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Apprendimento automatico e Data mining

Scorciatoie: Differenze, Analogie, Jaccard somiglianza Coefficiente, Riferimenti.

Differenza tra Apprendimento automatico e Data mining

Apprendimento automatico vs. Data mining

L’apprendimento automatico, nota anche come machine learning, rappresenta un insieme di metodi sviluppati a partire dagli ultimi decenni del 1900 in varie comunità scientifiche con diversi nomi come: statistica computazionale, riconoscimento di pattern, reti neurali artificiali, filtraggio adattivo, teoria dei sistemi dinamici, elaborazione delle immagini, data mining, algoritmi adattivi, ecc; che utilizza metodi statistici per migliorare progressivamente la performance di un algoritmo nell'identificare pattern nei dati. Il data mining è l'insieme delle tecniche e delle metodologie che hanno per oggetto l'estrazione di informazioni utili da grandi quantità di dati (es. database, datawarehouse ecc...), attraverso metodi automatici o semi-automatici e l'utilizzo scientifico, aziendale/industriale o operativo delle stesse.

Analogie tra Apprendimento automatico e Data mining

Apprendimento automatico e Data mining hanno 8 punti in comune (in Unionpedia): Albero di decisione, Algoritmo, Clustering, Information retrieval, Motore di ricerca, Overfitting, Process mining, Rete neurale.

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).

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Algoritmo

Un algoritmo è un procedimento che risolve un determinato problema attraverso un numero finito di passi elementari in un tempo ragionevole.

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Clustering

In statistica, il clustering o analisi dei gruppi (dal termine inglese cluster analysis introdotto da Robert Tryon nel 1939) è un insieme di tecniche di analisi multivariata dei dati volte alla selezione e raggruppamento di elementi omogenei in un insieme di dati.

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Information retrieval

L'information retrieval (IR) (in italiano recupero delle informazioni) è l'insieme delle tecniche utilizzate per gestire la rappresentazione, la memorizzazione, l'organizzazione e l'accesso ad oggetti contenenti informazioni quali documenti, pagine web, cataloghi online e oggetti multimediali.

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Motore di ricerca

Nell'ambito delle tecnologie di Internet, un motore di ricerca (in inglese search engine) è un sistema automatico che, su richiesta, analizza un insieme di dati (spesso da esso stesso raccolti) e restituisce un indice dei contenuti disponibili classificandoli in modo automatico in base a formule statistico-matematiche che ne indichino il grado di rilevanza data una determinata chiave di ricerca.

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Overfitting

In statistica e in informatica, si parla di overfitting (in italiano: eccessivo adattamento) 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.

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Process mining

Il process mining è una tecnica di process management, che permette l'analisi dei processi di business basati sui log degli eventi.

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Rete neurale

Nelle neuroscienze, il termine rete neurale (o rete neuronale) viene utilizzato come riferimento a una rete o a un circuito di neuroni.

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La lista di cui sopra risponde alle seguenti domande

Confronto tra Apprendimento automatico e Data mining

Apprendimento automatico ha 61 relazioni, mentre Data mining ha 43. Come hanno in comune 8, l'indice di Jaccard è 7.69% = 8 / (61 + 43).

Riferimenti

Questo articolo mostra la relazione tra Apprendimento automatico e Data mining. Per accedere a ogni articolo dal quale è stato estratto informazioni, visitare:

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