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Questions and Answers
Qual è l'obiettivo principale dell'apprendimento automatico (ML)?
Quali sono alcuni dei settori in cui l'apprendimento automatico (ML) è stato applicato?
Qual è il campo di studio correlato all'apprendimento automatico (ML) che si concentra sull'analisi esplorativa dei dati tramite l'apprendimento non supervisionato?
Quali sono le fondamenta matematiche dell'apprendimento automatico (ML)?
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Come viene chiamato l'apprendimento automatico (ML) quando viene applicato a problemi aziendali?
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Study Notes
Obiettivi e Campi di Applicazione dell'Apprendimento Automatico (ML)
- L'obiettivo principale dell'apprendimento automatico (ML) è di permettere ai computer di apprendere da dati e prendere decisioni o fare previsioni inaccurate senza essere stati esplicitamente programmati.
Settori di Applicazione dell'Apprendimento Automatico (ML)
- L'apprendimento automatico (ML) è stato applicato in vari settori, come ad esempio:
- Riconoscimento vocale e riconoscimento di immagini
- Diagnosticistica medica e analisi di dati genetici
- Predizione delle serie temporali e analisi del sentimento
- Sistemi di raccomandazione e ottimizzazione di processi
Campo di Studio Correlato
- Il campo di studio correlato all'apprendimento automatico (ML) che si concentra sull'analisi esplorativa dei dati tramite l'apprendimento non supervisionato è l'apprendimento non supervisionato o unsupervised learning.
Fondamenta Matematiche dell'Apprendimento Automatico (ML)
- Le fondamenta matematiche dell'apprendimento automatico (ML) includono concetti di:
- Algebra lineare e calcolo
- Teoria della probabilità e statistica
- Ottimizzazione e calcolo delle variazioni
Applicazione dell'Apprendimento Automatico (ML) ai Problemi Aziendali
- L'apprendimento automatico (ML) applicato a problemi aziendali è chiamato Business Intelligence o Intelligenza Artificiale Aziendale.
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