Scienza dei dati
La scienza dei dati consente alle organizzazioni di estrarre informazioni utili dai dati attraverso l'analisi statistica, l'apprendimento automatico e la modellazione predittiva. Esploriamo strumenti, tecniche, applicazioni concrete e best practice a supporto del processo decisionale basato sui dati e dei progetti di trasformazione digitale.
57 set di dati per modelli di apprendimento automatico e intelligenza artificiale
Per sfruttare o costruire soluzioni di IA generativa o IA conversazionale sono necessari dati. È possibile utilizzare set di dati esistenti disponibili sul mercato o affidarsi a un servizio di raccolta dati. Abbiamo identificato 57 set di dati per addestrare e valutare modelli di machine learning e IA.
Confronta oltre 45 strumenti MLOps nel
Machine Learning Operations (MLOps) introduce i principi DevOps nell'apprendimento automatico, dalla distribuzione dei modelli alla manutenzione, per automatizzare le transizioni tra le pipeline di training e distribuzione.
Qualità dei dati nell'IA nel: sfide e migliori pratiche
La scarsa qualità dei dati ritarda la corretta implementazione dei progetti di IA e ML. Anche gli algoritmi di IA più avanzati possono produrre risultati errati se i dati sottostanti sono di bassa qualità.
Confronto tra database a grafo: Neo4j vs FalkorDB vs Memgraph
Abbiamo eseguito un benchmark di Neo4j, FalkorDB e Memgraph su un grafo sintetico derivato da 120.000 recensioni di prodotti Amazon (381.000 nodi, 804.000 archi). Abbiamo eseguito 12 modelli di query con 1.
Intelligenza artificiale riproducibile: perché è importante e come migliorarla
La riproducibilità è un aspetto fondamentale dei metodi scientifici, che consente ai ricercatori di replicare un esperimento o uno studio e ottenere risultati coerenti utilizzando la stessa metodologia. Questo principio è altrettanto vitale nelle applicazioni di intelligenza artificiale (IA) e apprendimento automatico (ML), dove la capacità di riprodurre i risultati garantisce un'inferenza stabile in diversi ambienti di modellazione.
Le migliori piattaforme di machine learning senza codice: alternative a ChatGPT
Abbiamo confrontato 4 piattaforme di machine learning no-code in base a metriche chiave: elaborazione dei dati (gestione di valori mancanti e outlier), configurazione del modello e facilità d'uso, output delle metriche di accuratezza, disponibilità di visualizzazioni ed eventuali limitazioni o note importanti osservate durante i test. Benchmark degli strumenti di machine learning no-code Nota: i punteggi rappresentano le prestazioni medie tra kNN e regressione logistica, ove applicabile.