Cosa si intende per apprendimento supervisionato?
Domanda di: Alighieri Gatti | Ultimo aggiornamento: 31 dicembre 2021Valutazione: 5/5 (36 voti)
L'apprendimento supervisionato è una tecnica di apprendimento automatico che mira a istruire un sistema informatico in modo da consentirgli di elaborare automaticamente previsioni sui valori di uscita di un sistema rispetto ad un input sulla base di una serie di esempi ideali, costituiti da coppie di input e di output, ...
Qual è la differenza tra machine learning supervisionato e non supervisionato?
La tecnica di apprendimento supervisionata si occupa dei dati etichettati in cui i modelli di dati di output sono noti al sistema. Al contrario, l'apprendimento senza supervisione funziona con dati senza etichetta in cui l'output si basa solo sulla collezione di percezioni.
Cosa si intende per apprendimento automatico?
L'apprendimento automatico (anche detto machine learning come in inglese) è una branca dell'intelligenza artificiale che raccoglie metodi sviluppati negli ultimi decenni del XX secolo in varie comunità scientifiche, sotto diversi nomi quali: statistica computazionale, riconoscimento di pattern, reti neurali artificiali ...
Quali sono le tre tipologie principali di apprendimento del machine learning?
I TRE PRINCIPALI TIPI DI MACHINE LEARNING: APPRENDIMENTO SUPERVISIONATO, NON SUPERVISIONATO E PER RINFORZO.
Cosa si intende per Overfitting?
In statistica e in informatica, si parla di overfitting (in italiano: adattamento eccessivo, sovradattamento) quando un modello statistico molto complesso si adatta ai dati osservati (il campione) perché ha un numero eccessivo di parametri rispetto al numero di osservazioni.
03 Apprendimento Supervisionato ed EDA - Machine Learning Avanzato
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Come risolvere overfitting?
Come risolvere l'overfitting
Generalmente l'overfitting si risolve eliminando qualche caratteristica (features) dal dataset di training ed elaborando un nuovo modello predittivo g(x). Il nuovo modello predittivo g(x) ottenuto con meno features è meno preciso rispetto al precedente.
Come ridurre overfitting?
Un ultimo modo per ridurre l'overfitting è quello di aumentare il numero di dati usati per l'allenamento della rete. Con un buon set di dati di allenamento, anche le reti più grandi hanno meno probabilità di sovraallenarsi.
Cosa vuol dire machine learning?
Il Machine Learning (ML) è un sottoinsieme dell'intelligenza artificiale (AI) che si occupa di creare sistemi che apprendono—o migliorano le performance—in base ai dati che utilizzano. Intelligenza artificiale è un termine generico e si riferisce a sistemi o macchine che imitano l'intelligenza umana.
Cosa mostra un albero di decisione?
Nella teoria delle decisioni (per esempio nella gestione dei rischi), un albero di decisione è un grafo di decisioni e delle loro possibili conseguenze, (incluso i relativi costi, risorse e rischi) utilizzato per creare un 'piano di azioni' (plan) mirato ad uno scopo (goal).
Come funziona il machine learning?
Il machine learning, l'apprendimento automatico, nasce dalla teoria che i computer possono imparare ad eseguire compiti specifici senza essere programmati per farlo, grazie al riconoscimento di schemi tra i dati. Il machine learning utilizza algoritmi che imparano dai dati in modo iterativo.
Su cosa si basa il sistema di apprendimento automatico chiamato deep learning?
Le reti neurali artificiali, la base del Deep Learning
Il Deep Learning si comporta allo stesso modo e sfrutta le reti neurali artificiali, modelli di calcolo matematico-informatici basati sul funzionamento delle reti neurali biologiche, ossia modelli costituiti da interconnessioni di informazioni.
Cosa vuol dire deep learning?
In altre parole, il Deep Learning è una tecnica di apprendimento in cui si espongono reti neurali artificiali a vaste quantità di dati, in modo che possano imparare a svolgere compiti.
Che differenza c'è tra intelligenza artificiale e machine learning?
AI (artificial intelligence), intelligenza artificiale, significa far sì che un computer imiti in un qualche modo il comportamento umano. Machine learning, apprendimento automatico, è invece un sottoinsieme dell'intelligenza artificiale. ... In breve, esso consente ai computer di risolvere problemi più complessi.
Qual è una pietra miliare che ha portato alla nascita dell'intelligenza artificiale come campo di ricerca?
La pietra miliare dell'Intelligenza Artificiale può essere considerata il convegno del 1956 a Darmouth College, nel New Hampshire, in cui si riunirono i principali luminari dell'informatica. L'obiettivo era creare una macchina capace di imitare e simulare perfettamente l'apprendimento ed il comportamento umano.
Che cosa caratterizza l'apprendimento per rinforzo?
L'apprendimento per rinforzo (o reinforcement learning) è una tecnica di apprendimento automatico che punta a realizzare agenti autonomi in grado di scegliere azioni da compiere per il conseguimento di determinati obiettivi tramite interazione con l'ambiente in cui sono immersi.
Come funziona un decision tree?
Il decision tree è un classificatore con struttura ad albero (alberi di decisione), in cui ogni nodo può essere o foglia o nodo interno: se foglia, indica il valore della classe assegnata all'istanza; se nodo interno, specifica il test effettuato su un attributo.
Cosa sono le foglie dell'albero delle risorse?
Ogni nodo che non presenta archi uscenti è detto foglia (leaf node) e in ogni albero finito, cioè con un numero finito di nodi, si trova almeno un nodo foglia. Ovviamente, un nodo può essere contemporaneamente padre (se ha archi uscenti) e figlio (se ha un arco entrante, ovvero se è diverso dalla radice).
Quando usare Random Forest?
Random Forest funziona bene con una combinazione di caratteristiche numeriche e categoriche. Quando le funzionalità sono su varie scale, va anche bene. In parole povere, con Random Forest puoi usare i dati così come sono. SVM massimizza il "margine" e quindi si basa sul concetto di "distanza" tra punti diversi.
Che tipo di algoritmo di machine learning effettua previsioni?
Un algoritmo di supervised learning prende un insieme noto di dati di input e di risposte note ai dati (output) e addestra un modello per generare previsioni ragionevoli per la risposta ai nuovi dati. Il supervised learning si utilizza se si dispone di dati già noti per l'output che si sta cercando di “prevedere”.
Quali due applicazioni utilizzano comunemente la tecnologia ml?
Il Machine Learning (ML) insegna ai computer e ai robot a fare azioni ed attività in modo naturale come gli esseri umani o gli animali: imparando dall'esperienza (o meglio, attraverso programmi di apprendimento automatico).
Quando è nato il machine learning?
Nascita e definizione
Il Machine Learning nasce nel 1959 con Arthur Samuel che ne coniò il termine.
Cosa rappresentano Artificial Intelligence e machine learning?
L'obiettivo finale dell'AI (artificial intelligence) è quello di creare dei computer con capacità di ragionamento simili (se non uguali) all'essere umano. Il machine learning, invece, è l'algoritmo che permette alle macchine intelligenti di migliorarsi con il tempo, esattamente come avviene con il cervello umano.
Che differenza c'è tra machine learning e deep learning?
algoritmo: il machine learning ha un algoritmo variabile; il deep learning si basa su una rete neurale di algoritmi; campo di applicazione: il machine learning viene utilizzato nelle operazioni di routine; il deep learning trova applicazione nei compiti complessi.
Quali sono le applicazioni comuni del deep learning in Artificial Intelligence AI?
Dalla computer vision per le auto senza conducente, fino ai droni e robot impiegati per la consegna di pacchi o anche per l'assistenza in casi di emergenza (per esempio per la consegna di cibo o sangue per trasfusioni in zone terremotate, alluvionate o in zone che devono affrontare crisi epidemiologiche, ecc.); ...
Qual è un esempio di valore creato attraverso l'uso del deep learning?
Dare ad una macchina una serie di immagini bidimensionali e ricevere rielaborata la stessa scena ma in modalità tridimensionale: quanto creato grazie al Deep Learning sarà simile a quanto vedrebbe l'occhio umano se fosse immerso all'interno della scena reale, grazie alla riproduzione digitale in 3D.
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