Archivio per materia
Apprendimento Automatico
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Alberi di Decisione
Modello di previsione gerarchico che utilizza una struttura a albero per prendere decisioni basate su regole logiche derivate dai dati.
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Algoritmo EM (Expectation-Maximization)
Algoritmo iterativo per trovare stime di massima verosimiglianza di parametri in modelli statistici che dipendono da variabili latenti non osservate.
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Analisi dei Cluster
Insieme di tecniche di apprendimento non supervisionato volte a raggruppare elementi simili in sottogruppi chiamati cluster.
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Apprendimento Non Supervisionato
Paradigma del machine learning in cui l’algoritmo cerca pattern nascosti o strutture intrinseche in dati non etichettati.
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Apprendimento Supervisionato
Paradigma del machine learning in cui il modello viene addestrato su un set di dati etichettato per imparare a prevedere l’output dato un input.
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Distanza di Mahalanobis
Misura di distanza tra un punto e una distribuzione di dati che tiene conto della correlazione e della variabilità delle diverse dimensioni.
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Matrice di Confusione
Tabella utilizzata per valutare le prestazioni di un modello di classificazione confrontando i valori reali con quelli previsti.
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Metriche di Valutazione (ML)
Indicatori numerici utilizzati per misurare le prestazioni di un modello di machine learning, come accuratezza, precisione e richiamo.
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Naive Bayes
Classificatore probabilistico basato sul Teorema di Bayes con l’ipotesi forte (naive) di indipendenza tra le caratteristiche.
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Robotica
Disciplina che si occupa della progettazione, costruzione e programmazione di macchine capaci di agire autonomamente
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Rodney Brooks
Il roboticista che promosse l’approccio behavior-based, fondò iRobot e contribuì a spostare la robotica dall’IA simbolica all’azione situata.
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Takeo Kanade
Il ricercatore di visione artificiale e robotica che ha collegato percezione, movimento, riconoscimento facciale e applicazioni mediche.
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