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Apprendimento automatico e Apprendimento non supervisionato

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

Differenza tra Apprendimento automatico e Apprendimento non supervisionato

Apprendimento automatico vs. Apprendimento non supervisionato

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. 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.

Analogie tra Apprendimento automatico e Apprendimento non supervisionato

Apprendimento automatico e Apprendimento non supervisionato hanno 6 punti in comune (in Unionpedia): Algoritmo, Apprendimento per rinforzo, Apprendimento supervisionato, Caratteristica (apprendimento automatico), Clustering, Regole di associazione.

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 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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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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La lista di cui sopra risponde alle seguenti domande

Confronto tra Apprendimento automatico e Apprendimento non supervisionato

Apprendimento automatico ha 61 relazioni, mentre Apprendimento non supervisionato ha 9. Come hanno in comune 6, l'indice di Jaccard è 8.57% = 6 / (61 + 9).

Riferimenti

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

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