★RETI NEURALI IN PYTHON 3 CON FUNZIONE DI ATTIVAZIONE SIGMOIDE E CLASSIFICAZIONE
A 2 CLASSI (MACHINE LEARNING)
★ RETE NEURALE A 5 INPUT CON LA LIBRERIA NUMPY (MACHINE LEARNING)
★ CLASSIFICAZIONE MULTICLASSE CON 4 ATTRIBUTI (MACHINE LEARNING)
★ TRANSFER LEARNING CON TENSOR FLOW E KERAS, MODELLO PREFORMATO MOBILENET
★ MACHINE LEARNING: PREVISIONI CON KERAS MODELLO SEQUENTIAL - DATASET 4
PARAMETRI
★ MACHINE LEARNING: PREVISIONI CON KERAS MODELLO SEQUENTIAL - DATASET 6
PARAMETRI
★ DECISION MAKING: DECISION TREE CON LA LIBRERIA SK LEARN
UN ESEMPIO DI MACHINE LEARNING: LA VISIONE ARTIFICIALE (COMPUTER VISION)
★ COMPUTER VISION: RILIEVO DI SEMPLICI FORME GEOMETRICHE DA UNA IMMAGINE,
COLORAZIONE FORME E CONTEGGIO DELLE OCCORRENZE DI OGNI FORMA NELL'IMMAGINE
★ COMPUTER VISION: MATCHING
★ COMPUTER VISION: CONFRONTO FRA IMMAGINI
★ MACHINE LEARNING IN MBLOCK PER LA RACCOLTA DIFFERENZIATA
★ COMPUTER VISION IN PYTHON: FACE DETECTION E RILEVAMENTO VISUAL LANDMARKS
★ ROBOTICA E INTELLIGENZA ARTIFICIALE: RICONOSCIMENTO VOCALE IN MBLOCK
★ RICONOSCIMENTO EMOZIONI IN MBLOCK