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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 Automatico (ML) è una sottocategoria dell'intelligenza artificiale (AI) che consente alle macchine di apprendere dai dati, identificare schemi, fare previsioni e migliorare il processo decisionale nel tempo senza una programmazione esplicita.
L'apprendimento semi-supervisionato (SSL) è una tecnica di machine learning che sfrutta sia dati etichettati che non etichettati per addestrare i modelli, rendendolo ideale quando etichettare tutti i dati è impraticabile o costoso. Combina i punti di forza dell'apprendimento supervisionato e non supervisionato per migliorare accuratezza e generalizzazione.
L'apprendimento supervisionato è un approccio fondamentale nel machine learning e nell'intelligenza artificiale in cui gli algoritmi imparano da set di dati etichettati per effettuare previsioni o classificazioni. Esplora il processo, i tipi, gli algoritmi chiave, le applicazioni e le sfide.
L'apprendimento supervisionato è un concetto fondamentale dell'IA e del machine learning in cui gli algoritmi vengono addestrati su dati etichettati per fare previsioni o classificazioni accurate su nuovi dati non visti. Scopri i suoi componenti chiave, le tipologie e i vantaggi.
