I fondamenti dell'apprendimento automatico
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"I fondamenti dell'apprendimento automatico" è pensato per essere accessibile ai lettori con una conoscenza di base della matematica e della programmazione. Si inizia con un'introduzione ai concetti chiave, esplorando i diversi tipi di algoritmi di apprendimento automatico e le loro applicazioni. Da qui, ci addentriamo negli elementi costitutivi essenziali, tra cui la preelaborazione dei dati, l'ingegnerizzazione delle caratteristiche, la selezione dei modelli e la valutazione. Inoltre, vengono trattati argomenti importanti come l'overfitting, la regolarizzazione e la convalida incrociata, pe...
"I fondamenti dell'apprendimento automatico" è pensato per essere accessibile ai lettori con una conoscenza di base della matematica e della programmazione. Si inizia con un'introduzione ai concetti chiave, esplorando i diversi tipi di algoritmi di apprendimento automatico e le loro applicazioni. Da qui, ci addentriamo negli elementi costitutivi essenziali, tra cui la preelaborazione dei dati, l'ingegnerizzazione delle caratteristiche, la selezione dei modelli e la valutazione. Inoltre, vengono trattati argomenti importanti come l'overfitting, la regolarizzazione e la convalida incrociata, per aiutarvi a sviluppare modelli che generalizzino bene.È importante notare che l'apprendimento automatico è un campo in rapida evoluzione, in cui emergono regolarmente nuovi algoritmi, tecniche e applicazioni. Sebbene questo libro fornisca una solida base, è sempre consigliabile esplorare le ricerche e gli sviluppi più recenti al di là del suo ambito. Il campo dell'apprendimento automatico offre infinite possibilità di innovazione e speriamo che questo libro vi ispiri a esplorare ulteriormente e a contribuire alla sua crescita.
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