Il Machine learning è oggi ampiamente usato nel settore finanziario (machine learning for finance). Scopriamo quali tecniche di machine learning for finance siano usate e in che modo possano tornare utili. So che sei una persona intelligente, altrimenti non saresti qui, ergo per cui intendo rispettarti trattandoti come tale. Sappi allora che là fuori è […]

Cos’è U-Net? U-Net è una Fully Convolutional Network (FCN) sviluppata per applicazioni in campo medico: l’individuazione di tumori nei polmoni e nel cervello attraverso l’Image Segmentation. Com’è fatta una U’Net? In sintesi, l’architettura di una U-Net è costiuita da: Un encoder che riduce (down-sample) l’immagine in ingresso in una feature map, attraverso pooling layers, estraendone […]

Una FCN o Fully Convolutional Network è una deep neural network (rete neurale profonda) che supera le limitazioni delle convenzionali CNN eliminando il dense layer in favore di 1×1 convolutional layers. Abbiamo studiato insieme il funzionamento delle reti CNN, e sappiamo che per quanto avanzate siano sono comunque limitate. Le Convolutional Neural Networks sono infatti […]

Cos’è l’Image segmentation? La segmentazione di immagini è il processo applicato alle immagini per la classificazione di ogni pixel in una specifica classe, o label. Ecco a te un semplice esempio. Consideriamo un’immagine con due Ferrari verde, sullo sfondo delle autunnali colline toscane. La segmentazione semantica classificherà allora ogni pixel di entrambe le auto come […]

Ti sei mai chiesto quale sia la differenza tra machine learning e deep learning, o in altri termini: machine learning vs deep learning? Bene, il machine learning è un’area di studi, sotto insieme dell’intelligenza artificiale, che sfrutta la matematica e la statistica applicata per sviluppare modelli che mappino la realtà. Lo fa processando dati di […]

Un Adversarial Attack è un attacco compiuto per mezzo di adversarial examples ai danni di un modello di machine learning, avente l’obiettivo d’ingannarlo affinché l’aggressore ottenga un vantaggio. Gli adversarial attacks costiuiscono una seria minaccia alla creazione di modelli sicuri. Sono pertanto il tallone d’Achille dell’AI Safety. Devi sapere che a gennaio abbiamo iniziato un […]

Il TensorFlow Developer Certificate è il certificato ufficiale Google rilasciato a chiunque superi l’esame tecnico e dimostri la propria competenza nel risolvere problemi di Deep Learning e Machine Learning. Come sai, sono solito infondere nei post riflessioni di crescita personale e condividere con te i miei pensieri. Dunque… Indiziamo subito sottolineando una cosa. Sarò sincero […]

Nell’ambito degli studi sui sistemi di privacy preserving, definiamo il privacy vs utility trade-off come problema tale per cui tanto maggiore è l’utilità che intendiamo trarre da un dato, quanto minore ne sarà la privacy preservata. Tenuto presente che di questi tempi tutti parlino di privacy, sebbene sembri che nessuno realmente ne capisca non solo […]

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. […]

La crittografia (Cryptography) è un campo di studi che si occupa di comunicazione segreta, sviluppando metodi di offuscamento dell’informazione. Come può un blog di machine learning e data science, come il nostro, parlare di crittografia pur rimanendo all’interno della sua area di studi? Domanda molto interessante. Come sai, recentemente abbiamo condotto alcune analisi tecniche sulle […]