La churn prediction è la tecnica di machine learning che permette di identificare i clienti a rischio di abbandono prima che lascino effettivamente un servizio. In questo articolo costruiremo un modello di churn prediction in Python, integrando l’analisi del sentiment con NLTK per estrarre segnali dal feedback testuale dei clienti — una delle fonti di dati più ricche e spesso sottoutilizzate nelle strategie di retention.

Come l’agentic coding sta cambiando il mondo dello sviluppo software

Dall’annuncio di ChatGPT nel novembre 2022, il numero di strumenti per il cosiddetto augmented-coding è proseguito a una velocità senza precedenti. A distanza di ‘soli’ tre anni, siamo passati dall’interazione esclusivamente via chat ad avere a disposizione tool di ogni tipo e con capacità ben maggiori, che hanno bisogno di setup minimi e sono in grado di rivoluzionare l’esperienza giornaliera di qualsiasi professionista nel mondo tech.

Un AI Agent con n8n è un workflow che va oltre la semplice automazione: può prendere decisioni, ricordare il contesto di una conversazione e interagire con sistemi esterni tramite tools. In questa guida costruiremo passo passo il primo agente AI usando n8n, integrando un modello LLM (OpenAI o Ollama) e configurando la memoria conversazionale — partendo dall’installazione self-hosted con Docker.

Playwright è il framework di testing End-to-End sviluppato da Microsoft che permette di automatizzare i test su browser reali (Chromium, Firefox, WebKit) con un’API moderna e affidabile. A differenza dei test unitari, che verificano la logica isolata, il testing E2E con Playwright simula l’esperienza utente completa: navigazione, interazione con i form, autenticazione e verifica del contenuto visualizzato — rilevando i bug che emergono solo quando il sistema funziona come un tutto unico.

Nella sicurezza cloud, due principi fondamentali definiscono come progettare sistemi resistenti alle compromissioni: il Least Privilege — ovvero concedere solo le autorizzazioni strettamente necessarie — e il Shared Responsibility Model, che definisce le responsabilità di sicurezza tra cloud provider e cliente. Comprenderli è il punto di partenza per qualsiasi architettura cloud sicura su AWS, Azure o GCP.

La quantizzazione è la tecnica che permette di ridurre le dimensioni di un modello LLM comprimendo i pesi numerici da 16 o 32 bit a rappresentazioni più compatte come 8 o 4 bit. Con Ollama, puoi scegliere il livello di quantizzazione più adatto alle risorse della tua macchina attraverso il formato GGUF. In questa guida esploriamo come funziona, quali sono le differenze tra Q4_K_M, Q8 e Q16, e come bilanciare qualità e consumo di memoria.

Imparare a studiare e fare narrowing di ciò che si studia risulta fondamentale.
Prendersi del tempo per “nerdare” può essere un’ottima valvola di sfogo.

Quando si sviluppa un’applicazione in Realtà Virtuale (VR) con Unity, una delle sfide tecniche principali è il rendering simultaneo per entrambi gli occhi. Il motore deve generare due frame per ogni tick del game loop, raddoppiando il carico sulla GPU rispetto a un’applicazione 2D. La tecnica di Single Pass Instanced Rendering permette di affrontare questa sfida riducendo drasticamente l’overhead del rendering stereo, mantenendo framerate stabili e un’esperienza immersiva senza judder.