Apprendimento automatico e Teorema del brutto anatroccolo
Scorciatoie: Differenze, Analogie, Jaccard somiglianza Coefficiente, Riferimenti.
Differenza tra Apprendimento automatico e Teorema del brutto anatroccolo
Apprendimento automatico vs. Teorema del brutto anatroccolo
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 teorema del brutto anatroccolo (orig. Ugly duckling theorem) dimostrerebbe secondo Satoshi Watanabe come sia impossibile classificare senza un qualche criterio di preferenza (o bias).
Analogie tra Apprendimento automatico e Teorema del brutto anatroccolo
Apprendimento automatico e Teorema del brutto anatroccolo hanno 0 punti in comune (in Unionpedia).
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Confronto tra Apprendimento automatico e Teorema del brutto anatroccolo
Apprendimento automatico ha 61 relazioni, mentre Teorema del brutto anatroccolo ha 7. Come hanno in comune 0, l'indice di Jaccard è 0.00% = 0 / (61 + 7).
Riferimenti
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