l'accesso più veloce di browser!Analogie tra Apprendimento automatico e Apprendimento profondo
Apprendimento automatico e Apprendimento profondo hanno 9 punti in comune (in Unionpedia): Algoritmo, Apprendimento non supervisionato, Apprendimento supervisionato, Caratteristica (apprendimento automatico), Graphics Processing Unit, Rete neurale, Rete neurale artificiale, Retropropagazione dell'errore, Visione artificiale.
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 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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Graphics Processing Unit
L'unità di elaborazione grafica (più nota come GPU, dalla lingua inglese graphics processing unit) o unità di elaborazione visiva (VPU, in inglese visual processing unit) o processore grafico o processore visivo è una tipologia particolare di coprocessore che si contraddistingue per essere specializzata nel rendering di immagini grafiche.
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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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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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Retropropagazione dell'errore
La retropropagazione dell'errore (in lingua inglese backward propagation of errors, solitamente abbreviato in backpropagation), è un algoritmo per l'allenamento delle reti neurali artificiali, usato in combinazione con un metodo di ottimizzazione come per esempio la discesa stocastica del gradiente.
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Visione artificiale
La visione artificiale (nota anche come computer vision) è l'insieme dei processi che mirano a creare un modello approssimato del mondo reale (3D) partendo da immagini bidimensionali (2D).
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La lista di cui sopra risponde alle seguenti domande
- In quello che appare come Apprendimento automatico e Apprendimento profondo
- Che cosa ha in comune Apprendimento automatico e Apprendimento profondo
- Analogie tra Apprendimento automatico e Apprendimento profondo
Confronto tra Apprendimento automatico e Apprendimento profondo
Apprendimento automatico ha 61 relazioni, mentre Apprendimento profondo ha 30. Come hanno in comune 9, l'indice di Jaccard è 9.89% = 9 / (61 + 30).
Riferimenti
Questo articolo mostra la relazione tra Apprendimento automatico e Apprendimento profondo. Per accedere a ogni articolo dal quale è stato estratto informazioni, visitare:
