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Il Machine learning o apprendimento automatico consiste di meccanismi che permettono a una macchina intelligente di migliorare le proprie capacità.
Scopri gli algoritmi di machine learning più potenti e avanzati con questa guida completa. Esplora il funzionamento, le applicazioni e le migliori pratiche di 15 algoritmi chiave, tra cui Decision Trees, Random Forest, Reti Neurali, SVM e altro ancora.
Un algoritmo di machine learning è un insieme di regole o processi utilizzati da un sistema di AI per svolgere attività: il più delle volte per scoprire nuovi insight, modelli o prevedere valori di output da un determinato insieme di dati di input.
Gli algoritmi di apprendimento automatico sono utilizzati in un'ampia varietà di branche del sapere, come la medicina, il filtraggio delle e-mail, il riconoscimento vocale e la visione artificiale, dove è difficile o non fattibile sviluppare algoritmi convenzionali per eseguire i compiti richiesti.
Gli algoritmi di machine learning vengono generalmente progettati per individuare schemi, classificare oggetti, prevedere risultati e prendere decisioni sulla base di dati acquisiti non necessariamente strutturati.
I due tipi principali di algoritmi di machine learning attualmente utilizzati sono: machine learning supervisionato e apprendimento non supervisionato. La differenza tra queste due tipi viene definita dal modo in cui ciascun algoritmo apprende i dati per fare previsioni.
2 mag 2020 · L’algoritmo di machine learning può aprire nuove porte nel campo dell’IA e dell’automazione. Gli algoritmi di apprendimento automatico migliorano automaticamente da soli, attraverso l'esperienza. In questo articolo esaminiamo diversi tipi di modelli.
