Episode 1: Linguistic Features & Text Processing
Authors: Simone Azeglio Marina Rizzi Eugenio Tonanzi
Many valuable insights and information might be trapped in huge quantities of raw text, which are usually difficult to process in a smart manner: many words are rare, sometimes different words have almost the same meaning and, frequently, the same words in a different context or order can mean something completely different. To add a solid structure, and therefore useful information, it’s usually better to consider linguistic features. That’s exactly what spaCy is designed to do: extract quantitative information from text and let us play with it by coding. …
Episode 1: Useful Metrics in Medical Diagnosis
Authors: Simone Azeglio, Arianna Di Bernardo, Nicolò Toscano, Carlo Alberto Maria Barbano
One of the core tasks in building a machine learning model is to evaluate its performance. It’s fundamental, and it’s also really hard. While working on any project, especially in the context of healthcare, you should ask yourself: “How can I measure success for this project?” and “How would I know if and when I’ve succeeded?”. These questions allow you to set your goals in a realistic manner, so that you know when to stop. Sometimes they prevent you from working on ill-formulated projects where the concept of…
Hello Learners and Welcome Back!
We hope your exams went well and as we told you last time:
Summer = Huge renovations in MLJC building !
So far so good, we adopted English as the main language of the project: from now on every content on Medium and Github is gonna be written in English.
Since we would like to pave the way for the ones of you that aren’t yet comfortable with Python, we might need to take a few steps back.
Today we’re gonna introduce you the 1st Chapter of our Machine Learning adventure! …
E’ giunto il momento della seconda sessione di laboratorio!
Ci troviamo domani: Giovedì 6 Giugno in Aula G (Dip. Fisica) alle ore 18.00.
In questo incontro vedremo passo per passo la creazione di una Rete Neurale Feedforward per poi passare attraverso l’implementazione di una Rete Neurale per le Transizioni di Fase in Termodinamica ed infine dare un’occhiata alle Reti Convoluzionali.
Come ultima cosa vi ricordiamo che questo sarà l’ultimo incontro prima della sessione esami di Giugno/Luglio. L’idea è quella di ritrovarci poi ad Ottobre, dopo il rientro dalla sessione di tarda estate. Durante questo periodo di “pausa” vi proporremo sia del materiale incentrato sull’apprendimento di Python (fino a giungere a paradigmi di programmazione avanzata) in modo da poter affrontare Tensorflow, PyTorch e altre librerie in maniera più efficace, sia fonti per quanto riguarda le basi del Machine Learning.
Vi aspettiamo numerosi !
È arrivata l’ora del secondo incontro teorico.
Visti i feedback ricevuti, questo secondo incontro partirà dalle basi delle reti neurali fino ad arrivare alle recenti applicazioni in computer vision in modo tale da uniformare il più possibile le conoscenze di tutti.
Giovedì 30 maggio alle 18 in Aula A a fisica.
Vi aspettiamo numerosi
MLJC
Link alle Slides:
Intro Machine Learning: https://docs.google.com/presentation/d/1IH12SEiXe2jGc-FGQ7-ZuuWIfAmDuwERmgSYF9tmtbo/edit?usp=sharing
Convoluzionali : https://docs.google.com/presentation/d/1Lj5rBfB-a8SQpWjG_caSm9nRY_1X0JomYeIlZVd_Sj4/edit?usp=sharing
E’ giunto il momento di iniziare a sporcarsi le mani con un po’ di codice: vi aspettiamo numerosi per questa prima Coding Session !
Introdurremo la libreria Tensorflow (https://www.tensorflow.org) nella maniera più semplice possibile; ponendo l’attenzione sul significato del comando in sè piuttosto che sul linguaggio di programmazione (Python).
Tuttavia sarebbe preferibile avere una vaga idea di programmazione scientifica in Python e per questo motivo abbiamo deciso di venire incontro ai più bisognosi in tal senso.
Python & Co. 101
Affronteremo quindi l’installazione di Python e delle librerie fondamentali per poi approdare ad un breve excursus su Github e un mini-corso sulla programmazione scientifica.
…
Nell’epoca attuale, in cui la complessità permea sempre più ogni campo di conoscenza umana, il ruolo del fisico contemporaneo non può che essere rivoluzionario poichè egli è in grado di fare emergere le proprietà e le strutture fondamentali di un’ampia gamma di fenomeni naturali e soprattutto sociali.
Lo studio dei sistemi complessi necessita di un approccio che sia in grado di coniugare la descrizione analitica dei fenomeni con la simulazione numerica tramite calcolatori. Infatti, in aggiunta a deduzione e induzione che caratterizzano la scienza tradizionale, la simulazione è diventata oggi un vero proprio paradigma di fare scienza.
Ma non basta…
