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9 relazioni: Algoritmo, Apprendimento automatico, Apprendimento per rinforzo, Apprendimento supervisionato, Base di dati, Caratteristica (apprendimento automatico), Clustering, Regole di associazione, Statistica.
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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Apprendimento automatico
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.
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Apprendimento per rinforzo
L'apprendimento per rinforzo è una tecnica di apprendimento automatico che punta ad attuare sistemi in grado di apprendere ed adattarsi alle mutazioni dell'ambiente in cui sono immersi attraverso la distribuzione di una "ricompensa" detta rinforzo che consiste nella valutazione delle loro prestazioni.
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Apprendimento supervisionato
L'apprendimento supervisionato è una tecnica di apprendimento automatico che mira a istruire un sistema informatico in modo da consentirgli di risolvere dei compiti in maniera autonoma sulla base di una serie di esempi ideali, costituiti da coppie di input e di output desiderati, che gli vengono inizialmente forniti.
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Base di dati
Con base di dati o banca dati (a volte abbreviato con la sigla DB dall'inglese data base) in informatica si indica un insieme di dati, omogeneo per contenuti e per formato, memorizzati in un elaboratore elettronico e interrogabili via terminale utilizzando le chiavi di accesso previste.
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Caratteristica (apprendimento automatico)
Nel campo dell'apprendimento automatico, una caratteristica (nota anche con il rispettivo termine inglese feature) è una proprietà individuale e misurabile di un fenomeno osservato.
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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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Regole di associazione
Nel data mining, le regole di associazione sono uno dei metodi per estrarre relazioni nascoste tra i dati.
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Statistica
La statistica è una disciplina che ha come fine lo studio quantitativo e qualitativo di un particolare fenomeno in condizioni di incertezza o non determinismo, ovvero di non completa conoscenza di esso o parte di esso.
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