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40 relazioni: AlphaGo, Apprendimento automatico, Apprendimento profondo, Bilanciamento del colore, Caratteristica (apprendimento automatico), Cibernetica, Classificazione statistica, Connessionismo, Cronologia dei computer dal 1980 al 1989, Cronologia dei computer dal 1990 al 1999, Deep Dream, Differenziazione automatica, Discesa del gradiente, Discesa stocastica del gradiente, Funzione softmax, Intelligenza artificiale, Logica fuzzy, Macchine a vettori di supporto, Modello del clima, Neuroinformatica, Neurone, Neuroscienze computazionali, NPU, Problema della scomparsa del gradiente, Q-learning, Rete, Rete antagonista generativa, Rete di Hopfield, Rete neurale, Rete neurale a base radiale, Rete neurale feed-forward, Reti neurali a ritardo, Retropropagazione dell'errore, Self-Organizing Map, Seppo Linnainmaa, Spostamento fotometrico verso il rosso, Trasferimento della mente, Versioni di Android, Walter Pitts, Word2vec.
AlphaGo
AlphaGo è un software per il gioco del go sviluppato da Google DeepMind.
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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 profondo
L'apprendimento profondo (in inglese deep learning) è quel campo di ricerca dell'apprendimento automatico (in inglese machine learning) e dell'intelligenza artificiale che si basa su diversi livelli di rappresentazione, corrispondenti a gerarchie di caratteristiche di fattori o concetti, dove i concetti di alto livello sono definiti sulla base di quelli di basso.
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Bilanciamento del colore
In fotografia e nell'elaborazione delle immagini, con bilanciamento del colore si intende la regolazione dell'intensità dei vari colori (solitamente rosso, verde e blu, i colori primari).
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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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Cibernetica
Il termine cibernetica indica un vasto programma di ricerca interdisciplinare, rivolto allo studio matematico unitario degli organismi viventi e, più in generale, di sistemi, sia naturali che artificiali.
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Classificazione statistica
La classificazione statistica è quell'attività che si serve di un algoritmo statistico al fine di individuare una rappresentazione di alcune caratteristiche di un'entità da classificare (oggetto o nozione), associandole una etichetta classificatoria.
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Connessionismo
Il connessionismo è un approccio delle scienze cognitive che spera di spiegare la mente usando reti neurali artificiali.
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Cronologia dei computer dal 1980 al 1989
Questo articolo presenta una cronologia di eventi nella storia dei computer dal 1980 al 1989.
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Cronologia dei computer dal 1990 al 1999
Questo articolo presenta una cronologia di eventi nella storia dei computer dal 1990 al 1999.
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Deep Dream
Deep Dream è un programma di visione artificiale creato da Google che utilizza una rete neurale convoluzionale per trovare e potenziare dei pattern all'interno di immagini tramite una pareidolia algoritmica, creando effetti allucinogeni che richiamano le sembianze di un sogno.
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Differenziazione automatica
La differenziazione automatica (in lingua inglese automatic differentiation, AD), nota anche come differenziazione algoritmica o differenziazione computazionale, è un insieme di tecniche per il calcolo automatico delle derivate di una funzione matematica implementata da un programma informatico.
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Discesa del gradiente
In ottimizzazione e analisi numerica il metodo di discesa del gradiente (detto anche metodo del gradiente, metodo steepest descent o metodo di discesa più ripida) è una tecnica che consente di determinare i punti di massimo e minimo di una funzione di più variabili.
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Discesa stocastica del gradiente
La discesa stocastica del gradiente (in lingua inglese stochastic gradient descent, SGD) è un metodo iterativo per l'ottimizzazione di funzioni differenziabili, approssimazione stocastica del metodo di discesa del gradiente (GD) quando la funzione costo ha la forma di una somma.
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Funzione softmax
In matematica, una funzione softmax, o funzione esponenziale normalizzata, è una generalizzazione di una funzione logistica che comprime un vettore k-dimensionale \mathbf di valori reali arbitrari in un vettore k-dimensionale \sigma(\mathbf) di valori compresi in un intervallo (0, 1) la cui somma è 1.
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Intelligenza artificiale
Definizioni specifiche possono essere date focalizzandosi o sui processi interni di ragionamento o sul comportamento esterno del sistema intelligente ed utilizzando come misura di efficacia o la somiglianza con il comportamento umano o con un comportamento ideale, detto razionale.
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Logica fuzzy
La logica fuzzy o logica sfumata o logica sfocata è una logica in cui si può attribuire a ciascuna proposizione un grado di verità diverso da 0 e 1 e compreso tra di loro.
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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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Modello del clima
In climatologia i modelli del clima (o modelli climatici) sono modelli fisico-matematici che descrivono il funzionamento del clima a livello globale attraverso metodi quantitativi basati su equazioni differenziali per simulare le interazioni tra le componenti fondamentali del sistema climatico, tra cui l'atmosfera terrestre, gli oceani, la superficie terrestre, la biosfera e la criosfera.
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Neuroinformatica
La neuroinformatica è un campo di ricerca concernente l'organizzazione dei dati delle ricerche nel campo delle neuroscienze tramite l'applicazione di modelli computazionali e strumenti analitici.
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Neurone
Il neurone è l'unità cellulare che costituisce il tessuto nervoso, il quale concorre alla formazione del sistema nervoso, insieme con il tessuto della neuroglia e al tessuto vascolare.
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Neuroscienze computazionali
Le neuroscienze computazionali (anche note come neuroscienze teoriche o neuroscienze matematiche) sono la branca delle neuroscienze che utilizza modelli matematici ed astrazioni del cervello per comprendere i principi che governano lo sviluppo, la struttura, la fisiologia e le funzioni cognitive del sistema nervoso.
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NPU
Nessuna descrizione.
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Problema della scomparsa del gradiente
Il problema della scomparsa del gradiente (in lingua inglese vanishing gradient problem) è un fenomeno che crea difficoltà nell'addestramento delle reti neurali profonde tramite retropropagazione dell'errore mediante discesa stocastica del gradiente.
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Q-learning
Q-learning è uno dei più conosciuti algoritmi di apprendimento per rinforzo.
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Rete
Col termine rete si intende comunemente un insieme di nodi interconnessi da canali di comunicazione per lo scambio di dati e messaggi.
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Rete antagonista generativa
Una rete antagonista generativa, o in inglese Generative adversarial network (GAN), sono una classe di algoritmi di intelligenza artificiale usati nell'apprendimento automatico non supervisionato, che implementa due sistemi di reti neurali che si sfidano l'una con l'altra in un framework di gioco a somma zero.
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Rete di Hopfield
Una rete di Hopfield è un tipo di rete neurale artificiale, nota per essere il modello di rete che simula le capacità del cervello umano di ricordare le cose o di ricostruire le immagini distorte.
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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 a base radiale
Una rete neurale a base radiale o rete di funzione di base radiale è una rete neurale artificiale che usa le funzione di base radiale come funzioni d'attivazione.
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Rete neurale feed-forward
Una rete neurale feed-forward ("rete neurale con flusso in avanti") o rete feed-forward è una rete neurale artificiale dove le connessioni tra le unità non formano cicli, differenziandosi dalle reti neurali ricorrenti.
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Reti neurali a ritardo
Le reti neurali a ritardo (RNT) (anche conosciute come TDNN - Time delay neural network) sono delle reti neurali artificiali multi-strato la cui architettura ha come scopo: 1) classificare modelli con invarianza in transienza 2) modellare il contesto ad ogni livello della rete.
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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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Self-Organizing Map
Le self-organizing map (SOM) sono una fattispecie di organizzazione di processi di informazione in rete analoghi alle reti neurali artificiali.
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Seppo Linnainmaa
Nel 1974 fu il primo a ricevere un dottorato in informatica dall'Università di Helsinki, e nel 1976 divenne assistant professor.
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Spostamento fotometrico verso il rosso
Uno spostamento fotometrico verso il rosso o spostamento verso il rosso fotometrico (in inglese photometric redshift) è una stima della distanza di un oggetto astronomico, come una galassia o un quasar.
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Trasferimento della mente
Il trasferimento della mente o mind uploading (in lingua inglese letteralmente "caricamento della mente") o emulazione del cervello è l'ipotetico processo del trasferimento o della copia di una mente cosciente da un cervello a un substrato non biologico.
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Versioni di Android
Questa pagina contiene la lista delle versioni di Android, un sistema operativo per dispositivi mobili sviluppato da Google.
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Walter Pitts
Ha proposto formulazioni teoriche fondamentali dell'attività neuronale che hanno fondato un nuovo settore di studio, quello delle reti neurali artificiali, influenzando vari altri campi, quali le scienze cognitive, la psicologia, la filosofia, le neuroscienze, l'informatica, la cibernetica e l'intelligenza artificiale.
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Word2vec
Word2vec è un insieme di modelli che sono utilizzati per produrre word embedding, il cui pacchetto fu originariamente creato in C da Tomas Mikolov, poi implementato anche in Pythonhttp://radimrehurek.com/gensim/models/word2vec.html e Javahttps://deeplearning4j.org/word2vec.html#intro.
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