Tessile 2.0: Come la Data Science sta Rivoluzionando l’Industria Tessile di Prato
L’evoluzione tecnologica ha sempre giocato un ruolo fondamentale nel plasmare e guidare il corso di vari settori industriali. Oggi, uno […]
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Explore the complex and exciting world of Data Science with our wide range of engaging blog posts. At Language Media, we delve into the intricate layers of Data Science, from predictive analytics and machine learning to data mining and statistical modeling.
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Rivitalizzazione del Patrimonio Artistico: Data Science e Conservazione a Firenze
La data science, o scienza dei dati, sta rivoluzionando innumerevoli settori, dal business al marketing, dall’healthcare all’educazione. Ma come può
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Tessitura e Tradizione: Integrare il Machine Learning nella Produzione Tessile di Lucca
La rivoluzione industriale italiana: poche parole potrebbero rispecchiare più fedelmente il mutamento che sta attraversando il settore della tessitura e
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Efficienza nella Cantieristica Navale: Applicazioni dell’Apprendimento Automatico a La Spezia.
Con l’avvento del XXI secolo, i rapidi progressi tecnologici hanno trasformato in modo significativo il settore della cantieristica navale, aprendo
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Predizione del Turismo a Lucca: Uso dei Modelli di Machine Learning per una Pianificazione Efficace’
Introduzione Il turismo è un settore che gioca un ruolo fondamentale nell’economia mondiale, e l’Italia, con le sue città cariche
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Dal Marmo alla Moda: L’Innovazione del Machine Learning nelle Industrie di Carrara
L’innovazione tecnologica ha un impatto potente e trasformativo su vari settori. Non fa eccezione l’industria del marmo di Carrara, un
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Ottimizzazione della Logistica Portuale: Come l’Apprendimento Automatico Rivoluziona il Porto di La Spezia
Introduzione La logistica portuale è un componente essenziale della catena di approvvigionamento globale. Nei porti, infatti, si svolgono numerose attività
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Gestione di Dati Non Bilanciati: Tecniche di Oversampling e Undersampling con Scikit-Learn
Introduzione Nell’ambito del machine learning, affrontare dataset non bilanciati è una sfida comune. Un dataset è considerato non bilanciato quando
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Previzione della Churn Rate: Implementazione di Modelli di Classificazione con Scikit-Learn
Introduzione: La churn rate o tasso di abbandono rappresenta una delle maggiori preoccupazioni per le imprese in molteplici settori, dall’industria
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Classificazione Clienti: Segmentazione con l’Algoritmo K-Means di Scikit-Learn
La classificazione dei clienti è uno degli ambiti più rilevanti nel mondo degli affari e del marketing. L’obiettivo è comprendere