ML NumPy è una libreria fondamentale per qualsiasi progetto di Machine Learning. Libreria Descrizione TensorFlow TensorFlow è una delle librerie più popolari per il machine learning Librerie Specializzate per Task Specifici di Machine Learning Oltre alle librerie fondamentali, esistono Ecco una selezione di librerie specializzate da considerare: Libreria Descrizione NLTK NLTK è una libreria Tra le librerie emergenti e le innovazioni più recenti, spiccano alcune tendenze promettenti, come: Libreria

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Il Machine Learning, pilastro dell'intelligenza artificiale, si articola in diverse metodologie, ognuna con specifiche caratteristiche e applicazioni. In questo articolo, esploreremo i tre principali approcci al Machine Learning, offrendo un'analisi dettagliata dei loro processi e delle loro implicazioni. Scopriremo come l'Apprendimento con Supervisione, l'Apprendimento Rinforzato e l'Apprendimento senza Supervisione guidino lo sviluppo di modelli predittivi e decisionali, aprendo le porte a un vasto mondo di possibilità nell'ambito dell'intelligenza artificiale. Vediamo subito quali sono i tre sottogruppi del Machine Learning: Apprendimento con Supervisione: Predire il Futuro con Dati Etichettati Il primo pilastro del Machine Learning è rappresentato dall'Apprendimento con Supervisione, un metodo che si basa sull'utilizzo di dati già etichettati per creare modelli predittivi. Attraverso un processo di addestramento su un insieme di dati di input e output, l'algoritmo impara a fare previsioni su nuovi dati. Questo approccio, essenziale per molte applicazioni pratiche, richiede l'intervento di esperti per la corretta strutturazione dei dati e la scelta degli algoritmi più adatti. L'obiettivo dell'Apprendimento con Supervisione consiste nel creare un modello partendo da Dati di Addestramento già etichettati, grazie al quale saremo in grado di fare previsioni su dati nuovi o futuri. Ora vediamo nello specifico come questo sia possibile. Ti propongo il seguente schema: Per farti capire meglio suddividiamo il processo di Apprendimento con Supervisione in 3 step. step 1 : Per far in modo che il nostro programma possa predire o classificare un target abbiamo bisogno di un set di dati ( Dataset ) all' interno del quale avremo delle "variabili indipendenti" ( nello schema X1 e X2 ) e una "variabile dipendente" ( nello schema Y ) la quale sarà il nostro target. step 2 : Una volta raccolti i dati e preparato accuratamente il nostro set di dati, lo daremo in pasto ad un algoritmo di apprendimento. L'obiettivo del programma sarà quello di trovare una funzione o un iperpiano (in base alle dimensioni di input) in grado di descrivere o dividere/classificare il target. step 3 : Quando il nostro algoritmo avrà terminato ci darà in output il modello, grazie al quale saremo in grado di poter effettuare le nostre previsioni. Il termine "Supervisione" ci fa intendere che questo tipo di apprendimento non viene effettuato autonomamente dalla macchina, c'é infatti il bisogno di un contributo da parte di un esperto. Nello step 1 sarà proprio l'esperto a dover creare una struttura dati che la macchina può leggere ( ad esempio un foglio excel, un file Json o un file di testo ). Nello step 2 sarà sempre un esperto a valutare quale algoritmo applicare per ottenere i risultati migliori. Ecco quindi perché si parla di "Supervisione". Apprendimento Rinforzato: Il Cammino verso l'Autonomia L'Apprendimento Rinforzato introduce una prospettiva differente, in cui un agente interagisce con un ambiente, ricevendo ricompense o punizioni in base alle azioni intraprese. Questo paradigma, ispirato al concetto di apprendimento tramite esperienza, è fondamentale per lo sviluppo di sistemi autonomi capaci di prendere decisioni in contesti complessi. Attraverso iterazioni continue, l'agente perfeziona le proprie strategie, apprendendo dall'esperienza e migliorando le proprie prestazioni nel tempo. Questo tipo di Apprendimento è molto diverso dal tipo di apprendimento visto precedentemente, anche se da esperti del settore viene considerato un sottogruppo dell'Apprendimento con Supervisione. Come prima, ti propongo un semplice schema per provare a spiegarti come funzioni. Al principio di questo Apprendimento abbiamo un Agente, ossia un algoritmo che riceve in input lo stato dell'ambiente dove si trova. Questo Agente in base agli input ricevuti effettua un'azione, la quale viene valutata da una Funzione Ricompensa che genera un feedback per il nostro Agente il quale ricalcolerà la prossima azione in base alla ricompensa ricevuta. Vediamo ora un esempio: Immaginiamo che il nostro Agente sia un topolino e immaginiamo si trovi all'interno di un labirinto ( Ambiente ) con l'obiettivo di arrivare ad una carota ( Target ). Il nostro Agente è in grado di muoversi all'interno dell'ambiente quindi é in grado di compiere delle azioni. Come puoi vedere dall'immagine, abbiamo supposto che la prima matrice sia il labirinto e gli zeri dentro le celle siano le ricompense di partenza. Dopo aver allenato il nostro Agente, questo avrà trovato le giuste ricompense per arrivare alla soluzione del labirinto, mangiando finalmente la sua carota! Apprendimento senza Supervisione: Alla Ricerca della Struttura Nascosta Prima della spiegazione ci tengo a farti notare quanto sia spaventoso il termine Apprendimento Senza Supervisione 😂. L'Apprendimento senza Supervisione si distingue per la sua capacità di estrarre informazioni da dati non etichettati, rivelando strutture nascoste o pattern significativi. Questo approccio, particolarmente utile in contesti in cui mancano etichette o target definiti, consente di identificare relazioni e cluster all'interno di grandi volumi di dati. Attraverso algoritmi di clustering e altre tecniche, l'Apprendimento senza Supervisione offre nuove prospettive nell'analisi e nell'interpretazione dei dati, alimentando la scoperta e l'innovazione. Come hai potuto notare i primi due tipi di Apprendimento per arrivare ad un modello o ad un obiettivo hanno bisogno di un insieme di dati strutturati (ad esempio un file excel o una matrice). Questo tipo di apprendimento invece riceve in input una grande mole di dati non etichettati, quindi dove non selezioniamo un target come la Y o la carota vista prima. Trova invece delle possibili strutture che traggono informazioni inizialmente non leggibili o nascoste da questi dati. Supponiamo di possedere una marea di dati riguardanti gli interessi dei nostri clienti e di non riuscire a trovare delle profilature adatte: cosa fare? Decidiamo di dare in pasto i nostri dati ad un algoritmo di Apprendimento Senza Supervisione e questo algoritmo ( chiamato clustering ) senza avere un target sará in grado di ricercare e trovare dei sottogruppi dei clienti in base ai loro interessi. Ecco nell'immagine sottostante un esempio di quanto appena detto: Come Implementare l'Apprendimento con Supervisione: Passaggi Chiave Per implementare con successo l'Apprendimento con Supervisione, è fondamentale seguire una serie di passaggi chiave che garantiscono la corretta strutturazione dei dati e la scelta degli algoritmi più adatti. Durante la fase di preparazione dei dati, è essenziale identificare e selezionare le variabili indipendenti e dipendenti, creando un dataset ben strutturato e bilanciato. Attraverso tecniche di pre-elaborazione e normalizzazione, è possibile ottimizzare la qualità dei dati e ridurre il rischio di overfitting. Una volta preparato il dataset, è necessario selezionare l'algoritmo più adatto alle specifiche caratteristiche del problema. Dalle classiche regresioni lineari alle complesse reti neurali, esistono numerose opzioni disponibili, ciascuna con vantaggi e limitazioni. L'ultimo passo consiste nell'addestrare il modello utilizzando il dataset di addestramento e valutarne le prestazioni utilizzando un dataset di test separato. Attraverso iterazioni continue di addestramento e valutazione, è possibile affinare il modello e migliorarne le capacità predittive. In questo contesto, è importante sottolineare l'importanza dei dati di alta qualità e della scelta accurata degli algoritmi, fattori determinanti per il successo dell'Apprendimento con Supervisione. Scopri di più sull'Apprendimento con Supervisione qui. L'Apprendimento Rinforzato nell'Intelligenza Artificiale: Principi e Applicazioni L'Apprendimento Rinforzato rappresenta un approccio fondamentale nell'ambito dell'Intelligenza Artificiale, consentendo agli agenti di apprendere attraverso l'interazione con l'ambiente circostante. Uno dei principali vantaggi di questo approccio è la sua capacità di gestire ambienti complessi e dinamici, dove le regole e le relazioni possono cambiare nel tempo. Attraverso l'uso di funzioni di ricompensa e punizione, gli agenti sono in grado di apprendere strategie efficaci per massimizzare il loro successo nel contesto specifico. Tra le applicazioni più significative dell'Apprendimento Rinforzato, si annoverano i sistemi di gioco, dove gli agenti possono imparare a giocare a giochi complessi come scacchi e Go, e le applicazioni robotiche, dove gli agenti possono apprendere a navigare in ambienti sconosciuti e compiere compiti complessi. Attraverso l'analisi di casi di studio e la sperimentazione pratica, gli esperti del settore stanno continuamente migliorando le capacità degli agenti rinforzati, aprendo la strada a nuove frontiere nell'Intelligenza Artificiale. L'Apprendimento senza Supervisione: Alla Scoperta dei Pattern Nascosti L'Apprendimento senza Supervisione si distingue per la sua capacità di estrarre informazioni significative da dati non etichettati, rivelando pattern nascosti e relazioni complesse. Una delle tecniche più comuni utilizzate nell'Apprendimento senza Supervisione è il clustering, che consente di raggruppare dati simili in cluster distinti. Attraverso l'analisi dei cluster e la visualizzazione dei risultati, è possibile identificare strutture nascoste nei dati e ottenere insight preziosi sulle relazioni tra le variabili. Altre tecniche utilizzate nell'Apprendimento senza Supervisione includono l'analisi delle componenti principali (PCA), la riduzione della dimensionalità e l'analisi delle anomalie, che consentono di identificare pattern inusuali o comportamenti anomali nei dati. Grazie alle sue capacità di esplorazione e scoperta, l'Apprendimento senza Supervisione è fondamentale per una vasta gamma di applicazioni, dall'analisi dei social media alla segmentazione del mercato e altro ancora. Grazie mille per la lettura, condividi per sostenerci