7 siti utili per approfondire il Machine Learning

Ho chiesto a ChatGpT di indicarmi alcuni siti che potrebbero essermi utili per approfondire il machine learning e questa è la sua scelta:

  • Coursera (www.coursera.org): Coursera offre corsi online di alta qualità su una vasta gamma di argomenti, incluso il machine learning. Puoi seguire corsi come "Machine Learning" di Andrew Ng, che è molto popolare e ben strutturato.
  • Kaggle (www.kaggle.com): Kaggle è una piattaforma di data science che ospita competizioni, dataset e risorse di apprendimento. Puoi partecipare alle competizioni di machine learning, collaborare con altri data scientist e accedere a molti tutorial e notebook condivisi.
  • TensorFlow (www.tensorflow.org) e PyTorch (pytorch.org): Questi sono i due framework di machine learning più popolari e ampiamente utilizzati. I loro siti ufficiali offrono documentazione dettagliata, guide di apprendimento e una vasta gamma di risorse per iniziare con il machine learning.
  • Medium (medium.com): Medium è una piattaforma di blogging in cui puoi trovare numerosi articoli, tutorial e guide scritte da esperti del settore. Ci sono molti autori che condividono contenuti relativi al machine learning e all'intelligenza artificiale.
  • Towards Data Science (towardsdatascience.com): Questo è un sito web dedicato all'apprendimento automatico e all'analisi dei dati. È una piattaforma in cui gli autori condividono articoli tecnici, tutorial e progetti pratici su argomenti di machine learning.
  • GitHub (github.com): GitHub è una piattaforma di condivisione di codice sorgente. Puoi trovare repository di machine learning contenenti implementazioni di algoritmi, progetti di apprendimento automatico, esempi di codice e risorse di apprendimento.
  • Reddit (www.reddit.com/r/MachineLearning): Reddit ha una comunità attiva di appassionati di machine learning. Il subreddit di Machine Learning è un ottimo posto per discutere, fare domande e rimanere aggiornato sulle ultime novità nel campo.

Ti consiglio (è ancora ChatGPT che "parla") di esplorare questi siti in base ai tuoi interessi specifici e alle risorse che offrono. Ricorda che il machine learning è un campo in continua evoluzione, quindi assicurati di mantenerti aggiornato sulle ultime tendenze e ricerche.

Commenti

Posta un commento

Post popolari in questo blog

Building a high-performance data and AI organization - MIT report 2023

«Gli Amministratori Delegati e i Consigli di Amministrazione riconoscono che la capacità della propria organizzazione di generare insight operativi dai dati, spesso in tempo reale, è di massima importanza strategica. Se ci fossero dubbi su questo punto, la corsa accelerata al digitale dei consumatori nell'anno di crisi appena trascorso li ha dissipati. Per aiutarle a diventare orientate ai dati, le aziende stanno sempre più implementando tecnologie avanzate basate su cloud, compresi strumenti analitici con capacità di apprendimento automatico (ML). Tuttavia, ciò che questi strumenti forniscono avrà un valore limitato senza dati abbondanti, di alta qualità e facilmente accessibili. In questo contesto, una gestione efficace dei dati è uno dei pilastri di un'organizzazione orientata ai dati. Ma gestire i dati in un'impresa è altamente complesso. Con l'introduzione di nuove tecnologie dei dati, il peso dei sistemi legacy e dei silos di dati cresce, a meno che non possano es
Continua a leggere

AI Will Transform the Global Economy. Let’s Make Sure It Benefits Humanity. - IFM blog

 In a new analysis, IMF staff examine the potential impact of AI on the global labor market. Many studies have predicted the likelihood that jobs will be replaced by AI. Yet we know that in many cases AI is likely to complement human work. The IMF analysis captures both these forces. The findings are striking: almost 40 percent of global employment is exposed to AI. Historically, automation and information technology have tended to affect routine tasks, but one of the things that sets AI apart is its ability to impact high-skilled jobs. As a result, advanced economies face greater risks from AI—but also more opportunities to leverage its benefits—compared with emerging market and developing economies. In advanced economies, about 60 percent of jobs may be impacted by AI. Roughly half the exposed jobs may benefit from AI integration, enhancing productivity. For the other half, AI applications may execute key tasks currently performed by humans, which could lower labor demand, leading to
Continua a leggere

Dove trovare raccolte di dati (dataset) utilizzabili gratuitamente

Quando si entra nel fantastico mondo dell'analisi dei dati il primo ingrediente che serve sono... i dati. E le raccolte di dati diventano fondamentali anche in seguito quando, ad esempio, si vuole addestrare un modello  di machine learning. In questa pagina annoto i siti dai quali è possibile scaricare gratuitamente e legalmente dataset curati di dati. Chiunque può contribuire segnalandone di nuovi nei commenti Kaggle ha un'intera sezione dedicata ai dataset, che possono essere liberamente scaricati e utilizzati per esercitarsi. Si trovano raccolte di dati di natura diversissima: i modelli di smartphone, con tutte le loro caratteristiche e fascia di prezzo; le raccolte di tweet per addestrare i modelli di machine learning ad indentificare i discorsi di incitamento all'odio e il linguaggio offensivo; le performance degli studenti liceali dei Paesi OECD in matematica, lettura e scienze e così via. Insomma, se hai bisogno di un database per un progetto, molto probabilmente su
Continua a leggere