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Intelligenza artificiale
Alessandro Fiori

NLP: una guida completa [parte 1]

Ogni giorno ci interfacciamo con sistemi informatici che rispondono alle nostre domande in linguaggio naturale. Ma come fanno i programmi dei nostri giorni ad essere così “intelligenti” da risponderci? Per rispondere a questa domanda dobbiamo comprendere cos’è l’elaborazione del linguaggio naturale. Questa guida ci introdurre in questo ramo dell’informatica.

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Database
Alessandro Fiori

PostGIS: introduzione al database spaziale

I dati spaziali sono diventati negli ultimi anni un’informazione fondamentale di molte applicazioni. Il loro utilizzo, ormai, non è più relegato a settori specifici. Pertanto, l’uso di database che permettano un’interrogazione efficiente di queste tipologie di dato integrate con altre informazioni è fondamentale. PostGIS rappresenta il database relazionale spaziale per eccellenza. Scopriamo le sue caratteristiche principali!

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Intelligenza artificiale
Alessandro Fiori

AI: ingegneria dei prompt per ridurre le allucinazioni [parte 2]

Le allucinazioni, ossia risposte che sembrano avere un senso ma in realtà sono errate, affliggono tutti modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM). Esistono alcune tecniche che possono essere usate per mitigare questo comportamento. Scopriamo alcune di esse mediante esempi ed analizzando i vantaggi e gli svantaggi.

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Intelligenza artificiale
Alessandro Fiori

AI: ingegneria dei prompt per ridurre le allucinazioni [parte 1]

Le tecniche di ingegneria dei prompt ci permettono di migliorare il ragionamento e le risposte fornite dai LLM , quali ChatGPT. Tuttavia siamo sicuri che le risposte ricevute siano corrette? In alcuni casi no! Quando ciò avviene si dice che il modello ha avuto delle allucinazioni. Scopriamo di cosa si tratta e quali sono le tecniche per ridurre la probabilità di ottenerle.

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Python
Alessandro Fiori

Pandas: analisi dati con Python [parte 2]

Pandas è una libreria Python che ci permette di analizzare dati provenienti da diversi fonti. Tra le funzionalità più utili sicuramente troviamo diverse funzioni per pulire i nostri dati e estrarre alcune statistiche sulla distribuzione dei valori dei vari attributi. Inoltre, possiamo creare aggregazioni con diverse logiche e graficare i dati per estrarre ulteriori informazioni. Scopriamo come fare tutto ciò con poche linee di codice!

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Python
Alessandro Fiori

Pandas: analisi dati con Python [parte 1]

I data scientists necessitano continuamente di leggere, manipolare e analizzare i dati. In molti casi si utilizzano dei tools specifici, ma a volte è necessario sviluppare il proprio codice. Per far ciò la libreria Pandas ci viene in aiuto. Scopriamo le sue strutture dati, come possiamo leggere i dati da diversi fonti e manipolarli per ii nostri scopi.

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