Domenico Corchiola

Studio Corchiola specializes in design and development of web app, information systems and complex system integration.

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Dai un'occhiata al video di Bergamotta di https://t.co/88EUeylu62! #TikTok https://t.co/lZ9kPttT8x

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Salvare i dialetti della Regiine Calabria con l’intelligenza artificiale:
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La qualità dell'aria nelle nostre città è diventata una questione cruciale per la salute pubblica, l'ambiente e la qualità della vita urbana.
Il machine learning (ML) è strumento utile per combattere questa minaccia invisibile.
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Con l’evoluzione delle tecniche di machine learning e la crescente disponibilità di grandi quantità di dati temporali, sono stati sviluppati numerosi algoritmi per migliorare la previsione e la comprensione delle dinamiche temporali.

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Il riconoscimento facciale è uno dei pilastri fondamentali dell’innovazione tecnologica, che continua ad evolversi velocemente.

#machinelearning #ai #facerecognition #deepface #cv2

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Il #forecasting dei turni è un importante strumento per l'handler aeroportuale atto a garantire risorse disponibili per gestire i vettori aerei in arrivo e in partenza.
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Come utilizzare il machine learning per creare un sistema di riconoscimento delle targhe automobilistiche in una ZTL (Zona a Traffico Limitato) di un aeroporto.

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Gli algoritmi di apprendimento non supervisionato con vincoli sono una classe di algoritmi che combinano i vantaggi dell’apprendimento supervisionato e non supervisionato, permettono di incorporare conoscenze esplicite nel processo di apprendimento.

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In machine learning gli algoritmi di clustering sono una categoria di algoritmi non supervisionati utilizzati per identificare pattern e strutture nei dati senza il bisogno di etichette di classe predefinite.
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Gli algoritmi di regressione a vettori di supporto (SVR) sono un potente strumento utilizzato nel machine learning per modellare relazioni non lineari tra variabili.

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Machine learning: algoritmi di classificazione multi-etichetta

#machinelearning #multilabel #classification

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Uno degli aspetti più interessanti e complessi del #machinelearning è la #classificazione #multietichetta, che coinvolge la categorizzazione di un’istanza in più di una classe o categoria.

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La #RegressioneLogistica è una tecnica di #machinelearning utilizzata principalmente per la classificazione di dati, prevede la probabilità che un punto dati appartenga a una determinata classe o categoria.

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Gli algoritmi Gradient Boosting Machines sono uno dei metodi più efficaci per il miglioramento delle prestazioni di modelli di #machinelearning

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Gli algoritmi #gradientboosting machines sono uno dei metodi più efficaci per il miglioramento delle prestazioni di modelli di apprendimento automatico.

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#RandomForest è una tecnica di #machinelearning che combina diversi alberi decisionali per migliorare la precisione e la stabilità delle previsioni.

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#TensorFlow è una libreria opensource sviluppata da #Google per l’apprendimento automatico e il #deeplearning

È stata rilasciata per la prima volta nel 2015 ed è diventata uno degli strumenti più utilizzati nella comunità di ricerca e sviluppo #AI.

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Nel vasto panorama dell’apprendimento automatico, gli algoritmi a Memoria di Stato, noti anche come #stateful #neuralnetworks, svolgono un ruolo cruciale nell’elaborazione di dati sequenziali e nella risoluzione di problemi complessi.

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#RNN: un breve approfondimento sull'algoritmo a struttura ricorrente nel #deeplearning
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