2017 the year of Deep Learning frameworks

2017 L’anno dei Deep Learning framework

Il 2017 è stato un anno speciale per il Deep Learning. Oltre ai grandi risultati sperimentali ottenuti grazie agli algoritmi sviluppati, il Deep Learning quest’anno ha visto la sua gloria nel rilascio di moltissimi framework con cui sviluppare numerosi progetti. Nell’articolo vedremo una carrellata di molti nuovi framework che si sono proposti come ottimi strumenti per lo sviluppo di progetti Deep Learning.

Graphs in Python - part 1 main

Programmare Grafi in Python – Parte 1

In tutti i linguaggi di programmazione, i modelli di strutture dati risultano un elemento importantissimo per la gestione di una programmazione avanzata. Quindi è importantissimo avere familiarità con loro e su come utilizzarli. Una struttura dati molto importante è quella dei grafi. In Python non esiste una struttura dati primitiva per poter gestire questo genere di modelli, ed è quindi necessario implementarla. In questo articolo vedremo cosa sono i grafi, le loro carattersitiche e come implementare tutta quella serie di funzioni utili per la loro gestione e manipolazione dei dati contenuti all’interno.

the Otsu Binarization OpenCV Python main

OpenCV & Python – La binarizzazione di Otsu

In questo articolo vedremo come applicare con la libreria OpenCV un’altra importante tecnica: la binarizzazione di Otsu. Questa tecnica è molto importante nell’analisi delle immagini, specialmente nei casi in cui vogliamo applicare una soglia nelle tecniche di thresholding in maniera efficiente.

Data Scientist - a new professional role main

Data Scientist – la nuova professione

In questi ultimi anni stiamo vedendo nascere molte figure professionali di cui poco sappiamo, ma che giocheranno un ruolo importante negli anni a venire. Una di queste figure è proprio quella del Data Scientist. In questo articolo vedremo più in dettaglio in cosa consiste il lavoro di Data Scientisti, quali sono le sue competenze e quali attività deve svolgere.

The Canny Edge Detection

OpenCV & Python – Canny Edge Detection

Nella panoramica degli algoritmi sviluppati per la edge detection, il Canny Edge Detection è abbastanza popolare e deve il suo nome proprio a chi lo ha sviluppato, John F. Canny. Questo algoritmo ha una serie di caratteristiche interessanti, infatti è un algoritmo a più stadi: Noise Reduction, Ricerca del gradiente di intensità, Non-Maximum soppression, Hysteresis Thresholding.