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.
Benchmark di database a grafo: Neo4j vs FalkorDB vs Memgraph
Abbiamo confrontato Neo4j, FalkorDB e Memgraph su un grafo sintetico derivato da 120.000 recensioni di prodotti Amazon (381K nodi, 804K archi). Abbiamo eseguito 12 modelli di query con 1.000 misurazioni ciascuno, testato l'ingestione a 6 dimensioni di batch, sostenuto un carico concorrente per 60 secondi fino a 32 thread e misurato memoria, avvio a freddo,…
+100 Dataset per ML e Modelli di IA
I dati sono necessari per sfruttare o creare soluzioni di IA generativa o IA conversazionale. Puoi utilizzare dataset esistenti disponibili sul mercato o assumere un servizio di raccolta dati. Abbiamo identificato oltre 100 dataset per addestrare e valutare modelli di machine learning e IA. Questa categoria include dataset e benchmark progettati per addestrare e valutare…
Qualità dei dati nell'IA: Sfide e migliori pratiche
I dati di scarsa qualità ritardano la distribuzione efficace dei progetti di IA e ML. 1 Anche gli algoritmi di IA più avanzati possono produrre risultati errati se i dati sottostanti sono di bassa qualità. Scopri l'importanza della qualità dei dati nell'IA, le sfide che le organizzazioni affrontano e le migliori pratiche per garantire dati…
Confronta 45+ strumenti MLOps
Il Machine Learning Operations (MLOps) porta i principi DevOps nel machine learning, dal deployment dei modelli alla manutenzione, per automatizzare le transizioni tra le pipeline di addestramento e di deployment Esplora 45+ strumenti MLOps per diversi componenti del ciclo di vita del ML, come: 63% delle organizzazioni di diversi settori e il 72% nel settore…
Federated Learning: 7 Casi d'Uso ed Esempi
Il federated learning (FL) consente ai modelli di apprendere da dati decentralizzati mantenendo private le informazioni sensibili e garantendo la conformità con le leggi sulla localizzazione e sulla privacy dei dati. Scopri cos'è il federated learning, come funziona, casi d'uso comuni con esempi reali, potenziali sfide e le sue alternative. Il federated learning supporta un'ampia…
Riproducibilità dell'IA: Perché è Importante & Come Migliorarla
La riproducibilità è una parte fondamentale della ricerca scientifica. Permette ai ricercatori e ai team di IA di verificare se un risultato può essere ottenuto nuovamente in condizioni chiaramente descritte. Un rapporto dell'OCSE sull'IA nella scienza sostiene che la ricerca sull'IA non è sfuggita alla più ampia crisi di riproducibilità. Cita prove che i problemi…