Scienza dei Dati attraverso R Apprendimento non Supervisionato: Classificazione e Segmentazione (DATA SCIENCE) (eBook, ePUB)
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La scienza dei dati è un campo interdisciplinare che utilizza metodi, algoritmi, processi e sistemi per estrarre conoscenza e conclusioni da dati strutturati e non strutturati. Combina elementi di statistica, informatica, matematica e tecniche analitiche per risolvere problemi, fare previsioni e generare valore dai dati. Sfrutta i big data per scoprire modelli, tendenze e relazioni che possono essere utilizzati per il processo decisionale in vari settori. È un importante supporto per l'intelligenza artificiale. La scienza dei dati utilizza due tipi di tecniche: l'apprendimento supervisionato...
La scienza dei dati è un campo interdisciplinare che utilizza metodi, algoritmi, processi e sistemi per estrarre conoscenza e conclusioni da dati strutturati e non strutturati. Combina elementi di statistica, informatica, matematica e tecniche analitiche per risolvere problemi, fare previsioni e generare valore dai dati. Sfrutta i big data per scoprire modelli, tendenze e relazioni che possono essere utilizzati per il processo decisionale in vari settori. È un importante supporto per l'intelligenza artificiale. La scienza dei dati utilizza due tipi di tecniche: l'apprendimento supervisionato, che addestra un modello con dati di input e output noti per prevedere risultati futuri, e l'apprendimento non supervisionato, che individua modelli nascosti o strutture intrinseche nei dati di input. La maggior parte di queste tecniche di apprendimento non supervisionato viene sviluppata in questo libro da una prospettiva metodologica e pratica con applicazioni tramite il software Python. Vengono trattate le seguenti tecniche: analisi delle corrispondenze semplici, analisi delle corrispondenze multiple, analisi dei cluster, scaling multidimensionale, reti neurali (SOM Kohonen, ecc.), riconoscimento di modelli, rilevamento di anomalie, autoencoder, elaborazione delle immagini e reti neurali convoluzionali (CNN).
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