PyDP (Python Differential Privacy) è una libreria open source per Privacy Preserving AI e Data Science, sviluppata dalla community di OpenMined. Ammettiamolo: tu e io siamo persone pragmatiche. Bella la teoria, il lieto studio, e le preziose definizioni da condividere con amici sorseggiando un Negroni a Monte Carlo. Per inciso, non ci sono mai stato […]

Mean Squared Error e Mean Absolute Error sono due metriche di analisi per computare l’accuratezza di una variabile continua. Tecnicamente fanno parte di una famiglia di funzioni che, in ambito machine learning, definiamo cost function, o funzioni di costo. Nello specifico, in applicazioni di regressione, sono preferibili rispetto alla semplice somma degli errori. Perchè? Scopriamolo! […]

Buongiorno! Tenuto presente che sono le 19:47… Buonasera! Dopo 1512 ore di assenza, precise come l’ora di un pendolo su una barca, siamo finalmente tornati! In questo lungo lasso temporale è successo di tutto. Viaggi tra Milano e Torino. Multe. Piogge. Grigliate. Corsi sul machine learning avanzati. Uccisioni di zanzare, mosche e pappataci. Insomma la […]

Questa guida ti aiuterà a configurare i file necessari per ottenere una segmentazione semantica a partire da una qualunque immagine, grazie ad una tecnica di machine learning applicata a foto: tensorflow in aiuto ed ecco la computer vision.  Ometto dettagli circa la procedura perché suppongo che se ti trovi a leggere queste parole, hai già […]

Buongiorno! Sono le 5:21, e benché sia sveglio da ben 20 minuti ho passato il tempo a guardare su Imagenet la lista dei dataset di annotation (file xml) per i corrispettivi dataset di immagini. E’ un file html lungo quanto schifoso, esteticamente parlando… sono solo link… coooomunque, passiamo alla sfida di oggi. Sto anche pensando […]