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11 relazioni: Algoritmo, Apprendimento automatico, Apprendimento non supervisionato, Apprendimento supervisionato, Caratteristica (apprendimento automatico), Classificatore, Classificatore bayesiano, Macchine a vettori di supporto, Regressione logistica, Rete neurale artificiale, 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 non supervisionato
L'apprendimento non supervisionato è una tecnica di apprendimento automatico che consiste nel fornire al sistema informatico una serie di input (esperienza del sistema) che egli riclassificherà ed organizzerà sulla base di caratteristiche comuni per cercare di effettuare ragionamenti e previsioni sugli input successivi.
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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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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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Classificatore
*Classificatore (linguistica) – particella grammaticale propria di alcune lingue, in particolare est-asiatiche.
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Classificatore bayesiano
Un classificatore bayesiano è un classificatore basato sull'applicazione del teorema di BayesDuda, R. O. & P. E. Hart (1973), Pattern Classification and Scene Analysis, New York: John Wiley & Sons.
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Macchine a vettori di supporto
Le macchine a vettori di supporto (SVM, dall'inglese Support Vector Machines), o macchine kernel, sono delle metodologie di apprendimento supervisionato per la regressione e la classificazione di pattern, sviluppati negli anni '90 da Vladimir Vapnik ed il suo team presso i laboratori Bell della AT&T.
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Regressione logistica
La regressione logistica è un caso particolare di modello lineare generalizzato avente come funzione link la funzione logit.
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Rete neurale artificiale
Nel campo dell'apprendimento automatico, una rete neurale artificiale (in inglese artificial neural network, abbreviato in ANN o anche come NN) è un modello matematico composto di "neuroni" artificiali, ispirato vagamente dalla semplificiazione di una rete neurale biologica.
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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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