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Un albero decisionale è un algoritmo di apprendimento supervisionato utilizzato per prendere decisioni o fare previsioni basate su dati in ingresso. È visualizzato come una struttura ad albero in cui i nodi interni rappresentano test, i rami rappresentano gli esiti e i nodi foglia rappresentano etichette di classe o valori.
L'apprendimento per rinforzo (RL) è un sottoinsieme del machine learning focalizzato sull'addestramento di agenti a prendere sequenze di decisioni all'interno di un ambiente, imparando comportamenti ottimali attraverso feedback sotto forma di ricompense o penalità. Esplora i concetti chiave, gli algoritmi, le applicazioni e le sfide dell'RL.
L'Apprendimento per Rinforzo (RL) è un metodo di addestramento dei modelli di apprendimento automatico in cui un agente impara a prendere decisioni eseguendo azioni e ricevendo feedback. Il feedback, sotto forma di ricompense o penalità, guida l'agente a migliorare le proprie prestazioni nel tempo. L'RL è ampiamente utilizzato nel gaming, nella robotica, nella finanza, nella sanità e nei veicoli autonomi.
Boosting è una tecnica di apprendimento automatico che combina le previsioni di più deboli per creare un modello forte, migliorando l'accuratezza e gestendo dati complessi. Scopri i principali algoritmi, vantaggi, sfide e applicazioni reali.
La Discesa del Gradiente è un algoritmo di ottimizzazione fondamentale ampiamente utilizzato nel machine learning e nel deep learning per minimizzare le funzioni di costo o di perdita attraverso la regolazione iterativa dei parametri del modello. È cruciale per ottimizzare modelli come le reti neurali ed è implementato in forme quali Discesa del Gradiente Batch, Stocastica e Mini-Batch.
Q-learning è un concetto fondamentale nell'intelligenza artificiale (IA) e nell'apprendimento automatico, in particolare nell'ambito dell'apprendimento per rinforzo. Permette agli agenti di apprendere azioni ottimali attraverso l'interazione e il feedback tramite ricompense o penalità, migliorando nel tempo il processo decisionale.
