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Il vero collo di bottiglia del Machine Learning oggi
Un'analisi approfondita che esplora il vero collo di bottiglia del machine learning oggi attraverso una lente critica e pragmatica.
I costi nascosti dell'addestramento dei modelli ML
Un'analisi approfondita che esplora i costi nascosti dell'addestramento dei modelli ml attraverso una lente critica e pragmatica.
Ricerca ML vs ingegneria ML: differenze reali
Un'analisi approfondita che esplora ricerca ml vs ingegneria ml: differenze reali attraverso una lente critica e pragmatica.
Modelli black-box: cosa possiamo davvero interpretare
Una riflessione su modelli black-box: cosa possiamo davvero interpretare che va oltre le semplificazioni comuni per affrontare la complessità del tema.
Il feature engineering non è morto
Esaminiamo il feature engineering non è morto con un focus particolare sulle implicazioni pratiche e le sfide reali.
Perché molti progetti ML falliscono in produzione
Un'analisi approfondita che esplora perché molti progetti ml falliscono in produzione attraverso una lente critica e pragmatica.
Quando NON usare il Machine Learning
Esaminiamo quando non usare il machine learning con un focus particolare sulle implicazioni pratiche e le sfide reali.
Come apprendono davvero i modelli di Machine Learning moderni
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Bias, overfitting e l'illusione dell'accuratezza
Una riflessione su bias, overfitting e l'illusione dell'accuratezza che va oltre le semplificazioni comuni per affrontare la complessità del tema.
Dalla regressione lineare ai transformer: un modello mentale
Esaminiamo dalla regressione lineare ai transformer: un modello mentale con un focus particolare sulle implicazioni pratiche e le sfide reali.
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