Deep Learning in Python: AI che parlano e che prevedono il futuro

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L'uso di particolari tecniche di intelligenza artificiale basate su tecnologia Transformer hanno permesso di valutare l'efficacia delle misure restrittive applicate da 74 paesi del mondo durante la prima fase della pandemia di Covid19. Gli algoritmi hanno permesso di rappresentare un modello completo ed efficace per valutare scenari artificiali e di svolgere operazioni What-If. Nel corso dell'intervento verranno presentate le parti salienti dell'algoritmo. Le analisi e i risultati di quanto presentato è stato pubblicato nel novembre 2020 sulla rivista Nature.

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Il linguaggio naturale è una tipologia di dato pervasiva in una qualunque applicazione. Grazie ai recenti sviluppi nell'ambito del Deep Learning, ed in particolare a modelli predittivi basati sui transformers quali BERT, siamo in grado di far comprendere ad un computer il contenuto di un testo. In questo intervento ci concentreremo su come processare il linguaggio naturale sfruttando modelli predittivi stato dell’arte e risorse Open Source disponibili online su varie repository quali Tensorflow Hub e Huggingface Hub.

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Spark NLP è una libreria di elaborazione del linguaggio naturale open source, costruita su Apache Spark e Spark ML. Fornisce un'API facile da integrare con ML Pipelines ed è commercialmente supportato da John Snow Labs. Gli annotatori di Spark NLP utilizzano algoritmi basati su regole, machine learning e alcuni di essi Tensorflow in esecuzione "under-the-hood" per l'utilizzo dei più moderni algoritmi allo stato dell'arte in questo ambito.

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Nonostante la potenza degli attuali algoritmi di deep learning per l'apprendimento di un task di NLP, l'utilizzo di una pipeline di NLP per il preprocessing dei dati rimane un passo fondamentale del processo di learning. In questo talk parleremo del ruolo delle feature linguistiche in machine learning e costruiremo una pipeline NLP con strumenti open source.

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A partire da un semplice neurone, abbiamo parlato di come si strutturano in una rete neurale e di come la rete possa imparare. Un pizzico di matematica, esempi di applicazioni pratiche e tanti consigli per cominciare