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Arturo Martini. I capolavori

Treviso, Museo “luigi Bailo”, March 31 - July 30, 2023.
Edited by Stringa Nico and Fabrizio Malachin.
Cornuda, 2023; paperback, pp. 278, col. ill., cm 23x29.

cover price: € 33.00

Arturo Martini. I capolavori

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Books included in the offer:

Arturo Martini. I capolavori

Treviso, Museo “luigi Bailo”, March 31 - July 30, 2023.
Edited by Stringa Nico and Fabrizio Malachin.
Cornuda, 2023; paperback, pp. 278, col. ill., cm 23x29.

FREE (cover price: € 33.00)

Arturo Martini. I capolavori

Studi su Arturo Martini. Per Ofelia

Edited by Matteo Ceriana and Claudia Gian Ferrari.
Milano, Atti del Covegno, 19 maggio 2008.
Milano, 2009; paperback, pp. 136, 97 b/w ill., cm 17x24.

FREE (cover price: € 29.00)

Studi su Arturo Martini. Per Ofelia

Canova. L'invenzione della gloria. Disegni, dipinti e sculture.

Genova, Palazzo Reale, April 16 - July 24, 2016.
Edited by Giuliana Ericani and Franceasco Leone.
Roma, 2016; paperback, pp. 306, col. ill., col. plates, cm 23x30.

FREE (cover price: € 35.00)

Canova. L'invenzione della gloria. Disegni, dipinti e sculture.

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Machine learning con Python. Costruire algoritmi per generare conoscenza

Apogeo

Milano, 2020; paperback, pp. 624, cm 17,5x24,5.
(Guida Completa).

series: Guida Completa

ISBN: 88-503-3524-5 - EAN13: 9788850335244

Languages:  italian text  

Weight: 1.094 kg


Conoscenza e informazioni sono oggi valori fondamentali e per questo elaborare il magma di dati disponibili è una sfida affascinante e imprescindibile. Il machine learning è la risposta: grazie ai suoi algoritmi è infatti possibile creare macchine in grado di apprendere in modo automatico e rispondere alle domande chiave per il successo. Questa edizione accompagna nel mondo dell'apprendimento automatico e mostra come Python sia il linguaggio di programmazione ideale per costruire algoritmi sofisticati in grado di interrogare i dati e recuperare preziosi insight. Viene spiegato l'utilizzo di librerie dedicate - tra cui l'ultimo aggiornamento di scikit-learn - applicate in ambiti come la selezione e la compressione dei dati, l'analisi del linguaggio naturale, l'elaborazione di previsioni, il riconoscimento delle immagini, e viene dato spazio a due tecniche di machine learning all'avanguardia: il reinforcement learning e le reti generative avversarie (GAN). L'approccio è pragmatico: tutti i concetti sono accompagnati da esempi di codice e tutorial passo-passo. La lettura è consigliata a chi ha già alle spalle qualche studio teorico nel campo del machine learning oltre a una buona conoscenza di programmazione in Python.

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