Archive

Autoencoder vs PCA: Confronto per la Riduzione Dati

Autoencoder vs PCA: il confronto tra due metodi di riduzione dei dati Introduzione Nel vasto campo dell'Intelligenza Artificiale e del Machine Learning, la riduzione della dimensionalità dei dati è una fase cruciale per migliorare le prestazioni dei modelli. Due approcci comunemente utilizzati per questo scopo sono gli ...

Guida Autoencoder: Riduzione dati in ML

Come funziona l'Autoencoder nella riduzione dati: Una guida approfondita Introduzione L'Autoencoder è un tipo di modello di apprendimento automatico non supervisionato utilizzato per la riduzione dei dati. Questa tecnica è fondamentale nell'ambito dell'intelligenza artificiale e del machine learning per la compressione dell'informazione senza perdita significativa. In questo ...

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 ...
Translate »