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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).

La lista di cui sopra risponde alle seguenti domande

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

Questo articolo mostra la relazione tra Apprendimento automatico e Teorema del brutto anatroccolo. Per accedere a ogni articolo dal quale è stato estratto informazioni, visitare:

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