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# System prepended metadata

title: machine learning

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# machine learning

## steps

1. New notebook in [Google Colab](https://colab.research.google.com)
2. File -> New notebook
3. A sinistra: lista dei file con sample_data con file di default
4. Dal menù in alto -> Runtime -> change runtine type -> impostare `Hardware accelerator` a `GPU`

![Cambiare runtime](https://i.imgur.com/a3E5VPY.png)

5. 

## Teoria

- Notebook: un editor online dove scrivi codice. Il codice è interattivo. Non serve installare sul computer. Usi un computer online fornito, in questo caso, da Google
- GPU: "scheda grafica". Per calcoli matriciali / parallelizzati - molto veloce, permette di fare un numero di calcoli maggiore

- Rete neurale ?
- Linguaggi di programmazione ?
- Neuroni? rappresenta una informazione che apprende la rete, l'addestramento aiuta ad affinare il valore di un neurone (valore numerico) 
- Plot ?
- Tipologie di reti ?
- GAN
- Layer? ogni strato tra input e output, fatto da neuroni - ci sono layer nascosti
- Deep NN - hanno tanti strati che vanno in profondita, quindi aumentando gli strati si possono 


Esempi pratici:
- ReCaptcha

Machine Learning: Distingui tra cani e gatti

1. Tutorial per scrittura (object classification CANI e GATTINI)
2. Altri esempi (GAN e Object Detection)
3. Esempi di vita reale (recaptcha, riconoscimento facciale, impronta digitale, )


Passaggi:
1. Account Google e Google Codelab
4. Imposta l'ambiente 
5. Crea il dataset e configura le immagini
6. Allena il Neural Network
7. Guarda come la rete trasforma le immagini ???
8. Guarda come la rete sta imparando
9. La provi
10. Potenziamento: individua tutti gli oggetti nella foto
11. For fun: style transfer
12. About Alice Plebe: PhD in Computer Vision