In questo articolo viene trattato uno storico algoritmo di ottimizzazione di tipo ensemble: il Gradient Boosting. Saranno descritte la teoria di base sulla quale questo algoritmo poggia e si cercherà di darne una descrizione quanto più possibile intuitiva attraverso un esempio pratico di regressione.
Nella prima puntata di questa serie abbiamo visto come funziona il calcolo delle derivate nei software di deep learning, e le differenze tra differenziazione simbolica, numerica, ed automatica. In questa seconda parte, passiamo ad una implementazione didattica in puro Python di un meccanismo di reverse-mode autodiff simile nell'interfaccia a quello reso celebre da PyTorch.
Reinforcement learning is an area of machine learning concerned with the behaviour of an agent in an environment, whose goal is to interact with the environment in order to maximize some type of reward. This general idea can be applied to solve a wide range of tasks, from winning at chess to beating the world champion of Go, from teaching a robot how to move to designing new drugs. In this article, we will cover pa…
Si è conclusa da poco la terza edizione del TensorFlow Dev Summit, l'evento annuale dedicato al framework di machine learning targato Google. Tra le novità principali sicuramente il rilascio di TensorFlow 2.0 versione alpha, tool per l'aggiornamento automatico da TF 1.x a TF 2.0, oltre a tantissimi rilasci aggiuntivi nell'ecosistema. In questo articolo facciamo il punto sulle news principali e diamo un'…