Il capitolo 4 del nostro ebook è interamente dedicato a svelare i concetti fondamentali che guidano queste tecnologie, spiegando come le macchine acquisiscono la capacità di apprendere dai dati e migliorare le proprie performance nel tempo.
In questo capitolo, esploreremo le differenze chiave tra Machine Learning e Deep Learning, analizzando le tecniche principali e le loro applicazioni pratiche.
Approfondiremo gli algoritmi di apprendimento supervisionato, non supervisionato e per rinforzo. Discuteremo come il Deep Learning, grazie alla sua capacità di gestire grandi quantità di dati e apprendere caratteristiche complesse, ha trasformato settori come il riconoscimento delle immagini e l'elaborazione del linguaggio naturale.
Inoltre, esamineremo da vicino le reti neurali, i modelli computazionali ispirati al cervello umano, che sono alla base del Deep Learning e consentono alle macchine di apprendere rappresentazioni complesse dei dati.
Affronteremo, inoltre, le sfide cruciali come il sovradattamento (overfitting) e i bias nei dati, sottolineando l'importanza di dati rappresentativi e privi di pregiudizi per garantire decisioni eque e accurate.
Questo capitolo è una guida essenziale per chiunque voglia comprendere a fondo come le macchine possono apprendere e risolvere problemi complessi, aprendo la strada a nuove frontiere dell'innovazione.
L'ebook è disponibile per il download immediato tramite il seguente link.
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Guida pratica all'uso delle Intelligenze Artificiali - CAP4
Nel capitolo 4 del nostro libro, entriamo dinamico mondo dell'Intelligenza Artificiale, e in particolare del Machine Learning (ML), del Deep Learning (DL) e delle Reti Neurali (RN) che rappresentano tre delle aree più rivoluzionarie.
