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Apprendimento automatico

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L'Apprendimento automatico, o Machine learning (ML), è lo studio scientifico di Algoritmi e modelli statistici che i sistemi informatici utilizzano per svolgere in modo efficace un'attività specifica senza utilizzare istruzioni esplicite, basandosi invece su schemi e inferenze. È visto come un sotto-insieme dell'Intelligenza artificiale. 1) Gli algoritmi di Apprendimento automatico sono utilizzati in un'ampia varietà di applicazioni, come il filtraggio della posta elettronica e la visione artificiale, laddove non sia possibile sviluppare un algoritmo con istruzioni specifiche per l'esecuzione dell'attività. L'Apprendimento automatico è strettamente correlato alle statistiche computazionali e lo studio dell'ottimizzazione matematica fornisce metodi, teoria e domini applicativi al campo dell'Apprendimento automatico. Il Data mining è un campo di studio nell'ambito dell'Apprendimento automatico e si concentra sull'analisi esplorativa dei dati attraverso l'apprendimento senza supervisione. 2) Nella sua applicazione tra i problemi aziendali, l'Apprendimento automatico è anche definito analisi predittiva.


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1)
CM Bishop (2006) - “Pattern Recognition and Machine Learning”
2)
Jerome Friedman (1998) - “Data mining e statistiche: quale è la connessione?”
db/apprendimento_automatico.txt · Ultima modifica: 13/04/2019 16:03 (modifica esterna)