Data Science, machine-learning, Privacy Preserving
Oggi scopriamo i motivi per cui l’anonimizzazione dati personali (personal data anonymization) risulta particolarmente difficile da mettere in pratica. Un…
La differenza tra Direct vs Indirect Identifiers è fondamentale per educarci alla privacy dei nostri dati personali. Questo post è…
Due concetti simili e dalla sottile differenza: Anonymization vs Pseudonymization, spiegato semplicemente in italiano, con alcuni pratici esempi. Negli ultimi…
PyDP (Python Differential Privacy) è una libreria open source per Privacy Preserving AI e Data Science, sviluppata dalla community di…
Gestendo dataset di grandi dimensioni abbiamo due alternative da valutare: Scaling up e Scaling out. Il nostro obiettivo è fare…
Ho individuato e raccolto per te le librerie Python (Python Libraries) per Data Science e Machine Learning. L’articolo sarà in…
Data Science, machine-learning, Privacy Preserving
La Non-IID ness è un’espressione usata in modo ampio per indicare il complesso di metodologie, algoritmi e approcci per rappresentare,…
Demistifichiamo il ruolo del data scientist, chiarendone l’utilità più che mai attuale, in un contesto in cui nuovi tool di…
Precision vs Accuracy è uno dei trade-off più comuni nel Machine Learning: un modello, o una rete neurale, deve essere…
Il CRISP-DM, acronimo di Cross-industry standard process for data mining è un processo standardizzato che descrive e codifica gli approcci…