INTELLIGENZA ARTIFICIALE E APPLICAZIONI
Edizione 1: Reti neurali e classificazione automatica dei dati multidimensionali
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Il riconoscimento del nostro ambiente si basa essenzialmente sull'osservazione, l'analisi e la classificazione. Gli elementi del nostro ambiente sono infatti classificati rispetto ai loro simili in modalità di rappresentazioni relazionali gerarchiche. Questo approccio è relativamente difficile da formalizzare, soprattutto se inserito in un contesto non supervisionato. Vale a dire, quando si tratta di identificare le classi presenti in un campione dalle uniche informazioni che possono essere estratte dagli oggetti da classificare. In generale, gli oggetti sono caratterizzati da attributi che ...
Il riconoscimento del nostro ambiente si basa essenzialmente sull'osservazione, l'analisi e la classificazione. Gli elementi del nostro ambiente sono infatti classificati rispetto ai loro simili in modalità di rappresentazioni relazionali gerarchiche. Questo approccio è relativamente difficile da formalizzare, soprattutto se inserito in un contesto non supervisionato. Vale a dire, quando si tratta di identificare le classi presenti in un campione dalle uniche informazioni che possono essere estratte dagli oggetti da classificare. In generale, gli oggetti sono caratterizzati da attributi che è conveniente rappresentare con punti in uno spazio multidimensionale. In questo contesto, sono stati sviluppati molti metodi di classificazione. Alcuni di essi si basano su concetti di distanza, mentre altri si riferiscono a nozioni statistiche dove si fa esplicito riferimento alla funzione di densità di probabilità (pdf) alla base della distribuzione dei dati da classificare.
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