L'arma segreta del Machine Learning: Python

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Quello di DeGroot è un modello che offre una intuizione su come la struttura di una rete sociale possa influenzare il modo in cui le informazioni si diffondono e la formazione di opinioni. In questo talk introduciamo alcuni modelli matematici per l'apprendimento su reti ed utilizziamo Python e Streamlit per produrre una piccola dashboard che illustra il processo di aggiornamento del modello ed il suo comportamento "al limite".

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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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Inizia il tuo viaggio nell'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) con Python, ed esponi i modelli in .NET con la potenza di ML.NET e ONNX Runtime. Una intro su cosa è NLP nel concreto e sul perché sia difficile da portare in linguaggi diversi da quello di partenza, come Python. Vedremo casi reali di progetti Python e loro inferenza in Visual Studio e ML.NET.

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Keeping in mind the pythonic principle that “simple is better than complex” we will see how to implement full-text search in a web service using only Django and PostgreSQL and we will analyse the advantages of this solution compared to more complex solutions based on dedicated search engines.

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In these hard times where it is necessary to re-think everyday habits, an ally comes to aid: Machine Learning. In this talk we'll explore how reinforcement learning (RL) can be used to solve problem of allocating passengers on a bus in an optimal way, taking into consideration social distancing rules. After briefly explaining what RL is and how it works, we'll start from scratch with Python which will be used to set up the simulation with its own rules; we'll experiment with two approaches using neural networks combined with state-of-the-art RL algorithms, build charts to monitor results.

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Il testo è ovunque: all’interno di un file Word o di uno Excel, di un pdf e persino di immagini. L’elaborazione del linguaggio (NLP) è parte integrante dell'universo AI ma non tutti sanno che non si tratta solo di avere l'abilità di scomporre un testo in parole chiave, identificare ruoli grammaticali e ricavarne statistiche: il vero challenge è la comprensione (NLU) del suo contenuto. Capire il contesto nel testo, le entità in esso presenti e le relazioni che li legano è complesso. In questa sessione vedremo insieme un approccio NLU all’analisi del testo applicato ad un caso reale in live demo