Risultati ricerca tag: intelligenza artificiale

n 264 settembre 2020

Fare pair programming con l’intelligenza artificiale

II parte: I tool che abbiamo sperimentato

Nel precedente articolo avevamo introdotto la possibilità di svolgere pair programming con l’assistenza dell’intelligenza artificiale, anziché con quella di una persona reale. In questa seconda parte, concludiamo il nostro discorso mostrando potenzialità e limiti di alcuni strumenti utilizzabili per questo scopo.

di Chiara Muzzolon e Giulio Roggero

n 263 luglio 2020

Fare pair programming con l’intelligenza artificiale

I parte: Il quadro della situazione

Il pair programming è, o dovrebbe essere, una pratica comune ed affermata nell’ambito della programmazione software. Ma è possibile ipotizzare l’assistenza dell’Intelligenza Artificiale in questo approccio allo sviluppo? In questo e in un successivo articolo, vediamo di approfondire il discorso.

di Chiara Muzzolon e Giulio Roggero

n 260 aprile 2020

Soglia critica di machine learning

II parte: Vivisezione di un Algoritmo ML. Alberi

In questo secondo articolo proseguiamo nella nostra ricerca sugli algoritmi di machine learning affrontando un secondo approccio, quello con gli alberi di classificazione e regressione. Vedremo come un algoritmo “tree-based” usa l’albero e la sua struttura per prendere decisioni.

di Francesco Esposito

n 257 gennaio 2020

Soglia critica di machine learning

I parte: Vivisezione di un Algoritmo ML. Regressione lineare

In questo primo articolo della serie su machine learning, affrontiamo anzitutto il tema della regressione lineare, un meta-algoritmo usato sia in statistica che in machine learning con il medesimo scopo: approssimare con una formula i valori disponibili.

di Francesco Esposito

n 256 dicembre 2019

Non si vive di solo Python

Parte I: Machine learning con ML.NET

Nell’ambito delle attività di machine learning, l’utilizzo del linguaggio Python è estremamente diffuso sia per la sua facilità d’uso che per il gran numero di librerie e algoritmi già pronti all’uso. Ma anche Python ha i suoi inconvenienti, e ML.NET può rappresentare una soluzione capace di superarli.

di Dino Esposito

n 235 gennaio 2018

Cinque argomenti di cui parleremo nel 2018

ICT, tecnologie, tendenze

Lungi dal fare i “futurologi”, in questo articolo diamo un rapido sguardo ad alcuni argomenti di cui si parlerà sicuramente (anche) nel 2018. Non si tratta di novità assolute, né dei soli argomenti di tipo tecnologico e informatico che occuperanno la scena. Ma siamo certi che quest saranno elementi del dibattito.

di Luigi Mandarino

n 134 novembre 2008

Algoritmi genetici

V parte: Selezione dei genitori

Ci avviamo ormai verso la definizione delle procedure operative di un algoritmo genetico. Ma prima di poter codificare l‘algoritmo, sono necessarie ancora ulteriori fasi di impostazione. In questo articolo ci occupiamo della "selezione dei genitori" per la riproduzione di una "popolazione" da cui estrarre le soluzioni.

di Luana Rinaldi

n 133 ottobre 2008

Algoritmi genetici

IV parte: Fase di preparazione

Prima di poter definire le procedure operative di un algoritmo genetico, è necessario procedere in una fase di setup, in cui si deve rappresentare il problema, definire gli obiettivi, e infine, codificare l‘algoritmo. In questo articolo verranno analizzate queste fasi.

di Luana Rinaldi

n 132 settembre 2008

Algoritmi genetici

III parte: Algoritmi genetici e algoritmi evolutivi

Gli algoritmi genetici fanno parte della classe più grande di algoritmi evolutivi, ossia sistemi per la risoluzione di alcuni tipi di problemi mediante l‘uso del calcolatore. In questo articolo si presenterà questa classe di algoritmi, ponendo l‘attenzione sulla comparazione tra essi e gli algoritmi genetici stessi.

di Luana Rinaldi

n 131 luglio 2008

Algoritmi genetici

II parte: Basi teoriche

Nel precedente articolo si è fatta una panoramica generale sugli algoritmi genetici, evidenziando il parallelismo con la genetica classica. In questo articolo verranno analizzate le basi teoriche su cui si fondano questi algoritmi utili come strumento di risoluzione di problemi complessi.

di Luana Rinaldi