Cos'è una macchina a vettori di supporto?
Le Support Vector Machine (SVM) sono una classe di modelli di apprendimento supervisionato utilizzati per attività di classificazione e regressione nel campo dell'apprendimento automatico. Sono particolarmente apprezzati per la loro capacità di gestire dati ad alta dimensionalità e la loro efficacia in scenari in cui il numero di dimensioni supera il numero di campioni. Le SVM si basano sul concetto
Quali sono i vantaggi dell'utilizzo di reti neurali profonde rispetto ai modelli lineari per set di dati complessi?
Le reti neurali profonde sono emerse come potenti strumenti per affrontare set di dati complessi nel campo dell'intelligenza artificiale. Rispetto ai modelli lineari, le reti neurali profonde offrono numerosi vantaggi che le rendono adatte alla gestione di dati complessi e sfaccettati. Uno dei principali vantaggi delle reti neurali profonde è la loro capacità di catturare relazioni non lineari all'interno
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