Gli ultimi post di "ai"

Medical Imaging with AI – Soluzioni | Privacy Preserving AI

È ormai sempre più frequente il ricorso a sistemi di machine learning in campo medico. Il Medical Imaging with AI è un’area di ricerca che studia applicazioni di intelligenza artificiale per migliorare le diagnosi mediche. Negli ultimi anni lo sviluppo in questo ambito ha fatto registrare fievoli crescite se comparato agli avanzamenti registrati nella più […]

Andrea Provino
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Private Set Intersection: cos’è? | Differential Privacy

La Private Set Intersection è una tecnica crittografica avanzata con la quale due parti sono in grado di calcolare l’intersezione dei loro dati senza tuttavia esporli a terzi, preservando la privacy reciproca. In altre parole la Private Set Intersection permette di confermare la presenza di un datapoint condiviso (e.g. location, ID, etc…) tra due parti. […]

Andrea Provino
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Recommender Systems taxonomy: tassonomia dei sistemi di raccomandazione

I Recommender Systems possono essere distinti attraverso l’ausilio di una tassonomia, vale a dire una serie di criteri che ne permettono la classificazione: ecco la Recommender Systems taxonomy! Prima di procedere allo sviluppo di un reccomender system, è fondamentale raccogliere le necessità che un sistema simile debba soddisfare. L’obiettivo di questo post è fornire dunque […]

Andrea Provino
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Transformer Seq2Seq

Un Transformer è una particolare struttura di rete neurale artificiale particolarmente utile in Natural Langiage Processing. Nel nostro post introduttivo alle Reti Neurali Ricorrenti (Recurrent Neural Network) abbiamo distinto 4 tipologie di architteture differenti. Le Sequence-to-Sequence (Seq2Seq) in particolare trasformano una sequenza di elementi, come ad esempio le lettere in una parola, in un’altra sequenza. […]

Andrea Provino
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Deep neural network Verification

Perché è necessaria l’AI Verification? Bene. Dobbiamo metterci comodi e rilassarci. Stiamo per iniziare un affascinante, seppur complesso, viaggio. Si parte. AI Verification Creare software complessi è difficile. Così abbiamo iniziato a usare sistemi di machine learning, deep neural network, per risolvere questo problema. Questi sistemi sono però opachi, delle black box: non sappiamo cosa […]

Andrea Provino
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AWS for Applied AI: 4 usi pratici

Amazon Web Services è la piattaforma di Amazon per servizi di cloud computing offerti on demand, utilizzabili anche per l’applied AI. Le soluzioni infatti spaziano dalla gestione generica di spazi di archiviazione attraverso Amazon Simple Storage Service, per gli amici AWS S3, a quelle mirate e altamente di nicchia come il servizio AWS Ground Station […]

Andrea Provino
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Gradient Descent: cos’è? | Deep Learning & Neural Networks

Cos’è il Gradient Descent (Discesa del gradiente) ? Il Gradient Descent è un optimization algorithm (algoritmo di ottimizzazione) capace d’individuare il valore minimo di una cost function, consentendoti di sviluppare un modello dalle accurate previsioni. Allineiamoci un attimo. Oversimplifying… Una rete neurale sviluppa una funzione che mappa gli input agli output e viene generato un […]

Andrea Provino
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NVIDIA DRIVE ™ Labs | Come funziona un Autonomous Vehicle software

La divisione guida autonoma di NVIDIA studia sistemi software e hardware per guidare le auto di domani: NVIDIA DRIVE ™ è il loro diamante. Oggi esploriamo le sfide nascoste in questo campo, con un punto di vista ingegneristico: dall’identificare le linee al riconoscere gli incroci. Perché analizzare NVIDIA DRIVE ? Le auto a guida autonoma […]

Andrea Provino
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Cos’è NER: Named Entity Recognition

NER, acronimo di Named Entity Recognition, si colloca all’interno di un campo di studi denominato information extraction (o estrazione dell’informazione). Anche conosciuto come Entity Identification e Entity Extraction, si occupa d’identificare e classificare correttamente le Named Entity presenti in un testo in categorie predefinite come persone, luoghi, oggetti, numeri, espressioni temporali e via dicendo. Combinando […]

Andrea Provino
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Cos’è la loss function? | Towards Machine Learning

In generale, una loss function misura il grado di accuratezza con cui un certo modello statistico descrive un set di dati empirici di un certo fenomeno. Che signfica tutto e niente. Tradotto in chiave AI: l’obiettivo di un processo di machine learning è quello di creare un modello accurato di una realtà. Per valutare la […]

Andrea Provino
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