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In pochissimo tempo PyTorch è diventato una delle librerie più usate per il deep learning, e si avvicina ormai il rilascio della prima versione stabile. Il codice per la versione 1.0 è in realtà già disponibile da qualche giorno in developer's preview, e noi ne abbiamo approfittato per testare una delle novità più attese: il just-in-time compiler per ottimizzare i modelli e portarli in produzione!

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Negli ultimi anni, il graph machine learning ha riscosso grande interesse nella communità di ricerca, grazie alla sua capacità di modellare nativamente ogni tipo di informazione espressa sotto forma di un grafo (solo per citare alcuni esempi: amicizie ed interessi sui social network, reti di sensori, citazioni fra articoli, struttura di molecole e proteine...). Tantissimi gli approcci al tema, dai graph kernel alle "italianissime"

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Abbiamo già parlato in questo blog degli adversarial examples: esempi costruiti a tavolino per ingannare reti neurali (o altri modelli di machine learning) già allenati. Un preprint pubblicato a Giugno descrive una possibilità ancora più radicale: costruire degli input in grado di far eseguire ad una rete neurale un compito diverso da quello per cui è stata allenata. Anche se l'esistenza di questi adversarial programs

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Configurare i parametri di un modello di deep learning è sempre un'operazione a metà strada fra l'arte, l'esperienza, e la pura forza bruta di calcolo. In questo tutorial vediamo come utilizzare Hyperopt, una libreria di black-box optimization perfetta per ottimizzare iperparametri di ogni tipo affidandosi alle sue capacità di ricerca. Tra le sue caratteristiche principali, oltre ad essere altamente configurabile ha la possibilità di lanciare più simulazioni in parallelo appoggiandosi a Mongo…

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PyTorch è un framework di deep learning, sviluppato principalmente dal Facebook AI Research (FAIR) group, che negli ultimi mesi ha guadagnato una enorme popolarità fra gli sviluppatori grazie alla sua combinazione di semplicità ed efficienza. Questa serie di tutorial è dedicata ad esplorare la libreria, partendo dai concetti più semplici fino alla definizione di modelli estremamente sofisticati. Nella quarta parte introduciamo una serie di strumenti essenziali per lavorare con le immagini: dataset g…

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