Alcuni esempi di machine learning? Nell’articolo ne vediamo alcuni dei principali.
Il machine learning è un campo di studio che ricerca e costruisce algoritmi che sono in grado di apprendere e di effettuare previsioni su dati sperimentali. Vi sono due grandi classi di machine learning: con supervisione e senza supervisione.
L’apprendimento con supervisione tenta di inferire una funzione predittiva da un insieme di dati di addestramento già etichettati, ovvero un insieme di dati nel quale sappiamo già che ogni osservazione appartiene a una determinata classe (la classificazione è in realtà una parte del dataset). In tale ambito facciamo riferimento alla regressione lineare, compresa la regressione logistica, la regressione lineare, e delle foreste decisionali casuali. Per motivi di spazio, dovremo purtroppo ignorare la classificazione bayesiana naïve, le macchine vettoriali, l’analisi discriminante lineare e le reti neurali.
L’apprendimento senza supervisione tenta di trovare il senso nascosto all’interno di dati non etichettati. Alcune delle più note tecniche senza supervisione sono il clustering K-means (Raggruppamento dei dati con il clustering K-Means) e il rilevamento delle comunità.
Anche il clustering gerarchico e l’analisi del componente principale sono algoritmi senza supervisione, ma qui non abbiamo né il tempo né lo spazio per parlarne.
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Cos’è il Machine Learning? In questo tutorial in italiano ti spiego i 3 metodi di apprendimento per far imparare un computer, come funzionano le Reti Neurali e da quali strumenti e risorse (gratuite e non) puoi iniziare per scrivere programmi di ML.
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