contesto di input Massimo contesto di output Data di rilascio Prezzo per milione di token di input Prezzo per milione di token di output LLSYS MMLU (5-shot) HellaSwag (10-shot) MATH (4-shot) HumanEval (0-shot) gpt-4-turbo-2024-04-09 128k 4096 09-04-2024 10$ 30$ Top 5 – – – – gpt-4-1106-preview 128k 4096 06-11-2023 10$ 30$ Top 5 – – – – gpt-4-0125-preview 128k 4096 25-01-2024 10$ 30$ Top 5 – – – – gpt-4-0613 8192 8192 13-01-2023 30$ 60$ Top 15 – – – – Claude 3 Opus 200k 4096 03-04-2024 15$ 75$ Top 5 86.8% 95.4% 61.0% 84.9% Claude 3 Sonnet 200k 4096 03-04-2024 3$ 15$ Top 5 79.0% 89.0% 40.5% 73.0% Claude 3 Haiku 200k 4096 13-04-2024 0.25$ 1.25$ Top 10 75.2% 85.9% 40.9% 75.9% Gemini Ultra 32.8k 8192 – – – – 83.7% 87.8% 53.2% 74.4% Gemini Pro 1.0 32.8k 8192 13-12-2023 0.13$ 0.38$ Top 5 71.8% 84.7% 32.6% 67.7% Mistral Large 32k 4096 26-02-2024 8$ 8$ Top 15 81.2% 89.2% – 45.1% Mixtral 8x22B Instruct 64k – 17-04-2024 open-source open-source Top 15 77.75% 88.5% – 45.1% Llama 3 70b Instruct 8k 8k 18-04-2024 open-source open-source Top 5 82.0% – 50.4% 81.7% Llama 3 8b Instruct 8k 8k 18-04-2024 open-source open-source Top 15 68.4% – 30.0% 62.2% Da notare che in questa tabella i modelli GPT-4 non hanno valori per i benchmark comuni, ma in molti documenti altre piattaforme LLM tendono a confrontare i loro risultati con GPT-4. Questo perché la versione di GPT-4 menzionata nei documenti originali con benchmark comuni LLM è obsoleta e ritirata da OpenAI. Conclusione In questo articolo, abbiamo presentato alcuni dei modelli di LLM più potenti e delle piattaforme attualmente disponibili. Abbiamo presentato un confronto completo utilizzando alcuni parametri dei modelli, il costo e i benchmark popolari degli LLM. Da quanto abbiamo visto, ci sono molti modelli di linguaggio diversi, ciascuno progettato per scopi differenti. Alcuni sono estremamente potenti, altri sono economici e alcuni sono gratuiti e open-source per chiunque. È affascinante vedere quante opzioni abbiamo, a seconda delle nostre esigenze. Col passare del tempo, probabilmente vedremo l'emergere di nuovi modelli, offrendo ulteriori opzioni basate su ciò di cui abbiamo bisogno e su ciò che possiamo permetterci. AI nella Supply Chain: Stato dell'Arte Ogni anno, le aziende investono milioni in marketing e promozioni per aumentare la domanda e le vendite. Tuttavia, devono anche determinare quanta merce acquistare e come gestire le materie prime, la produzione e gli imballaggi. Questo è il compito della supply chain, che include attività cruciali come la previsione della domanda, il monitoraggio dell'inventario e gli ordini ai fornitori. Negli ultimi anni, l'intelligenza artificiale (IA) ha rivoluzionato vari settori industriali, e la supply chain non fa eccezione. L'adozione di tecnologie IA sta trasformando il modo in cui le aziende gestiscono le loro operazioni, ottimizzando i processi, migliorando l'efficienza e riducendo i costi. Questo articolo esplora lo stato dell’arte dell'IA nella supply chain, evidenziando le applicazioni più rilevanti e i benefici che queste tecnologie offrono. Cos'è la Supply Chain? La supply chain, o catena di approvvigionamento, è il sistema integrato di persone e attività coinvolte nella produzione e distribuzione di un prodotto. Questo sistema copre tutto, dalla selezione dei fornitori e delle materie prime, fino allo stoccaggio dei prodotti finiti, pronti per la distribuzione ai clienti finali. L'intelligenza artificiale ha il potenziale di rivoluzionare numerosi aspetti della supply chain. Vediamo i principali settori dove l'IA può avere il maggiore impatto. Analisi e Previsione della Domanda con IA Cosa devo ordinare? Quanto devo ordinare? Quando è il momento migliore per ordinare? Per rispondere a queste domande, è essenziale avere una chiara comprensione della domanda per i propri prodotti. Qui entra in gioco l'analisi e la previsione della domanda. La potenza dell'intelligenza artificiale risiede nella sua capacità di analizzare e individuare correlazioni nei dati su una scala impossibile per un essere umano. L'analisi della domanda richiede la raccolta di anni di dati storici di vendita, suddivisi per vari canali di vendita per ogni SKU e variante. L'IA può, in pochi minuti, analizzare milioni di incroci SKU/canale di vendita e fornire una previsione delle vendite future. Può identificare le correlazioni con fattori causali, come l'influenza della spesa di marketing sulle vendite o l'effetto delle promozioni. Il risultato è una previsione delle potenziali vendite, costantemente aggiornata con gli ultimi dati, e con una precisione di gran lunga superiore ai metodi tradizionali. La creazione di Intuendi “Promotions Playground”, un ambiente dove è possibile "giocare" con il piano delle promozioni e vedere in tempo reale gli effetti del piano sulla domanda, apre la strada alla formulazione di scenari diversi e al confronto di strategie per il raggiungimento degli obiettivi aziendali. Gestire le Forniture con l’Intelligenza Artificiale La creazione degli ordini di acquisto, la produzione e la ridistribuzione dei prodotti tra vari magazzini a livello globale richiedono tempo, impegno e spesso una notevole esperienza e competenza. La piattaforma Intuendi semplifica questi processi fornendo suggerimenti per acquisti, trasferimenti e produzione, con ordini preconfezionati in cui l'IA ha già selezionato i prodotti e le quantità da ordinare. L'IA di Intuendi evidenzia tutte le metriche e i KPI necessari per prendere decisioni informate su cosa ordinare. Inoltre, offre visibilità su potenziali opportunità di acquisto e avvisa su eventuali rischi da considerare. L'IA può anche effettuare ottimizzazioni di secondo livello, come valutare il riempimento ottimale di un container o soddisfare complessi vincoli di fornitura, come vincoli di assortimento o MOQ (quantità minima d'ordine). La funzione "Opportunity Spotlight" di Intuendi introduce nei purchase order suggeriti prodotti che potrebbero rappresentare un'opportunità di acquisto o un rischio, aiutando le aziende a prendere decisioni più strategiche e proattive. AI e l'Ottimizzazione dei Processi Logistici nella Supply Chain L'intelligenza artificiale (IA) può trasformare radicalmente i processi logistici della supply chain, migliorando l'efficienza operativa e riducendo i costi. Attraverso algoritmi avanzati, l'IA è in grado di ottimizzare il percorso delle spedizioni, riducendo i tempi di consegna e minimizzando i costi di trasporto. Questo consente alle aziende di rispondere rapidamente alle variazioni della domanda, mantenendo un livello di servizio elevato. Ad esempio, la piattaforma Intuendi utilizza tecnologie IA per suggerire il riempimento ottimale dei container, massimizzando lo spazio disponibile e riducendo i costi di spedizione. L'IA può gestire in modo proattivo i rischi legati alle interruzioni nella catena di approvvigionamento, come ritardi nei trasporti o mancanza di materie prime, fornendo soluzioni alternative in tempo reale. Le principali aree di ottimizzazione includono: Pianificazione del Percorso: Migliorare l'efficienza delle rotte di trasporto. Gestione del Magazzino: Ottimizzare lo spazio e le operazioni all'interno dei magazzini. Previsione della Domanda: Prevedere le necessità future con maggiore precisione, evitando eccessi o carenze di stock. Automazione dei Processi: Ridurre il carico di lavoro manuale, permettendo ai dipendenti di concentrarsi su attività strategiche. Gli Svantaggi di Non Applicare l'IA nella Supply Chain Non adottare l'IA nella gestione della supply chain può comportare una serie di svantaggi significativi. Le aziende che si affidano a metodi tradizionali rischiano di affrontare vari problemi: Previsioni Imprecise della Domanda: Questo porta a stockout o eccessi di inventario, con conseguente aumento dei costi di gestione delle scorte e diminuzione della soddisfazione del cliente. Rallentamento dei Processi Decisionali: Senza l'automazione e l'analisi avanzata, i processi decisionali diventano lenti e meno reattivi ai cambiamenti del mercato. Aumento dei Costi Operativi: L'inefficienza nei processi logistica e di approvvigionamento comporta costi maggiori e minori margini di profitto. Bassa Competitività: Le aziende che non sfruttano l'IA potrebbero trovare difficoltà a competere con le imprese che hanno già adottato queste tecnologie avanzate, perdendo così quote di mercato. Prenota una Demo Gratuita della Piattaforma Intuendi Per le aziende interessate a scoprire come l'IA può rivoluzionare la loro supply chain, Intuendi offre la possibilità di prenotare una demo gratuita. Durante la demo, i potenziali clienti possono vedere in azione le funzionalità avanzate della piattaforma, come le previsioni della domanda basate sull'IA, la gestione ottimizzata dell'inventario e la pianificazione degli ordini. Questa è un'opportunità unica per comprendere come Intuendi può aiutare a: Migliorare l'efficienza operativa: Attraverso l'automazione dei processi e l'ottimizzazione delle risorse. Ridurre i costi: Minimizzando gli sprechi e ottimizzando l'uso delle risorse. Aumentare la soddisfazione dei clienti: Garantendo tempi di consegna rapidi e disponibilità di prodotto. Prenotare una demo è semplice e può essere il primo passo verso una supply chain più intelligente e proattiva. Visita il sito di Intuendi per prenotare la tua demo e scoprire come l'IA può trasformare il futuro della tua azienda. Tabella di Confronto: Metodi Tradizionali vs. IA nella Supply Chain In sintesi, l'adozione dell'intelligenza artificiale nella supply chain offre un potenziale straordinario per migliorare la gestione delle operazioni aziendali. Con l'IA, le aziende possono ottenere previsioni più accurate, ottimizzare i processi di approvvigionamento e pianificare meglio per il futuro, affrontando con maggiore efficacia le sfide del mercato globale. AI nella Pianificazione a Lungo Termine Negli ultimi anni abbiamo visto di tutto: dalla pandemia alla guerra a pochi chilometri da noi, passando per le interruzioni dei trasporti nel canale di Suez agli attacchi alle navi mercantili. Le instabilità geopolitiche hanno reso la catena di approvvigionamento imprevedibile. Eppure, le aziende hanno la necessità di pianificare il futuro. L’IA ci soccorre anche in questo campo. La capacità di prevedere gli effetti sulla supply chain permette di immaginare scenari possibili e quindi pianificare per essi. Consente di capire quale sarà l’investimento in inventario necessario per far fronte ai vari scenari e di comprendere quali azioni saranno necessarie per compensare questi effetti. In conclusione, l'adozione dell'intelligenza artificiale nella supply chain offre un potenziale straordinario per migliorare la gestione delle operazioni aziendali. Con l'IA, le aziende possono ottenere previsioni più accurate, ottimizzare i processi di approvvigionamento e pianificare meglio per il futuro, affrontando con maggiore efficacia le sfide del mercato globale. Visualizza tutti Post sul forum (108) Chatterbot In Deep Learning 22 agosto 2024 Saluti! Da alcuni mesi sono arrivato allo Stregatto e sto leggendo il suo libro...ci è voluto un pò di tempo essendo questo un hobby e non una professione... 1 Domanda sulla correttezza dei miei 2 prompt per le informazioni sulle fotografie del tramonto sul mare In Deep Learning · 4 aprile 2024 2 2 75 Previsione Eventi da un Sistema Sconosciuto In Deep Learning · 9 marzo 2024 Sono un Programmatore industriale, e sono qui per chiedere aiuto. Non ho molta esperienza nel settore IA, ma ho visto qualcosina sul deep learning in Python. Andiamo al dunque. C'è un Sistema chiuso, che genera un set di numeri esadecimali, 12 byte, in una sequenza temporale di ogni 180 secondi. Io e il mio Team avremmo bisogno di prevedere la sequenza successiva, analizzando le sequenze precedenti. Ma sappiamo che è impossibile. Ma noi abbiamo trovato una "sorta" di logica. Supponiamo di prendere le ultime 140 sequenze escludendo l'ultima conosciuta Ora, selezioniamo tutte le sequenze dove non è presente neanche un numero appartenente all'ultima sequenza. Ora, da queste sequenze selezionate, raccogliamo una distinta dei valori presenti presi una sola volta. Otterremo quindi un insieme considerevolmente grande di numeri da scartare dall'insieme totale dei numeri possibili nella nuova sequenza, ovvero da 0 a 255. In altre parole, otteniamo un insieme ridotto di valori possibili. Ed è davvero ridotto, secondo in nostri elaborati. Questa analisi è ripetibile su tutto lo storico che sbbiamo accumulato in 2 anni. Ora, quello che vorremmo realizzare è uno script in grado di imparare dalle sequenze numeriche, indicando quali di queste è da scartare e quali no, immagino abbinando ad ogni array di insiemi di 12 valori un secondo array di 140 booleani, così da imparare a riconoscere o a creare un modello tale da prevedere la sequenza di booleani datoun array di 140 insiemi di 12 valori. Pensate che si possa realizzare? Se si, come? 1 7 51 Visualizza tutti Prodotti (2) Assistente AI AVANZATO + 12 Mesi di Aggiornamenti🚀 € 1.042,08 Aggiungi al carrello Assistente AI AVANZATO 💼 € 522,08 Aggiungi al carrello Visualizza tutti Altre pagine (298) Blue Strawberry < Torna ai Software Blue Strawberry Tra i più venduti della categoria : Social media La potente piattaforma di social marketing basata sull'intelligenza artificiale per cambiare le regole del gioco (ora con funzionalità SINGLE POST). € 49 / lifetime RECENSIONI : 11 1620 € Acquista con il nostro link promozionale Garanzia rimborso di 60 giorni. 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Blog con articoli, curiosità e progetti sull'IA in Italia 📊. Progetti con codice scaricabile 📚👨‍🏫 per aiutare gli utenti a imparare a utilizzare le tecnologie di IA. Forum dove gli utenti possono fare domande agli esperti 👨‍🏫 e discutere di argomenti relativi all'IA. Micro Corsi con certificazione sull'IA 📚🤖 per coloro che vogliono approfondire la loro conoscenza in questo campo. Applicazioni intelligenti gratuite 🦾🤖 per testare le capacità dell'IA. Tutti i contenuti sul nostro portale sono completamente gratis e disponibili per tutti. 🤖. Qual è la missione di Intelligenza Artificiale Italia? 🤔 Intelligenza Artificiale Italia è stata fondata nel 2020 con l'obiettivo di abbattere le barriere all'accesso al mondo dell'IA, che spesso sono causate dalla scarsità di contenuti in italiano, dalla loro complessità e dai costi elevati. 🚪 La nostra missione è quella di fornire risorse gratuite, facili da comprendere e accessibili a tutti, per aiutare le persone a imparare e sperimentare con le tecnologie di intelligenza artificiale.👨‍💻 Siamo gestiti da un team di collaboratori esperti che lavorano insieme per creare contenuti di alta qualità e rispondere alle domande degli utenti. 🤝 Se vuoi saperne di più sull'IA e come essa sta cambiando il mondo, unisciti alla nostra community di appassionati di IA in Italia e scopri tutto ciò che abbiamo da offrire! 🤖🚀 Posso contribuire al portale Intelligenza Artificiale Italia? 🤝 Siamo sempre alla ricerca di contributi per il nostro portale Intelligenza Artificiale Italia, perché vogliamo rendere l'IA accessibile a tutti! Ogni contributo è ben accetto, dalle idee per gli articoli agli studi di casi, dalle recensioni di libri alle interviste con esperti del settore. Se vuoi pubblicare un articolo sul nostro sito, ti preghiamo di scaricare il pdf delle istruzioni per gli autori e seguire le istruzioni indicate. LINK PDF : Pubblicare con Intelligenza Artificiale Italia Pubblicando sul nostro sito, avrai un'ampia visibilità, visto che ogni anno riceviamo milioni di visite. Aiutaci a diffondere la cultura dell'IA e a farla conoscere a un numero sempre maggiore di persone! 📈 Non esitare a contattarci se hai domande o per inviare il tuo contributo. Siamo sempre felici di aiutarti! 🤗 Perché dovrei iscrivermi a Intelligenza Artificiale Italia? 🚀 Iscrivendoti a Intelligenza Artificiale Italia, avrai accesso a una vasta gamma di risorse gratuite 🆓 per imparare e sperimentare con l'IA e l'open source, tra cui corsi online 📚, dataset 📊, ebook 📖, editor 💻, progetti 🐍 e app gratuite 🤖. Inoltre, avrai accesso alle ultime notizie sull'IA 📰 e alla possibilità di fare domande e condividere le tue conoscenze con una community di esperti 💬. Con Intelligenza Artificiale Italia, avrai tutto ciò di cui hai bisogno per sfruttare al massimo il potenziale dell'IA e diventare un esperto in questa tecnologia emergente 🚀. Non perdere questa opportunità di imparare e crescere con l'IA, iscriviti ora! 🤖📈 Non aspettare, unisciti alla community di Intelligenza Artificiale Italia per iniziare a sfruttare il potenziale dell'IA e diventare un esperto in questa tecnologia emergente! 🤖🚀 Cosa fate voi di Intelligenza Artificiale Italia? 🤔 Noi di Intelligenza Artificiale Italia, ci dedichiamo a fornire risorse gratuite e accessibili 🆓 per aiutare le persone a imparare e sperimentare con le tecnologie di intelligenza artificiale 🤖. Offriamo informazioni, tutorial, progetti e altre risorse su argomenti come il Machine Learning 📚, il Deep Learning 🤖, l'Intelligenza Artificiale 🧠, la Business Intelligence 💼, la Robotica 🤖 e la Realtà Virtuale 👨‍💻. Organizziamo eventi e iniziative 📅 per promuovere la cultura dell'IA e connettere gli appassionati di IA in Italia 🤖. Inoltre offriamo microcorsi con certificazioni📚 e forum dove gli utenti possono fare domande agli esperti 👨‍🏫. Tutto questo al fine di abbattere le barriere all'accesso al mondo dell'IA e rendere la tecnologia accessibile a tutti.🚪 Intelligenza Artificiale Italia per l'Open Source 🎁 Corsi Gratis: Offriamo più di 150 lezioni online 📚 per imparare le basi dell'IA e perfezionare le tue competenze. Dataset Gratis: Abbiamo una vasta collezione di più di 1500 dataset gratuiti 📊 per aiutarti a sperimentare con il machine learning e altre tecniche di IA. Ebook Gratis: Abbiamo una selezione di più di 10 libri gratuiti 📚 sull'IA per aiutarti a imparare di più su questa tecnologia emergente. Editor Gratis: Offriamo un editor Python online 💻 che ti consente di scrivere e testare il tuo codice IA in modo semplice e intuitivo. Progetti Gratis: Abbiamo una collezione di più di 25 progetti Python 🐍 per aiutarti a sperimentare con le tecniche di IA e a costruire le tue competenze. App Gratis: Offriamo 6 servizi web con IA gratuiti 🤖 per aiutarti a sperimentare con questa tecnologia emergente. Abbiamo una pagina dedicata alle notizie sull'IA sempre aggiornata 📰 su tutte le ultime novità e un forum dove puoi fare domande a esperti e condividere le tue conoscenze con la community 💬 Inoltre, abbiamo anche una Chrome Extension 🔍 e una libreria Python Open Source 🐍 per rendere l'IA ancora più semplice e accessibile. Con questi strumenti, puoi facilmente integrare l'IA nei tuoi progetti e sperimentare con le tecnologie più recenti. 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Progetti con codice scaricabile 📚👨‍🏫 per aiutare gli utenti a imparare a utilizzare le tecnologie di IA. Forum dove gli utenti possono fare domande agli esperti 👨‍🏫 e discutere di argomenti relativi all'IA. Micro Corsi con certificazione sull'IA 📚🤖 per coloro che vogliono approfondire la loro conoscenza in questo campo. Applicazioni intelligenti gratuite 🦾🤖 per testare le capacità dell'IA. Tutti i contenuti sul nostro portale sono completamente gratis e disponibili per tutti. 🤖. Qual è la missione di Intelligenza Artificiale Italia? 🤔 Intelligenza Artificiale Italia è stata fondata nel 2020 con l'obiettivo di abbattere le barriere all'accesso al mondo dell'IA, che spesso sono causate dalla scarsità di contenuti in italiano, dalla loro complessità e dai costi elevati. 🚪 La nostra missione è quella di fornire risorse gratuite, facili da comprendere e accessibili a tutti, per aiutare le persone a imparare e sperimentare con le tecnologie di intelligenza artificiale.👨‍💻 Siamo gestiti da un team di collaboratori esperti che lavorano insieme per creare contenuti di alta qualità e rispondere alle domande degli utenti. 🤝 Se vuoi saperne di più sull'IA e come essa sta cambiando il mondo, unisciti alla nostra community di appassionati di IA in Italia e scopri tutto ciò che abbiamo da offrire! 🤖🚀 Posso contribuire al portale Intelligenza Artificiale Italia? 🤝 Siamo sempre alla ricerca di contributi per il nostro portale Intelligenza Artificiale Italia, perché vogliamo rendere l'IA accessibile a tutti! Ogni contributo è ben accetto, dalle idee per gli articoli agli studi di casi, dalle recensioni di libri alle interviste con esperti del settore. Se vuoi pubblicare un articolo sul nostro sito, ti preghiamo di scaricare il pdf delle istruzioni per gli autori e seguire le istruzioni indicate. LINK PDF : Pubblicare con Intelligenza Artificiale Italia Pubblicando sul nostro sito, avrai un'ampia visibilità, visto che ogni anno riceviamo milioni di visite. Aiutaci a diffondere la cultura dell'IA e a farla conoscere a un numero sempre maggiore di persone! 📈 Non esitare a contattarci se hai domande o per inviare il tuo contributo. Siamo sempre felici di aiutarti! 🤗 Perché dovrei iscrivermi a Intelligenza Artificiale Italia? 🚀 Iscrivendoti a Intelligenza Artificiale Italia, avrai accesso a una vasta gamma di risorse gratuite 🆓 per imparare e sperimentare con l'IA e l'open source, tra cui corsi online 📚, dataset 📊, ebook 📖, editor 💻, progetti 🐍 e app gratuite 🤖. Inoltre, avrai accesso alle ultime notizie sull'IA 📰 e alla possibilità di fare domande e condividere le tue conoscenze con una community di esperti 💬. Con Intelligenza Artificiale Italia, avrai tutto ciò di cui hai bisogno per sfruttare al massimo il potenziale dell'IA e diventare un esperto in questa tecnologia emergente 🚀. Non perdere questa opportunità di imparare e crescere con l'IA, iscriviti ora! 🤖📈 Non aspettare, unisciti alla community di Intelligenza Artificiale Italia per iniziare a sfruttare il potenziale dell'IA e diventare un esperto in questa tecnologia emergente! 🤖🚀 Cosa fate voi di Intelligenza Artificiale Italia? 🤔 Noi di Intelligenza Artificiale Italia, ci dedichiamo a fornire risorse gratuite e accessibili 🆓 per aiutare le persone a imparare e sperimentare con le tecnologie di intelligenza artificiale 🤖. Offriamo informazioni, tutorial, progetti e altre risorse su argomenti come il Machine Learning 📚, il Deep Learning 🤖, l'Intelligenza Artificiale 🧠, la Business Intelligence 💼, la Robotica 🤖 e la Realtà Virtuale 👨‍💻. Organizziamo eventi e iniziative 📅 per promuovere la cultura dell'IA e connettere gli appassionati di IA in Italia 🤖. Inoltre offriamo microcorsi con certificazioni📚 e forum dove gli utenti possono fare domande agli esperti 👨‍🏫. Tutto questo al fine di abbattere le barriere all'accesso al mondo dell'IA e rendere la tecnologia accessibile a tutti.🚪 Intelligenza Artificiale Italia per l'Open Source 🎁 Corsi Gratis: Offriamo più di 150 lezioni online 📚 per imparare le basi dell'IA e perfezionare le tue competenze. Dataset Gratis: Abbiamo una vasta collezione di più di 1500 dataset gratuiti 📊 per aiutarti a sperimentare con il machine learning e altre tecniche di IA. 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