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Come determinare il numero ottimale di cluster nel K-means

Come determinare il numero ottimale di cluster nel K-means: Approfondimento e Metodi Introduzione Il K-means è uno degli algoritmi di clustering più popolari nell'ambito del machine learning, ma una delle sfide più comuni è determinare il numero ottimale di cluster da utilizzare. In questo articolo esploreremo diverse ...

Cos’è l’Apprendimento Non Supervisionato: Guida e Applicazioni

Apprendimento non supervisionato: Cos'è e come si applica? Introduzione L'apprendimento non supervisionato è una branca dell'intelligenza artificiale che si occupa di scoprire modelli nascosti e strutture nei dati senza la presenza di etichette o risultati predefiniti. Questo tipo di apprendimento è fondamentale per esplorare e comprendere i ...

Ruolo Cruciale dell’Analisi delle Componenti Principali (PCA) in AI e ML

Il Ruolo Cruciale dell'Analisi delle Componenti Principali (PCA) nell'Intelligenza Artificiale e nel Machine Learning L'Analisi delle Componenti Principali, nota come PCA dall'acronimo inglese, è una tecnica fondamentale nell'ambito dell'intelligenza artificiale e del machine learning che permette di ridurre la dimensionalità dei dati mantenendo la maggior parte ...

Guida all’Apprendimento non supervisionato: Tecniche e Applicazioni

Apprendimento non supervisionato: Guida alla sua Applicazione Introduzione L'apprendimento non supervisionato è una tecnica fondamentale nell'ambito dell'intelligenza artificiale e del machine learning. Contrariamente all'apprendimento supervisionato, in cui il modello viene addestrato su dati etichettati, nell'apprendimento non supervisionato il sistema deve scoprire da solo la struttura dei dati ...

Autoencoder vs. PCA: Differenze e Applicazioni

Autoencoder vs. PCA: Qual è il metodo più efficace? Introduzione Nel campo dell'intelligenza artificiale e del machine learning, la riduzione della dimensionalità è un'operazione cruciale per gestire dati complessi e ad alta dimensionalità. Due approcci comuni per ridurre la dimensionalità dei dati sono gli autoencoder e l'analisi ...
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