Kubernetes, anche noto come K8s, o Kube, è una piattaforma open-source per la gestione e l’orchestrazione di container, permette cioè di automatizzare il deployment, la scalabilità e la gestione di applicazioni distribuite in container. Il progetto è stato sviluppato da Google che nel 2015 lo ha donato alla Cloud Native Computing Foundation. In questa serie di tutorial vedremo quali sono le potenzialità e i vantaggi di Kubernetes esplorandone uso e funzionamento. Per iniziare andremo ad apprendere i concetti fondamentali di Kubernetes su Minikube facendo cioè esperienza in locale, a seguire esploreremo alcuni casi d’uso di queste tecnologie in Cloud.

Artificial Intelligence IA Intelligenza Artificiale Machine Learning Python

07 mar 2021
 

Il mondo si muove seguendo il passo della tecnologia e, negli ultimi dieci anni, la crescita del calcolo automatico è stata straordinaria. Tutti gli ambiti economici, dall’energia alla sanità, dipendono dalla tecnologia per il loro funzionamento. Un campo in forte crescita è l’Intelligenza Artificiale (IA), che sta diventando una delle principali tecniche di sviluppo software. In questa serie di tutorial ci concentreremo sull’apprendimento della programmazione Python e sull’utilizzazione di Python per lo sviluppo di applicazioni IA.

Artificial Intelligence IA Intelligenza Artificiale Machine Learning Pyton

04 mar 2021
 

Questo capitolo verte sui diversi tipi di dati che potremo utilizzare programmando in Python e le rispettive variabili che potrebbero memorizzare tali dati.

IA Intelligenza Artificiale Python Statistica

05 mar 2021
 

In questo capitolo tratteremo due dei concetti principali del machine learning, la classificazione e il clustering, riferiti a due paradigmi di apprendimento: supervisionato e non supervisionato.

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06 mar 2021
 

Proseguiamo il nostro percorso iniziato in Machine Learning in Python: Classificazione e Clustering - Parte 1.

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07 mar 2021
 

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

06 giu 2021
 

In questo capitolo mostreremo un’implementazione di Natural Language Processing attraverso un caso di studio che tratterà il sentiment dei passeggeri di un volo. Nel nostro primo caso di studio avevamo realizzato una pipeline di machine learning che andava dall’acquisizione dei dati all’esecuzione delle previsioni. In quest’analisi, invece, presenteremo una pipeline simile con l’aggiunta di una parte di elaborazione di dati testuali. Useremo anche le librerie discusse nel capitolo precedente, inoltre impareremo il concetto di vettorizzazione dei dati di testo in dati numerici. L’obiettivo del Natural Language Processing (NLP) è lavorare con dati testuali, cioè basati su stringhe di testo, e fare analisi su di essi. In questo capitolo ci concentreremo sulla realizzazione di previsioni e sulla costruzione di categorizzazioni a partire da testi.

IA Intelligenza Artificiale Natural Language Processing NLP Python

06 giu 2021