Tecniche di apprendimento supervisionato e non supervisionato per l'assistenza sanitaria
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L'apprendimento automatico (ML) è un campo dell'intelligenza artificiale (AI) che si concentra sullo sviluppo di algoritmi e modelli statistici che consentono ai sistemi informatici di apprendere e migliorare le loro prestazioni in compiti che non richiedono una programmazione esplicita. L'apprendimento automatico comporta l'utilizzo di dati per riconoscere modelli, fare previsioni e informare il processo decisionale. Comprende una varietà di tecniche, dall'apprendimento supervisionato, in cui i modelli sono addestrati su dati etichettati, all'apprendimento non supervisionato, in cui gli alg...
L'apprendimento automatico (ML) è un campo dell'intelligenza artificiale (AI) che si concentra sullo sviluppo di algoritmi e modelli statistici che consentono ai sistemi informatici di apprendere e migliorare le loro prestazioni in compiti che non richiedono una programmazione esplicita. L'apprendimento automatico comporta l'utilizzo di dati per riconoscere modelli, fare previsioni e informare il processo decisionale. Comprende una varietà di tecniche, dall'apprendimento supervisionato, in cui i modelli sono addestrati su dati etichettati, all'apprendimento non supervisionato, in cui gli algoritmi identificano modelli nascosti all'interno di dati non etichettati. Le applicazioni di ML abbracciano diversi ambiti, tra cui il riconoscimento delle immagini e del parlato, l'elaborazione del linguaggio naturale, la diagnostica sanitaria e l'analisi predittiva, rimodellando fondamentalmente il modo in cui i computer possono acquisire autonomamente la conoscenza e adattarsi agli ambienti in evoluzione.
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