
Machine Learning: il Segreto è il Modello, ma anche il Codice!
Nella maggior parte dei lavori nell’ambito di Machine Learning, non si fa ricerca per migliorare l’architettura di un modello o per progettare una nuova loss function. Nella maggior parte dei casi si deve utilizzare ciò che già esiste e adattarlo al proprio caso d’uso. È quindi molto importante ottimizzare il progetto in termini di architettura del software e di implementazione in generale. Tutto parte da qui: si vuole un codice ottimale, che sia pulito, riutilizzabile e che funzioni il più velocemente possibile. Threading è una libreria nativa di Python che non viene utilizzata così spesso come dovrebbe. Riguardo i Thread I thread










