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Apprendimento Semi-Supervisionato: Vantaggi, Applicazioni e Limitazioni

L'Efficienza dell'Apprendimento Semi-Supervisionato nell'Ambito dell'Intelligenza Artificiale e del Machine Learning L'apprendimento semi-supervisionato rappresenta una metodologia di training dei modelli di intelligenza artificiale che sfrutta sia dati etichettati che dati non etichettati per migliorare le prestazioni predittive dei sistemi. Questo approccio innovativo ha suscitato un grande interesse ...

Apprendimento Semi-supervisionato: Vantaggi, Sfide e Applicazioni

L'Unicità dell'Apprendimento Semi-supervisionato: Approfondimento e Analisi Introduzione L'apprendimento semi-supervisionato rappresenta un'importante branca dell'intelligenza artificiale e del machine learning, che si colloca tra l'apprendimento supervisionato e quello non supervisionato. In questo approccio, il sistema riceve un insieme di dati in cui solo una parte è etichettata, mentre il ...

Pool e convoluzione nelle CNN: la relazione essenziale

La relazione tra pooling e convoluzione nelle CNN Le Convolutional Neural Networks (CNN), o reti neurali convoluzionali, sono fondamentali nel campo dell'intelligenza artificiale e del machine learning per il riconoscimento delle immagini e il trattamento dei dati visivi. Due operazioni cruciali all'interno delle CNN sono la ...
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