Modellazione stocastica e apprendimento automatico
Come funziona il deep learning?
In altre parole, il Deep Learning è una tecnica di apprendimento in cui si espongono reti neurali artificiali a vaste quantità di dati, in modo che possano imparare a svolgere compiti.
Che tipo di algoritmo di machine learning effettua previsioni?
Un algoritmo di supervised learning prende un insieme noto di dati di input e di risposte note ai dati (output) e addestra un modello per generare previsioni ragionevoli per la risposta ai nuovi dati. Il supervised learning si utilizza se si dispone di dati già noti per l’output che si sta cercando di “prevedere”.
Cosa fa il machine learning?
Il Machine Learning (ML) è un sottoinsieme dell’intelligenza artificiale (AI) che si occupa di creare sistemi che apprendono o migliorano le performance in base ai dati che utilizzano. Intelligenza artificiale è un termine generico e si riferisce a sistemi o macchine che imitano l’intelligenza umana.
Come utilizzare le reti neurali?
Una rete neurale artificiale riceve segnali esterni su uno strato di nodi (unità di elaborazione) di ingresso, ciascuno dei quali è collegato con numerosi nodi interni, organizzati in più livelli. Ogni nodo elabora i segnali ricevuti e trasmette il risultato a nodi successivi.
Su cosa si basa il sistema di apprendimento automatico chiamato Deep Learning?
Il Deep Learning prende come esempio il processo di ragionamento biologico che viene simulato attraverso le reti neurali artificiali affinché le macchine siano in grado di apprendere in modo più “profondo”, ovvero basato su più livelli, esattamente come avviene nel nostro cervello.
Quali sono le applicazioni comuni del Deep Learning in Artificial Intelligence AI )?
Dalla computer vision per le auto senza conducente, fino ai droni e robot impiegati per la consegna di pacchi o anche per l’assistenza in casi di emergenza (per esempio per la consegna di cibo o sangue per trasfusioni in zone terremotate, alluvionate o in zone che devono affrontare crisi epidemiologiche, ecc.); …
Cosa sono gli algoritmi predittivi?
COSA SONO. I cosiddetti modelli predittivi sono tutte quelle tecniche che cercano di “interpretare” i dati, scovandone le regolarità e gli andamenti. Allo scopo risulta fondamentale l’utilizzo della statistica: nella quasi totalità degli ambiti le incertezze sono in agguato.
Quando è utile ricorrere a tecniche di machine learning per risolvere un dato problema?
Il Machine Learning entra in gioco quando progettare e programmare algoritmi espliciti (da intendersi come procedimenti o programmi che risolvono specifici problemi attraverso un numero finito di istruzioni e regole semplici, chiare e non ambigue) è una via impraticabile (si pensi per esempio al riconoscimento delle …
Cosa sono i modelli predittivi?
Cosa sono i modelli predittivi
Con questo termine si indicano tutte quelle tecniche in grado non solo di individuare schemi e andamenti ricorrenti nei dati a disposizione e fornire una previsione di alcune grandezze di interesse.
Su cosa lavorano le reti neurali?
Le reti neurali quindi hanno il compito di ricevere input, fare calcoli ed elaborare i dati ottenuti, ed infine fornire output risolutivi per i quali sono state opportunamente progettate.
Che cosa possono fare le macchine grazie all utilizzo di reti neurali?
Le reti neurali artificiali possono essere utilizzate anche per fare previsioni e simulazioni, ad esempio nelle previsioni del tempo, nella diagnostica medica o nei mercati azionari.
Come funziona una CNN?
Analogamente ad altre reti neurali, una CNN è costituita da un layer di input, un layer di output e tanti layer intermedi nascosti. Questi layer eseguono operazioni che alterano i dati al fine di apprendere le feature specifiche dei dati stessi.