# Applicazioni pratiche di deep learning

Applicazioni pratiche di deep learning
Copertina Tutti i moduli · Sviluppo
* Applicazioni pratiche di deep learningApplicazioni pratiche di deep learning
** Riconoscimento malattie ortaggiApplicazioni pratiche di deep learning/Riconoscimento malattie ortaggi
** Elaborazione del linguaggio naturaleApplicazioni pratiche di deep learning/Elaborazione del linguaggio naturale
** Riconoscimento recensioni positive AmazonApplicazioni pratiche di deep learning/Riconoscimento recensioni positive Amazon
** Identificazione tumori della pelleApplicazioni pratiche di deep learning/Identificazione tumori della pelle
** Diagnosi polmoniteApplicazioni pratiche di deep learning/Diagnosi polmonite
** Diagnosi alzheimerApplicazioni pratiche di deep learning/Diagnosi alzheimer
** Analisi elettrocardiogramma (ECG)Applicazioni pratiche di deep learning/Analisi elettrocardiogramma (ECG)
** Classificazione dei tweetsApplicazioni pratiche di deep learning/Classificazione dei tweets
** Segmentazione delle immaginiApplicazioni pratiche di deep learning/Segmentazione delle immagini
** Profilazione delle personeApplicazioni pratiche di deep learning/Profilazione delle persone
** Raccomandazione prodottiApplicazioni pratiche di deep learning/Raccomandazione prodotti
** Da voce a testoApplicazioni pratiche di deep learning/Da voce a testo
** Conversazione AIApplicazioni pratiche di deep learning/Conversazione AI
** Classificazione dei fioriApplicazioni pratiche di deep learning/Classificazione dei fiori
* Large Language Models
** Interrogare documenti(LLM)Applicazioni pratiche di deep learning/Interrogare documenti(LLM)
** Realizzare un chatbot(LLM)Applicazioni pratiche di deep learning/Realizzare un chatbot(LLM)
* Appendice
** Creare un notebook ColabApplicazioni pratiche di deep learning/Creare un notebook Colab
Modifica il sommario
Il deep learning fa parte di una famiglia più ampia di metodi di machine learning basati su reti neurali artificiali . Architetture di deep learning come reti neurali profonde, reti di credenze profonde, apprendimento per rinforzo profondo, reti neurali ricorrenti e reti neurali convoluzionali sono state applicate a campi tra cui visione artificiale, riconoscimento vocale, elaborazione del linguaggio naturale, traduzione automatica, bioinformatica, progettazione di farmaci, analisi delle immagini in medicina e relative diagnosi, scienze del clima, gestione delle relazioni con i clienti, sistemi di raccomandazione in cui hanno prodotto risultati paragonabili e in alcuni casi superiori alle prestazioni degli esperti umani.
In questo libro verranno utilizzati dei modelli di deep learning per scopi pratici utilizzando il linguaggio di programmazione Python, Google Colab e Hugging face .
Google Colaboratory (noto anche come Colab) è un ambiente gratuito per notebook Jupyter che viene eseguito nel cloud e archivia i propri notebook su Google Drive. Un documento Jupyter Notebook aperto tramite browser contiene un elenco ordinato di celle di input/output che possono contenere codice in Python, testo (utilizzando Markdown), matematica, grafici e rich media. Sotto l'interfaccia, un notebook è un documento JSON, che di solito termina con l'estensione ".ipynb". Per creare un notebook su Colab, basta avere un account Google, collegarsi con : https://colab.research.google.com/ e cliccare su Nuovo. Usare Colab per il deep learning è necessario perché è possibilie usufruire gratuitamente delle risorse di calcolo di Google (GPU, TPU, RAM ecc.) infatti una normale CPU non è sufficiente per addestrare un modello di deep learning.
Hugging Face https://huggingface.co/ è una piattaforma di community e data science che consente agli utenti di creare, addestrare e distribuire modelli di Deep Learning basati su codice e tecnologie open source (OS). Su Hugging Face è possibile creare ed esplorare dataset, modelli di deep learning e pubblicare applicazioni basate sui modelli (spaces) . Nella pagina relativa al modello è possibile utilizzarlo direttamente; ad esempio in un classificatore di immagini si può caricare una foto e ottenerne la previsione . Inoltre è possibile caricare su di un notebook Colab un dataset e/o modello di Hugging Face ed utilizzarlo per fare previsioni .

## Altri Wikibooks

* Applicazioni pratiche di machine learning
* Esempi di statistica descrittiva e inferenziale
* Esempi di Business Analytics