Confronto computazionale di ambienti di deployment di modelli connessionisti

In questa tesi vengono messe a confronto due delle principali piattaforme di Machine Learning, TensorFlow e ML.NET, al fine di valutare le loro capacità in termini di flessibilità, facilità d'uso e prestazioni. Vengono descritte le caratteristiche dei due framework, analizzando le principali differenze e le funzionalità offerte. I modelli sono stati sviluppati utilizzando un dataset reale, sfruttando le peculiarità dei rispettivi framework. Vengono infine presentati i risultati ottenuti, evidenziando i vantaggi offerti delle due piattaforme.