Fondamenti degli algoritmi di apprendimento automatico
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Nell'apprendimento automatico, vengono sviluppati modelli e algoritmi in grado di apprendere dai dati e di fare previsioni o giudizi senza una programmazione esplicita. L'apprendimento automatico è un sottocampo dell'intelligenza artificiale (IA). L'apprendimento automatico utilizza un'ampia gamma di algoritmi e tecniche importanti. Di seguito è riportato un elenco di algoritmi di apprendimento automatico: Algoritmo della Support Vector Machine, Algoritmo di classificazione dell'albero decisionale, Algoritmo della foresta casuale, Algoritmo di regressione logistica, Algoritmo di regressione ...
Nell'apprendimento automatico, vengono sviluppati modelli e algoritmi in grado di apprendere dai dati e di fare previsioni o giudizi senza una programmazione esplicita. L'apprendimento automatico è un sottocampo dell'intelligenza artificiale (IA). L'apprendimento automatico utilizza un'ampia gamma di algoritmi e tecniche importanti. Di seguito è riportato un elenco di algoritmi di apprendimento automatico: Algoritmo della Support Vector Machine, Algoritmo di classificazione dell'albero decisionale, Algoritmo della foresta casuale, Algoritmo di regressione logistica, Algoritmo di regressione lineare, Algoritmo di K-Nearest Neighbor (KNN), Algoritmo del classificatore Naïve Bayes, Algoritmo di clustering K-Means, Algoritmo XG-Boost. Questi algoritmi sono impiegati in molti settori diversi, come la robotica, il marketing, la sanità e la finanza, e costituiscono la base dell'apprendimento automatico. La scelta dell'algoritmo è influenzata dalla natura del problema, dalle caratteristiche dei dati e dalla capacità di calcolo disponibile.
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