Aruba Cloud Tutorial

Abbiamo iniziato a far pratica nell’Intelligenza Artificiale con l’analisi dei dati e il Machine Learning. Negli ultimi sei capitoli siamo passati dai concetti fondamentali del Machine Learning alla risoluzione di un caso d’uso reale come la predizione dei prezzi di vendita di proprietà immobiliari. L’IA e il ML vanno di pari passo ed è arrivato il momento di proseguire il nostro percorso. Nei prossimi capitoli vedremo vari altri concetti dell’Intelligenza Artificiale che ruotano intorno alle scienze cognitive come il discorso parlato, la scrittura e altro.

IA Intelligenza Artificiale Programmazione Logica Python

In questa guida imparerai a installare su Debian 10 e a configurare Squid Proxy, un software con funzionalità di proxy e caching, per migliorare le prestazioni e la sicurezza del tuo web server.

Cache Proxy Sicurezza Sviluppo

In questa guida imparerai a installare Apache sul tuo server Ubuntu 20.04 e a configurare i virtual host in maniera corretta per poter ospitare più siti web su uno stesso server.

Apache Web Hosting

In questo tutorial imparerai ad abilitare il protocollo HTTPS su Apache 2 con Ubuntu 20.04, configurando una connessione protetta attraverso il protocollo SSL.

Apache SSL Ubuntu

Continuiamo quanto iniziato nel capitolo precedente. Abbiamo approcciato un primo caso di studio sul Machine Learning e a lavorare sul dataset Ames Housing. Abbiamo applicato tecniche di EDA ed effettuato alcuni test statistici sui dati. Ora proseguiamo la nostra analisi.

Machine Learning ML Python

Abbiamo raggiunto il capitolo conclusivo del nostro primo viaggio nel machine learning. In questo capitolo, intraprenderemo il nostro primo progetto di Machine Learning: affronteremo un problema reale e proveremo a risolverlo usando algoritmi di ML. Per ottenere la miglior soluzione possibile eseguiremo una quantità significativa di pre-processing e di pulizia dei dati in modo da renderli pronti per l’analisi.

Machine Learning ML Python

Proseguiamo il discorso iniziato nella prima parte di questo capitolo sulle Serie Temporali.

Machine Learning ML Python Serie Temporali

Finora abbiamo adoperato le tecniche di Classificazione, Clustering, Regressione ed Ensemble Learning per esplorare in dettaglio gli algoritmi usati per fare predizioni sui problemi di Machine Learning. Abbiamo anche visto alcuni metodi per valutare quale algoritmo si adatti meglio a un determinato problema e appeso l’arte di combinare i risultati di più modelli per ottenerne di maggiormente affidabili. In questo capitolo affronteremo un livello più avanzato delle tecniche di predizione e studieremo come predire risultati che dipendono dal tempo.

Machine Learning ML Python Serie Temporali

Grazie a questa guida vedrai come installare e configurare il firewall UFW sul tuo server Ubuntu 20.04 e imparerai i principali comandi per gestire il firewall in maniera semplice e intuitiva.

Firewall Sicurezza Ubuntu UFW

Nel capitolo precedente abbiamo introdotto i concetti di Service Discovery e bilanciamento del carico in Kubernetes. Nell'ultima parte di questa serie su Kubernetes vediamo alcuni metodi alternativi per attuare la Service Discovery, parleremo infine di AutoScaling e del componente HPA (Horizontal Pod Autoscaler).

autoscaling hpa ingress kubernetes