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" Mathematics for Machine Learning ", di Thomas Garret , è una risorsa utile per chi sta iniziando un percorso di studio nel machine learning, fornendo una base solida delle competenze matematiche richieste senza entrare nei dettagli specifici degli algoritmi di machine learning stessi. La maggior parte degli argomenti presentati sono trattati in modo minimalista; l'obiettivo dell'autore è quello di offrire una panoramica e indirizzare il lettore verso trattazioni più approfondite per ulteriori dettagli. È importante notare che questo documento riguarda il background matematico per il machine learning, non il machine learning in sé. Non vengono discussi modelli o algoritmi specifici di machine learning, se non di sfuggita per evidenziare la rilevanza di un concetto matematico. " Mathematics for Machine Learning ", di Thomas Garret, può essere scaricato gratuitamente qui:  https://gwthomas.github.io/docs/math4ml.pdf

La  vita  troppo  breve  dell’hacker  Aaron  Swartz  –  morto  suicida  l’11  gennaio  del  2013 a 27 anni  –  ha  tantissimi aspetti incredibili. Piccolo genio dell’informatica cresciuto in un sobborgo di Chicago, incontra, da adolescente, studiosi del calibro di Tim Berners-Lee e Lawrence Lessig e lavora con loro per costruire le architetture informatiche, e le licenze d’uso, del futuro. Con un cambio di vita radicale, deciderà poi di dedicarsi all’attivismo politico e tecnologico proprio mentre i suoi coetanei più talentuosi sfruttano l’onda della Silicon Valley per arricchirsi. Lui dedicherà, invece, le sue energie e il suo talento a combattere per l’open access, per la sicurezza delle comunicazioni, per l’anonimato e per “liberare” contenuti e cultura dai confini, e pedaggi, delle grandi banche dati. A un certo punto, però, il governo degli Stati Uniti d’America lo prenderà di mira e, lentamente, la pot...

Ho chiesto a ChatGPT di consigliarmi un libro introduttivo all'argomento dell'impiego dell'intelligenza artificiale nell'analisi di borsa, e questa è stata la sua scelta: " Algorithmic Trading: Winning Strategies and Their Rationale " di Ernie Chan , un testo che fornisce una guida pratica sull'utilizzo di algoritmi e tecniche di intelligenza artificiale nell'analisi e nel trading finanziario. Copre argomenti come la modellizzazione statistica, la creazione di strategie di trading, la gestione del rischio e l'ottimizzazione dei portafogli. Sebbene non sia specificamente focalizzato sull'analisi di borsa, fornisce una buona introduzione all'applicazione dell'intelligenza artificiale nel trading finanziario. Tieni presente - ha aggiunto - che l'analisi di borsa è un campo complesso e richiede una conoscenza approfondita di finanza, matematica, statistica e programmazione. Pertanto, oltre a questo libro, potrebbe essere utile studiare ...

Questo è l'elenco di libri in italiano consigliati da ChatGPT  per approfondire l'argomento del machine learning : Apprendimento automatico , di Roberto Battiti e Mauro Brunato , fornisce una panoramica completa dell'apprendimento automatico, coprendo i principi fondamentali, gli algoritmi più comuni e le loro applicazioni. È un testo adatto sia a studenti che a professionisti. Introduzione all'apprendimento automatico , di Ethem Alpaydin , offre un'introduzione chiara e accessibile all'apprendimento automatico. Copre i concetti di base, gli algoritmi principali e le applicazioni, con numerosi esempi e spiegazioni dettagliate. Machine Learning con Python , di Sebastian Raschka e Vahid Mirjalili , guida i lettori attraverso il processo di apprendimento automatico utilizzando il linguaggio di programmazione Python. Copre diversi argomenti, dalle basi dell'apprendimento automatico all'utilizzo di librerie come scikit-learn e TensorFlow. Deep ...

(Un consiglio: leggi tutto, perchè la vera sorpresa arriva dopo i primi 5 paragrafi) Il libro "Data analytics per tutti" di Andrea De Mauro è un'ottima guida per chiunque voglia avvicinarsi all'analisi dei dati. L'autore utilizza un linguaggio semplice e chiaro per spiegare argomenti complessi, rendendoli accessibili a tutti. Il libro è strutturato in modo logico e progressivo, fornendo le basi per iniziare a lavorare con i dati e approfondendo poi gli argomenti in modo sempre più avanzato.   Personalmente, ho trovato questo libro veramente appassionante, tanto da spingermi a voler approfondire ulteriormente l'argomento. La guida fornisce numerosi spunti di riflessione e approfondimento, e l'utilizzo di software come Knime e PowerBI rappresenta una soluzione concreta per chi vuole acquisire competenze in questo campo. Particolarmente interessanti sono i capitoli dedicati all'utilizzo di Knime per la raccolta, pulizia, organizzazione e analisi dei da...