You can not select more than 25 topics
Topics must start with a letter or number, can include dashes ('-') and can be up to 35 characters long.
211 lines
30 KiB
211 lines
30 KiB
<!--
|
|
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
|
|
{
|
|
"original_hash": "74da5cc84f2716b6b9944241a141e2f9",
|
|
"translation_date": "2025-11-18T17:22:26+00:00",
|
|
"source_file": "README.md",
|
|
"language_code": "it"
|
|
}
|
|
-->
|
|
[](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/master/LICENSE)
|
|
[](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/graphs/contributors/)
|
|
[](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/issues/)
|
|
[](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/pulls/)
|
|
[](http://makeapullrequest.com)
|
|
|
|
[](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/watchers/)
|
|
[](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/network/)
|
|
[](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/stargazers/)
|
|
|
|
### 🌐 Supporto Multilingue
|
|
|
|
#### Supportato tramite GitHub Action (Automatizzato e Sempre Aggiornato)
|
|
|
|
[Arabo](../ar/README.md) | [Bengalese](../bn/README.md) | [Bulgaro](../bg/README.md) | [Birmano (Myanmar)](../my/README.md) | [Cinese (Semplificato)](../zh/README.md) | [Cinese (Tradizionale, Hong Kong)](../hk/README.md) | [Cinese (Tradizionale, Macao)](../mo/README.md) | [Cinese (Tradizionale, Taiwan)](../tw/README.md) | [Croato](../hr/README.md) | [Ceco](../cs/README.md) | [Danese](../da/README.md) | [Olandese](../nl/README.md) | [Estone](../et/README.md) | [Finlandese](../fi/README.md) | [Francese](../fr/README.md) | [Tedesco](../de/README.md) | [Greco](../el/README.md) | [Ebraico](../he/README.md) | [Hindi](../hi/README.md) | [Ungherese](../hu/README.md) | [Indonesiano](../id/README.md) | [Italiano](./README.md) | [Giapponese](../ja/README.md) | [Coreano](../ko/README.md) | [Lituano](../lt/README.md) | [Malese](../ms/README.md) | [Marathi](../mr/README.md) | [Nepalese](../ne/README.md) | [Pidgin Nigeriano](../pcm/README.md) | [Norvegese](../no/README.md) | [Persiano (Farsi)](../fa/README.md) | [Polacco](../pl/README.md) | [Portoghese (Brasile)](../br/README.md) | [Portoghese (Portogallo)](../pt/README.md) | [Punjabi (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Rumeno](../ro/README.md) | [Russo](../ru/README.md) | [Serbo (Cirillico)](../sr/README.md) | [Slovacco](../sk/README.md) | [Sloveno](../sl/README.md) | [Spagnolo](../es/README.md) | [Swahili](../sw/README.md) | [Svedese](../sv/README.md) | [Tagalog (Filippino)](../tl/README.md) | [Tamil](../ta/README.md) | [Thailandese](../th/README.md) | [Turco](../tr/README.md) | [Ucraino](../uk/README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Vietnamita](../vi/README.md)
|
|
|
|
#### Unisciti alla nostra comunità
|
|
|
|
[](https://discord.gg/nTYy5BXMWG)
|
|
|
|
Abbiamo una serie di apprendimento con AI in corso su Discord. Scopri di più e unisciti a noi alla [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) dal 18 al 30 settembre 2025. Riceverai consigli e trucchi sull'uso di GitHub Copilot per la Data Science.
|
|
|
|
|
|
|
|
# Machine Learning per Principianti - Un Curriculum
|
|
|
|
> 🌍 Viaggia intorno al mondo mentre esploriamo il Machine Learning attraverso le culture del mondo 🌍
|
|
|
|
Gli Advocates di Microsoft sono lieti di offrire un curriculum di 12 settimane e 26 lezioni tutto dedicato al **Machine Learning**. In questo curriculum, imparerai ciò che a volte viene chiamato **machine learning classico**, utilizzando principalmente la libreria Scikit-learn ed evitando il deep learning, che è trattato nel nostro [curriculum AI per Principianti](https://aka.ms/ai4beginners). Abbina queste lezioni al nostro curriculum ['Data Science per Principianti'](https://aka.ms/ds4beginners), anche!
|
|
|
|
Viaggia con noi intorno al mondo mentre applichiamo queste tecniche classiche ai dati provenienti da molte aree del mondo. Ogni lezione include quiz pre- e post-lezione, istruzioni scritte per completare la lezione, una soluzione, un compito e altro ancora. La nostra pedagogia basata sui progetti ti permette di imparare costruendo, un metodo comprovato per far sì che le nuove competenze rimangano impresse.
|
|
|
|
**✍️ Un sentito ringraziamento ai nostri autori** Jen Looper, Stephen Howell, Francesca Lazzeri, Tomomi Imura, Cassie Breviu, Dmitry Soshnikov, Chris Noring, Anirban Mukherjee, Ornella Altunyan, Ruth Yakubu e Amy Boyd
|
|
|
|
**🎨 Grazie anche ai nostri illustratori** Tomomi Imura, Dasani Madipalli e Jen Looper
|
|
|
|
**🙏 Un ringraziamento speciale 🙏 ai nostri Microsoft Student Ambassador autori, revisori e collaboratori di contenuti**, in particolare Rishit Dagli, Muhammad Sakib Khan Inan, Rohan Raj, Alexandru Petrescu, Abhishek Jaiswal, Nawrin Tabassum, Ioan Samuila e Snigdha Agarwal
|
|
|
|
**🤩 Gratitudine extra ai Microsoft Student Ambassadors Eric Wanjau, Jasleen Sondhi e Vidushi Gupta per le nostre lezioni in R!**
|
|
|
|
# Per iniziare
|
|
|
|
Segui questi passaggi:
|
|
1. **Fork del Repository**: Clicca sul pulsante "Fork" in alto a destra di questa pagina.
|
|
2. **Clona il Repository**: `git clone https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git`
|
|
|
|
> [trova tutte le risorse aggiuntive per questo corso nella nostra raccolta Microsoft Learn](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum)
|
|
|
|
> 🔧 **Hai bisogno di aiuto?** Consulta la nostra [Guida alla Risoluzione dei Problemi](TROUBLESHOOTING.md) per soluzioni ai problemi comuni di installazione, configurazione e esecuzione delle lezioni.
|
|
|
|
**[Studenti](https://aka.ms/student-page)**, per utilizzare questo curriculum, fai il fork dell'intero repository sul tuo account GitHub e completa gli esercizi da solo o con un gruppo:
|
|
|
|
- Inizia con un quiz pre-lezione.
|
|
- Leggi la lezione e completa le attività, fermandoti e riflettendo a ogni verifica delle conoscenze.
|
|
- Cerca di creare i progetti comprendendo le lezioni piuttosto che eseguire il codice della soluzione; tuttavia, quel codice è disponibile nelle cartelle `/solution` in ogni lezione orientata al progetto.
|
|
- Fai il quiz post-lezione.
|
|
- Completa la sfida.
|
|
- Completa il compito.
|
|
- Dopo aver completato un gruppo di lezioni, visita il [Forum di Discussione](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/discussions) e "impara ad alta voce" compilando il rubric PAT appropriato. Un 'PAT' è uno strumento di valutazione del progresso che è un rubric che compili per approfondire il tuo apprendimento. Puoi anche reagire ad altri PAT per imparare insieme.
|
|
|
|
> Per ulteriori studi, ti consigliamo di seguire questi moduli e percorsi di apprendimento [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/k7o7tg1gp306q4?WT.mc_id=academic-77952-leestott).
|
|
|
|
**Insegnanti**, abbiamo [incluso alcune indicazioni](for-teachers.md) su come utilizzare questo curriculum.
|
|
|
|
---
|
|
|
|
## Video tutorial
|
|
|
|
Alcune delle lezioni sono disponibili come video brevi. Puoi trovare tutti questi video integrati nelle lezioni o nella [playlist ML per Principianti sul canale YouTube Microsoft Developer](https://aka.ms/ml-beginners-videos) cliccando sull'immagine qui sotto.
|
|
|
|
[](https://aka.ms/ml-beginners-videos)
|
|
|
|
---
|
|
|
|
## Incontra il Team
|
|
|
|
[](https://youtu.be/Tj1XWrDSYJU)
|
|
|
|
**Gif di** [Mohit Jaisal](https://linkedin.com/in/mohitjaisal)
|
|
|
|
> 🎥 Clicca sull'immagine sopra per un video sul progetto e sulle persone che lo hanno creato!
|
|
|
|
---
|
|
|
|
## Pedagogia
|
|
|
|
Abbiamo scelto due principi pedagogici durante la creazione di questo curriculum: garantire che sia basato su **progetti pratici** e che includa **quiz frequenti**. Inoltre, questo curriculum ha un **tema comune** per dargli coesione.
|
|
|
|
Garantendo che i contenuti siano allineati ai progetti, il processo diventa più coinvolgente per gli studenti e la ritenzione dei concetti sarà aumentata. Inoltre, un quiz a basso rischio prima di una lezione orienta lo studente verso l'apprendimento di un argomento, mentre un secondo quiz dopo la lezione garantisce una maggiore ritenzione. Questo curriculum è stato progettato per essere flessibile e divertente e può essere seguito interamente o in parte. I progetti iniziano piccoli e diventano sempre più complessi entro la fine del ciclo di 12 settimane. Questo curriculum include anche un postscript sulle applicazioni reali del ML, che può essere utilizzato come credito extra o come base per discussioni.
|
|
|
|
> Trova il nostro [Codice di Condotta](CODE_OF_CONDUCT.md), [Contributi](CONTRIBUTING.md), [Traduzioni](TRANSLATIONS.md) e [Guida alla Risoluzione dei Problemi](TROUBLESHOOTING.md). Accogliamo con favore i tuoi feedback costruttivi!
|
|
|
|
## Ogni lezione include
|
|
|
|
- sketchnote opzionale
|
|
- video supplementare opzionale
|
|
- video tutorial (solo alcune lezioni)
|
|
- [quiz di riscaldamento pre-lezione](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/)
|
|
- lezione scritta
|
|
- per lezioni basate su progetti, guide passo-passo su come costruire il progetto
|
|
- verifiche delle conoscenze
|
|
- una sfida
|
|
- letture supplementari
|
|
- compito
|
|
- [quiz post-lezione](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/)
|
|
|
|
> **Nota sulle lingue**: Queste lezioni sono principalmente scritte in Python, ma molte sono disponibili anche in R. Per completare una lezione in R, vai alla cartella `/solution` e cerca le lezioni in R. Includono un'estensione .rmd che rappresenta un file **R Markdown**, che può essere semplicemente definito come un'integrazione di `blocchi di codice` (di R o altre lingue) e un `intestazione YAML` (che guida come formattare gli output come PDF) in un `documento Markdown`. In quanto tale, serve come un eccellente framework di authoring per la data science poiché ti consente di combinare il tuo codice, il suo output e i tuoi pensieri scrivendoli in Markdown. Inoltre, i documenti R Markdown possono essere resi in formati di output come PDF, HTML o Word.
|
|
|
|
> **Nota sui quiz**: Tutti i quiz sono contenuti nella [cartella Quiz App](../../quiz-app), per un totale di 52 quiz di tre domande ciascuno. Sono collegati all'interno delle lezioni, ma l'app quiz può essere eseguita localmente; segui le istruzioni nella cartella `quiz-app` per ospitare localmente o distribuire su Azure.
|
|
|
|
| Numero Lezione | Argomento | Raggruppamento Lezione | Obiettivi di Apprendimento | Lezione Collegata | Autore |
|
|
| :-----------: | :------------------------------------------------------------: | :-------------------------------------------------: | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | :--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :--------------------------------------------------: |
|
|
| 01 | Introduzione al machine learning | [Introduzione](1-Introduction/README.md) | Scopri i concetti di base del machine learning | [Lezione](1-Introduction/1-intro-to-ML/README.md) | Muhammad |
|
|
| 02 | La storia del machine learning | [Introduzione](1-Introduction/README.md) | Scopri la storia che sta alla base di questo campo | [Lezione](1-Introduction/2-history-of-ML/README.md) | Jen e Amy |
|
|
| 03 | Equità e machine learning | [Introduzione](1-Introduction/README.md) | Quali sono le questioni filosofiche importanti sull'equità che gli studenti dovrebbero considerare quando costruiscono e applicano modelli ML? | [Lezione](1-Introduction/3-fairness/README.md) | Tomomi |
|
|
| 04 | Tecniche per il machine learning | [Introduzione](1-Introduction/README.md) | Quali tecniche utilizzano i ricercatori ML per costruire modelli ML? | [Lezione](1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md) | Chris e Jen |
|
|
| 05 | Introduzione alla regressione | [Regressione](2-Regression/README.md) | Inizia con Python e Scikit-learn per i modelli di regressione | [Python](2-Regression/1-Tools/README.md) • [R](../../2-Regression/1-Tools/solution/R/lesson_1.html) | Jen • Eric Wanjau |
|
|
| 06 | Prezzi delle zucche in Nord America 🎃 | [Regressione](2-Regression/README.md) | Visualizza e pulisci i dati in preparazione per il ML | [Python](2-Regression/2-Data/README.md) • [R](../../2-Regression/2-Data/solution/R/lesson_2.html) | Jen • Eric Wanjau |
|
|
| 07 | Prezzi delle zucche in Nord America 🎃 | [Regressione](2-Regression/README.md) | Costruisci modelli di regressione lineare e polinomiale | [Python](2-Regression/3-Linear/README.md) • [R](../../2-Regression/3-Linear/solution/R/lesson_3.html) | Jen e Dmitry • Eric Wanjau |
|
|
| 08 | Prezzi delle zucche in Nord America 🎃 | [Regressione](2-Regression/README.md) | Costruisci un modello di regressione logistica | [Python](2-Regression/4-Logistic/README.md) • [R](../../2-Regression/4-Logistic/solution/R/lesson_4.html) | Jen • Eric Wanjau |
|
|
| 09 | Un'app web 🔌 | [App Web](3-Web-App/README.md) | Costruisci un'app web per utilizzare il tuo modello addestrato | [Python](3-Web-App/1-Web-App/README.md) | Jen |
|
|
| 10 | Introduzione alla classificazione | [Classificazione](4-Classification/README.md) | Pulisci, prepara e visualizza i tuoi dati; introduzione alla classificazione | [Python](4-Classification/1-Introduction/README.md) • [R](../../4-Classification/1-Introduction/solution/R/lesson_10.html) | Jen e Cassie • Eric Wanjau |
|
|
| 11 | Deliziose cucine asiatiche e indiane 🍜 | [Classificazione](4-Classification/README.md) | Introduzione ai classificatori | [Python](4-Classification/2-Classifiers-1/README.md) • [R](../../4-Classification/2-Classifiers-1/solution/R/lesson_11.html) | Jen e Cassie • Eric Wanjau |
|
|
| 12 | Deliziose cucine asiatiche e indiane 🍜 | [Classificazione](4-Classification/README.md) | Altri classificatori | [Python](4-Classification/3-Classifiers-2/README.md) • [R](../../4-Classification/3-Classifiers-2/solution/R/lesson_12.html) | Jen e Cassie • Eric Wanjau |
|
|
| 13 | Deliziose cucine asiatiche e indiane 🍜 | [Classificazione](4-Classification/README.md) | Costruisci un'app web di raccomandazione utilizzando il tuo modello | [Python](4-Classification/4-Applied/README.md) | Jen |
|
|
| 14 | Introduzione al clustering | [Clustering](5-Clustering/README.md) | Pulisci, prepara e visualizza i tuoi dati; introduzione al clustering | [Python](5-Clustering/1-Visualize/README.md) • [R](../../5-Clustering/1-Visualize/solution/R/lesson_14.html) | Jen • Eric Wanjau |
|
|
| 15 | Esplorazione dei gusti musicali nigeriani 🎧 | [Clustering](5-Clustering/README.md) | Esplora il metodo di clustering K-Means | [Python](5-Clustering/2-K-Means/README.md) • [R](../../5-Clustering/2-K-Means/solution/R/lesson_15.html) | Jen • Eric Wanjau |
|
|
| 16 | Introduzione all'elaborazione del linguaggio naturale ☕️ | [Elaborazione del linguaggio naturale](6-NLP/README.md) | Scopri le basi dell'NLP costruendo un semplice bot | [Python](6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md) | Stephen |
|
|
| 17 | Compiti comuni di NLP ☕️ | [Elaborazione del linguaggio naturale](6-NLP/README.md) | Approfondisci la tua conoscenza dell'NLP comprendendo i compiti comuni richiesti quando si trattano strutture linguistiche | [Python](6-NLP/2-Tasks/README.md) | Stephen |
|
|
| 18 | Traduzione e analisi del sentiment ♥️ | [Elaborazione del linguaggio naturale](6-NLP/README.md) | Traduzione e analisi del sentiment con Jane Austen | [Python](6-NLP/3-Translation-Sentiment/README.md) | Stephen |
|
|
| 19 | Hotel romantici in Europa ♥️ | [Elaborazione del linguaggio naturale](6-NLP/README.md) | Analisi del sentiment con recensioni di hotel 1 | [Python](6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md) | Stephen |
|
|
| 20 | Hotel romantici in Europa ♥️ | [Elaborazione del linguaggio naturale](6-NLP/README.md) | Analisi del sentiment con recensioni di hotel 2 | [Python](6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md) | Stephen |
|
|
| 21 | Introduzione alla previsione delle serie temporali | [Serie temporali](7-TimeSeries/README.md) | Introduzione alla previsione delle serie temporali | [Python](7-TimeSeries/1-Introduction/README.md) | Francesca |
|
|
| 22 | ⚡️ Consumo energetico mondiale ⚡️ - previsione con ARIMA | [Serie temporali](7-TimeSeries/README.md) | Previsione delle serie temporali con ARIMA | [Python](7-TimeSeries/2-ARIMA/README.md) | Francesca |
|
|
| 23 | ⚡️ Consumo energetico mondiale ⚡️ - previsione con SVR | [Serie temporali](7-TimeSeries/README.md) | Previsione delle serie temporali con Support Vector Regressor | [Python](7-TimeSeries/3-SVR/README.md) | Anirban |
|
|
| 24 | Introduzione al reinforcement learning | [Reinforcement learning](8-Reinforcement/README.md) | Introduzione al reinforcement learning con Q-Learning | [Python](8-Reinforcement/1-QLearning/README.md) | Dmitry |
|
|
| 25 | Aiuta Peter a evitare il lupo! 🐺 | [Reinforcement learning](8-Reinforcement/README.md) | Reinforcement learning Gym | [Python](8-Reinforcement/2-Gym/README.md) | Dmitry |
|
|
| Postscript | Scenari e applicazioni ML nel mondo reale | [ML nel mondo reale](9-Real-World/README.md) | Applicazioni interessanti e rivelatrici del ML classico nel mondo reale | [Lezione](9-Real-World/1-Applications/README.md) | Team |
|
|
| Postscript | Debugging dei modelli ML con dashboard RAI | [ML nel mondo reale](9-Real-World/README.md) | Debugging dei modelli di Machine Learning utilizzando i componenti del dashboard Responsible AI | [Lezione](9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/README.md) | Ruth Yakubu |
|
|
|
|
> [trova tutte le risorse aggiuntive per questo corso nella nostra raccolta Microsoft Learn](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum)
|
|
|
|
## Accesso offline
|
|
|
|
Puoi eseguire questa documentazione offline utilizzando [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Fai un fork di questo repository, [installa Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) sulla tua macchina locale e poi nella cartella principale di questo repository digita `docsify serve`. Il sito web sarà servito sulla porta 3000 del tuo localhost: `localhost:3000`.
|
|
|
|
## PDF
|
|
|
|
Trova un PDF del curriculum con i link [qui](https://microsoft.github.io/ML-For-Beginners/pdf/readme.pdf).
|
|
|
|
## 🎒 Altri Corsi
|
|
|
|
Il nostro team produce altri corsi! Dai un'occhiata:
|
|
|
|
### Azure / Edge / MCP / Agenti
|
|
[](https://github.com/microsoft/AZD-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
|
|
[](https://github.com/microsoft/edgeai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
|
|
[](https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
|
|
[](https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
|
|
|
|
---
|
|
|
|
### Serie Generative AI
|
|
[](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
|
|
[-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA)](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
|
|
[-C084FC?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=C084FC)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners-java?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
|
|
[-E879F9?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=E879F9)](https://github.com/microsoft/generative-ai-with-javascript?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
|
|
|
|
---
|
|
|
|
### Apprendimento Core
|
|
[](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
|
|
[](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
|
|
[](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
|
|
[](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung)
|
|
[](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
|
|
[](https://aka.ms/iot-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
|
|
[](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
|
|
|
|
---
|
|
|
|
### Serie Copilot
|
|
[](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
|
|
[](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
|
|
[](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
|
|
|
|
## Ottenere Aiuto
|
|
|
|
Se ti trovi bloccato o hai domande sulla creazione di app AI, unisciti ad altri studenti e sviluppatori esperti nelle discussioni su MCP. È una comunità di supporto dove le domande sono benvenute e la conoscenza viene condivisa liberamente.
|
|
|
|
[](https://discord.gg/nTYy5BXMWG)
|
|
|
|
Se hai feedback sui prodotti o riscontri errori durante la creazione, visita:
|
|
|
|
[](https://aka.ms/foundry/forum)
|
|
|
|
---
|
|
|
|
<!-- CO-OP TRANSLATOR DISCLAIMER START -->
|
|
**Clausola di esclusione della responsabilità**:
|
|
Questo documento è stato tradotto utilizzando il servizio di traduzione AI [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Sebbene ci impegniamo per garantire l'accuratezza, si prega di notare che le traduzioni automatiche possono contenere errori o imprecisioni. Il documento originale nella sua lingua nativa deve essere considerato la fonte autorevole. Per informazioni critiche, si consiglia una traduzione professionale umana. Non siamo responsabili per eventuali incomprensioni o interpretazioni errate derivanti dall'uso di questa traduzione.
|
|
<!-- CO-OP TRANSLATOR DISCLAIMER END --> |