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Sfruttare l'intelligenza artificiale generativa per muoversi con successo nei mercati finanziari.

L’intelligenza artificiale generativa e i Large Language Model (LLM) consentono di interpretare e trasformare grandi volumi di informazioni testuali, strutturate e multimediali con semplici istruzioni in linguaggio naturale, e stanno rivoluzionando metodi e strumenti per l’analisi dei dati. Attraverso esempi concreti ed esercizi pratici, questa guida completa accompagna il lettore nell’uso degli LLM per eseguire classificazioni, estrazioni e interrogazioni su dati testuali e strutturati. Sono illustrate tecniche per analizzare contenuti visivi e sonori, costruire agenti AI, confrontare modelli come GPT, Claude e Gemini, e ottimizzare costi e prestazioni. Ampio spazio è dedicato a prompt engineering, configurazione dei modelli, uso delle librerie Python e strumenti avanzati come LangChain e LlamaIndex per costruire pipeline automatizzate e ottimizzate. Una lettura indispensabile per chi vuole sfruttare al meglio il potenziale dell’AI generativa nell’analisi dei dati in modo efficace e flessibile, riducendo tempi e complessità operative.

Diffuso e utilizzato in tutto il mondo e nei contesti più diversi, il sistema Windows è uno dei bersagli preferiti dagli attacchi informatici. Questo manuale offre una guida avanzata alla sua sicurezza, spiegandone architetture e logiche interne e affrontando temi fondamentali come l'autenticazione, la gestione degli accessi, la protezione dei dati e l'analisi delle vulnerabilità. Si parte dalla configurazione di un ambiente di test con PowerShell per poi passare al funzionamento del kernel, la gestione dei privilegi, la creazione e l’applicazione di descrittori di sicurezza, l’auditing degli eventi, l’autenticazione locale e di rete, la sicurezza in Active Directory e i protocolli come NTLM, Kerberos e Negotiate. Che si tratti di difendersi dalle più recenti minacce o di approfondire le complessità di Windows, conoscere i meccanismi di sicurezza del sistema è più che mai fondamentale. Una risorsa essenziale per amministratori di sistema, ricercatori di sicurezza e sviluppatori.

Quali aspetti del gioco hanno un maggiore impatto sulle vittorie e sulle sconfitte in una partita di basket? Pagare di più i propri giocatori garantisce un maggior numero di vittorie? Perdere di proposito le partite è una strategia razionale per rafforzare una squadra? Può sembrare strano, ma la chiave per trovare le risposte a queste e altre domande è l'analisi statistica: questo manuale ne insegna principi e metodi e spiega come lavorare in modo efficace con grandi insiemi di dati, prendendo a esempio dataset reali della NBA. In ogni capitolo viene presentato un progetto completo e viene mostrato come sfruttare la potenza del linguaggio R per installare e caricare pacchetti, trasformare e gestire dati non preconfezionati, applicare tecniche di analisi esplorativa, sviluppare algoritmi di machine learning supervisionato e non supervisionato, creare grafici e diagrammi, identificare modelli e tendenze e realizzare test di verifica delle ipotesi e calcolare valori attesi, coefficienti Gini, z-scores e molto altro. Una guida pratica, ricca di esempi e casi di studio reali, perfetta per professionisti e studenti che vogliono padroneggiare l'analisi statistica e sfruttarne le potenzialità in diversi settori.